최근 ADSL과 케이블 모뎀을 이용한 고속 가입자망의 급속한 보급과 인터넷 정보가전(Internet appliances) 개발의 활성화는 홈네트워킹(home networking)이라는 새로운 컴퓨팅 환경을 등장 시켰다. 가정이나 사무실 내부에 PC, 프린터, 네트워크 카메라, 인터넷 냉장고, PDA, 디지털 TV등의 각종 장비들을 하나의 네트워크로 연결하고 게이트웨이를 통해서 외부의 인터넷과 연결된 홈네트워킹 환경에서, 사용자들은 가정에서 웹(Web)을 통해서 인터넷의 다양한 서비스를 이용하는 것 뿐 아니라, 원격지에서 가정 내부의 장비들을 제어하는 원격 관리 등의 새로운 서비스에 대하여 연구하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.306-309
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2015
현재 태블릿 PC와 스마트기기의 급속한 보급으로 다양한 분야의 스마트러닝 시스템들이 운영되고 있다. 그러나 현재까지의 스마트러닝 시스템에서는 학습자가 강의를 정확하게 수강하였는지의 판단은 로그인과 동영상강의의 런닝타임으로 체크하여 학습자가 동영상강의를 제대로 수강하였는지는 판단하기 어렵다. 그래서 본 논문에서는 기존 스마트러닝 시스템에 스마트기기의 내장 카메라를 이용한 시선인식기능을 사용하여 학습자가 동영상강의를 수강하는 동안 시선인식이 되지 못하면 동영상이 멈추게 설계하여 강의내용을 끝까지 수강하게 한다. 그리고 각 수강생별로 시선인식이 되지않아 동영상이 멈춘 시간대와 멈춘 시간을 기록하여 강의종료 후 서버에 전송하여 전체 강의시간에 대한 집중도를 체크하며 학습자의 수강여부를 판단하고 같은 강의를 수강하는 여러 학습자들의 자료를 분석하여 교수자가 강의를 개선할 수 있는 스마트러닝 시스템을 설계하려고 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1573-1576
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2015
최근 Full-HD보다 4배에서 16배 이상 선명한 초고화질 멀티미디어 영상을 볼 수 있는 UHD TV가 인기를 끌고 있다. 또한 휴대용 단말의 카메라를 이용하여 UHD 영상을 촬영하고 저장하고 있다. 그러나 이러한 초고화질 멀티미디어 영상을 스트리밍하고 재생하기에는 저사양 PC 단말이나 모바일 단말은 자원부족으로 서비스를 제대로 받을 수 없다. 본 논문에서는 클라우드 기반의 초고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스 장치를 이용하여 저사양의 단말에서도 고품질 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 클라우드 가상 데스크탑 서비스 기술을 이용하여 해결한다. 또한, 본 논문에서는 클라이언트 단말과의 네트워크 환경을 고려하여 다양한 비트율을 가진 영상으로 서비스를 제공함으로써 사용자에게 높은 QoE(Quality of Experience)를 제공하는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.327-331
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2006
본 논문은 엔터테인먼트 4족 보행로봇에 관한 것으로 24개의 자유도와 비접촉온도 3축 모션, 터치, 음성인식, CCD 카메라와 IR 센서를 내포하고 있다. 4족 보행로봇을 비평탄지형에서 안정되게 보행시키기 위한 알고리즘과 원격지에서 로봇을 제어하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 보행안정화 알고리즘은 다양한 센서들을 이용하여 불확실한 환경 하에서 안정된 보행이 되도록 하였으며, PC 상의 GUI와 음성인식 시스템을 이용하여 로봇을 무선으로 원격제어하게 하였다. 개발한 4족 보행로봇의 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2003.07a
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pp.82-83
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2003
PC의 대량 보급과 인터넷 케이블 망의 전지역적 구축을 통해 디지털 정보의 교류가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 아날로그 이미지를 디지털화 하는 디지털 카메라나 스캐너와 같은 이미지 입력 장치와, 디지털 이미지를 눈으로 볼 수 있게 하는 모니터나 프린터와 같은 이미지 출력 장치로 구성되는 디지털 이미징 장치들의 사용이 일상화되고 있다. TV나 컴퓨터 모니터를 통한 인터넷 상품 구매는 이미 보편화되어 있고, 스캐너를 사용하여 사진을 스캔하여 수정이나 합성 등의 편집을 한 후 이미지를 웹에 올리거나 사진 프린터로 다시 뽑는 일에도 익숙해져 있다. (중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.145-148
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2004
본 논문에서 제안한 실시간 모바일 감시 시스템은 소형 화상 카메라를 이용하여 PC상에서 구현할 수 있도록 함으로써 저렴한 비용으로 시스템 구축이 이루어 졌고, 동작 검출을 위한 영상처리에서 프레임 메모리를 사용하지 않고, 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하기 때문에 처리 속도가 현저하게 향상되었다. 검출된 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상 전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다.
Yoo, Sang-yeop;Kim, Jae-won;Park, Hyeon-jun;Lee, Choong Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.327-329
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2019
In this paper, we propose an automatic attendance management system for classrooms using OpenCV and machine learning technology. When a face photograph is input at the entrance of the classroom using a general purpose camera for PC, the attendance is checked by comparing the similarity of the face of the already stored student. In this study, the prototype was implemented using the machine learning library dlib, and about 10% of the students had a recognition rate of about 70%.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.53-56
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2011
본 논문에서는 얼굴 인식을 위해 제작된 임베디드 단말기와 모바일 환경에서 사용할 수 있는 안드로이드용 애플리케이션을 구현하여 얼굴 인식용 임베디드 단말기를 이용한 출석관리 시스템을 설계 및 제작하였다. 현재 진행중인 이 연구는 특수 기능을 위해 제작된 임베디드 단말기와 스마트폰에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 얼굴을 촬영하고, 촬영된 사진을 PC 서버를 통하여 기존 데이터에 등록된 사람인지 아닌지를 판별하는 시스템이다. 이 시스템을 이용하여 인증 불가시 대리인증이나 결석 여부를 판별할 수 있는 출석관리뿐만 아니라, 근태관리 시스템으로도 사용하는 것을 목표로 하고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.109-112
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2011
본 논문에서는 스마트폰으로 원격제어하고, 카메라 영상을 전송하는 소형 자동차인 Spycar에 대해 소개한다. Spycar의 특징은 원격조정 단말기를 특수 제작된 전용장비나 PC등을 이용하지 않고 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한다는 것에 있다. 이와 같은 시스템의 구성은 원격조정 시스템 구성을 위한 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 사용의 편리성을 극대화하기 때문에 무인로봇의 활용영역을 일반 가전분야에도 확대하는 것에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2023.04a
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pp.24-24
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2023
현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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