• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제28권6호
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• pp.145-161
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• 2021

Recently, as personal information utilization devices such as IoT, artificial intelligence, and wearable devices that focus on the individual have spread, privacy violations are also increasing. However, the privacy paradox of providing personal information to enjoy services while worrying is getting stronger. However, there are still preliminary studies on this. In this study, an intelligent home camera based on IoT technology was selected as a research object, and whether privacy paradox exists in the IoT environment, including smart home camera, was studied. To this end, the effect of perceived usefulness, a benefit factor of smart home camera use, and privacy concern, a risk factor, on intention to use was verified. In addition, it was investigated whether the relationship between privacy concerns and intention to use differs according to the presence or absence of use experience. In order to verify the research model, a survey was conducted with people with and without experience in using smart home cameras, and a total of 298 data samples were used for statistical analysis. As a result of the analysis, it was found that both perceived usefulness and privacy concerns had a positive effect on the intention to use, proving that privacy paradox exists in the IoT-based smart home camera environment. In addition, by analyzing the fact that privacy concerns have different effects on usage intentions depending on the user experience, it was verified that those with experience have a strong privacy paradox and those without experience have a weak privacy paradox. This study is meaningful because it seeks strategic implications to improve service and business performance by understanding the relationship between privacy attitudes and behaviors of IoT service providers, including smart home cameras.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.537-546
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• 2019

본 논문에서는 휴대하기 편하고 3D 콘텐츠 제작이 용이한 트윈 카메라 모듈 시스템을 구현하고자 하였다. 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 2D 스테레오 카메라로 부터 입력되는 영상을 변환하여 3차원 영상으로 출력할 수 있는 시스템이다. 본 눈문에서 제안한 시스템의 성능평가를 위해 Test Platform을 이용하여 좌, 우 두 개의 렌즈로 촬영된 스테레오 입체 영상의 좌, 우 영상 간의 시차에 따른 회전(Rotation), 기울기(Tilt)에 대한 보정을 평가하였다. 또한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 3D 입체 영상의 거리오차(Depth Error)를 검증하여 트윈 카메라 모듈 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 본 논문에서 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 촬영된 영상을 3D 입체 영상과 준비 영상으로 변화하여 외부에 출력하면 각기 다른 3D 입체 영상 제작 방식에 따른 출력장치에 맞춰 디스플레이가 가능하다. 또한 생성된 영상을 준비 영상과 입체 영상을 각기 다른 채널을 통해 출력하여 많은 제품에 적용하기 쉽고 간편하게 3D 입체 영상 콘텐츠를 제작하는데 이용할 수 있을 거라 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.518-527
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• 2020

360 VR 기술은 관객이 이야기가 진행되는 공간의 내부에 존재함으로써 이야기에 참여한다고 인식하게 함으로써 몰입감과 현존감을 효과적으로 느끼게 할 수 있기 때문에, 영화뿐만 아니라 음악, 연극, 무용 등의 공연 예술에도 활용되고 있다. 논문에서는 2015~2020년에 Youtube에 공유된 음악 공연 콘텐츠의 360도 영상 중에서 실제로 무대에서 공연하는 라이브 형태의 공연을 촬영한 30개의 360도 영상을 무대의 형태와 카메라의 개수 및 특성을 중심으로 분석하였다. 스튜디오에서 촬영되는 뮤직비디오 촬영과는 달리 라이브 공연은 관객과 함께하는 공연이기 때문에 공연의 특성에 맞는 무대의 형태와 관객석의 배치가 우선되며, 360 VR 카메라를 사용하는 연출도 무대와 관객 환경의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 무대의 형태를 3가지로 분류하고 360 VR 카메라의 개수, 고정형과 이동형 카메라 사용 여부 등에 따라 주로 사용되는 카메라 배치와 특성을 분석하고 정리하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.133-137
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• 2002

• 천문학회보
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• 제30권1호
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• pp.39.2-39.2
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• 2005

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.356-367
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• 2011

본 논문에서는 차 엔진의 누수 방지를 위한 실링 처리 후 실링 처리 영역에 대한 정확도를 검사하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 실제 생산라인에서 동작하는 자동차 엔진 실링검사 시스템을 개발하였다. 검사 방법은 기존에 제안된 영상처리 기법에 기반을 두는 세 가지 검사 방법들이 갖는 설치의 어려움, 높은 계산의 복잡도, 유사 색 기름에 의한 실링검사 성능 저하 등의 여러 가지 단점을 해결하고 저 비용의 시스템을 개발하기 위해 개발되었다. 제안하는 시스템은 기존의 방법에서 적용하지 않은 설링 전후의 차영상을 활용하는 기법을 이용하여 다양한 환경변화에 적응적이며, 고정형 카메라 1대로 검사가 가능한 저 비용 시스템이다. 실제 생산라인에서의 비교 실험을 통해 제안하는 실링검사 방법은 기존의 생산라인에서 적용되고 있는 세 가지 다른 방법들에 비해 높은 실링검사 정확도를 보여 성능의 우수성을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1139-1145
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• 2014

지능형 서비스를 제공하는 로봇에서 특정 사람을 인지하거나 구별하는 인식 기술은 매우 중요하다. 기존 단일 거리 얼굴 영상을 학습으로 사용한 얼굴 인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴 영상을 이용한 방법은 얼굴 인식률은 향상되지만, 사용자 협조가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 줌카메라를 통해 거리별 얼굴 영상을 획득하여 학습으로 사용하는 LDA 기반 원거리 얼굴 인식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 단일거리 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법에 비해 7.8% 향상된 성능을 보였고, 거리별 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법과 비교했을 때 8.0% 저하된 성능을 보였다. 그러나 거리별 얼굴 영상을 취득하기 위해 추가적인 시간과 사용자 협조가 요구되지 않는 장점이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.27-41
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• 2022

In a fiercely competitive environment, quality is a key factor that enables dashboard camera makers to maintain their competitive advantage. Quality affects consumer satisfaction, brand loyalty, and firm performance. Therefore, to remain competitive, it is important that manufacturers maintain product quality that meets consumer expectations. To this end, it is necessary to investigate customer preferences and product performance in terms of product quality and to properly allocate resources to improve the quality level such that the firm can maintain a competitive advantage. In this paper, we proposed the various ways in which manufacturing firms can determine which quality dimensions need improvement in order to secure competitiveness. To this end, we analyzed a case study of Urive to develop a quality improvement strategy through importance performance competitor analysis (IPCA). Urive's IPCA results showed that 14 quality dimensions, namely performance, size, price, ease of use, country of origin, manufacturer, brand, product certificate, warranty, distribution channel, market share, reliability, durability, and conformance, were not absolutely competitive compared with those of Mando, Inavi, and Finevu. In terms of color, Urive had an absolute competitive advantage over Mando, but not Inavi and Finevu. Urive's appearance was more competitive than Mando's, but not Inavi's and Finevu's. In terms of advertisement and serviceability, Urive was absolutely less competitive than Mando and Inavi, but had a competitive advantage over Finevu. Therefore, it is necessary to put resources and time as the first priority for performance, reliability, and durability, which have a large performance difference in common among the three brands. The quality dimensions in which resources and time need to be put in second place are price and ease of use, which have a large performance difference in common among the two brands.