• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.55-63
• /
• 2019

자동차 안전을 위한 근접센서 및 후방카메라가 일반적이다. 하지만, 여전히 많은 사고가 발생하고 있다. 생체 감지 센서, 자동차의 앞, 뒤, 좌, 우와 하부까지 보여주는 All Around View 및 사물 인식 알고리즘을 사용하여 차량이 출발하거나 주차할 때 주위에 생체가 있는지 센싱하고 차량 외부를 화면에 표시한다. 또한 사물인식 알고리즘을 활용해서 사물의 위치를 표현해서 물체를 명확하게 화면에 시각화한다. 이렇게 센싱, 화면, 위치 표현에 의해 차량에 의한 인명 사고을 예방할 수 있는 강력한 안전 시스템을 제안 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.211-218
• /
• 2019

디스플레이 기술의 발달로 모든 디스플레이 장치들이 대형화, 고화질, 고정밀도가 요구된다. 디스플레이 장치의 대형화에 따라 BLU가 대형화 되고 밝아져야 한다. 이 BLU 상판 Glass는 형상과 두께가 균일해야 균일한 휘도분포를 갖는다. 이런 요인들의 불량으로 인한 디스플레이 성능이 저하된다. 따라서 BLU의 형상 및 두께를 측정하는 고품질 측정 장치들의 요구가 필연적이다. 본 논문에서는 BLU의 형상의 높이 및 두께 측정을 위한 고속이며 고정밀 시스템 구현을 제안하고자 한다. 측정 오차를 최소화하기 위해서 측정 구간을 둘로 나누고 다른 이동 속도로 측정하여 원하는 결과를 도출할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.261-264
• /
• 2019

경계선 추적을 통해서 결정된 영역의 내부를 래스터 스캔하면서 내부를 일정한 값으로 채워 넣는데 이를 '색칠하기(blob coloring)'라고 하며 보통은 '연결 성분 라벨링(Connected Region labeling)'라 부른다. 이 과정은 각 독립적인 영역들을 고유의 라벨 값으로 구분하여 표시하게 된다. 본 논문에서는 래스터 스캔 결과로 산출된 동치테이블을 동일한 라벨끼리 그룹화 하는데 수많은 그룹이 서로 얽혀서 복잡하므로 신속하고 간단하게 처리할 수 있는 개선된 알고리즘을 제안하고자 한다. 동치테이블 내에서 동일한 그룹으로 묶기 위한 이동 절차를 8단계 알고리즘으로 제시하고 이에 따른 수행 결과를 보여준다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제11권2호
• /
• pp.59-66
• /
• 2019

The emergence of new IT technologies and convergence industries, such as artificial intelligence, bigdata and the Internet of Things, is another chance for South Korea, which has established itself as one of the world's top IT powerhouses. On the other hand, however, privacy concerns that may arise in the process of using such technologies raise the task of harmonizing the development of new industries and the protection of personal information at the same time. In response, the government clearly presented the criteria for deidentifiable measures of personal information and the scope of use of deidentifiable information needed to ensure that bigdata can be safely utilized within the framework of the current Personal Information Protection Act. It strives to promote corporate investment and industrial development by removing them and to ensure that the protection of the people's personal information and human rights is not neglected. This study discusses the strategy of deidentifying personal information protection based on the analysis of fake news. Using the strategies derived from this study, it is assumed that deidentification information that is appropriate for deidentification measures is not personal information and can therefore be used for analysis of big data. By doing so, deidentification information can be safely utilized and managed through administrative and technical safeguards to prevent re-identification, considering the possibility of re-identification due to technology development and data growth.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제13권2호
• /
• pp.195-207
• /
• 2021

