• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권2호
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• pp.100-105
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• 2021

Contactless service is rapidly emerging as a new growth strategy due to consumers who are reluctant to the face-to-face situation in the global pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19), and various technologies are being developed to support the fast-growing contactless service market. In particular, the restaurant industry is one of the most desperate industrial fields requiring technologies for contactless service, and the representative technical case should be a kiosk, which has the advantage of reducing labor costs for the restaurant owners and provides psychological relaxation and satisfaction to the customer. In this paper, we propose a solution to the restaurant's store operation through the unmanned kiosk using a state-of-the-art artificial intelligence (AI) technology of image recognition. Especially, for the products that do not have barcodes in bakeries, fresh foods (fruits, vegetables, etc.), and autonomous restaurants on highways, which cause increased labor costs and many hassles, our proposed system should be very useful. The proposed system recognizes products without barcodes on the ground of image-based AI algorithm technology and makes automatic payments. To test the proposed system feasibility, we established an AI vision system using a commercial camera and conducted an image recognition test by training object detection AI models using donut images. The proposed system has a self-learning system with mismatched information in operation. The self-learning AI technology allows us to upgrade the recognition performance continuously. We proposed a fully automated payment system with AI vision technology and showed system feasibility by the performance test. The system realizes contactless service for self-checkout in the restaurant business area and improves the cost-saving in managing human resources.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.151-162
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• 2008

인터넷 기술과 멀티미디어 기능의 발달로 인하여 디지털 콘텐츠는 새로운 성장 산업으로 주목받으며 다양한 경로를 통해 빠르게 보급되고 있다. 한 예로, 국내 디지털 콘텐츠 산업의 매출 규모 또한 2003년 이후 연평균 14.7%의 높은 성장률을 기록하고 있음에도, 정보 공학의 역기능 측면(저작권 침해, 부적합한 콘텐츠의 범람, 명예 훼손과 프라이버시의 침해)이 주요 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 앞서 제시한 디지털 콘텐츠 유통 시 문제점을 해결하기 위하여 인터넷 환경 내 신뢰할 수 있는 디지털 콘텐츠 유통 아키텍처 (TDCDA)를 제시하였다. TDCDA는 콘텐츠 배포 시 신뢰성 확보와, 디지털 콘텐츠의 무결성 및 저작권 보호 메커니즘을 통한 안전한 콘텐츠 유통 방안을 소개하였고, 마지막으로 TDCDA의 알고리즘과 적용 방안을 제시함으로써, 실 웹 기반의 컴퓨팅 환경 내 활용 방안을 타진하였다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.1-9
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• 2020

Large-scale industrial facility structures continue to deteriorate due to the effects of operating and environmental conditions. The problems of these industrial facilities are potentially causing economic losses, environmental pollution, casualties, and national losses. Accordingly, in order to prevent disaster accidents of large structures in advance, the necessity of diagnosing structures using non-destructive inspection techniques is being highlighted. The defect occurrence, location and defect type of the structure are important parameters for predicting the remaining life of the structure, so continuous defect observation is very important. Recently, many researchers have been actively researching real-time monitoring technology to solve these problems. Structure Health Monitoring Inspection is a technology that can identify and respond to the occurrence of defects in real time, but there is a limit to check the degree of defects and the direction of growth of defects. In order to compensate for the shortcomings of these technologies, the importance of defect imaging techniques is emerging, and in order to find defects in large structures, a method of inspecting a wide range using guided ultrasonic is effective. The work presented here introduces a calculation for the shape factor for evaluation of the damaged area, as well as a variable β parameter technique to correct a damaged shape. Also, we perform research in modeling simulation and an experiment for comparison with a suggested inspection method and verify its validity. The curved structure image obtained by the advanced RAPID algorithm showed a good match between the defect area and the shape.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.51-58
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• 2020

시각장애인의 대다수는 독립적인 의생활을 하는데 어려움을 겪는다. 최근 스마트 가전 시장의 성장으로 가구나 가전에 인공지능이나 IoT를 추가하는 제품이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 시각장애인의 독립적인 의생활을 지원하기 위해 옷장 내부를 관리하는 기능, 음성 대화를 통해 정보를 요청하는 음성인식 기능 그리고 CNN 알고리즘을 이용한 옷 정보에 대한 인식 기능을 가진 스마트 옷장을 제안한다. 본 논문에서는 옷을 인식하는 과정에서 정확도를 높이기 위해 모델의 층 개수를 변경하고 Maxpooling을 조정하여 모델을 생성하였다. 모델 생성 시 Early Stopping Callback 옵션을 적용하여 학습 정확도를 보장해주었다. 과적합을 방지해주기 위하여 Dropout을 추가했다. 이러한 과정으로 만들어진 최종 모델은 옷 인식 정확도가 80%가 되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.165-172
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• 2020

