• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.20 no.2
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• pp.216-224
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• 2017

Abnormal situation caused by aggressive behavior of pigs adversely affects the growth of pigs, and comes with an economic loss in intensive pigsties. Therefore, IT-based video surveillance system is needed to monitor the abnormal situations in pigsty continuously in order to minimize the economic demage. Recently, some advances have been made in pig monitoring; however, detecting each pig is still challenging problem. In this paper, we propose a new color image-based monitoring system for the detection of the individual pig using a fast region-based convolution neural network with consideration of detecting touching pigs in a crowed pigsty. The experimental results with the color images obtained from a pig farm located in Sejong city illustrate the efficiency of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.735-737
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• 2017

본 논문에서는 이유자돈의 건강에 심각한 문제를 발생시키고, 농가의 생산성을 급격하게 저하시키는 돼지 호흡기 질환을 효과적으로 식별하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 돼지가 내는 소리에서 스펙트로그램 정보를 추출한다. 추출된 정보는 최근 각광을 받고 있는 딥러닝 기법 중 하나인 CNN에 적용되어, 효과적인 특징으로 변환된 후 돼지 호흡기 질환을 탐지 및 식별한다. 세종시에 위치한 돼지농장에서 취득한 실제 소리 데이터 셋을 이용하여 본 논문에서 제안하는 소리 센서 환경에서의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.752-753
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• 2019

최근 인터넷·정보 통신 기술이 크게 발달하면서 기술 발명의 권리 보장을 위한 특허 발명 수 또한 급격히 증가하고 있다. 또한, 특허 문헌에는 최신 기술 및 요소 기술들이 포함되어 있기 때문에 발명된 기술들의 분석을 통해 기술 가치 평가, 기술 분야의 동향 파악 및 기술 발전의 추이를 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 분석 도구를 이용하여 최근 20년 동안의 특허 발명 추이를 분석하여 특정 기술 도메인에 대한 추이 분석 사례를 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.19 no.1
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• pp.33-45
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• 2023

This paper proposes an algorithm that automatically converts images into Pipo, painting images using OpenCV-based image processing technology. The existing "purity," "palm," "puzzling," and "painting," or Pipo, painting image production method relies on manual work, so customized production has the disadvantage of coming with a high price and a long production period. To resolve this problem, using the OpenCV library, we developed a technique that automatically converts an image into a Pipo painting image by designing a module that changes an image, like a picture; draws a line based on a sector boundary; and writes sector numbers inside the line. Through this, it is expected that the production cost of customized Pipo painting images will be lowered and that the production period will be shortened.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.193-194
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• 2021

영화, 드라마 등과 같은 콘텐츠에서 표현되는 감정은 등장인물의 대화와 표정뿐만이 아니라, 영상이 표현하는 다양한 정보 중 하나인 촬영기법, 장면의 배경 등을 통해서도 표현된다. 특히 핸드헬드 샷은 불안정하지만 현장감과 자유분방한 감정을 관객에게 전달하며 긴장감, 공포 등 배우들의 감정선을 따라가게 하는 효과가 있다. 따라서 영상 콘텐츠에서 감정 정보를 분석하기 위해서는 핸드헬드 샷을 검출하는 것은 기초적인 작업에 해당한다. 본 논문에서는 핸드헬드 샷을 양방향 LSTM을 활용하여 구별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 인식한 핸드헬드의 인식 정확도는 97%였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.279-280
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• 2020

최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.574-576
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 구글 ML Kit 를 이용하여 직접적이고 효과적인 졸음운전 예방기술을 구현하였다. 본 연구에서는 눈 상태를 인식하여 졸음을 감지하고 경보음을 발생시켜 교통사고 안전성 향상을 위한 방안을 제안하고 구현하였다. 또한, 정부 공공데이터 활용을 통해 성능테스트를 진행하여 시스템의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1324-1327
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• 2021

코로나19로 인해 가정에서 2-7세 아동이 혼자 있는 시간이 증가하였다. 피아제 이론에 따르면, 2-7세 아동은 전조작기 시기에 해당하는 아동이다. 전조작기 시기에는 직관적 사고력이 강하여 놀이를 통해 보존개념을 발달시키는 것이 중요하다. 하지만 보존개념을 발달시킬 수 있는 아동을 위한 적절한 교육놀이용 도구가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 아두이노 프로세싱을 이용한 아동 놀이기구를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1320-1323
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• 2021

최근 미래형 농업으로 주목받고 있는 '아쿠아포닉스(Aquaponics)'는 물고기 양어 기술(Aquaculture)과 수경 농법(Hydroponic)을 융합한 친환경적인 순환형 생산 시스템이다. 하지만 양식 환경과 수경재배환경이 서로 성장하는 데에 영향을 주기 때문에 농업인이나 일반인이 사용하기에 난도가 높고, 초기 투자비가 많이 든다는 점에서 국내 도입에 대한 문제점이 제기되고 있다.[1] 본 논문에서는 IoT 기술을 이용해 아쿠아포닉스의 단점을 보완할 기술적 대안과 국내 도입 문제 해결방안으로서 오토팜(AutoFarm) 시스템을 제안한다.