• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제8권4호
• /
• pp.188-193
• /
• 2019

This paper is about environment-based low-code and no-code execution platform and execution method that combines hybrid and native apps. In detail, this paper describes the Low-Code/No-Code execution structure that combines the advantages of hybrid and native apps. It supports the iPhone and Android phones simultaneously, supports various templates, and avoids developer-oriented development methods based on the production process of coding-free apps and the produced apps play the role of Java virtual machine (VM). The Low-Code /No-Code (LCNC) development platform is a visual integrated development environment that allows non-technical developers to drag and drop application components to develop mobile or web applications. It provides the functions to manage dependencies that are packaged into small modules such as widgets and dynamically loads when needed, to apply model-view-controller (MVC) pattern, and to handle document object model (DOM). In the Low-Code/No-Code system, the widget calls the AppOS API provided by the UCMS platform to deliver the necessary requests to AppOS. The AppOS API provides authentication/authorization, online to offline (O2O), commerce, messaging, social publishing, and vision. It includes providing the functionality of vision.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

컴퓨터 비전을 활용하여 인간의 시각을 해석하려는 시도가 다양한 분야에서 발전되어 왔다. 본 논문에서는 도로영상으로부터 영상의 의미론적 분할 결과를 통해 보행 환경을 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 도로영상을 수집하기 위해 카카오 지도 API를 활용하였으며 전주시지역의 약 5만 점에서 4방향 영상을 수집한다. 수집된 영상의 20%는 크라우드 소싱기반 쌍체 비교를 통해 데이터 셋을 구축하고, 쌍체 비교 데이터를 이용하여 다양한 회귀 모델을 훈련한다. 영상 데이터의 보행성 점수를 도출하기 위해 순위 알고리즘인 Trueskill 알고리즘을 활용하여 랭킹 점수를 계산하고, 구축된 데이터를 활용하여 다양한 회귀모델을 사용한 보행성 평가 및 분석 작업을 수행한다. 본 연구를 통해 사람의 시각이 아닌 픽셀 분포 분류 정보 간의 상관관계를 통해 컴퓨터 시스템만으로 전주시의 보행 환경을 평가하고 점수를 도출해 낼 수 있다는 것을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.250-257
• /
• 2018

본 논문에서는 비콘과 컴퓨터비전을 적용하여 대중교통 버스 결제 자동화 및 탑승 후의 버스 노선 정보, 실시간 위치 정보 제공, 하차 알람, 하차 벨 작동 자동화를 구현한 스마트 버스 시스템을 제안한다. 비콘을 이용하여 정류소에 근접하는 버스들을 인식하고 탑승하고자 하는 버스를 탑승하게 될 경우 비콘과의 거리와 비콘이 제공하는 정보 및 얼굴 비교를 이용하여 탑승 시 결제를 자동으로 처리한다. 결제 처리 후, 탑승한 버스의 노선 정보와 실시간 버스위치 정보를 사용자에게 제공하고 해당 정보를 이용하여 사용자가 알람을 설정하면 설정한 하차 정류소 이전 정류소를 버스가 출발할 시 알람이 작동시키고 버스의 하차 벨을 작동시키는 대중교통 버스의 전반적인 자동화 시스템을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.1-10
• /
• 2019

본 연구는 현재 서비스 되고 있는 인터넷 기반 스톡이미지 에이전시에 스톡 사진 업로드에서 발생하는 문제점을 확인하고 이의 기술적 해결을 위한 웹 서비스 기술 개발을 목적으로 진행된 연구이다. 선행연구와 현재 해당 서비스를 진행하고 있는 주요 3사의 스톡 사진 업로드 시스템을 통해 발견된 문제에 따라 다음과 같은 사항을 중점으로 웹 서비스 기술을 개발 했다. 첫째, 편리성의 확보를 위해 자동 테그 시스템을 적용하였다. 둘째, 안전성의 확보를 위해 초상권 침해 방지, 상표권 침해 방지를 손쉽게 적용할 수 있는 기술을 적용하였고, 유해성에 대응할 수 있는 부분을 확보하였다. 셋째, 완전성의 확보를 위해 업로드 도중 빈번하게 발생되는 업로드 실패문제를 개선할 수 있는 방안을 적용하였다. 특히 본 연구 개발은 인공지능 기반의 이미지 처리 기술인 Google Cloud Vision API를 통한 자동 사진 분석 시스템을 적용하고 있고, SNS 형태의 화면 구성으로 사용자의 접근성을 높이는 방향에서 웹 서비스 프로그램을 개발하였다는 의의를 가지고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.150-159
• /
• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.61-65
• /
• 2016

Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.808-826
• /
• 2017

Most of conventional DSS's(Digital Signage Systems) have been built based on LAMP framework. Recent researches have shown that MEAN or MERN stack framework is simpler, more flexible, faster and more suitable for web-based application than LAMP stack framework. In this paper, we propose a design and implementation of MEARN (ME(A+R)N) stack-based real-time digital signage system, MR-DSS, which supports handing real-time tasks like urgent/instant messaging, system status monitoring and so on, efficiently in addition to conventional digital signage CMS service tasks. MR-DSCMS, CMS of MR-DSS, is designed to provide most of its normal services by REST APIs and real-time services like urgent/instant messaging by Socket.IO base under MEARN stack environment. In addition to architecture description of components composing MR-DSS, design and implementation issues are clarified in more detail. Through experimental testing, it is shown that 1) MR-DSS works functionally well, 2) the networking load performance of MR-DSCMS's REST APIs is better compared to a well-known open source Xibo CMS, and 3) real-time messaging via Socket.IO works much faster than REST APIs.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.161-170
• /
• 2019

다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.1313-1324
• /
• 2014

Korea has high quality level of ICT Technologies, however it still have a long way to go before invigoration of ICT in agriculture industry. The government of Korea supply to agriculture ICT systems, however these are the enclosed type and insufficient the level of connectivity, compatibility, and integrity between ICT systems. Farmers can not share crop information and one system can not use with others in combination. Recently, IoT(Internet of Things) become popular to emphasize the vision of a global internet and ICT industry. The IoT is a critical technology that leads future internet generation. We believe that IoT will change status of agriculture industry and appearance of various agriculture business model. Using IoT technology is provided a platform of opportunities to optimize work processes and efficient use of energy, time and labour in farm. It can automatically control temperature, humidity, sunshine system and so on for optimal growth conditions at greenhouse and plant factory. Growth setting can even be controlled and monitored crop condition and disease by a smartphone app or PC. It is possible to improve quality of farming and farm product. We suggest that construction of IoT platform through open API in agriculture industry.

• 한국조경학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.64-73
• /
• 2021

본 연구의 목적은 소셜미디어에서 공유되는 지오태그 이미지를 활용하여 이용자가 인지하는 북한산국립공원의 경관미를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 연구에서 제시된 평가 방법은 크게 지오태그 이미지 데이터의 수집, 경관 이미지 식별, 조망대상 확률 지수를 적용한 누적가시도 분석의 과정으로 진행되었다. 본 연구에서 데이터로 사용한 램블러(Ramblr)는 국내에서 많은 이용자를 보유하고 있는 아웃도어 활동 지원 어플리케이션으로, 이로부터 북한산국립공원에 대한 총 110,954장의 지오태그 이미지를 수집하여 경관미 평가에 활용하였다. 수집된 지오태그 이미지들은 Google Vision API를 활용해 이미지의 내용을 해석하였으며, 이후 군집분석을 통해서 전체 수집한 사진을 총 11개의 경관이미지 유형과 9개의 비경관이미지 유형으로 구분하였다. 추출한 경관이미지를 바탕으로 북한산국립공원의 경관 유형을 분석한 결과, 봉우리나 산맥과 같은 지형적 특성과 관련한 이미지 유형이 가장 많은 비중을 차지하였으며, 그 외 임내 경관, 단풍경관, 수경관이 주요한 경관 유형으로 발견되었다. 도출된 경관미 평가맵에서는 이러한 주요 경관 유형의 비중과 특성에 따라 표고 및 경사가 높을수록 전반적으로 높은 경관미를 보였다. 그러나 일부 저지대 및 완경사를 지닌 진입지역에서도 높은 경관미가 확인되었다. 또한 북한산 지역이 도봉산 지역보다 경관미가 높게 평가되었으며, 도봉산 지역의 경우에는 표고 및 경사가 높음에도 불구하고, 상대적으로 낮은 경관미가 확인되었다. 이는 경관미가 물리적인 환경 조건뿐만 아니라, 경관을 조망하는 탐방객들의 휴양 활동과도 크게 관계하고 있음을 보여준다. 이처럼 지오태그 이미지의 누적 가시도를 활용한 경관미 평가는 사람들의 인식에 기반한 경관적 가치를 지리적으로 이해하고, 그 편차를 식별할 수 있도록 함으로써 향후 북한산국립공원의 경관 계획 및 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.