• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.459-460
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• 2023

본 연구는 매장의 인력을 효율적으로 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 매장 운영시 매장 직원의 갑작스런 결근으로 업무의 공백이 발생할 수 있다. 이러한 결근으로 인해 매장이 정상적으로 인력을 보충하지 못하여 발생하는 문제로 인해 업장 운영에 큰 차질을 가질 수 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 결근으로 인한 업무의 공백을 미연에 방지하기 위한 기능을 제공한다. 본 연구는 매장 관리를 위해 필요한 실시간 채팅, 캘린더, 인수인계와 같은 다른 애플리케이션들의 기능을 하나의 애플리케이션에서 처리하고, 대타 및 보충 인력을 사전에 또는 긴급으로 보충할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.406-409
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• 2023

With the explosion of information, recommendation algorithms are becoming increasingly important in providing people with appropriate content, enhancing their online experience. In this paper, we propose a recommender system using advanced deep reinforcement learning(DRL) techniques. This method is more adaptive and integrative than traditional methods. We selected the MovieLens dataset and employed the precision metric to assess the effectiveness of our algorithm. The result of our implementation outperforms other baseline techniques, delivering better results for Top-N item recommendations.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.36-48
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• 2019

이 연구의 목적은 4차 산업혁명의 기술적 토대가 되는 전자, 소프트웨어, 자동차 분야 융합교육에 대한 국내외 사례를 조사하고 산업체의 요구를 조사하는 것이다. 이를 위해 문헌연구를 통해 전자, 소프트웨어, 자동차중심의 융합교육분야를 도출하였고 전문가 검토를 통해 수정 보완하였다. 각 분야별 융합교육의 현황을 파악하기 위해 국내외 교육과정을 조사하였다. 그리고 융합교육분야에 대한 산업체의 요구를 조사하기 위해 해당 분야에 종사하는 직원 341명을 대상으로 수요조사를 실시하였다. 연구도구는 융합신기술 교육에 대한 필요성, 융합교육분야에 대한 수요, 학부 융합교육에 대한 요구 세 부분으로 구성하였다. 연구결과 전자분야보다 소프트웨어와 자동차분야에서 융합교육에 대한 요구가 높았으며 해당 분야 졸업생 고용의 지도 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 융합교육의 운영형태에 대해서는 융합전공 또는 연계전공으로 운영되는 것이 바람직하다고 응답한 비율이 가장 높았다. 연구결과에 따라 융합교육 운영에 대한 시사점을 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.77-86
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• 2018

Although separation of touching pigs in real-time is an important issue for a 24-h pig monitoring system, it is challenging to separate accurately the touching pigs in a crowded pig room. In this study, we propose a separation method for touching pigs using the information generated from Convolutional Neural Network(CNN). Especially, we apply one of the CNN-based object detection methods(i.e., You Look Only Once, YOLO) to solve the touching objects separation problem in an active manner. First, we evaluate and select the bounding boxes generated from YOLO, and then separate touching pigs by analyzing the relations between the selected bounding boxes. Our experimental results show that the proposed method is more effective than widely-used methods for separating touching pigs, in terms of both accuracy and execution time.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1153-1156
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• 2017

이 논문에서는 투자비용 감소를 위해 라즈베리파이와 아두이노로 구현한 IoT 플러그를 제안한다. 기존 연구에서는 노후화된 시설에 대해 큰 비용이 발생하며, 전력소모량을 측정하는데 오차가 있다. 노후 시설에 대한 투자비용을 줄이기 위해 가격이 저렴한 라즈베리파이와 아두이노를 이용하여 IoT 플러그를 구현한다. 라즈베리파이 상에 서버를 구현하고 사용자와 nodeMCU 사이의 통신을 담당한다. nodeMCU는 릴레이모듈과 스위치에 연결되어 자동/수동으로 전원을 제어할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1157-1159
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• 2017

이 논문은 보안성과 성능이 향상된 새로운 스마트 도어록 시스템을 제안한다. 기존의 1세대 도어록은 보안성이 취약하다는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해 NFC 기반 시스템이 제안되었으나 취약한 보안 문제를 완벽히 해결하지 못한다. 이 논문에서는 아두이노, 라즈베리 파이 및 다양한 센서를 이용한 스마트 도어록 시스템을 제안한다. 제안 시스템 구현을 위해 초음파센서, 라즈베리 파이 카메라, 부저, 서보모터를 이용한다. 또한 3D프린팅을 이용하여 제작한 프로토타입을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1307-1310
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• 2017

이 논문에서는 다종 재배 환경을 고려한 이동형 스마트팜 모니터링 로봇을 제안한다. 기존 스마트 농장 연구는 각 구역마다 고정형 측정 장치를 이용하여 데이터를 수집한다. 또한 고정형 센서 기반 스마트 농장이므로 다종, 다수의 센서가 필요하다는 문제점이 있다. 이 논문에서 제안하는 것은 기존의 스마트 농장과는 달리 스마트팜 모니터링 로봇은 농장의 모든 구역을 이동을 하며 데이터를 측정, 수집한다. 그리고 수집한 데이터를 웹 페이지를 통해 시각화한다. 그 결과 제안한 시스템을 통해 자동으로 이동 및 측정을 하여 다종의 재배 환경에서도 안정적으로 정확한 측정이 가능하다는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1311-1314
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• 2017

이 논문은 비콘과 QR코드를 이용해 방문자 식별 및 원격제어를 구현한 스마트 도어락 시스템을 제안한다. 1인가구의 지속적인 증가에 따라 도어락에 원격제어와 보안의 필요성이 부각된다. 기존 논문에서는 동영상 전송방식, 블루투스 통신 방식 등 다양한 기술을 이용하여 구현한 도어락 시스템을 제안한다. 하지만 동영상 전송방식은 센서가 방문자를 오판단하는 경우가 발생하고, IoT기반의 실시간 스트리밍 기술을 이용한 도어락은 해제 후에 사용자가 집의 내부를 모니터링할 수 없다. 이 논문은 비콘과 안드로이드 어플리케이션, 라즈베리파이를 이용한 방문자 식별 및 원격제어를 구현한다. 또한 3D 프린팅을 이용하여 제작한 프로토타입을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.225-228
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• 2022

본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.493-494
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• 2023

본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.