• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.105-113
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• 2009

본 논문은 외국인 110만명 시대에 양질의 외국인력을 도입하기 위하여 국가의 외국인력수급에 최적의 시스템으로 노동생산성을 높이면서, 사회비용을 감소시키는 개선된 외국인고용관리시스템(EPS) 구현에 목적이 있다. 외국인력에 대한 구직자 상세정보가 부족함으로 인하여 양질의 외국인근로자 채용에 어려움을 주고 있고, 외국인력 선발시 참고자료인 구직자명부의 신뢰성을 떨어뜨리고 있어 이를 해소하기 위하여 현행 시스템에 구직자정보동영상관리시스템을 구현할 필요가 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존 시스템에 동영상 합성기능을 추가함에 있어 멀티미디어기술과 네트워크 전송 고압축코덱 데이터베이스 기술을 접목한 동영상 임베디드 시스템등을 도입하여, 기업의 수요에 부합하고 사업주가 필요로 하는 외국인근로자를 채용하는 진보된 외국인고용관리시스템에 대하여 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 딥러닝을 이용한 이미지 매팅 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 사진측량 분야에서도 고품질의 실감모형을 제작하기 위해서는 촬영된 이미지에서 유물 정보를 추출하는 과정이 필요하며, 이와 같은 과정은 많은 시간과 인력이 들어 기존에는 크로마키를 이용하여 추출하는 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존의 방법은 세부 분류에 대한 정확도가 떨어져 고품질 실감모형에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 사전배경정보와 훈련된 학습데이터를 이용하여 고해상도 유물 이미지에서 배경정보를 제거하고 추출된 유물 이미지에 대하여 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 제안된 방법과 FBA(매뉴얼 트라이맵)이 정량적으로 높은 결과를 나타냈으며, 정성적 평가에서도 유물 주변부의 분류도가 높은 정확도를 보였다. 따라서 제안된 방법은 고해상도 유물 이미지 분류에 있어 사전배경정보 취득을 통하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실내 유물 촬영에서 그 활용 가능성을 확인하였다.