• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권2호
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• pp.68-76
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• 2010

최근 터치스크린 기술은 인간이 컴퓨터와 대화할 수 있는 주요 도구로서 급진적인 발전을 이루고 있다. 이 사용자 친화적인 인터페이스는 휴대폰에 이어 데스크탑, TV와 같은 대형스크린 시장까지 확산되어가고 있지만 기존의 저항막방식, 정전용량방식, 초음파방식 등은 기술 및 비용문제로 인하여 중 대형스크린에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 적외선과 라인스캔 이미지센서를 이용하여 간단하고 저렴한 비용으로 중 대형스크린에 적용할 수 있는 광학 영상 터치스크린 솔루션을 소개하고 이 기술이 갖는 문제점과 해결방안을 제시한다. 멀티 포인트를 추출하기 위한 주요 알고리즘은 범용프로세서를 이용하여 구현 시 약 34ms(29fps)가 소요되었으며 이는 휴먼인터페이스 디바이스로 사용되기에는 불충분하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 신호처리 및 좌표추출연산을 위한 하드웨어를 설계하여 성능을 향상시키고 광학 영상 터치스크린이 갖는 문제점을 소프트웨어에서 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 설계한 터치스크린 컨트롤러의 PSM(Power Saving Mode)은 1.8Wh의 적외선 소비에너지를 0.0072Wh 까지 개선하였으며 60인치 대형스크린에서 2개의 실제 좌표를 200fps 속도로 연산해낸다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.43-60
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• 2005

우리나라 컴퓨터교육이 성공적으로 추진되기 위해서는 어떤 문제들이 해결되어야 하는지, 또 이러한 문제 해결에 도움이 되기 위해서는 학교 교육과정이 어떻게 구성되어야 하는지를 살펴보기 위하여 해외 주요 15개국의 컴퓨터교육현황과 관련 교육과정을 분석해 보았다. 해외 주요국의 컴퓨터교육은 대체로 국가적, 학교적, 개인적 수준에서 차별화된 전략으로 진행되고 있었으며 IT 강국으로서의 위상을 드높이기 위한 다각적인 노력이 국가의 전폭적인 관심과 지원하에 추진되고 있었다. 우리나라의 경우에도 이러한 해외 주요국이 실천하고 있는 전략을 참고하여, 컴퓨터교육의 목표 및 비전의 명확화, 컴퓨터 교육과정의 차별화 및 특성화, 이를 통한 컴퓨터관련 전문 인력의 양성, 일상생활에서의 컴퓨터 활용 촉진, 체계적인 컴퓨터소양교육 프로그램의 개발, 컴퓨터 활용 마인드의 확산, 컴퓨터교육 인프라 구축 및 체계적 지원, 법 제도 정책적 지원 등에 관심을 기울일 필요가 있음을 확인하였다. 중장기적으로는 컴퓨터교육의 목표에 따라 각 목표에 준하는 차별적 접근이 가능도록 교육과정이 구성되어야 할 것이다. 즉 정보격차해소의 차원에서 컴퓨터소양이 필요한 경우에는 소양교육이, 좀 더 나아가 기본소양을 갖춘 후 자신의 필요에 따라 자유로운 활용을 목적으로 하는 경우에는 컴퓨터 활용 교육이, 컴퓨터 전문가로 성장할 의지가 있고 컴퓨터관련 분야에 특기적성이 있거나 영재성을 보이는 경우, 이들을 위한 특별 컴퓨터전문교육이 차별적으로 제공될 필요가 있겠다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.65-70
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• 2016

스마트 시티는 기존의 도시 기능에 정보통신 기술이 융합된 도시를 의미한다. 스마트 시티는 도시민들에게 편리함과 쾌적함, 효율성등을 제공하기 위해서 다양한 센서 기술 및 정보통신 기술을 필요로 한다. 사물 인터넷은 수많은 디바이스들이 네트워크를 이용하여 부가적인 가치를 창출하기 위한 기술로 이해되고 있다. 이러한 사물 인터넷은 매우 광범위하게 활용되고 있으며 점점 그 영역이 확대되고 있다. 본 연구에서는 특별히 우리 생활과 관련된 스마트 시티에서의 사물인터넷의 적용 사례들을 살펴보고, 적용 사례의 내면에 존재하는 기술의 의미를 살펴보았다. 특별히 스마트 주차 시스템에서는 센서 기술 및 사용자가 편리하게 이용할 수 있는 정보통신 기술이 기본적으로 필요하며, 스마트 쓰레기통에서는 쓰레기 양 및 무게를 자동 측정할 수 있는 센싱 기술 및 관련 데이터의 전송기술이 필요하다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.518-523
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• 2014

현대사회는 사회, 과학기술의 발달로 원자력, 정보화 등 신기술에 기인하는 역기능의 위험성이 증가하고, 재난 또한 과거에 없었던 새로운 위험들이 증가하면서 복합적인 재난으로 변화하였다. 이와 함께 도시화와 인구밀집은 고층건물화재, 교통사고, 범죄등의 위험도를 증가시키고 있다. 이렇게 다양한 위험요소로부터 예방 대비 대응하기 위하여 사회안전무선통신망의 구축은 절대적으로 필요하다. 사회안전무선통신망의 구축, 유지 및 관리가 항상 이루어져야하며 긴급한 상황에서도 통신망이 유지되도록 힘써야 한다. 본 논문에서는 복합재난으로부터 예방 및 대비, 대응하기 위한 사회안전무선통신망을 알아보고, 사회안전무선통신망을 분석하여 망 구현을 위한 필수기능, 부가기능 등의 요구사항을 연구하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.38-46
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• 2010

