• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.47-53
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• 2018

정보통신기술의 발전으로 교육분야에서도 시간, 장소 및 기기의 제약없이 학습이 가능한 스마트 교육이 활성화되고 있다. 그러나 주로 콘텐츠 기반의 교육 솔루션들이 제공되고 있고 학습자의 개별 특성을 파악하여 개별화된 학습을 제공하는 시스템 구축은 상대적으로 저조하다. 유아교육에서 자유선택활동은 중요한 놀이 활동이지만 교사들의 임상적 관찰에 의존함으로써 효율적으로 시행되지 못하고 있다. 최근 대두되고 있는 초연결성에 기반을 둔 사물인터넷 기술을 자유선택활동에 적용한다면 객관적이고 정형화된 데이터를 축적할 수 있고 이러한 데이터는 유아들의 개별화된 활동 유형과 놀이 형태 분석에 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어 기반으로 사물인터넷 환경을 구축하여 유아들의 자유선택활동을 관찰하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 유아들의 활동정보를 축적하여 분석 자료로 제공함으로써 교사들의 업무 경감과 개별 유아들에 대한 맞춤 교육 자료로 활용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.250-257
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• 2018

오늘날 ICT기술의 급속한 발전과 스마트 기기의 결합은 쉽고 빠른 정보 검색 뿐 아니라 다양한 소셜 미디어를 통해 우리의 삶을 온라인 커뮤니티 환경 속으로 빠르게 이동시키고 있다. 이러한 스마트 미디어 환경에서 개인의 활동이 다방면에서 방대한 데이터로 축적되면서, 일상의 데이터는 이전과는 다른 가치를 재생산하며 여러 분야에서 이를 활용한 새로운 맞춤형 서비스로 제공되고 있다. 근래 들어 보건의료 영역에서도 빅데이터의 활용도가 크게 주목 받고 있는 가운데, 특히 빅데이터와 모바일이 연결된 헬스케어 서비스 개발은 이 분야에 새로운 패러다임을 가져올 것으로 기대하고 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 아동 및 청소년의 성장 예측 모바일 맞춤형 서비스 개발을 위하여 개인에게 제공되는 정보를 효율적으로 전달하기 위한 방안으로 3D 아바타 캐릭터 모델 제작을 제안하고, 사용자가 캐릭터에 몰입과 일체감을 가질 수 있도록 효과적인 시각적 표현 방법을 모색하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.54-59
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• 2018

스마트폰과 태블릿PC 등 터치스크린을 활용한 휴대기기의 사용이 늘어나면서 데스크탑 컴퓨터나 노트북으로 수행하던 작업을 스마트폰과 태블릿PC를 이용하여 수행하는 일이 많아졌다. 그런데 휴대성을 갖춰야하는 스마트기기의 특성상, 쿼티 자판은 작은 화면 안에 조밀하게 배치된다. 그리고 이러한 점은 기계식 쿼티 자판을 사용할 때와는 다른 양상의 오타가 발생하는 원인으로 작용한다. 각 버튼이 차지하는 공간이 충분했던 기계식 쿼티 자판과 달리, 터치스크린에서의 쿼티 자판은 각 버튼에 할당되는 영역이 작아 사용자가 누르려고 의도했던 버튼이 아닌 주변의 버튼이 입력되는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 논문에서는 어절 유니그램과 바이그램 확률을 이용한 n-gram 언어 모델 방법으로 터치스크린 환경에서 쿼티 자판으로 입력되는 문자 입력 오류를 자동으로 교정하는 방법을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.311-316
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• 2019

모바일 게임 환경은 인공지능과 더불어 AR( 증강현실) 기술의 발전과 함께 그 범위가 급속하게 확대되고 있다. 특히, AR(증강현실) 기술이란 VR(가상현실)의 한 분야로 실제 환경에 가상의 정보나 이미지를 혼합하여 보여주는 기술이다. 최근 콘텐츠의 이해를 기반으로 다양한 활용방안이 제시되는 시점에서 증강현실 기술을 활용하는 인터랙션 기반의 모바일 UI 디자인에 대한 연구도 중요하게 대두 되고 있다. 어느 정도 형성된 공급체계와는 달리 소비자가 다각도로 활용할 수 있는가에 대한 측면에서는 몇 가지 이슈들이 여전히 남아있으며, 이 중 접근성이 떨어지는 UI로 인한 이슈들도 분명히 존재한다. 본 연구에서는 배경이론을 바탕으로 문제가 되는 UI이슈들을 해소하기 위하여 스마트 증강현실의 선행연구와 문헌연구를 통해 스마트 미디어 증강현실을 활용하는 인터랙션 기반의 모바일 UI 디자인 사례를 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.1266-1275
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• 2019

