• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.41-42
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• 2020

머신러닝이 보편화되면서 모델 학습을 돕기 위한 머신러닝 및 데이터과학 도구의 수요가 증가하고 있다. 머신 러닝을 사용하는 연구에서는 다양한 파라미터에 대한 실험이 진행되어 많은 학습 부산물이 생성 된다. 하지만 기존의 학습 부산물을 관리하는 프레임워크는 하나의 실험을 진행하는데 모든 경우의 수를 진행해 그 규모가 크다. 본 연구는 기존의 도구가 가지는 규모 문제를 개선하고, 주기적으로 메일을 사용자에게 전송해 실험과정을 보고하는 새로운 도구를 제안한다. 이러한 시스템은 학습과정에서 사용자가 의도한 파라미터의 학습이 진행되는지 추적가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.771-772
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• 2008

위성을 개발하고 운영하는 과정에서 다양한 소프트웨어 문제가 발생할 수 있다. 특히 각 모듈을 제작하고 연결하여 테스트를 진행할 경우 각 모듈 자체의 이상이나 통합 환경에서 각 모듈간 인터페이스에서 많은 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 빨리 파악하고 해결하기 위해 위성에서 어떤 문제가 발생하였는지 각각의 오류에 대한 정의를 하고 이를 기록하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 위에 언급한 작업의 하나로 SET(Software Error Table) 와 SEW(Software Error Word)를 이용하여 위성에서 발생하는 소프트웨어 오류 처리 방안에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.443-444
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• 2019

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.475-476
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• 2021

일반적으로 대학생들은 연간 약 50만원이 소요되는 전공 서적 구매비용에 부담감이 있는 것으로 조사된다. 이러한 대학생들을 위해 비교적 저렴한 교재용 전자책 서비스를 전문적으로 제공해 주는 애플리케이션이 없다. 본 논문에서는 대학생들을 위한 전공 및 교양 교재를 대상으로 대여를 포함한 전자책 제공 서비스가 가능한 모바일 앱을 설계한다. 제시하는 서비스 앱은 교재용 전자책을 대상으로 온라인 서점, 출판사, 도선관 등으로부터 전자책 정보를 수집하여 사용자에게 제공하고, 이를 대상으로 대여 또는 구매가 가능한 서비스를 제공한다. 제공되는 전자책 파일은 불법 배포를 방지하기 위해 DRM 방식을 사용하여 전용 뷰어를 통해 제공되어지도록 설계한다. 개발되는 앱을 통해서 대학생이 겪는 문제 중 하나인 교재비용 경감과 더불어, 종이책 생산을 줄임으로써 지구환경 보존에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.517-518
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• 2021

본 논문에서는 게임 개발 플랫폼인 언리얼 엔진 4을 사용하여 가상현실기술을 활용한 복싱 게임을 개발하였다. 복싱 게임을 더욱 실감나게 즐길 수 있도록 하기 위해 양 손에 부착한 VIVE 트래커로 복싱 동작을 모션 트래킹하여 아바타를 제어하였다. 게임 모드의 경우 연습모드와 스파링모드로 구성하였다. 연습모드에서 튜토리얼을 진행하여 게임플레이를 익힌 후 스파링모드에서 AI와 복싱 대결을 하도록 구현하였다. 스파링모드는 AI와 플레이어가 대결을 하며 먼저 체력을 소모시키면 승리하게 된다. 그리고 AI 캐릭터의 애니메이션 재생 속도에 따라 4가지 난이도를 설정할 수 있다. 가상현실 복싱게임은 VR기술을 이용하여 가정에서 간편하게 복싱 운동을 즐길 수 있으며, 더 많은 VIVE 트래커를 활용하면 정밀한 모션 트래킹이 가능하여 현실감을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.701-702
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• 2020

본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.281-282
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• 2022

현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.469-470
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• 2021

본 논문에서 제안하는 슈팅게임 제자작 방법은 게임엔진으로 언리얼 엔진 4(Unreal Engine 4)를 사용하고 있다. 기존의 언리얼 엔진 기반의 게임은 총알에 데미지 판정 기법을 사용하지만, 슈팅게임 제작에서 중요한 요소인 정확성을 높이기 위해서 Line Trace 기술을 활용하는 기법을 제안한다.

• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 2015.11a
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• pp.179-182
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• 2015

DO-278A는 소프트웨어 인증 절차를 제공할 목적으로 만들어진 것은 아니지만, 소프트웨어 개발 절차를 설명하는 것으로 지상용 항공장비의 소프트웨어를 만드는데 적절한 역할을 수행할 수 있다. 대체적으로, 수명주기증거품(life cycle evidence)을 통해 프로세스가 정확하고 적합하게 이행되었다는 것을 증명할 수 있다면 소프트웨어는 적합성을 확인을 받을 수 있다. 본 논문에서는 국토부 R&D로 개발되고 있는 항공기 지상이동유도 및 통제시스템(Advanced-Surface Movement Guidance & Control System, A-SMGCS)의 소프트웨어 개발 및 검증에 DO-278A 절차를 적용한 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.301-302
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• 2019

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.