• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.9
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• pp.610-615
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• 2015

The accuracy and precision of video-based remote gaze trackers is affected by numerous factors (e.g. the head movement of the participant). However, it is challenging to control all factors that have an influence, and doing so (e.g., using a chin-rest to control geometry) could lead to losing the benefit of using gaze trackers, i.e., the ecological validity of their unobtrusive nature. We propose an adaptive zoom-based gaze tracking technique, ZoomTrack that addresses this problem by improving the resolution of the gaze tracking results. Our approach magnifies a region-of-interest (ROI) and retrieves gaze points at a higher resolution under two different zooming modes: only when the gaze reaches the ROI (temporary) or whenever a participant stares at the stimuli (omnipresent). We compared these against the base case without magnification in a user study. The results are then used to summarize the advantages and limitations of our technique.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.7
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• pp.19-27
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• 2023

In the process of collecting social reviews, a number of noise reviews irrelevant to a given search keyword can be included in the search results. To filter out such reviews, machine learning can be used. However, if the number of reviews is insufficient for a target place to be analyzed, filtering accuracy can be degraded due to the lack of training data. To resolve this issue, we propose a supervised learning method to improve accuracy of the noise review filtering for the places with insufficient reviews. In the proposed method, training is not performed by an individual place, but by a group including several places with similar characteristics. The classifier obtained through the training can be used for the noise review filtering of an arbitrary place belonging to the group, so the problem of insufficient training data can be resolved. To verify the proposed method, a noise review filtering model was implemented using LSTM and BERT, and filtering accuracy was checked through experiments using real data collected online. The experimental results show that the accuracy of the proposed method was 92.4% on the average, and it provided 87.5% accuracy when targeting places with less than 100 reviews.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.42 no.2
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• pp.291-298
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• 2022

Recently developed drones are inexpensive and very convenient to operate. As a result, the production and utilization of spatial information using drones are increasing. However, most drones acquire images with a low-cost global navigation satellite system (GNSS) and an inertial measurement unit (IMU). Accordingly, the accuracy of the initial location and rotation angle elements of the image is low. In addition, because these drones are small and light, they can be greatly affected by wind, making it difficult to maintain a certain overlap, which degrades the positioning accuracy. Therefore, in this study, images are taken at different times in order to analyze the positioning accuracy according to changes in certain exterior orientation parameters. To do this, image processing was performed with Pix4D Mapper and the accuracy of the results was analyzed. In order to analyze the variation of the accuracy according to the exterior orientation parameters in detail, the exterior orientation parameters of the first processing result were used as meta-data for the second processing. Subsequently, the amount of change in the exterior orientation parameters was analyzed by in a strip-by-strip manner. As a result, it was proved that the changes of the Omega and Phi values among the rotation elements were related to a decrease in the height accuracy, while changes in Kappa were linked to the horizontal accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.934-936
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• 2005

실시간 시스템에서 스케줄링 가능성 여부는 매우 중요하다. 그래서 실시간 시스템이 주어진 시간적 제약 사항을 만족 시킬 수 있도록 스케줄러 등 많은 연구들이 진행되고 있다. 그런데 기존의 스케줄링 방식은 외부 환경이나, 태스크에 대한 정확한 정보를 요구한다. 하지만 이런 정보를 정확히 예측하는 것이 매우 힘들다. 그래서 이런 정보들에 따라 시스템의 성능이 저하 되거나, 아니면 오류를 야기 할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 실시간 시스템의 이론에 제어 이론을 접목하여 시스템에 외부 환경에 대해 강인 하면서 높은 효율을 보일 수 있는 스케줄러를 설계하고 제시 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.167-170
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• 2010

잡음 분산 값은 SNR(signal-to-noise ratio) 추정이나 MMSE(minimum mean square error) 계산, 채널 임펄스 응답의 추정 등에 사용되는 중요한 파라미터이다. 채널이 시간에 따라 변하는 무선 통신 환경에서, 신호와 섞여 있는 잡음과 간섭 신호의 정확한 추정에는 그 한계가 있으며 이로 인해 발생하는 추정 오차는 수신기의 데이터 검출 성능을 저하시킨다. 훈련열을 이용하여 채널을 추정하였을 경우 추정된 채널 임펄스 응답 신호 중 다중 경로 신호는 소수에 불과하고 나머지 대부분의 계수는 잡음 성분만을 포함하는 신호이다. 이러한 특징을 이용하여 채널의 추정 계수로 잡음 분산을 추정하는 방법이 기존에 제시되어 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘인 PSA(partial sample average)와 비교해 연산량에서 차이가 거의 없이 구현되며, 3GPP TDD[1]에서의 모의 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 정확한 분산 값을 찾아냄을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.1
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• pp.39-46
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• 2017

