• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권1호
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• pp.149-158
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• 2019

Due to the rapid development of IT (information technology) and internet, products become smart and able to collect, process and produce information and can think of themselves to provide better service to consumers. However, research on the characteristics of smart product is still sparse. In this paper, we report the systemic development of a scale to measure the perceived product smartness associated with smart product. To develop product smartness scale, this study follows systemic scale development processes of item generation, item reduction, scale validation, reliability and validity test consequently. And, after acquiring a large amount of qualitative interview data asking the definition of smart product, we add a unique process to reduce the initial items using both a text mining method using 'r' s/w and traditional reliability and validity tests including factor analysis. Based on an initial qualitative inquiry and subsequent quantitative survey, an eight-factor scale of product smartness is developed. The eight factors are multi-functionality, human-like touch, ability to cooperate, autonomy, situatedness, network connectivity, integrity, and learning capability consequently. Results from Korean samples support the proposed measures of product smartness in terms of reliability, validity, and dimensionality. Implications and directions for further study are discussed. The developed scale offers important theoretical and pragmatic implications for researchers and practitioners.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년도 제31회 추계학술대회논문집
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• pp.23-27
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• 2008

본 논문에서는 실수코드 유전 알고리즘(RCGA)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 항공기용 터보 축엔진의 결함 진단에 관한 연구를 수행하였다. 인공신경망만을 이용하여 엔진의 결함을 판단 할 경우 많은 학습데이터 때문에 지역 최소점으로 수렴하는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 전역 최소점을 찾는 능력이 뛰어난 실수코드 유전 알고리즘을 사용하였다. 5% 이내의 RMS 결함오차로 높은 결함 예측 신뢰도를 가짐을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.347-357
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• 2019

GIS 기반의 농업 기후 자료의 처리 및 분석 체계의 유용성은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 구조와 같은 컴퓨팅 인프라의 신뢰성, 가용성에 영향을 받는다. 현재는 정보 기술 산업에서 클라우드 컴퓨팅의 시대라고 할 수 있을 만큼 클라우드와 관련된 기술이 확산되어 있으나, 장기간의 운영 경험으로 누적된 다양한 참조 사례를 볼 때 온프레미스 기술이 클라우드 기술 보다 유리한 경우도 있다. 또한 클라우드 환경의 경우 초기 비용이 온프레미스와 비교하여 저렴하지만 사용 방법에 따라 매우 높은 비용이 부과될 가능성이 있다. 따라서 각 시스템의 특성에 맞는 적절한 구성법이 고려될 필요가 있다. 본 연구에서는 농업 기후 자료 처리 및 분석 체계에 이용가능한 일반적인 컴퓨팅 플랫폼 4개를 소개하고 대량의 자료 처리 및 저장의 특성을 갖는 응용 시스템을 적용하여 각 플랫폼의 장단점을 비교 분석하였다. 현재로서는 대량의 농업 기상 및 기후 데이터를 필요로 하는 시스템은 비용상의 이유로 퍼블릭 클라우드로의 이주가 불가능함을 확인하였다. 향후 참조될 가능성이 높지 않은 대용량 자료를 클라우드 상에 유지해야 하는 점이 주요 원인이다. 따라서 가장 높은 비용의 저장 및 백업 부분을 클라우드 대신 온프레미스에서 운용하고, 자료의 분석 및 처리 그리고 표출 부분과 같이 유연성이 요구되는 부분은 클라우드에서 운용하는 것이 합리적이다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권1호
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• pp.7-15
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• 2009

