• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2013

본 연구에서는 이동 객체를 컬러기반에서 추적하는데 있어 주변 환경 변화와 추적중인 객체 색상이 유사한 물체가 존재할 경우 보다 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 백그라운드 차영상과 모폴로지 연산을 통하여 이동 객체를 검출하고, 매 프레임마다 발생하는 밝기 및 주변 환경의 영향을 고려하여 기존의 CamShift 알고리즘을 보완하였다. 추적 물체와 색상이 비슷한 주변 물체가 존재할 경우 개선된 CamShift는 불안정한 추적을 보여주었는데 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 실험 결과를 통해 제안된 추적 방법은 기존의 단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.604-606
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자는 자신의 위치와 주변 상황에 맞는 서비스를 제공 받기를 원하므로 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 적합한 서비스를 제공하는 것은 중요한 일이다. 기존 연구는 주로 서비스 발견에 관한 연구이며 사용자의 위치나 주변 환경, 선호도에 관한 고려가 부족하고, 사용자 정보 등을 이용하여 기본 서비스들로부터 새로운 서비스를 찾아내는 것이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황 정보를 고려하여 최적의 서비스를 동적으로 생성하여 제공하는 COSEPS 프레임워크를 제안한다. 사용자의 시간과 위치와 같은 상황 정보에 동적으로 반응하여 서비스를 발견하고 데이터 마이닝과 온토롤지를 이용하여 서비스를 조합하고, 새로운 서비스를 생성하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.29-32
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• 2011

최근 GPS를 탑재한 스마트 기기의 보급으로 인해 사용자의 위치 정보를 이용한 위치기반서비스(LBS)가 많은 관심 속에 급속도로 성장하고 있다. 대부분의 위치기반서비스는 사용자의 위치를 바탕으로 주변의 유용한 정보를 제공하고 있으며 이러한 사용자 주변의 유용한 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 공간 데이터에 대한 색인 기법이 필요하다. 그러나 기존 공간 색인은 대부분 중앙 집중식 환경에서 연구가 진행되었고 분산 스토리지 환경에 대한 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구는 서비스 성장과 더불어 서비스 영역이 확대됨에 따른 대용량 공간 데이터 환경에서 효율적인 공간 데이터 검색을 지원하는 그리드 기반 분산 색인 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.259-261
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• 2000

주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.310-312
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• 2006

유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks: USNs)환경은 주변 공간의 상황을 인식할 수 있고, 인식한 상황을 바탕으로 적절한 시기에 필요한 정보를 올바른 사용자나 사용자 장치에게 제공해주는 지능적인 환경을 제공한다. 이러한 환경에서 사용자의 위치정보는 매우 중요한 요소로 부각되고 있고 위치측정기술도 개발되고 있다. 하지만, 사용자의 위치정보를 측정하는 것은 다른 한편으로 사용자의 프라이버시를 침해 할 수도 있는 심각한 보안상의 문제점을 야기시킬 수 있다. 본 논문에서는 CBS(Covert Base Station)을 이용하여 베이스스테이션만이 노드의 위치를 파악할 수 있도록 하고, 위치를 파악하는 동안 노드 및 노드 주변의 다른 어떤 노드에게도 위치가 노출되지 않도록 하기 위한 (n, t+1) 쓰레시홀드 암호화 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.866-869
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• 2007

센서 네트워크(Sensor network)는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고, 값싼 센서들이 밀집된 무선 네트워크이다. 또한 센서 네트워크는 특수한 활동을 수행하기 위하여 상호 협동하는 센서 노드들의 모임으로 나타낼 수 있으며, 무선 센서 네트워크는 멀리 떨어진 위치에서 물리적인 환경의 감시와 제어를 용이하게 한다. 그러므로, 센서 네트워크는 기후가 혹독한 위치에서 감지한 정보를 모으거나 군사 목적, 주변 환경 감시와 같은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 일반적으로 저전력 센서들을 이용하는 센서 네트워크는 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이 가장 큰 목적이다. 따라서, 본 논문에서는 위치 측정으로 인한 상대적인 위치 정보에 기반한 클러스터링 기법인 홉 트리(Hop-tree)를 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 위치 측정으로 인해 각 센서 노드들의 상대적인 위치를 알 수 있다는 것과 각 센서 노드들의 에너지를 효율적으로 이용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.417-419
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• 2022

감각대체기술은 손상된 감각 정보를 다른 감각으로 전환하여 전달하는 기술로써 기존의 시각장애인을 위한 시각 정보의 촉각 대체 기술은 주로 거리 정보나 물체의 윤곽선 정보를 전달하여 사용자가 주변 환경을 이해하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 사용자 주변의 모션 정보를 분석하고, 이를 촉각 정보로 전달함으로써 사용자가 주변 상황 정보를 인지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법과 기존의 윤곽선 정보 전달 방법을 사용자 실험을 통하여 비교하였을 때, 제안 방법이 영상 속 물체의 움직임 정보를 이해하는 데에 더욱 효과적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.71-78
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• 2010

현재까지 다양한 영상 분할 방법들이 계속해서 제안되어 오고 있으나 특정한 제약조건이 설정되지 않은 일반적인 자연 환경의 조건 하에서 촬영된 영상으로부터 조명, 음영, 그리고 하이라이트 등과 같은 주변의 환경 요인에 영향을 받지 않고 강건하게 영상을 분할하는 작업은 여전히 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 일정 부분해결하기 위해서 칼라 불변량을 이용한 환경 적응적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 W, C, U, N, H와 같은 여러 가지 칼라 불변량을 소개하고, 조명이나 음영, 그리고 하이라이트와 같은 영상이 촬영되는 주변 환경의 요인들을 자동으로 검출한다. 그리고 검출된 환경 요인에 최적으로 적합한 칼라 불변량을 선택하여 에지를 기반으로 영상을 효과적으로 분할한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 주변의 환경 변화에 강건하게 에지를 기반으로 영상을 분할하는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 방법은 주위 환경에 상당수 독립적으로 동작하므로 환경에 강건한 에지 기반의 영상 분할이 필요한 여러 응용 시스템에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 환경정보
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• 제18권9호
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• pp.11-19
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• 1996

• 정보와 통신
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• 제34권5호
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• pp.27-35
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• 2017

자율 주행 자동차에 있어서 기능 안전을 위해서 필요한 다양한 고려 사항과 필수 센서인 모바일 라이다 센서에 대하여 분석한다. ISO 26262는 인간이 운전할 경우 기능적인 안전을 보장할 수 있는 신뢰를 제공하는 기능 안전 표준으로서, 자율 주행 자동차가 운전자의 개입없이 주변의 상황을 파악하고 인지한 후 스스로 판단하여 동작하는 경우 정확하게 수행되었다는 것을 판단하기가 어렵다. 자율 주행 자동차는 주변 환경 센싱, 처리 및 판단, 동작 수행의 과정을 거쳐서 자율 주행을 수행한다. 이 중에서 주변 환경 센싱과 동작 수행의 경우 기존의 자동차 기능 안전을 개선하여 적용이 가능할 것이다. 본고에서는 자율 주행 자동차에 대한 기능 안전의 상관성과 자율 주행 자동차가 주변 환경 센싱에 필수적으로 사용하는 모바일 라이다가 사용하는 다양한 기술들에 대하여 알아본다.