본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1401-1404
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• 2006

컴퓨터 시스템이 발전해 감에 따라 기존의 아날로그 시스템 중 많은 부분이 컴퓨터 시스템화 되어가고 있다. 이 중 많은 부분이 엄격한 시간적 제약적 제약을 가지는 실시간 시스템이다. 실시간 시스템 가장 중요한 부분이 스케줄링 가능성 여부이다. 그런데 기존의 스케줄링 방식은 외부환경이나 태스크의 정확한 정보를 요구한다. 이러한 정확한 정보를 예측하기 힘든 상황에서는 시스템의 성능이 저하되거나 오류가 야기 될 수 있다. 그래서 본 논문에서는 실시간 시스템의 이론에 제어 이론을 접목하여 시스템 외부 환경에 대해 강인하면서 일정 수준이상의 성능을 보일 수 있는 스케줄러를 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.195-198
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• 2005

최근 실내 환경에서 영상 정보를 사용하여 로봇이 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하다. 과거 영상 처리 접근 방법은 산업 환경과 같은 예측 가능한 환경을 바탕으로 미리 정의된 기하학적 모델을 통해 상황을 인식하였기에, 이를 실내 환경과 같은 가변적인 환경에 적용할 시 성능이 저하된다. 이에 지식을 기반으로 불확실성을 해결하여 정확도를 향상 시킴으로써 영상 인식 성능을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 실내에서 활동하는 서비스 로봇의 물체인식 성능을 향상시키기 위해, 대상 물체가 다른 물체에 의해서 가려져 있는 경우 대상 물체의 존재 여부를 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 작은 단위로 설계된 베이지안 네트워크들을 상황에 따라 결합하여 추론 모델이 구성되게 하였고 물체간의 관계를 효과적으로 표현하고 초기 확률 값을 단일하게 유지하기 위해 제안된 확률 값 설정 방법을 사용하였다. 실험은 물체 관계를 추론하는 모듈의 성능을 검증하기 위해 수행되었는데, 5가지 장소에서 82.8$\%$의 정확도를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.424-428
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• 2005

본 연구에서는 임의로 변화하는 지형상에 적용시에 보존 특성이 성립하는 쌍곡선형 천수방정식 해석 기법을 개발하였다. 일반적으로 쌍곡선형의 천수방정식은 상류와 사류를 쉽고 정확하게 해석할 수 있고, 또한 Euler 방정식 해석기법을 이용한 다양한 해석기법이 개발되어 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 바닥지형이 변화하는 경우, 생성항과 플럭스항 사이에 수치적 해석기법 차이에서 발생하는 수치적 불균형이 발생하여 수치모형의 적용성이 현저하게 저하된다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 현상을 개선하기 위하여, 기존의 표면경사법을 개선한 기법을 제시하였다. MUSCL-Hancock 기법과 HLLC 근사 Riemann 기법을 이용하였으며, 플럭스항과 수치적 균형을 이루기 위한 이산화기법을 제안하였다. 모형의 검증을 위하여 정상류 상태의 상류와 사류 해석을 수행하였고, 마른바닥에서의 댐붕괴파와 수직한 지형 변화를 갖는 수로상의 서지의 진행 등과 같은 부정류에 대하여 적용하였다. 적용결과, 매우 정확하고 수치적으로 안정된 계산결과를 얻었다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1994 no.12
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• pp.117-120
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• 1994

수술 전 간 기능이 저하되어 있는 간암환자의 경우 너무 많은 간 조직을 절제하면 남아있는 조직의 기능만으로는 생존하기 어려울 때가 있다 그러므로 수술전 간 기능의 평가를 정확히 할 수 있고 간절제 후에 잔여세포의 기능을 정확히 측정하는 것은 매우 중요한 의미를 갖게 된다. 현재의 일반적인 간 기능 검사나 Indocyanine 등을 이용하는 방법으로는 수술 후 잔여 간세포의 기능을 예측할 수 없다. 그리하여 본 연구에서는 수학적 deconvolution 방법을 이용하여 Hepatic extraction fraction(HEF)를 구하여 수술 후 잔여 간세포의 기능을 정량적으로 예측할 수 있는 software를 개발하고자 한다. 그리하여 간암 환자의 수술여부 및 절제부위의 크기를 결정할 수 있으며 또한 HEF로 신생아 황달의 원인인 간염과 간담도 폐쇄를 식별할 수 있다.