• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.331-332
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• 2019

코딩교육의 의무화로 인해 조기 교육을 위한 코딩교육 프로그램이 성행한다. 하지만 이는 시각 중심적이라 실제 프로그래밍 언어를 접할 때 어려움이 많다. 이를 최소화하기 위해 만든 Python 블록 코딩 웹은 JavaScript, Arduino, Python, Web을 이용하여 시각중심의 블록을 드래그하여 실제 쓰이는 프로그래밍 언어로 바꿔주는 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.404-406
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• 2021

In this paper, we propose an app application for classifying Korean food images and providing information related to Korean food. App Application consists of Flask server, Database (Mysql), and Python deep learning modules. Using the VGG16 model, 150 images of Korean foods are classified. If there is an internet environment, anyone can easily get information about Korean food anytime, anywhere with a single photo.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.11
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• pp.305-310
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• 2021

Artificial intelligence technology in the medical field initially focused on analysis and algorithm development, but it is gradually changing to web application development for service as a product. This paper describes a Urinary Stone segmentation model in abdominal CT images and an artificial intelligence web application based on it. To implement this, a model was developed using U-Net, a fully-convolutional network-based model of the end-to-end method proposed for the purpose of image segmentation in the medical imaging field. And for web service development, it was developed based on AWS cloud using a Python-based micro web framework called Flask. Finally, the result predicted by the urolithiasis segmentation model by model serving is shown as the result of performing the AI web application service. We expect that our proposed AI web application service will be utilized for screening test.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.45-48
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• 2019

파이썬 플라스크와 MySQL데이터베이스를 이용한 스마트콘텐츠에서의 효율적인 클라우드 접속기술에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 또한 스마트콘텐츠 제작단계에서 와이파이 혹은 블루투스를 이용한 클라우드 인터넷 접속시의 오류최소화를 위한 견고한 하우징제작을 위해 어도비 일러스트레이터를 이용한 표준화된 레이져커팅 방법도 제시한다. 이는 향후 4차 산업혁명시기에 필수적인 지능적이고 다이너믹한 특성을 갖는 스마트콘텐츠 제작과정에서의 시행착오를 줄여줄 것이며, 이를 통해 다양한 아이디어의 스마트콘텐츠가 양산될 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다. 제시한 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 구축한 가장 효율적인 스마트콘텐츠의 제각과정과 그 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.163-164
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• 2021

본 논문에서는 날씨와 상관관계를 갖는 교통사고에 대한 예측을 진행하는 Web Site 개발을 제안한다. 날씨에 영향을 받는 교통사고에 대한 일일 사망자 수, 교통사고 발생률의 각각의 예측값을 딥러닝 모델을 이용한다. 위의 모델을 작성하기 위하여 본 논문에서는 Anaconda 기반의 Jupyter Notebook에서 Python Tensorflow 모델을 작성하여 테스트하고, 만들어진 모델을 웹 사이트에서 불러오기 위해 Python 기반 Flask Web Framework를 통하여 웹 사이트를 개발한다. 개발된 웹 사이트는 사용자들은 Web Site에 날씨 정보를 입력하여 교통사고 발생률을 예측하고 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.454-456
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• 2021

본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.29-30
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• 2019

본 논문에서는 카카오i 오픈빌더 API를 활용하여 언제 어디서나 손쉬운 접근 방법으로 날씨 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다 이 챗봇은, 플러스 친구를 통해 친구 추가 후 이용 가능하며, Python의 Flask 웹 프레임워크를 통하여 날씨에 관한 기온, 미세 먼지 농도, 강수량, 자외선 지수, 캐스팅 정보 등을 네이버에서 사용자가 검색한 지역별로 크롤링 후 가공하여 서비스 한다.

• ETRI Journal
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• v.46 no.3
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• pp.473-484
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• 2024

We introduce a machine learning-based web application to help travel agents plan a package tour schedule. K-nearest neighbor (KNN) classification predicts the optimal tourists' dwelling time based on a variety of information to automatically generate a convenient tour schedule. A database collected in collaboration with an established travel agency is fed into the KNN algorithm implemented in the Python language, and the predicted dwelling times are sent to the web application via a RESTful application programming interface provided by the Flask framework. The web application displays a page in which the agents can configure the initial data and predict the optimal dwelling time and automatically update the tour schedule. After conducting a performance evaluation by simulating a scenario on a computer running the Windows operating system, the average response time was 1.762 s, and the prediction consistency was 100% over 100 iterations.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.8
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• pp.1524-1530
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• 2016

Recently, research about an electronic attendance-absence recording system has been actively carried out using smart devices. Using an electronic attendance-absence recording system, professors can check their students' attendance on a real-time basis and manage their attendance records. In this paper, we proposed a real-time electronic attendance-absence recording system using face detection and face recognition based on web application. It can solve the spatial, temporal, cost issues belong to electronic attendance-absence recording system using AIDC(Automatic Identification and Data Capture). A proposed system is running on web server and made by HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5). So professor connect to server using mobile web browser on mobile device and real-time manage electronic attendance-absence recording with real-time send or receive image data. In addition, the proposed system has an advantage capable of installation and operation, regardless of the operating system because it operates based on the Python flask framework.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.6
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• pp.1277-1284
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• 2023

In this paper, a web page that is easy for consumers to access event products in progress at convenience stores was created. In the production process, static crawling and dynamic crawling, two crawling methods for extracting data from event products, were compared and used. Static crawling is an extraction method of collecting static data from a homepage, and dynamic crawling is a method of collecting data from pages dynamically generated from a web page. Through the comparison of the two crawlings, we studied which crawl method is more effective in extracting event product data. Among them, a web page was created using effective static crawling, and 1+1 and 2+1 products were categorized and a search function was added to create a web page.