• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.83-95
• /
• 2020

실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권11호
• /
• pp.1307-1314
• /
• 2016

스마트폰 환경에서 천지인, 나랏글, qwerty 등과 같은 가상 키보드들은 문자 입력 버튼의 위치가 고정되어 있으며 기본적으로 문자 버튼의 위치를 인식하는 시각 정보를 기반으로 문자를 입력하는 방식을 취하고 있다. 이처럼 입력할 문자의 위치가 고정되어 있는 버튼 입력 방식은 시각 장애인들이 사용하기에 매우 불편하다. 본 연구는 고정된 위치의 버튼을 기반으로 하는 한글 입력 방식의 불편한 점을 개선하기 위해, 버튼 위치의 시각 인지가 필요하지 않은 손가락 터치 기반의 한글 입력 방식을 제안한다. 자음과 모음의 손가락 터치 동작은 학습 편의성을 위해 한글 자모의 형태와 사용 빈도수, 손가락의 우선 순위 등을 고려하여 설계하였다. 최초 입력시에는 사용자가 직접 기준 위치를 정함으로써 다른 기기의 터치 화면에서도 동일한 인터페이스를 사용할 수 있는 장점이 있다. 이 방법은 고유의 손가락 터치 동작들을 각각의 한글 자음과 모음에 할당함으로써 기존의 버튼 터치 방식에서 이웃 버튼을 잘못 입력하는 오류가 발생하지 않기 때문에 의도치 않았던 문자가 잘못 입력되는 오류가 감소되는 장점이 있다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제6권2호
• /
• pp.3-9
• /
• 2018

최근 VR 환경은 모바일학습, 스마트 공장을 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 개별 HMD(head-mounted display) 연계를 위한 고가 및 고사양의 전용운영 시스템이 요구된다. 또한 VR 시스템 설계 시에서는 기술적 고려사항인 가상체험공간에서의 이동성(mobility), 이용자 편의성(usability) 및 실감영상 제공을 위한 성능(performance)에 대한 문제해결이 필요하다. 많은 VR 응용은 스트리밍 기반으로 다양한 센서 및 지속적으로 사용자 입력을 다루어야 한다. 본 논문에서는 무선으로 콘텐츠를 제공받는 저가의 모바일 VR HMD 구성 및 이를 활용한 VR 모바일 플랫폼을설계한다. 제작된 HMD 는 실시간의 가속도계와 자이로 센서로부터 사용자의 움직임에 따른 회전각을 검출한다. 이를 위해 6 축 센서인 MPU-6050 의 활용하여 유니티 게임 엔진상의 VR 렌더링 서버에서 생성된 3D 이미지 렌더링를 처리하도록 개발한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.482-484
• /
• 2017

지난 70여 년간 영화와 텔레비전은 인류의 소통 방식에 획기적인 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 발전에도 TV는 전파, 영화는 스크린이라는 매체의 제약으로 인해 다수를 대상으로 하는 소통 수단으로만 사용되어 왔다. 그러나 인터넷과 온라인 비디오의 발전은 이러한 제약을 없애고 지구 반대편에서 올린 유투브 영상을 1억 명의 사람이 시청하는 시대가 왔다. 지금 전달하고자 하는 메시지도 누구에게든 전달될 수 있지만 이러한 메시지를 담은 영상을 제작하는 것은 소통의 마지막 장애물로 남아있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 웹 어플리케이션과 AWS를 통한 동영상제작 프로그램을 구현하였다. 본 시스템은 기본적으로 웹 애플리케이션을 통해 관리자에게 쉬운 인터페이스를 통한 영상제작, 정보관리와 AWS를 통해 인터넷 상의 서버에 프로그램을 두고 컴퓨터나 스마트 폰 등에 할당받은 강의, 학습자료, 추천학습 가이드 등을 제공하여 교육 영상제작 서비스에 효율을 높이기 위해 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.163-173
• /
• 2010

유선인터넷뱅킹에 적합한 공인인증서 방식은 브라우저에 종속된 ActiveX 기반이므로, 스마트폰을 이용한 모바일뱅킹에서 활성화되기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 대체 또는 보완 방안으로 제시되고 있으나 아직 낮은 인지도와 활용도를 보이고 있는 OTP(One Time Password)의 낮은 활용 원인을 분석하고, 모바일 환경에 적합한 새로운 보안매체로서 활성화되기 위한 시사점을 제시하고자 한다. 소비자학습모형과 정보보안에 대한 선행연구를 바탕으로 연구모형을 설정하여, 현재 OTP를 사용하고 있는 소비자를 대상으로 연구를 진행하였다. OTP의 인지된 보안성을 무결성, 기밀성, 인증성, 부인방지의 네 개 변수의 고차요인 변수로 구성하여, 인지된 보안성과 개인의 보안의식, 정보인증서비스의 사용자경험이 OTP에 대한 신뢰 및 재사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구 결과, 개인의 보안의식이 인지된 보안성에 주는 영향과 보안성이 OTP에 대한 신뢰에 주는 영향, 신뢰가 재사용의도에 주는 영향의 유의함이 검증되었다. 또한, 보안성의 인지에는 부인방지가 상대적으로 가장 큰 영향력을 가짐을 알 수 있었다. 이러한 결과를 중심으로 OTP의 활용도를 높이기 위한 연구의 시사점이 제시되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권10호
• /
• pp.503-510
• /
• 2016

최근 제안된 FsGr 모델은 가속도 센서 기반의 제스처 인식을 위한 방법으로 DTW 알고리즘을 두 단계로 적용하여 인식률을 개선하였다. FsGr 모델에서는 유사제스처 집합 개념을 정의하는데 훈련과정에서 유사제스처 집합들을 생성한다. 제스처 인식의 1차 인식 시도에서 유사제스처 집합이 정의된 제스처로 판정되면, 이 유사제스처 집합의 제스처들에 대해 특징이 강조된 부분들을 추출해 DTW를 통한 2차 인식을 시도한다. 그러나 동일 제스처도 사용자의 신체 크기, 나이, 성별, 등의 신체적인 특징에 따라 매우 다른 특성을 보이고 있어 FsGr 모델을 다중 사용자 환경에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 다중 사용자 환경으로 확장한 FsGrM 모델을 제안하고 이를 사용한 스마트TV의 채널 및 볼륨 제어 프로그램을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.75-80
• /
• 2021

측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.738-750
• /
• 2022

본 논문은 XR 콘텐츠나 인터페이스 환경에서 활용할 수 있는 음향 자극의 종류를 고찰하고, 청각 자극 기반의 감성 유발이 뇌과학적으로 실효성을 가지는지에 대해 논의하였다. 외부 청각자극, 감성변화 및 뇌연결성의 상관관계 규명에 초점을 맞추어, XR 환경에서 사용자 경험을 제고하기 위한 기계학습 기반 개인 맞춤형 사운드 트랙 제공 서비스 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 짧은 음향자극으로 감성을 유발할 수 있는지를 테스트하여 청각자극에 의해 유발된 각성상태에서 우측 전두엽이나 전두엽, 두정엽, 후두엽 네트워크에서 뇌의 기능적 연결성이 강화되고 이완시에는 상반된 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 보다 입체적인 XR 상호작용 경험을 제시하고 사용자의 XR 인지수용성을 제고하여, 현장에서 실질적으로 적용될 수 있는 초실감 XR 사운드 바이오피드백 시스템 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제64권3호
• /
• pp.63-73
• /
• 2022

A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R² of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제28권6호
• /
• pp.599-611
• /
• 2022

Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.