• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.295-297
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• 2005

CEC, 근접방어무기체계, 지휘통제체계 등에 사용되는 위협평가시스템은 자동위협평가, 방어구역 위협지수, 무기할당 등의 공통된 기능을 포함하고 있고, 시스템 환경의 변화 또는 성능 향상에 따라 수시로 업그레이드가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 생산성 향상과 중복투자 방지로 인한 비용감소 효과를 거둘 수 있는 제품계열 방법론을 위협평가시스템 개발에 적용하는 방안을 제안한다. 위협평가시스템의 제품계열 방법론 적용을 위해 핵심자산 개발 프로세스를 수행하여 제품계열 영역지정, 핵심자산, 제품계획을 정의한다. 제품계열 영역지정은 Feature 모델링을 이용하여 공통점과 차이점을 식별하고, 핵심자산은 아키텍처 설계 중심으로, 그리고 각 핵심자산의 부착 프로세스를 종합하여 제품계획을 수립한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.181-184
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• 1998

웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.

• 정보보호뉴스
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• s.137
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• pp.54-57
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• 2009

방통위가 지난 3월초 우리나라 민간영역의 개인정보보호 수준을 측정한 개인정보보호지수를 발표했다. 개인정보보호지수는 민간부문 의 개인정보보호 수준측정과 정부의 정책성과 평가 및 정책방향 수립 등을 위해 지난 2007년부터 실시한 것으로, 2008년 하반기에 실시한 정보보호 실태조사 결과를 반영해 최초로 공개한 자료다. 이번 자료에 따르면, 2008년 민간영역의 개인정보보호지수는 64.3점으로 2007년 결과인 52.2점에 비해 크게 개선된 것으로 나타났다. 기업 영역 세부지표와 개인영역 세부지표로 구성된 이번 조사결과를 통계를 중심으로 살펴보자.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.214-216
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• 2006

본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.631-632
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• 2024

본 연구는 웨어러블 기기를 이용하여 위험 상황을 감지하고 사고 예방에 기여할 방법을 탐색한다. 데이터의 시간 영역과 주파수 영역의 분석을 통해 위험한 상황과 일반적인 상황을 구분하는 성능을 비교한다. 비딥러닝 모델과 딥러닝 모델을 비교 평가하였다. 결과적으로 시간 영역보다 주파수 영역에서 컨볼루션 신경망 모델이 우수한 성능을 나타내었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.108-113
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• 2012

Routing paths are mightily important for the network security in WSNs. To maintain such routing paths, sustained path re-selection and path management are needed. Region segmentation based path selection method (RSPSM) provides a path selection method that a sensor network is divided into several subregions, so that the regional path selection and path management are available. Therefore, RSPSM can reduce energy consumption when the path re-selection process is executed. However, it is hard to guarantee optimized secure routing path at all times since the information using the path re-selection process is limited in scope. In this paper, we propose partial path selection method in each subregion using preselected partial paths made by RSPSM for routing path optimization in SEF based sensor networks. In the proposed method, the base station collects the information of the all partial paths from every subregion and then, evaluates all the candidates that can be the optimized routing path for each node using a evaluation function. After the evaluation process is done, the result is sent to each super DN using the global routing path information (GPI) message. Thus, each super DN provides the optimized secure routing paths using the GPI. We show the effectiveness of the proposed method via the simulation results. We expect that our method can be useful for the improvement of RSPSM.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.4
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• pp.233-238
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• 2009

In this paper, we propose the methods to select the stable region for the detect region which is required in the system used the face to the ROI in the auto-focus digital camera. this method regards the face region as the ROI in the progressive input frame and focusing the region in the mobile camera embeded ISP module automatically. The learning algorithm to detect the face is the Adaboost algorithm. we proposed the method to detect the slanted face not participate in the train process and postprocessing method for the results of detection, and then we proposed the stabilization method to sustain the region not shake for the region. we estimated the capability for the stabilization algorithm using the RMS between the trajectory and regression curve.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.2
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• pp.79-86
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• 2024

In this paper, a novel visual tracking method which can utilize the context of object regions is presented. Conventional methods have the inherent problem of treating all candidate regions independently, where the tracker could not successfully discriminate regions with similar appearances. This was due to lack of contextual modeling in a given scene, where all candidate object regions should be taken into consideration when choosing a single region. The goal of the proposed method is to encourage feature exchange between candidate regions to improve the discriminability between similar regions. It improves upon conventional methods that only consider a single region, and is implemented by employing the MLP-Mixer model for enhanced feature exchange between regions. By implementing channel-wise, inter-region interaction operation between candidate features, contextual information of regions can be embedded into the individual feature representations. To evaluate the performance of the proposed tracker, the large-scale LaSOT dataset is used, and the experimental results show a competitive AUC performance of 0.560 while running at a real-time speed of 65 fps.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.32 no.3
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• pp.99-130
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• 2015

This study was conducted to develop and propose the evaluation indicators to evaluate the eco-friendliness of the library, when certified as the eco-friendly Green Libraries. To do this, we extracted the green library components through an analysis of the green library literatures and case studies, and surveyed the perceptions of the library staffs about the assessment factors. Finally, we developed the green library evaluation index with 11 evaluation areas, 31 evaluation items, and 135 evaluation indicators. The 11 evaluation areas are as follows; Land use and transportation, energy and environmental protection, materials and resources, water cycle management, maintenance management, ecological environment, the indoor environment, the library resources, the eco-education programs and campaigns, the staff and operations, and the computerization.