웹에서 접근하는 정보의 폭발적인 증가에 따라 사용자의 다음 웹 페이지 사용을 예측하는 문제의 중요성이 증가되었다. 사용자의 다음 웹 페이지 접근을 예측하는 방법 중 하나가 딥 러닝 기법이다. 웹 페이지 예측 절차는 데이터 전처리 과정을 통해 웹 로그 정보들을 분석하고 딥 러닝 기법을 이용하여 분석된 웹 로그 결과를 가지고 사용자가 접근할 다음 웹 페이지를 예측한다. 본 논문에서는 웹 페이지 예측을 위한 효율적인 웹 로그 전처리 작업과 분석을 위해 딥 러닝 기법을 사용하는 웹 페이지 예측 프레임워크를 제안한다. 대용량 웹 로그 정보의 전처리 작업 속도를 높이기 위하여 Hadoop 기반 맵/리듀스(MapReduce) 프로그래밍 모델을 사용한다. 또한 웹 로그 정보의 전처리 결과를 이용한 학습과 예측을 위한 딥 러닝 기반 웹 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 성능 개선이 있다는 사실을 보였고 아울러 다음 페이지 예측의 정확성을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.515-522
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• 2021

본 논문에서는 관형 철탑의 용접부 결함을 상시적으로 감시하기 위하여 초음파 탐상 신호에 대한 기계학습 알고리즘의 적용 방법을 제시하고 분석하였다. 기계학습 방법으로는 유전자 알고리즘에 의한 특징 선택과 서포트 벡터머신을 이용한 탐상 신호 분류 방법을 사용하였다. 특징 선택에서는 30개의 후보 특징들 가운데 피크, 히스토그램 하한 경계, 정규 음로그우도가 선택되었으며, 이들은 결함의 깊이에 따른 신호의 차이를 명확하게 나타내었다. 또한, 선택된 특징들을 서포트 벡터 머신에 적용한 결과 정상 부위와 결함 부위를 완벽하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 초음파 신호 기반 결함 성장 조기 감지시스템의 개발과 이를 통한 에너지 송전 관련 산업에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.79-89
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• 2022

Soil moisture is significantly related to crop growth and plays an important role in irrigation management. To predict soil moisture, various process-based model has been developed and used in the world. Various models (Land surface model) may have different performance depending on the model parameters and structures that causes the different model output for the same modeling condition. In this study, the three land surface models (Noah Land Surface Model, Soil Water Atmosphere Plant, Community Land Model) were used to compare the model performance (soil moisture prediction) and develop the multi-model simulation. At first, the genetic algorithm was used to estimate the optimal soil parameters for each model, and the parameters were used to predict soil moisture in the study area. Then, we used the multi-model approach based on Bayesian model averaging (BMA). The results derived from this approach showed a better match to the measurements than the results from the original single land surface model. In addition, identifying the strengths and weaknesses of the single model and utilizing multi-model methods can help to increase the accuracy of soil moisture prediction.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1892-1912
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• 2022

With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.87-97
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• 2023

충전기 인프라 시설은 일정한 전력 공급량을 기반으로 설계 및 설치되어 있다. 초기 설계된 충전 시설은 급속히 성장하는 전기 차량의 충전을 한정된 공급 전력량 기반으로 지원한다. 또한, 현재 상용차량은 완전 충전만 가능하며, 급속 균등 충전 방식으로 지원된다. 하지만 상용차량은 정해진 스케줄에 따라 운영되기에 탄력적인 충전이 필수적이다. 본 논문에서는 전기 차량의 급속한 성장 및 증가에 따라 동일 전력량을 기반으로 상용 버스의 고정 스케줄 기반 충전 스케쥴링 및 전력 분배 기법을 활용하여 20%이상 효율 향상된 전력 운영방안을 제시한다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권4호
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• pp.382-392
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• 2023

Objective : The use of indocyanine green videoangiography (ICG-VA) to assess blood flow in the brain during cerebrovascular surgery has been increasing. Clinical studies on ICG-VA have predominantly focused on qualitative analysis. However, quantitative analysis numerical modelling for time profiling enables a more accurate evaluation of blood flow kinetics. In this study, we established a multiple exponential modified Gaussian (multi-EMG) model for quantitative ICG-VA to understand accurately the status of cerebral hemodynamics. Methods : We obtained clinical data of cerebral blood flow acquired the quantitative analysis ICG-VA during cerebrovascular surgery. Varied asymmetric peak functions were compared to find the most matching function form with clinical data by using a nonlinear regression algorithm. To verify the result of the nonlinear regression, the mode function was applied to various types of data. Results : The proposed multi-EMG model is well fitted to the clinical data. Because the primary parameters-growth and decay rates, and peak center and heights-of the model are characteristics of model function, they provide accurate reference values for assessing cerebral hemodynamics in various conditions. In addition, the primary parameters can be estimated on the curves with partially missed data. The accuracy of the model estimation was verified by a repeated curve fitting method using manipulation of missing data. Conclusion : The multi-EMG model can possibly serve as a universal model for cerebral hemodynamics in a comparison with other asymmetric peak functions. According to the results, the model can be helpful for clinical research assessment of cerebrovascular hemodynamics in a clinical setting.