• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.312-317
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• 2005

Ubiquitous computing has had an effect to politics, economics, society, culture, education and so forth. For effective management of huge Ubiquitous networks environment, various computers which are connected to networks has to decide automatic optimum with intelligence. Currently in many areas, data mining has been used effectively to construct intelligent systems. We proposed a hybrid support vector machine for Ubiquitous data mining which realized intelligent Ubiquitous computing environment. Many data were collected by sensor networks in Ubiquitous computing environment. There are many noises in these data. The aim of proposed method was to eliminate noises from stream data according to sensor networks. In experiment, we verified the performance of our proposed method by simulation data for Ubiquitous sensor networks.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.349-354
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• 2004

최근 들어 위성영상 및 항공사진은 국토환경관리에 매우 중요한 수단으로 인식되고 있으며, 이러한 추세에 따라 환경부 및 환경부 산하 기관의 많은 공무원들이 이러한 영상자료를 빠르게 업무에 활용할 수 있는 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 기존 시스템은 고가의 영상처리소프트웨어를 사용자 PC에 설치한 뒤 이를 이용하여 사용자 개인 컴퓨터에 저장되어 있는 대용량의 영상자료를 처리하여 업무에 활용하는 방식을 택함으로써, 영상자료 유출의 위험성, 소프트웨어의 중복적 구매에 따른 비용증가, 대용량 영상자료의 이동성 감소, 관련 소프트웨어 교육 시간 및 비용 증가 및 대용량 자료 처리에 따른 처리시간 증가 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 환경부 공무원의 사용자 활용도를 증가시킨 '대용량 영상자료를 활용한 환경지리정보 인트라넷 시스템'을 개발했다. 본 시스템은 최신 영상 압축 및 전송 기술을 활용하여 영상자료의 물리적 파일 크기에 관계없이 사용자가 원하는 부분만을 압축 전송함으로써 매우 빠른 속도로 사용자가 원하는 지역을 인트라넷을 통해 서비스할 뿐만 아니라, 이렇게 전송된 영상을 웹 상에서 실시간으로 영상처리함으로써 사용자 편의성과 속도를 매우 향상시켰다. 또한 본 시스템은 환경부가 제작한 34종 이상의 벡터 자료와 함께 통합되어 서비스됨으로써 영상자료와 벡터자료의 통합적 활용성을 증가시켰다.용성을 증가시켰다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.14 no.5
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• pp.79-86
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• 2014

There have been many trials for development of games using augmented reality. This paper presents a 2D puzzle game system using HSV color space to detect hand posture from an input image by smart device's cameras in real time. The developed game in this paper brings smart devices and the computer vision closer. Also this game can be a new interactive technology utilizing both the mobility of smart devices and the tangible interactivity of virtual reality in education and entertainment environments.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.3
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• pp.517-524
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• 2008

Ear training is said to be the ability to measure sound either in terms of musical scale or cord by listening to music acoustically. This is the most basic subject and the most practical technique in any music genre; also, the most crucial factor for individuals who are studying music. Ear training is an important skill to develop when learning to play the piano, or learning any kind of musical instrument. It is also the key factor in a successful music education. Everyone can develop their musical ability if ear training is provided during childhood. The aim of this study is to develop an ear training system whereby beginners or children can learn music with ease in terms of computer access which is part of their daily life. This system is devised so that children can practice ear training easily. This system is also beneficial to others who plan to major in music.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.20 no.3
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• pp.6-10
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• 2021

Recognition of characters printed or marked on the PCB components from images captured using cameras is an important task in PCB components inspection systems. Previous optical character recognition (OCR) of PCB components typically consists of two stages: character segmentation and classification of each segmented character. However, character segmentation often fails due to corrupted characters, low image contrast, etc. Thus, OCR without character segmentation is desirable and increasingly used via deep neural networks. Typical implementation based on deep neural nets without character segmentation includes convolutional neural network followed by recurrent neural network (RNN). However, one disadvantage of this approach is slow execution due to RNN layers. LPRNet is a segmentation-free character recognition network with excellent accuracy proved in license plate recognition. LPRNet uses a wide convolution instead of RNN, thus enabling fast inference. In this paper, LPRNet was adapted for recognizing characters printed on PCB components with fast execution and high accuracy. Initial training with synthetic images followed by fine-tuning on real text images yielded accurate recognition. This net can be further optimized on Intel CPU using OpenVINO tool kit. The optimized version of the network can be run in real-time faster than even GPU.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.231-234
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• 2009

