• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.383-387
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• 2001

본 논문은 여러 형태의 해저 침전물인 뻘, 모래, 자갈, 패류 등을 초음파를 이용하여 구별하는 것인데, 이는 해저목표물에 대한 신호패턴 데이터베이스를 구축한 후, 기존 어군탐지기로부터 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 이 신호를 컴퓨터에서 가공하여 정확한 목표물 인식이 가능하도록 하는 판독시스템을 개발하는 것이다. 지금까지 연구한 결과를 바탕으로 많은 실험을 거친 후(수조 및 현장 실험 등) 침전물의 데이터를 정밀 분석하면 해저목표물을 알아낼 수 있다. 수중에서 어종별로 어체에서 반사되는 초음파 특성과, 해저면에서 뻘과 딱딱한 패류 껍질, 모래 자판 등에서 반사되는 초음파 특성 등을 분석한 값을 데이터베이스화하여 저장해 두고, 실제 측정시 해저 목표물로부터 반사 되어오는 값과 비교하여 침전물과 어·패류의 서식 상태 현황을 파악하는데, 이런 어·패류 판독용 초음파 탐지기는 된 연구를 통하여 개발 할 수 있다. 중점적으로 추후 연구해야 할 분야는 초음파의 특성을 더욱더 세밀히 샘플링 하는 것과 초음파가 해저 목표물의 여러 형태에 따라 산란 특성을 가지고 있는데 이들에 대한 문제점을 연구하는 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.146-147
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.