• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1404-1405
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• 2015

최근 들어 3D프린터의 특허권이 만료됨에 따라 3D프린터 연구 및 생산이 활발히 이루어지고 있으며, 저렴한 개인용 3D프린터의 보급으로 남녀노소 누구나 활용할 수 있게 되었다. 하지만 3D프린터를 이용하여 자신이 원하는 제품을 출력하기란 쉽지 않다. 버튼만 누르면 되는 인쇄물 프린터와 달리 3D프린터의 데이터를 제작하기 위해서는 3D 모델링 제작 툴이나 3D 스캐너를 이용해야한다. 이러한 제작 프로그램이나 제품은 개인이 사용하기에는 가격이 고가이며, 사용 방법을 익히는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 3D 데이터의 획득에 있어 쉽고 간편한 3D 데이터 변환 제작 알고리즘을 이용하여 3D 프린터의 사용 편리성을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1384-1387
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• 2015

고령화 사회로 진입하면서 노인들은 노화과정에 의한 보행능력의 감소 및 근력 약화와 같은 신체적 변화로 인해 잦은 낙상을 경험한다. 이에 따라 낙상 사고를 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 낙상은 사전 예방도 중요하지만 사고 발생 후의 신속한 대처도 중요하다. 낙상을 감지하고 의료진에게 즉시 낙상정보를 제공하여 후속적 조치를 취하는 것은 사고 후 대처의 핵심이다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 낙상 후 방향을 판별하기 위해 두 가지 센서 데이터의 특정 값들을 추출하였으며, 이에 5 가지 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 사용자는 스마트폰을 착용한 상태로 전후좌우 4 방향 낙상 실험을 진행하며 스마트폰 내에 내장된 3 축 가속도 센서와 3 축 자이로 센서값을 측정한다. 피험자 11 명을 대상으로 낙상 실험 결과, 5 가지의 분류기 중 k-NN에서 98.6%의 인식률을 나타내었다. 뽑아낸 특징 값과 분류 알고리즘은 낙상의 방향 검출에 유용한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1171-1173
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• 2012

이제는 하나뿐인 지구를 지키고 살리는 녹색혁명의 시대에 살고 있다. 이에 따라 컴퓨팅의 환경도 그린 컴퓨팅 환경으로 바뀌어지고 있다. 그린 컴퓨팅은 컴퓨팅 작업에 소모되는 에너지를 줄여보자는 것으로서 컴퓨터에 대한 전력을 절감함으로써 에너지 비용 절감, 저탄소 환경으로 구성하는 것이다. 그린 컴퓨팅은 녹색 ICT(Information ＆ Communication Technology)의 일환으로, 컴퓨터 자체를 움직이는 여러 에너지들 뿐만 아니라 컴퓨터의 냉각과 구동 및 주변기가들을 작동시키는데 소모되는 전력 등을 줄이기 위해서 CPU나 GPU등 각종 프로세서들의 재설계, 대체에너지 등을 활용하는 방안 등 탄소배출을 최소화시키는 등의 환경을 보호하는 개념의 컴퓨팅이다. Christian Belady 2007년 2월, Electronics Cooling Magazine의 통계에 의하면 2001년에는 인프라 비용과 전력 비용의 합이 서버의 가격과 같았고, 2004년에는 인프라 비용이 서버 비용과 같아졌다. 그런데, 2008년에는 에너지 비용 하나만으로도 서버 비용과 같아졌다는 것을 알 수 있습니다. 이제 그린 IT, 그린 컴퓨팅은 하면 좋고, 안하고 말고가 아닌 하지 않으면 생존할 수 없는 필수적인 것으로 되어가고 있다. 본 논문에서는 KISTI 슈퍼컴퓨터에서의 그린 컴퓨팅을 구현하기 위하여 먼저 이를 적용하기 위한 서버 시스템을 설계 구축하고 각각의 프로그램을 개발하여 테스트하였다.

• Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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• v.35 no.5
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• pp.509-515
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• 2022

As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.536-546
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• 2022

A society will lose a lot of something in this field when the forest fire broke out. If a forest fire can be detected in advance, damage caused by the spread of forest fires can be prevented early. So, we studied how to detect forest fires using CCTV currently installed. In this paper, we present a deep learning-based model through efficient image data construction for monitoring forest fire smoke, which is unstructured data, based on the deep learning model YOLOv5. Through this study, we conducted a study to accurately detect forest fire smoke, one of the amorphous objects of various forms, in YOLOv5. In this paper, we introduce a method of self-learning by producing insufficient data on its own to increase accuracy for unstructured object recognition. The method presented in this paper constructs a dataset with a fixed labelling position for images containing objects that can be extracted from the original image, through the original image and a model that learned from it. In addition, by training the deep learning model, the performance(mAP) was improved, and the errors occurred by detecting objects other than the learning object were reduced, compared to the model in which only the original image was learned.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.23 no.2
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• pp.193-198
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• 2023