일반적으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 과정에서 '상황'을 사용하는 경우 이를 상황인식 시스템으로 정의한다. 상황인식 컴퓨팅 기술이 내장된 기기나 컴퓨터는 상황을 감지하여 적절하고 유용한 서비스를 제공하는 능력을 갖게 된다. 이러한 기술은 교육, 의료, 사무실 환경 등 다양한 분야에 걸쳐 활용된다. 특히 현대화된 강의실 환경은 각종 매체의 설치로 인해 전력소모가 심해지며, 매체들과 강의 환경의 효율적인 관리가 어려워지는 문제를 발생시키므로 상황인식 컴퓨팅 기술이 적용될 필요가 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 강의실 관리 시스템을 제안한다. 이 관리 시스템은 다양한 센서 (온도, 조도, $CO_2$, 인체감지) 로부터 획득되는 저수준의 데이터를 사용자가 식별할 수 있는 추상화된 고수준의 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 강의실 내부에 설치된 매체들과 환경요소에 대한 상황을 쉽게 인식 할 수 있고, 강의실 내부의 상황변화에 대해 능동적으로 관리 할 수 있게 된다. 또한 강의실에 대한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 사전관리가 가능해짐에 따라 수동적인 관리로 인한 전력소비에 비해 전력절감 효과가 있고 쾌적한 강의실 환경을 학생들에게 제공 해 줄 수 있게 된다.

• Journal of Information Technology Services
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• v.21 no.5
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• pp.95-106
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• 2022

Recently, physical examinations have become an important strategy to reduce costs for individuals and society. Pre-physical counseling is important for an effective physical examination. However, incomplete counseling is being conducted because the demand for physical examinations is not predicted. Therefore, in this study, the demand for physical examination was predicted using text mining and stepwise regression. As a result of the analysis, the most recent text data showed a high explanatory power of the demand for physical examination. Also, large amounts of data have high explanatory power. In addition, it was found that the high frequency of the text "health food" reduces the number of health examination customers. And the higher the frequency of the text of the word "food", the lower the number of physical examination customers. However, when the word "wild ginseng" was exposed a lot on Twitter, the number of physical examination customers visiting hospitals increased. In other words, customers consume efficiently by comparing the health examination price with the price of consumer goods. The proposed research framework can help predict demand in other industries.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.190-193
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• 2010

본 논문은 최근 전세계적으로 유통물류를 비롯한 산업 전반에 걸쳐 RFID(Radio Frequency Identification) 기술이 새로운 성장 동력으로 각광을 받고 있다. 유비쿼터스 시대에서 RFID는 빼놓을 수 없는 시스템 이다. RFID/USN 사업 추진시 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 학습하기 위해서 자료를 구할 때는 비밀유지계약서를 체결해야 한다. RFID 시스템을 대부분 수입에 의존하고 있고, 기술 인력도 현재 부족하여 어려움을 겪고 있다. 이런 문제점을 보안하기 위하여 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 쉽게 접근할 수 있도록 제작하였다. 여러 가지 규약에 의해 제안되었던 문제점을 해결하는데 의의가 있다. 별도의 RFID 전용칩을 사용하지 않고, 마이크로콘트롤러를 사용하여 저가격 RFID 학습 시스템을 구현하였다. 13.56MHz RFID 시스템의 ISO14443A 읽기/쓰기 방법에 대해 설명하고, HF 대역의 13.56MHz RFID 시스템의 구성에 대해서 소개한다. 구현한 RFID 시스템을 활용하여 응용 프로그램을 제작하여 실습을 진행하였다. RFID 시스템의 구조를 쉽게 이해하기 위하여 각각의 모듈로 분류하여 나누어 제작하였다. 태그의 EEPROM 메모리에 정보가 어떻게 저장 되는지를 학습할 수 있도록 C#을 사용하여 응용 프로그램을 설계 및 구현하여 실습하였다. 학습자가 RFID 시스템이 산업분야에서 어떻게 활용되는지 이해를 돕기 위하여 학생증 발급 시스템을 구현하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.3
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• pp.99-108
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• 2010

The main contents of this paper is to develope effective measures for Internet Web service attack, classifying vulnerability of Web Service by network layer and host unit and researching classification method by attack range of type of services. Using this paper, we can accumulate analyzed Web service attack information which is key information of promote Web security strengthening business, and basis of relevant security research for detect and response Web site attack which can contribute to activation information security industry.

• Journal of Information Technology Services
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• v.22 no.4
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• pp.123-140
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• 2023

In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.