본 논문에서는 지상라이다를 이용한 구조물의 자동 윤곽선 추출을 다룬다. 본 논문에서는 사진을 이용하지 않고 전처리를 하지 않은 데이터를 직접 이용하여 구조물의 정면 윤곽선을 추출하는 것을 제안한다. 또한, 구조물의 크기와 데이터 수 즉, 라이다로 측정한 포인트 수를 고려한 효율적인 데시메이션 방법을 제안하였다. 이렇게 데시메이션된 데이터에서 라이다 데이터의 주요 특성중 하나인 거리정보를 이용하여, 구조물과 구조물이 아닌 점으로 구별해낸다. 그 후, 분산을 이용해 지역적으로 절대 좌표값이 큰 값과 작은 값을 찾아내고, 이를 윤곽선 후보 점으로 한다. 이렇게 찾아낸 구조물 윤곽선의 후보점들을 이어 윤곽선으로 만들고 최종적으로 정리하여 좀 더 현실에 가까운 윤곽선을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권2호
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• pp.15-20
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• 2020

본 논문에 ICT 기반의 스마트 팜 설계를 제안한다. 현재 전체 인구 감소에 따라 자연적으로 농촌인구의 감소도 필연적으로 도래하고 있다. 날로 올라가는 인건비 증가에 따른 각 농가의 경제적 부담은 점점 커져간다. 이에 대한 해결책으로 컴퓨팅 자원을 활용한 스마트팜 보급의 필요성이 대두되고 있다. 제안된 시스템은 4차 산업혁명에서 떠오르고 있는 ICT 기술을 활용한다. 방대한 양의 데이터 수집을 위해 빅데이터 분석을 활용하고 수집된 자료의 관리와 효율적인 서비스 제공을 위한 플랫폼을 제안한다. 제안한 플랫폼은 SOA 서비스 레이어, 미들웨어 레이어, 리소스 풀 레이어, 물리적 리소스 레이어로 구성된다. 각 레이어가 갖고 있는 하부 구성요소를 이용하여 ICT 기반의 스마트팜 서비스는 사용자 입장에서 필요한 기능만을 서비스로 제공하기 때문에 비용을 낮출 수 있고 설치 및 관리가 용이할 것으로 여겨진다.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2270-2277
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• 2016

In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권3호
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• pp.280-287
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• 2010

한국 최초의 위성발사체 나로호(KSLV-I)의 1차 비행시험이 2009년 8월 25일 전라남도 고흥의 나로우주센터에서 실행되었다. 다량의 연료를 싣고 장거리를 비행하는 우주발사체의 특성상 비행중의 비정상 상황에 대한 대비는 매우 중요하며, 본 논문에서는 KSLV-I 발사운영의 안전확보를 위해 진행된 비행안전 업무를 기술하였다. 비행시험 전, 비행시의 비정상 상황으로 인한 위험도 분석을 위한 비행안전 분석이 진행되어 정량적인 위험성을 평가하였으며, 발사시에는 비행안전시스템을 운영하여 위험에 대비하였다. 비행중 추적데이터를 이용한 순간낙하점 계산과 비행상황 감시는 정상적으로 운영되었으며, 비행종단시스템의 동작없이 비행시험을 완료하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.56-66
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• 1998

본 연구는 지적 정보와 지형정보를 기초로 한 도시지리정보시스템에 있어서 종합적인 도시토지정보관리를 위한 객체지향형 데이터베이스를 설계해 보고자 하였다. 객체지향 모델링 기법(Object-oriented Modeling Technique:OMT)은 기존의 관계형 데이터모델에 비하여 다수의 개체와 다양한 형태의 자료형이 존재하는 복잡한 도시지리정보를 보다 쉽고 자연스럽게 모델링할 수 있다. 이를 위하여 먼저 도시지리정보의 내용 중에서 토지관련 정보를 중심으로 한 정보 수요를 파악하고, 그 다음으로 이들 요구사항을 기반으로 하여 데이터베이스 설계를 수행하였다. 전통적인 관계형 모델보다는 훨씬 탁월하고 재생능력이 풍부하였다. 도시정부의 토지 관련 각 부처에서 다루고 있는 정보내용을 실질적으로 분석하고, 이를 객체지향형 모델링으로 통합하여 시스템 내에서 구축하게 되면 행정의 능률과 경제성을 동시에 확보할 수 있는 것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.26-34
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• 2008

차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.