In recent years, with the rapid growth of China's animation industry, the two-dimensional culture and consumption have been immersed in the daily lives of young people. The two-dimensional culture that mainly exists on young people is gradually entering the public's field of vision, making the two-dimensional culture not It is only restricted to the fixed fan circle, but is known to more people outside the circle. At the same time, the "barrage" (screen text) cultures in video websites has become popular with some film and television works, Internet terms, etc., and has attracted the attention on mainstream culture. On the one hand, its cultural products have appeared on traditional mainstream video websites and advertisements on provincial satellite TV. And in the program, on the other hand, a small part of the screen text and cultural terms are also used by some celebrities and other ordinary people who don't understand the meaning of the terms at all, and have caused widespread dissemination. Sometimes the video website itself is also mentioned, which obviously shows a difference. The tendency towards a kind of screen texts subculture to penetrate the mainstream culture.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.73-79
• /
• 2021

4차 산업 혁명의 물결 속에서 스마트팩토리는 많은 공장에서 요구되고 있다. 하지만, 중소/중견 기업에서는 여전히 노후화된 설비를 보유하고 있어 스마트팩토리의 기초가 되는 데이터 수집 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 기존 설비의 개조 필요 없이, 설비 제어판의 이미지로부터 데이터를 추출하는 오픈 소스 기반의 기술을 활용 함으로써, 저비용으로 설비 모니터링하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프로토타핑을 통해 자동차 부품 제조 공장의 단조 설비를 대상으로 테스트하고 평가되었다. 평가 결과 저가형 설비 모니터링이 가능함을 확인하였으며, 중소/중견 기업이 스마트팩토리를 구축하는 데 도움을 줄 것이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제13권3호
• /
• pp.92-103
• /
• 2021

With the continuous acceleration of economic and social development, people gradually pay attention to their health, improve their living environment, diet, strengthen exercise, and even conduct regular health examination, to ensure that they always understand the health status. Even so, people still face many health problems, and the number of chronic diseases is increasing. Recently, COVID-19 has also reminded people that public health problems are also facing severe challenges. With the development of artificial intelligence equipment and technology, medical diagnosis expert systems based on big data have become a topic of concern to many researchers. At present, there are many algorithms that can help computers initially diagnose diseases for patients, but they want to improve the accuracy of diagnosis. And taking into account the pathology that varies from person to person, the health diagnosis expert system urgently needs a new algorithm to improve accuracy. Through the understanding of classic algorithms, this paper has optimized it, and finally proved through experiments that the combined classification algorithm improved by latent factors can meet the needs of medical intelligent diagnosis.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.171-176
• /
• 2022

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을 연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의 학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험 과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제14권3호
• /
• pp.22-29
• /
• 2022

Recently, with the development of mobile computing power, mobile-based VR and AR services are being developed. Due to network performance and computing power constraints, VR and AR services using large-capacity 3D content have limitations. A study on an efficient 3D content load method for a mobile device is required. The conventional method downloads all 3D content used for AR services at the same time. In this paper, we propose an active 3D content load according to the user's track. The proposed method is a partitioned 3D object load. Edge servers were installed for each area and connected through the MESH network. Partitioned load the required 3D object in the area referring to the user's location. The location is identified through the edge server information of the connected AP. The performance of the proposed method and the conventional method was compared. As a result of the comparison, the proposed method showed a stable Mobile AR Service. The results of this study, it is expected to contribute to the activation of edge server-based AR mobile services.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.171-176
• /
• 2022

CNN은 딥러닝의 한 종류로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 사용하는 신경망이다. 필터가 이미지를 순회하며 이미지의 특징을 추출하여 이미지를 구분한다. 딥러닝은 데이터가 많을수록 좋은 모델을 만들 수 있는 특징이 있고, CNN에서는 적은 데이터의 약점을 보완하기 위해 회전, 확대, 이동, 뒤집기 같은 방법의 데이터 증강이라는 기법으로 데이터의 양을 인위적으로 늘리는 방법을 사용한다. 외곽선 이미지 학습은 이미지 데이터에서 외곽선에 해당하는 영역을 추출하는 것이다. CNN 학습 시, 외곽선 이미지 학습이 기존의 데이터 증강기법과 비교하여 성능 향상의 도움이 되는지 확인하고자 한다.