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.249-256
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• 2015

디지털 영상에서 그림자는 영산 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 이동물체 검출 및 추적을 위해서는 그림자 제거가 필수적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 색도 영상, 밝기 변화 및 이동물체의 그림자 방향 특성을 이용해 그림자를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성이 되며, 첫 번째 단계로 현재 영상의 색도와 밝기 변화를 이용해 그림자 후보 영역을 제거하고, 두 번째 단계에서 이동물체의 최하위 화소 위치를 구하여그림자의 방향에 해당하는 그림자를 제거하였다. 그림자는 이동물체의 아래 영역에 위치하기 때문에 이동물체의 최하위 화소와 그림자의 방향을 알면 그림자를 제거할 수 있다. 실험 결과, 실제 이동물체 영역과 그림자 영역의 분리가 효과적으로 이루어졌으며, 이동물체 검출 및 추적 성능이 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.817-826
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• 2012

본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이를 위해 급격한 조명 변화에도 강인한 시청자 시역위치 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 비올라-존스 검출기와 옵티컬-플로우를 선형 결합한 시역 위치 추정 알고리즘[1]은 급격하게 조명이 변하는 경우 잘못된 시역 위치를 추정하는 문제가 있음을 확인하였고, 특히 이러한 급격한 조명의 변화 문제는 모바일 환경에서 흔히 발생하는 환경조건이다. 그리고 어두운 공간에서 3D 디스플레이를 시청하는 경우 디스플레이 조명이 시청자의 얼굴에 비치기 때문에 조명 변화가 매우 크게 발생할 수 있다. 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 새롭게 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 조명의 변화등에 의해 옵티컬-플로우가 잘못된 추적 결과를 출력하는 경우, 기존의 두 알고리즘(비올라-존스 얼굴검출기+옵티컬-플로우 특징점 추적기)을 선별적으로 선택함으로써 강인한 얼굴검출 및 추적이 이루어지도록 하고, 다양한 실험 결과를 통해 그 효과를 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.183-189
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• 2019

4차 산업혁명 이후 인공지능을 활용한 사업이 IT업계를 중심으로 확대되고 있으며 AI 서비스의 질적인 향상이 기대된다. 본 연구에서는 AI의 개발과 발전을 통해 마케팅의 변화를 살펴보고 앞으로의 시장변화에 대응할 수 있는 마케팅 전략을 수립하고 적용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존 자료를 토대로 인공지능 기술의 발전을 살펴보고 해외와 우리나라의 적용 사례를 통해 마케팅의 변화와 대응전략에 대해 살펴보았다. 인공지능(AI) 기술은 우리 생활에 있어 밀접한 영향을 주며 우리의 생활을 변화시키고 그에 따라 소비패턴과 인식, 소비문화까지 바꿀 수 있는 영향을 끼치고 있다. 앞으로 인공지능 기술의 혁신적 변화에 정부의 정책과 기업의 비전, 보다 장기적인 성공전략을 수립하는 적극적인 대비책이 필요하며, 기업과 산업 간의 협업이 중요하다.

• 한국언론정보학보
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• 제21권
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• pp.63-86
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• 2003

디지털TV는 새로운 TV 시대를 예고하고 있다. TV는 이제 지금과 같은 단순한 수상기에서 벗어나 디지털화되면서 고품질의 방송서비스 뿐 아니라, 네트웍으로 연결된 컴퓨터처럼 다양한 정보서비스를 제공할 수 있는 지능형 매체로 바뀌게 된다. 그러나 디지털TV 전환의 실제 현황은 이러한 미래주의적 전망과는 매우 다르다. 아직 초기이기는 하지만 TV의 디지털 전환은 정책, 경영전략, 마케팅, 그리고 수용자 등, 여러 차원에서 심각한 문제를 안고 있다. 이러한 상황에서 디지털 전환은 주로 정책, 기술, 경영모델, 시장개척 차원의 문제로 인식되고 있다. 그러나 정책과 경영전략, 그리고 마케팅과 관련된 문제들은 수용자 문제에 비해서는 상대적으로 덜 복잡하다고 할 수 있다. 왜냐하면 디지털TV의 수용에는 복합적인 문화적 차원의 문제가 연관되어 있기 때문이다. 달리 말하면, 디지털TV의 기술적 전환은 문화적 전환보다 쉬운 문제이다. 문화적 차원의 디지털 전환은 정책담당자나 관련 산업계에 지금까지와는 다른 문제인식과 대책을 요구하고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.711-716
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• 2006

Since the introduction of digital camera to the mass market, the number of digital photos owned by an individual is growing at an alarming rate. This phenomenon naturally leads to the issues of difficulties while searching and browsing in the personal digital photo archive. Traditional approach typically involves content-based image retrieval using computer vision algorithms. However, due to the performance limitations of these algorithms, at least on the casual digital photos taken by non-professional photographers, more recent approaches are centered on time-based clustering algorithms, analyzing the shot times of photos. These time-based clustering algorithms are based on the insight that when these photos are clustered according to the shot-time similarity, we have "event clusters" that will help the user browse through her photo archive. It is also reported that one of the remaining problems with the time-based approach is that people perceive events in different scales. In this paper, we present an adaptive time-based clustering algorithm that exploits the usage history of digital photos in order to infer the user's preference on the event granularity. Experiments show significant performance improvements in the clustering accuracy.