With increasing criminal rates and number of CCTVs, much attention has been paid to intelligent surveillance system on the horizon. Object detection and tracking algorithms have been developed to reduce false alarms and accurately help security agents immediately response to undesirable changes in video clips such as crimes and accidents. Many studies have proposed a variety of algorithms to improve accuracy of detecting and tracking objects outside tunnels. The proposed methods might not work well in a tunnel because of low illuminance significantly susceptible to tail and warning lights of driving vehicles. The detection performance has rarely been tested against the tunnel environment. This study investigated a feasibility of object detection and tracking in an actual tunnel environment by utilizing YOLOv3 and Kernelized Correlation Filter. We tested 40 actual video clips to differentiate pedestrians and motorcycles to evaluate the performance of our algorithm. The experimental results showed significant difference in detection between pedestrians and motorcycles without false positive rates. Our findings are expected to provide a stepping stone of developing efficient detection algorithms suitable for tunnel environment and encouraging other researchers to glean reliable tracking data for smarter and safer City.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.9-16
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• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1563-1570
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• 2018

사물인터넷 기술은 다양한 제품 서비스를 통해 우리생활 곳곳에서 빠르게 현실화되고 있으며, 특히 스마트 홈 분야에서의 제품 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 스마트 홈 제품들을 제어하기 위한 컨트롤러는 대부분 스마트폰 앱을 사용한다. 그러나 스마트폰 앱은 지능화와 편의성을 강조하는 스마트 홈 서비스와 상반되어 스마트 홈 컨트롤러로 적절하지 않다. 지능적인 스마트 홈 서비스를 제공하기 위해서는 디바이스의 통합적인 제어가 가능하면서 보다 직관적인 형태의 컨트롤러가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 디바이스 및 서비스를 제어할 수 있는 스마트 홈 리모컨을 제안한다. 제안하는 스마트 홈 리모컨은 IFTTT(If This Then That) 자동화 서비스 플랫폼을 통해 사용자가 직접 서비스를 구축 할 수 있는 환경을 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.301-308
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• 2017

스마트폰의 대중화와 인터넷의 발전으로 많은 사람들이 스마트폰을 이용하여 본인확인 인증절차를 진행한다. 스마트폰을 이용하면 개인용 데스크탑 컴퓨터를 이용하는 상황보다 쉽고 빠르게 인증이 가능하기 때문이다. 하지만 인터넷 해킹 기술과 악성코드 배포 기술이 빠르게 진화하고 공격형태도 더 다양해짐에 따라서 모바일 환경에 적합한 인증방법이 요구되고 있다. 인증방법으로는 소지기반 인증, 지식기반 인증, 생체기반 인증, 패턴기반 인증, 다중요소 인증 등의 방법이 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 수집 가능한 정보를 인증요소로 활용하는 사용자 인증 메커니즘을 제안한다. 제안 인증 메커니즘을 사용하면 본인의 스마트폰 정보 및 환경정보를 숨김 인증요소로 활용하여 타인에게 노출이 안된 상태에서 인증과정을 진행할 수 있는 장점이 있다. 제안 인증 메커니즘을 이용한 사용자 인증 시스템을 구현하여 적용성, 편의성, 보안성을 기준으로 효용성을 평가하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.41-48
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• 2017

Event detection using social media has been widespread since social network services have been an active communication channel for connecting with others, diffusing news message. Especially, the real-time characteristic of social media has created the opportunity for supporting for real-time applications/systems. Social network such as Twitter is the potential data source to explore useful information by mining messages posted by the user community. This paper proposed a novel system for temporal event detection by analyzing social data. As a result, this information can be used by first responders, decision makers, or news agents to gain insight of the situation. The proposed approach takes advantages of deep learning methods that play core techniques on the main tasks including informative data identifying from a noisy environment and temporal event detection. The former is the responsibility of Convolutional Neural Network model trained from labeled Twitter data. The latter is for event detection supported by Recurrent Neural Network module. We demonstrated our approach and experimental results on the case study of earthquake situations. Our system is more adaptive than other systems used traditional methods since deep learning enables to extract the features of data without spending lots of time constructing feature by hand. This benefit makes our approach adaptive to extend to a new context of practice. Moreover, the proposed system promised to respond to acceptable delay within several minutes that will helpful mean for supporting news channel agents or belief plan in case of disaster events.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.161-166
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• 2014

스마트 기기 사용의 증가는 많은 사회적 변화를 가져왔다. 특히 교육에서는 보다 높은 학습효과를 위하여 스마트 기기 적용을 연구하여 왔다. 그러나 인문교양은 전통적인 교육 패턴 뿐만 아니라 과목이 가지는 특성 때문에 정보통신에 적용하기가 매우 어려운 분야였다. 본 연구에서는 인문교양 과목을 디지털 방송에 적용하고 그 효과를 증대시키기 위한 방안을 제시하려 한다. 이를 위하여 인문교양의 스마트 콘텐츠 제작 및 연계 방안을 제시하고, 그 실효성을 위하여 디지털 방송에 적용하는 방안에 대한 설문을 통해 적용 가능성을 제시하고자 한다.