• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.3
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• pp.278-287
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• 2013

Modern information technologies continue to provide industries with new and improved methods. With the rapid development of Machine to Machine (M2M) communication, a smart container supply chain management is formed based on high performance sensors, computer vision, Global Positioning System (GPS) satellites, and Globle System for Mobile (GSM) communication. Existing supply chain management has limitation to real time container tracking. This paper focuses on the studies and implementation of real time container chain management with the development of the container identification system and automatic alert system for interrupts and for normal periodical alerts. The concept and methods of smart container modeling are introduced together with the structure explained prior to the implementation of smart container tracking alert system. Firstly, the paper introduces the container code identification and recognition algorithm implemented in visual studio 2010 with Opencv (computer vision library) and Tesseract (OCR engine) for real time operation. Secondly it discusses the current automatic alert system provided for real time container tracking and the limitations of those systems. Finally the paper summarizes the challenges and the possibilities for the future work for real time container tracking solutions with the ubiquitous mobile and satellite network together with the high performance sensors and computer vision. All of those components combine to provide an excellent delivery of supply chain management with outstanding operation and security.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.182-183
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• 2018

Most of the photographs or images of the present age have pixels of various colors that can not be recognized by human eyes. For a specific purpose, pixel-based image processing is inevitable rather than passive investigation using the human eye in order to find areas of color similar to the target color. In this paper, we try to detect all the pixels of the same color or the same color in the image. We will also try to find pixels within the error range that are similar in color to the color we are looking for.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.354-357
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• 2019

최근 맞벌이 가정이 많아지면서 베이비 시터를 고용해 영아를 양육하는 경우가 많아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 영유아 상태분석에 따른 인공지능 베이비시터 시스템에 대하여 기술하였다. 보다 상세하게는 얼굴인식을 위한 Opencv 영상처리 기법, MS(azure)API 를 이용한 머신러닝 기반의 감정분석과 악취 센서(MQ-135 Sensor)를 이용하여 영유아의 상태를 파악한다. 파악한 영유아의 상태를 바탕으로 스스로 학습하여 요람을 제어하고 어플리케이션을 통해 원격제어를 할 수 있도록 제작한 스마트 베이비시터 시스템에 관한 것이다. 이에 따라 양육에 대한 부담감이 줄어들 것으로 기대하고 양육에 대한 부담감을 조금이나마 경감 시켜 주어 저출산과 양육 지출 비용 절약으로 사회적 측면, 경제적 측면 모두에 기여할 것을 기대한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.22 no.6
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• pp.738-747
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• 2019

Both within the country and internationally, discussions about core technologies that will be prominent in future society have been initiated, and software education for the rapidly changing industrial framework has been essential and implemented in earnest. Also, there is an increasing interest in interactive technology and software education where people and people, people and computers, and computers and objects communicate with each other in today's day-to-day life, connected through the digital world. Therefore, it is necessary to investigate the user's field of interest and the best technical education method for teaching how to operate the production tool for implementing the interactive technology. In this study, we utilize the Processing program which is widely used as interactive technology software training and creativity tool to improve the understanding of the interactive technology related to the 4th industrial revolution. This study aims to determine and propose the best method of using a Processing library that can be applied to each major field.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.317-318
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.5
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• pp.375-381
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• 2016

Recently, a foreground-background segmentation using codebook model has been researched actively. The codebook is created one for each pixel in the image. The codewords are vector-quantized representative values of same positional training samples from the input image sequences. The training is necessary for a long time in the most of codebook-based algorithms. In this paper, the initial codebook model is generated simply using median operation with several image frames. The initial codebook is updated to adapt the dynamic changes of backgrounds based on the frequencies of codewords that matched to input pixel during the detection process. We implemented the proposed algorithm in the environment of visual c++ with opencv 3.0, and tested to some of the public video sequences from PETS2009. The test sequences contain the various scenarios including quasi-periodic motion images, loitering objects in the local area for a short time, etc. The experimental results show that the proposed algorithm has good performance compared to the GMM algorithm and standard codebook algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.569-572
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• 2014

