• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.302-313
• /
• 2023

This paper aims to develop a framework that can fully automate the quality management of training data used in large-scale Artificial Intelligence (AI) models built by the Ministry of Science and ICT (MSIT) in the 'AI Hub Data Dam' project, which has invested more than 1 trillion won since 2017. Autonomous driving technology using AI has achieved excellent performance through many studies, but it requires a large amount of high-quality data to train the model. Moreover, it is still difficult for humans to directly inspect the processed data and prove it is valid, and a model trained with erroneous data can cause fatal problems in real life. This paper presents a dataset reconstruction framework that removes abnormal data from the constructed dataset and introduces strategies to improve the performance of AI models by reconstructing them into a reliable dataset to increase the efficiency of model training. The framework's validity was verified through an experiment on the autonomous driving dataset published through the AI Hub of the National Information Society Agency (NIA). As a result, it was confirmed that it could be rebuilt as a reliable dataset from which abnormal data has been removed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.1171-1172
• /
• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Convergence Security Journal
• /
• v.15 no.6_2
• /
• pp.99-106
• /
• 2015

The purpose of this study was to explore the direction in applying platform business model to the site to facilitate the growth of a private security guard service according to the development phase of economy, The directions of platform business application to be suggested through the study method are as follows. First, ensuring publicness. It should be able to integrate the government's and private sector's ability to collect and impart information. Second, securing self-regulation. Self-regulation should be guaranteed in the limit not to abuse or misuse others' information in re-producing and using information on private safe management and public order. Third, ensuring access. Past safety management has been controlled by public order power such as nation, military and police power, but access should be made to be convenient between suppliers and demanders. Fourth, securing profitability. In conclusion, those supplying and consuming private security guard service should be able to get their wanted value and share economic profits.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.49-54
• /
• 2017

In Korea, partial self-driving feature is added on Genesis G80, Tivoli 2017, and others, and full implementation is under evaluation. Tesla already completed test for full self-driving car, Tesla Model 'X'. Further adoption of self-driving car in market will bring benefits to the elderly and disabled, meanwhile traffic accident will be decreased. However, related regulations for traffic accident with autonomous car including ethical responsibility is not fully established yet. In addition, security and privacy issue of self-driving cars should be improved as well. In this paper, domestic researches and analysis status on autonomous car will be summarized, and proper activation model will be proposed for the previously described issues.

• Journal of the Korean Applied Science and Technology
• /
• v.38 no.4
• /
• pp.1056-1069
• /
• 2021

This study is a similar experimental study before and after the inequality control group to investigate the effect of PETTLEP model-based image training on fundamental nursing practice education on the confidence and competence ability of core basic nursing skills, and participation in autonomous practice. Data were collected by randomly assigning 74 students who understood the purpose of the study and voluntarily agreed to participate in the study among second-year students of the Department of Nursing at U University located in K Province, randomly assigned to an experimental group and a control group. For the collected data, frequency and percentage were used for general characteristics of subjects using SPSS Statistics 23.0 program, skewness and kurtosis were used for normality test, and the dependent variable test for measuring the effect of experimental treatment was analyzed by paired t-test. As a result of the study, PETTLEP model-based image training showed confidence in core basic nursing skills(t=4.18, p<.001) and competence (knowledge(t=2.241, p=.032), nursing skills(t=8.402, p<.001)), there were statistically significant differences in self-practice participation(t=6.822, p<.001). Based on the results of this study, the PETTLEP model-based image training provided Based on the results of this study, it was confirmed that PETTLEP model-based image training can be a teaching and learning method applicable to basic nursing education. In addition, PETTLEP model-based image training is expected to be utilized as a learning method to improve the competence of core basic nursing skills, which are recognized as difficult due to their high level of difficulty.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.327-330
• /
• 2019

본 연구는 기존의 소프트웨어 교육 방법이 가지는 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안으로 존듀이와 프레네의 경험 중심 교육 방법에 기반을 둔 새로운 소프트웨어 교육 모델을 제안한다. 경험 중심 기반의 새로운 소프트웨어 교육 방법은 학습자들의 자율성을 보장하고, 학습자들 간의 상호작용을 통해 일상생활의 문제점을 해결할 수 있는 문제 해결력을 기르는데 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구는 자유로운 사고방식으로 일상생활의 다양한 문제를 발견할 수 있는 능력과 다양한 경험을 통해 이를 해결할 수 있는 능력을 기르도록 체계화된 소프트웨어 교육 모델을 구성할 것이며 이를 통해 소프트웨어 교육의 발전에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.487-490
• /
• 2021

교통약자의 이동권 보장을 위한 다양한 제도와 교통서비스가 국내외에서 시행되고 있다. 그러나 교통약자를 위한 정책이 이동편의시설 확충이나 특별교통수단·저상버스 확보 등에 치우쳐 있다. 이로 말미암아 교통수단간 연계와 이용자 관점의 서비스 편의성과 자율성 확보에는 여전히 한계가 있다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의를 국내외 정책과 서비스 사례를 살펴보고, 마이데이터를 활용한 교통약자 이동지원 서비스 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.501-503
• /
• 2022

본 논문은 이동 노드간 클러스터링을 함에 있어 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기 위한 딥러닝의 자율학습에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 새롭게 입력되거나 변경된 데이터가 비교정보에서 오염된 정보로 분류될 경우 기존 분류된 클러스터링으로부터 오염된 정보로 이해되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용 할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 학습 모델을 제시 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.233-235
• /
• 2022

43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.20 no.6
• /
• pp.313-330
• /
• 2021

In an autonomous driving system equipped with a camera and lidar, depth completion techniques enable dense depth estimation. In particular, using self-supervised learning it is possible to train the depth completion network even without ground truth. In actual autonomous driving, such depth completion should have very short latency as it is the input of other algorithms. So, rather than complicate the network structure to increase the accuracy like previous studies, this paper focuses on network latency. We design a U-Net type network with RegNet encoders optimized for GPU computation. Instead, this paper presents several techniques that can increase accuracy during the process of self-supervised learning. The proposed techniques increase the robustness to unreliable lidar inputs. Also, they improve the depth quality for edge and sky regions based on the semantic information extracted in advance. Our experiments confirm that our model is very lightweight (2.42 ms at 1280x480) but resistant to noise and has qualities close to the latest studies.