• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.875-877
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• 2021

영상 매체의 발달과 영상 미디어의 쉬운 공유는 많은 이점을 가지고 왔다. 하지만 영상이 인터넷 상에서 쉽게 공유되면서 개인이 원치 않는 모습 및 정보가 자신도 모르게 공개되는 초상권 문제나 사생활 침해 문제가 발생하고 있다. 이를 막기 위해 영상의 인물을 비식별화 하고 있지만 수작업으로 진행되는 영상의 비식별화는 많은 시간과 비용이 들어간다. 이에 본 논문에서는 자동으로 영상의 인물을 탐지, 추적하여 비식별화 영상처리를 진행할 수 있는 YOLO 기반 비식별화 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.133-134
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.28 no.11
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• pp.80-80
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• 2001

• The Magazine of Kiice
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• v.12 no.2
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• pp.38-45
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• 2011

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.25 no.4
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• pp.735-746
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• 2001

• Journal of Information Management
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• v.42 no.3
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• pp.167-186
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• 2011

Co-citation means that two or more studies are cited together by a later study. This paper deals with the relationship between co-citation and author disambiguation. Author disambiguation is to cluster same-name author instances into real-world individuals. Co-citation may influence author disambiguation in terms that two or more related research works performed by the same person may be co-cited by some later studies. This article describes automated steps to gather co-citation information from Google scholar, and proposes a new clustering algorithm to effectively integrate co-citation information with other author disambiguation features. Experiments showed that co-citation helps to improve the performance of author disambiguation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.606-608
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• 2018

최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.337-349
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• 2005

언제, 어디서나, 어떤 기기와도 접속을 가능하게 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 시대가 다가오고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅이 가능하기 위해서는 기본적으로 사람과 사물을 유일하게 식별하고, 이를 바탕으로 하여 서비스가 제공되어야한다. RFID(Radio Frequency IDentification)는 자동 인식 및 데이터 획득 기술의 하나로 사람의 작업이나 판단을 요구하지 않으면서 객체의 ID를 자동적으로 취득하고 온라인으로 관련정보를 자동 처리하는 기술이다. 즉, 차세대 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기반의 기술이다. 현재 신성장 동력 산업의 하나로 RFID가 선정되었으며, 다양한 응용서비스 시험 사업과 관련 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 RFID 활용 사례를 파악하여 기업들이 새로운 비즈니스 가치를 창출하기 위한 전략을 수립하는데 도움을 주고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.42 no.4
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• pp.277-282
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• 2018

Recently, the Vessel Traffic Service (VTS) coverage has expanded to include coastal areas following the increased attention on vessel traffic safety. However, it has increased the workload on the VTS operators. In some cases, when the traffic volume increases sharply during the rush hour, the VTS operator may not be aware of the risks. Therefore, in this paper, we proposed a new method to recognize ship movement anomalies automatically to support the VTS operator's decision-making. The proposed method generated traffic pattern model without any category information using the unsupervised learning algorithm.. The anomaly score can be calculated by classification and comparison of the trained model. Finally, we reviewed the experimental results using a ship-handling simulator and the actual trajectory data to verify the feasibility of the proposed method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.3
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• pp.385-396
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• 1993

In this paper, a improved method of digital image analysis required in basic medical science for diagnosis of cells was proposed. The object image was the thyroid gland cell image, and the purpose was automatic discrimination of three classes cells(normal cell, follicular neoplastic cells, and papillary neoplastic cells) by difference of chromatin patterns. To segment the cell nucleus from background, the region segmentation algorithm by edge tracing was proposed. And feature parameter was obtained from discrete Fourier transformation of image. After construct a feature sample group of each cells, experiment of discrimination was executed with any verification cells. As a consequency of using features proposed in this paper, get a better recognition rate(70-90%) than previously reported papers, and this method give shape to get objectivity and fixed quantity in diagnosis of cells, The methods described in this paper be used immediately for discrimination of neoplastic cells.