• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.59-64
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• 2016

In this paper, we design and implement an Application based on android platform, which can control arduino Prime Smart Car using Bluetooth communication. This Application consist of Bluetooth communication module, manual mode module, and line-tracer mode module. In the Bluetooth communication module, it checks the on/off status of Smartphone Bluetooth. If Bluetooth status is off, it activates Bluetooth, selects the corresponding device from Bluetooth device list, and connects with a pair. In order to reduce coding time, we implements Bluetooth communication using inherited class from android Bluetooth package. In the manual mode module, it implements six direction moving button and stop button, which can control arduino Prime Smart Car. In the line-tracer mode module, it implements Prime Smart Car with self-driving function using TCRT5000 sensor. And moving button and stop button is disabled.

• 대한화학회지
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• 제66권2호
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• pp.96-106
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• 2022

본 연구에서는 증강현실 및 가상현실의 실감형 콘텐츠를 활용한 융합 수업 프로그램이 중학교 영재 학생의 수업 만족도 및 과학적 태도에 미치는 영향과 인식을 알아보는데 목적이 있다. 스마트 기기를 활용한 실감형 콘텐츠를 포함하여 융합 수업 프로그램을 개발하고 영재 학생들에게 적용한 후 설문을 통해 영재 학생의 수업 만족도 및 과학적 태도와 인식을 조사하였다. 또한 예비 교사들을 대상으로 설문을 실시하여 수업 프로그램의 중학생의 수업 만족도 및 과학적 태도에 대한 영향 그리고 실감형 콘텐츠를 활용한 수업에 대한 인식을 조사하고 분석하였다. 연구 결과, 영재 학생 및 예비 교사 모두 실감형 콘텐츠를 활용한 수업 프로그램의 수업 만족도에 대해 긍정적으로 인식하였다. 특히, 실감형 콘텐츠를 활용한 수업이 학습 동기와 흥미를 유발시킬 수 있다는 점에서 긍정적이었다. 반면, 어플리케이션의 질적 수준이 낮다는 것과 스마트 기기의 인프라 부족 등이 단점이라고 지적하였다. 또한 예비 교사는 실감형 콘텐츠를 활용한 수업에 대한 자신감과 정보는 부족하지만 실감형 콘텐츠를 활용한 수업이 필요하며 이에 대비한 예비 교사를 위한 교육이 필요하다고 인식하였다. 이를 바탕으로 미래 교육을 위한 학교 내 시설 및 장비 마련, 융합 수업에 활용 가능한 어플리케이션의 개발, 실감형 콘텐츠를 활용한 프로그램 및 교수 학습 자료 개발, 예비 교사를 위한 교육 등에 대한 시사점을 얻었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.64-70
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• 2015

This paper proposes fluorescent electronic ballast with high power factor and low line input current harmonics. The system performance can be improved by a charged pump circuit. Details of design and circuit operation are described. The proposed electronic ballast is modified from single-stage half bridge class D electronic ballast by adding capacitor parallel with each power switch and setting the circuit parameter to operate under class DE inverter condition. By using this proposed method the DC bus voltage can be reduced around by 50% compare with conventional class D inverter circuit. Because the power switches are operated at zero voltage switching condition and low dv/dt of class DE switching. The experimental results show that the proper frequency of the prototype is around 50 kHz with input power factor of 0.982, $THD_i$ 10.2% at full load and efficiency of more than 90%.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제6권3호
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• pp.87-94
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• 2017

GNSS modernization and development is in progress throughout the globe, and it is focused on the addition of a new navigation signal. Accordingly, for the next-generation GNSS signals that have been developed or are under development, various combinations that are different from the existing GNSS signal structures can be introduced. In this regard, to design an advanced signal, it is essential to clearly understand the effects of the signal structure and design variables. In the present study, the effects of the GNSS spreading code period and GNSS data bit duration (i.e., signal design variables) on the signal processing performance were analyzed when the data bit transition was considered, based on selected GNSS signal design scenarios. In addition, a method of utilizing the obtained result for the design of a new GNSS signal was investigated.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.45-59
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• 2023

