• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.10a
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• pp.105-110
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• 2004

This study suggests a trial system for facility monitoring technology on ubiquitous environment. The trial system can be used for integrated various collection and sending data by bluetooth and wireless network from bridge. We used smart sensor and wireless network for it. Especially, we analyzed out all appliable technologies at monitoring part on ubiquitous environment and gave a standard spec to build the system. We wanted it as a guideline to apply ubiquitous in smart facility monitoring part.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.187-190
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• 2022

본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.678-686
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• 2007

Ubiquitous services are high duality and differentiated services which are provided for users by recognizing the context of users and environmental conditions actively. In this case, context-aware middleware is one of the most important technologies required to implement the ubiquitous services. In this paper, we proposed a method for providing ubiquitous services in a specific user space effectively. That is, the design and implementation of intelligent home service middleware based on context awareness is discussed here. Context information from various sensors is gathered, and suitable services are inferred and provided to users by the middleware system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.328-332
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• 2006

환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 파라미터의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치를 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. GIS-모델링 분야의 기술적 성장에도 불구하고 정보구축의 시점, 주기, 구축 형태 등의 통일화가 이루어지지 않았다. 따라서 BASINS과 같은 기 구축된 정보 분석체계를 사용하고자 할 때 단위사업별로 구축된 공간정보의 구조해석을 다시 수행해야 하는 문제를 지니고 있다. 이는 구축된 정보를 사용하여 해석하고자 하는 주체가 분명하지 않고, 분석모델에서 요구하는 입력 자료의 구조를 명확하게 해석할 수 있는 정보기술과 분석기술의 연계부족으로 발생한 문제이다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 데이터베이스와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염원 기상 공간정보의 관리, 유역 오염유출모형인 HSPF(Hydrologic Simulation Program-Fortran)의 운영정보 생성을 지원하는 지능형 정보관리시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형.오염원.기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Tissen망에 준한 강우자료 생성 그리고 HSPF 모형운영정보 산정 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 유역기반 점.비점오염원 정보를 통합 관리하고자 하는 오염총량관리제의 기술적 정보관리 환경으로 활용가능하며, 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.61 no.3
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• pp.143-151
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• 2024

In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.6 s.96
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• pp.539-546
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• 2005

Recently, as the number of Internet users are growing explosively, e-learning has been applied spread, as well as remote evaluation of intellectual capacity However, only the multiple choice and/or the objective tests have been applied to the e-learning, because of difficulty of natural language processing. For the intelligent marking of short-essay typed answer papers with rapidness and fairness, this work utilize heterogenous linguistic knowledges. Firstly, we construct the semantic kernel from un tagged corpus. Then the answer papers of students and instructors are transformed into the vector form. Finally, we evaluate the similarity between the papers by using the semantic kernel and decide whether the answer paper is correct or not, based on the similarity values. For the construction of the semantic kernel, we used latent semantic analysis based on the vector space model. Further we try to reduce the problem of information shortage, by integrating Korean Word Net. For the construction of the semantic kernel we collected 38,727 newspaper articles and extracted 75,175 indexed terms. In the experiment, about 0.894 correlation coefficient value, between the marking results from this system and the human instructors, was acquired.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.907-912
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• 2007

The present level of ubiquitous computing technology have developed to the point where Home-server provides services that user require directly for user in the intelligent space. But it will need intelligent system to provides more active services for user in the near future. In this paper, we define the environment information about situation that user is in as Context, and collect the Context that stereotype as 4W1H form for construct the system that can decision service will be provide from information about a situation that user is in, without user's involvement. Additionally we collect information about user's emotional state, use these informations as nodes of Bayesian network for probabilistic reasoning. From that, we materialize Context Awareness system about it that what kind of situation user is in. And, we propose the Context-based Service reasoning model using Bayesian Network from the result of Context Awareness.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.1
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• pp.35-41
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• 2015

When a video surveillance system tracks a specific object, it is very important to get quickly the information of the object through fast image processing. Usually one camera surveillance system for tracking the object made results in various problems such like occlusion, image noise during the tracking process. It makes difficulties on image based moving object tracking. Therefore, to overcome the difficulties the multi video surveillance system which installed several camera within interested area and looking the same object from multi angles of view could be considered as a solution. If multi cameras are used for tracking object, it is capable of making a decision having high accuracy in more wide space. This paper proposes a method of recognizing and tracking a specific object like a car using the homography in which multi cameras are installed at the crossroad.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.283-286
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• 2006

안전한 네트워크를 운영하기 위해, 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율은 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 최근 얼굴 인식, 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 입력 값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, SVM만으로는 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝의 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.6%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.743-748
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• 2011

In this paper, we propose a collaborative tracking algorithm for intelligent video surveillance systems using the multiple network cameras. To do this, each camera detects a moving object and it's movement direction by motion templates. Once a moving object is detect, the Kalman filter is used to reduce noises, and a collaborative tracking camera is selected according to the movement direction and the camera state. In this procedure, Pan-Tilt-Zoom(PTZ) parameters are assigned to obtain clear images. Finally, some experiments show the validity of the proposed method.