The article focuses on the areas of education activities in using techniques for teaching and learning with information and communication technologies (ICTs), researching and analyzing the available ICTs, gearing the technologies to the specific psychological and pedagogical conditions, independently building and modeling ICTs, enlarging and developing their use in the learning environment. The visualization of scientific research has been determined to be part of the educational support for building students' ICT competence during teaching and learning and is essential to the methodology culture. There have been specified main tasks for pedagogy technologies (PTs) to develop the skills of adaptability to the global digital space in students, their effective database operation and using the data bases as necessary elements for learning and as part of professional training for research. We provided rationalization for implementing the latest ICTs into the Ukrainian universities' curricula, as well as creating modern methods for using the technologies in the learning / teaching process and scientific activities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1002-1005
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• 2009

정보 통신 기술의 발달은 전산화, 정보화, 지식 정보화 과정을 거쳐 현재 차세대 패더다임인 유비쿼터스화 단계에 이르렀다. 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 창의적이고 효율적인 학습자 중심의 교육환경을 제공할 수 있는 u-러닝 기술은 7차 교육과정 수행과 함께 필수적인 요소로 부각되고 있다. 최근 교육과정이 u-러닝 환경으로의 변화에 따라 교수 학습 체계 역시 변화가 예상된다. 그리고 ICT를 활용한 교수 학습 모형과 교과별 콘텐츠에 대한 개발이 활발한 이유도 현재 u-러닝이 적극 추진되면서 교육환경에 대한 새로운 요구와 필요성이 증대되고 있기 때문이다. 따라서 교육환경인 u-러닝 시대에 맞추어 교과목에 대한 교수-학습 모형 연구가 이루어 져야 할 것이다. 본 연구에서는 선행 연구된 학습모형을 비교, 분석하여 유비쿼터스와 u-러닝에 대한 특성과 기능, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술에 대해 고찰한다. 그리고 기존 컴퓨터 교과 분석을 통하여 컴퓨터교과의 중요성과 교육방법 영역, 컴퓨터교과 교수-학습 모형에 대한 연구를 통해 u-러닝 환경에서의 컴퓨터 교육을 위한 프로젝트 기반 교수-학습 모형을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• v.13 no.1
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• pp.43-58
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• 2023

This article is a spinoff of a doctoral study that was completed at the University of KwaZulu-Natal (South Africa) in 2018 on provision of information services to persons with visual and physical impairments in public university libraries in Kenya. The article examined how ICTs such as internet, e-resources and e-databases, word processing, websites and more were being used in public university libraries to provide access to information by visually and physically impaired persons. Data were collected from the visually and physically impaired students, University Librarians, Systems librarians, staff from disability departments and library staff who provided services to visually and physically impaired persons. The findings revealed that the visually and physically impaired persons in most of the libraries could not access information owing to lack of the necessary assistive and adaptive technologies and weak institutional support and framework. The study recommend that the libraries improve assistive technology infrastructure, embrace new assistive technologies such as telepresence robots, virtual realities and more, and put in place enabling policies and capacity building programmes for library staff to enable them to provide services to persons with impairments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.8-11
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• 2020

4 차 산업혁명 시대의 도래와 함께 AI, ICT 기술의 융합이 진행됨에 따라, 유저 레벨의 디바이스에서도 AI 서비스의 요청이 실현되었다. 이미지 처리와 관련된 AI 서비스는 피사체 판별, 불량품 검사, 자율주행 등에 이용되고 있으며, 특히 Deep Convolutional Neural Network (DCNN)은 이미지의 특색을 파악하는 데 뛰어난 성능을 보여준다. 하지만, 이미지의 크기가 커지고, 신경망이 깊어짐에 따라 연산 처리에 있어 낮은 데이터 지역성과 빈번한 메모리 참조를 야기했다. 이에 따라, 기존의 계층적 시스템 구조는 DCNN 을 scalable 하고 빠르게 처리하는 데 한계를 보인다. 본 연구에서는 DCNN 의 scalable 하고 빠른 처리를 위해 3 차원 메모리 구조의 Processing-In-Memory (PIM) 가속기를 제안한다. 이를 위해 기존 3 차원 메모리인 Hybrid Memory Cube (HMC)에 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 추가로 구성하였다. 구체적으로, Processing Element (PE)간 데이터를 공유할 수 있는 공유 캐시 및 소프트웨어 스택, 파이프라인화된 곱셈기 및 듀얼 프리페치 버퍼를 구성하였다. 이를 유명 DCNN 알고리즘 LeNet, AlexNet, ZFNet, VGGNet, GoogleNet, RestNet 에 대해 성능 평가를 진행한 결과 기존 HMC 대비 40.3%의 속도 향상을 29.4%의 대역폭 향상을 보였다.