많은 사람들이 자동차를 교통수단으로 이용함에 따라서 다양한 자동차 액세서리 및 관심을 가지게 되면서, 자동차에서 다양한 여가 활용을 즐길 수 있게 되었다. 그와 함께 스마트폰 보급이 활성화가 되게 되면서 음악을 스마트폰으로 이용하여 들으면서 차에서도 많이들 활용하게 되었다. 하지만, 이러한 스마트폰 사용을 하게 됨으로 인해서 자동차 안에서 스마트폰을 사용하여 사고가 일어나는 빈도가 점점 많아지게 되었다. 그로 인해서 운전자들이 안심하고 사용할 수 있는 어플리케이션 개발이 필요로 하게 되었다. 현재 나와 있는 어플리케이션 중에 Bugs Driver라는 음악 재생 어플리케이션이 있지만, 이 어플리케이션은 차량 운전자를 위한 특별한 기능을 가지고 있지는 않고, 기존 음악 어플리케이션에서 기능을 축소한 음악 어플리케이션이다. 또한, 직관적이지 않은 UI(User Interface)를 가지고 있으며, 속도 또한 충분히 빠르지 않아 운전자가 이용하기에 적합한 어플리케이션이 아니다. 이에 본 연구에서는, 차량 안에서도 안전하고 편리하게 사용할 수 있는 음악 어플리케이션을 개발하였다. 이 어플리케이션은 움직임을 최소화 할 수 있는 UI 와 모션인식을 이용한 어플리케이션 조작, 일정 속도 이상으로 주행 시 어플리케이션을 조작하지 못하도록 하는 기능을 가지고 있다. 음악 관련 정보는 (주)네오위즈의 벅스 어플리케이션 API 를 이용하였고, 모션인식은 OPENCV를 이용하여 구현 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.168-168
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• 2017

ICT 융합 스마트팜 내의 환경계측 센서, 영상 및 사양관리 시스템의 증가에도 불구하고 이들 장비에서 확보되는 데이터를 적절히 유효하게 활용하는 기술이 미흡한 실정이다. 돈사의 경우 가축의 복지수준, 성장 변화를 실시간으로 모니터링 및 예측할 수 있는 데이터 분석 및 모델링 기술 확보가 필요하다. 이를 위해선 가축의 생리적 변화 및 행동적 변화를 조기에 감지하고 가축의 복지수준을 실시간으로 감시하고 분석 및 예측 기술이 필요한데 이를 위한 대표적인 정보 통신 공학적 접근법 중에 하나가 Data mining 이다. Data mining에 대한 연구 수행에 필요한 다양한 소프트웨어 중에서 Open source로 제공이 되는 4가지 도구를 비교 분석하였다. 스마트 돈사 내에서 열환경 모델링을 목표로 한 데이터 분석에서 고려해야할 요인으로 데이터 분석 알고리즘 도출 시간, 시각화 기능, 타 라이브러리와 연계 기능 등을 중점 적으로 분석하였다. 선정된 4가지 분석 도구는 1) R(https://cran.r-project.org), 2) OpenCV(http://opencv.org), 3) OpenNN (http://www.opennn.net), 4) Orange(http://orange.biolab.si) 이다. 비교 분석을 수행한 운영체제는 Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS(X64)이며, CPU의 클럭속도는 3.6 Ghz, 메모리는 64 Gb를 설치하였다. 개발언어 측면에서 살펴보면 1) R 스크립트, 2) C/C++, Python, Java, 3) C++, 4) C/C++, Python, Cython을 지원하여 C/C++ 언어와 Python 개발 언어가 상대적으로 유리하였다. 데이터 분석 알고리즘의 경우 소스코드 범위에서 라이브러리를 제공하는 경우 Cross-Platform 개발이 가능하여 여러 운영체제에서 개발한 결과를 별도의 Porting 과정을 거치지 않고 사용할 수 있었다. 빌트인 라이브러리 경우 순서대로 R 의 경우 가장 많은 수의 Data mining 알고리즘을 제공하고 있다. 이는 R 운영 환경 자체가 개방형으로 되어 있어 온라인에서 추가되는 새로운 라이브러리를 클라우드를 통하여 공유하기 때문인 것으로 판단되었다. OpenCV의 경우 영상 처리에 강점이 있었으며, OpenNN은 신경망학습과 관련된 라이브러리를 소스코드 레벨에서 공개한 것이 강점이라 할 수 있다. Orage의 경우 라이브러리 집합을 제공하는 것에 중점을 둔 다른 패키지와 달리 시각화 기능 및 망 구성 등 사용자 인터페이스를 통합하여 운영한 것이 강점이라 할 수 있다. 열환경 모델링에 요구되는 시간 복잡도에 대응하기 위한 부가 정보 처리 기술에 대한 연구를 수행하여 스마트팜 열환경 모델링을 실시간으로 구현할 수 있는 방안 연구를 수행할 것이다.