Weakly supervised object localization (WSOL) is a task of localizing an object in an image using only image-level labels. Previous studies have followed the conventional class activation mapping (CAM) pipeline. However, we reveal the current CAM approach suffers from problems which cause original CAM could not capture the complete defects features. This work utilizes a convolutional neural network (CNN) pretrained on image-level labels to generate class activation maps in a multi-scale manner to highlight discriminative regions. Additionally, a vision transformer (ViT) pretrained was treated to produce multi-head attention maps as an auxiliary detector. By integrating the CNN-based CAMs and attention maps, our approach localizes defective regions without requiring bounding box or pixel-level supervision during training. We evaluate our approach on a dataset of apple images with only image-level labels of defect categories. Experiments demonstrate our proposed method aligns with several Object Detection models performance, hold a promise for improving localization.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.549-557
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• 2014

스마트 기기를 활용한 회전체 학습 어플리케이션은 3D 그래픽과 터치 기능을 이용하여 조작감과 실재감을 높일 수 있으며 기존의 회전체 학습 콘텐츠가 가졌던 제약들을 극복할 수 있다. 본 연구는 초 중등 수학교육의 학습 내용을 바탕으로 '회전 클래스'를 설계하고, 설계한 클래스와 안드로이드 API, OpenGL ES를 활용하여 안드로이드 기반의 스마트 기기에서 구동되는 학습 어플리케이션을 개발한다. 회전체 학습 어플리케이션은 학습자의 스마트 기기에서 구동되기 때문에 일반적인 학습 환경에서 사용가능하며, 학습자가 손쉽게 다양한 평면도형을 회전시켜 회전체를 만들어 관찰할 수 있어 도형과 관련된 초 중등 교육과정에서 다양하게 활용할 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.54-60
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• 2021

AR (Augmented Reality) is a technology that provides virtual content to the real world and provides additional information to objects in real-time through 3D content. In the past, a high-performance device was required to experience AR, but it was possible to implement AR more easily by improving mobile performance and mounting various sensors such as ToF (Time-of-Flight). Also, the importance of mobile augmented reality is growing with the commercialization of high-speed wireless Internet such as 5G. Thus, this paper proposes a system that can provide AR services via GNN (Graph Neural Network) using cameras and sensors on mobile devices. ToF of mobile devices is used to capture depth maps. A 3D point cloud was created using RGB images to distinguish specific colors of objects. Point clouds created with RGB images and Depth Map perform downsampling for smooth communication between mobile and server. Point clouds sent to the server are used for 3D object detection. The detection process determines the class of objects and uses one point in the 3D bounding box as an anchor point. AR contents are provided through app and web through class and anchor of the detected object.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.419-426
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• 2018

최근, 비콘을 이용한 실내 위치 추정 기술 및 이를 활용한 실내 위치 기반 서비스가 다양한 장소에서 각 장소 특성에 맞추어 제공되고 있다. 그러나 대학에서의 위치 기반 서비스에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 비콘을 이용한 실내 위치 추정을 기반으로 '대학' 특성에 맞춰진 위치 기반의 스마트 학교 및 수업 안내 시스템을 설계, 구현하였다. 학교에 적용한 기존 연구들이 주로 출석 확인을 위주로 한 것에 비해 본 연구는 실내 공간에 적용될 수 있는 위치 기반 서비스로 학교 캠퍼스와 수업을 안내하는 기능을 대학교라는 특성에 맞추어 제공했다는 점에서 그 의의가 있다. 향후 이 시스템은 비콘의 정확도가 개선됨에 따라 보다 정교한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.163-172
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• 2002

자바카드 API는 한정된 메모리를 가진 스마트 카드 기반의 프로그램을 개발할 때 많은 이점을 제공한다. 그러나 공개키 암호 알고리즘 구현에 반드시 필요한 연산들인 모듈러 지수 연산, 최대공약수 계산, 그리고 소수 판정과 생성 등의 연산을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 자바 카드에서 공개키 암호 알고리즘 구현을 위해서 반드시 필요한 연산들을 지원하는 임의의 정수 클래스의 설계 및 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.31-40
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• 2019

To understand how a Convolutional Neural Network (CNN) model captures the features of a pattern to determine which class it belongs to, in this paper, we use Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) to visualize and analyze how well a CNN model behave on the CNU weeds dataset. We apply this technique to Resnet model and figure out which features this model captures to determine a specific class, what makes the model get a correct/wrong classification, and how those wrong label images can cause a negative effect to a CNN model during the training process. In the experiment, Grad-CAM highlights the important regions of weeds, depending on the patterns learned by Resnet, such as the lobe and limb on 미국가막사리, or the entire leaf surface on 단풍잎돼지풀. Besides, Grad-CAM points out a CNN model can localize the object even though it is trained only for the classification problem.