• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.21-29
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• 2011

건강증진과 고령화 사회를 대비하기 위한 효과적인 문제 해결 방안으로 유헬스 서비스가 주목받고 있다. 현재의 유헬스 서비스는 질병 치료를 목적으로 개발되고 서비스되고 있지만, 더 근본적인 질병 예방과 건강증진을 위해서는 건강과 관련된 환경정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 상황인식 정보를 반영하는 유헬스 환경정보 서비스를 제안한다. 제안하는 서비스는 사용자 지역의 기상 및 보건 정보를 이용하여 환경정보를 도출하고 건강관리에 이용하여 유헬스 서비스의 수준을 향상시킨다. 상황인식 기반의 유헬스 환경정보 서비스에서는 건강 및 생활 날씨 지수 기반의 식단, 운동 서비스뿐만 아니라 사용자 위치기반의 위험지역에 대한 경고메시지와 원격 응급 서비스를 제공한다. 즉 상황인식을 통하여 사용자에게 일어날 수 있는 이벤트를 감지하고 적절한 서비스를 제공하므로 유헬스 서비스의 만족도와 질을 향상시킬 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.110-116
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• 2016

Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.199-204
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• 2019

본 논문에서는 개인의 일상생활에 필요한 컨텐츠를 제공하는 스마트 미러를 소개한다. 음성인식으로 지정해놓은 명령어를 입력하면 디스플레이에서 원하는 컨텐츠를 출력하는 스마트 미러를 제작하였다. 현재 제작한 스마트 미러의 컨텐츠는 시간과, 날씨, 지하철정보, 일정, 사진이 있다. 시중의 개인 가정용으로 판매하고 있는 스마트 미러는 비싼 가격으로 인해 보급이 어려운 상태이지만 본 논문에서 제시하는 스마트 미러 제작을 통해 제조 단가를 낮출 수 있으며, 음성인식으로 더 편리하게 이용할 수 있다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.147-159
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• 2002

This paper proposes a method to recognize the noisiness of road images connected with the extraction of lane-related information in order to prevent the usage of erroneous information. The proposed method uses a fuzzy neural network(FNN) with the back-Propagation loaming algorithm. The U decides road images good or bad with respect to visibility of lane marks on road images. Most input parameters to the FNN are extracted from an edge distribution function(EDF), a function of edge histogram constructed by edge phase and norm. The shape of the EDF is deeply correlated to the visibility of lane marks of road image. Experimental results obtained by simulations with real images taken by various lighting and weather conditions show that the proposed method was quite successful, providing decision-making of noisiness with about 99%.

• 과학교육연구지
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• 제34권1호
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• pp.12-22
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• 2010

본 연구는 고등학생의 날씨 변화 학습에서 개념스케치 활용이 개념 이해도와 과학 태도에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 날씨의 변화를 효과적으로 학습할 수 있도록 개념스케치-학습할 개념의 특징, 원리, 절차, 관계 등을 설명한 글이 적혀있는 그림-를 활용한 수업을 적용하고 개념 이해도와 과학과 관련된 태도에 미치는 영향을 분석하였다. 개념스케치를 활용한 수업은 교과서 위주의 강의식 수업에 비해 날씨의 변화에 대한 개념 이해도를 향상시키는데 효과적이었다. 또한 과학과 관련된 학생들의 태도 변화에 있어서도 실험집단이 비교집단보다 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 개념스케치 활용 수업에 대한 학생들의 인식 조사에서는 많은 학생들이 개념스케치 활용 수업이 흥미로웠으며 수업집중력이 향상되고 복습의 기회가 생겨 학습에 도움이 되었다고 생각하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권5호
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• pp.735-747
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• 2018

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we propose to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collect a new video dataset and propose a procedure to calculate refined rainfall depth from the original meteorological data. We also propose to utilize the differential frame as well as the optical flow image for better recognition of rainfall depth. Under the Temporal Segment Networks framework, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. The final model is able to achieve high performance in the single-location low sensitivity classification task and reasonable accuracy in the higher sensitivity classification task for both the single-location and the multi-location case.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.339-345
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• 2002

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 ％, 인식률에서는 80.81 ％의 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.596-599
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• 2001

자동차의 번호판을 인식하는 것은 차량을 식별하는데 있어서 매우 중요하다. 어두운 조명에서나 날씨가 나쁠 경우 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 본 논문은 차량의 규격을 이용하여 효율적으로 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법에서 색상이나 형태처럼 차량의 규격을 따르는 자동차 번호판의 특징들은 번호판의 후보영역으로 결정되고, 신경망에 의해 숫자나 문자의 패턴 갖는 영역이 번호판 영역으로 인식된다. 또한 특징패턴인식의 결과로서 번호판을 확정하였다. 70개 차량영상을 실험해 본 결과 번호판 추출률에서는 84.29 %, 인식률에서는 80.81 %의 결과를 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1121-1128
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• 2022

본 논문에서는 일상생활 마이크에 원하는 정보를 입력했을 때 스피커를 통해 그에 대한 정보를 출력하는 스마트 미러를 제작하였다. 스마트 미러의 화면은 LCD 모니터를 사용하여 아크릴판이 결합하여 있는 액자에 하프미러를 붙여 디스플레이를 제외한 공간에는 빛이 투과되지 않도록 하여 거울 기능을 할 수 있게 만들었다. 소프트웨어 구성 중 Raspbian을 이용하여 시스템 환경을 구축하였다. 기본 메뉴는 실제 기능적인 부분에 있어서 사용되는 거울을 통해 다양한 정보를 제공할 수 있는 스마트 미러를 라즈베리 파이를 이용하여 개발하였다. 개발된 스마트 미러는 시간, 날씨, 구글 캘린더, 유튜브 음악, 웹브라우저 검색 기능 등의 다양한 정보를 제공하며, 핸드폰 무선 충전도 가능하게 하드웨어를 제작하였다. 기존의 스마트 미러는 미리 입력된 데이터 혹은 GUI 기능만 수행할 수 있었다면 본 논문의 스마트 미러는 'Google Assistant'를 연동하여 기존의 설정한 기능뿐만 아니라 알고리즘 검색을 활용하여 웹사이트 정보를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1478-1489
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• 2006

컨테이너 ISO코드 인식시스템은 ISO코드 검출 및 영상 획득, ISO코드 영역 추출, 개별 문자 추출, 문자인식 및 데이터베이스의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 ISO코드 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며, 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 획득된 영상을 주위 환경 변화에도 적응 가능한 이 진화 방법을 사용하여 ISO코드 템플릿의 영역을 이 진화하고 ISO코드의 분포를 가지는 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중에서 ISO코드 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종 영역을 추출하여 ISO코드를 인식하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템을 실시간으로 컨테이너에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경변화에서도 ISO코드 영역이 정확히 추출됨을 확인하였다.