• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.377-382
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권1호
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• pp.82-86
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• 2008

The article presents ARTMAP and Fuzzy BK-Product approach underwater obstacle avoidance for the Autonomous underwater Vehicles (AUV). The AUV moves an unstructured area of underwater and could be met with obstacles in its way. The AUVs are equipped with complex sensorial systems like camera, aquatic sonar system, and transducers. A Neural integrated Fuzzy BK-Product controller, which integrates Fuzzy logic representation of the human thinking procedure with the learning capabilities of neural-networks (ARTMAP), is developed for obstacle avoidance in the case of unstructured areas. In this paper, ARTMAP-Fuzzy BK-Product controller architecture comprises of two distinct elements, are 1) Fuzzy Logic Membership Function and 2) Feed-Forward ART component. Feed-Forward ART component is used to understanding the unstructured underwater environment and Fuzzy BK-Product interpolates the Fuzzy rule set and after the defuzzyfication, the output is used to take the decision for safety direction to go for avoiding the obstacle collision with the AUV. An on-line reinforcement learning method is introduced which adapts the performance of the fuzzy units continuously to any changes in the environment and make decision for the optimal path from source to destination.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.115-120
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• 2008

본 논문은 하나의 미디어아트 작품에 대한 분석과 구현된 기술을 제공한다 3차원 그래픽 기술을 이용하여 다중 동영상 플레이어를 구현하였으며, 모든 동영상은 상호 연동되어 동작한다 컴퓨터의 소프트웨어로 구현된 동영상 플레이어에 관객이 참여하여 관객 스스로 감성적 자극을 얻을 수 있도록 구상하였다. 각 플레이어에 인간의 희로애락을 표현하며 특정화면에 대한 경험의 공감을 표현한다. 시스템의 성능에 따라 N2개 플레이어가 증가될 수 있으며, 더욱 많은 동영상간의 복합적인 연계를 통해 예술적 메시지를 전달할 수 있을 것으로 생각한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.369-372
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• 2018

박물관 3.0시대의 도래와 함께 박물관 경영 측면에서 빅데이터 분석, 그리고 공유와 개방의 관점 및 커뮤니케이션 플랫폼과 마케팅 도구로써 소셜 미디어의 영향력이 증대되고 있다. 모바일 애플리케이션이나 비콘에 의존했던기존의 박물관 빅데이터 분석과는 달리, 본 연구에서는 전시에 대한 인스타그램의 해시태그를 분석함으로써, 관람객 분석도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치를 입증하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 최근 2년 동안 국내에서 개최된 다섯 개의 전시의 인스타그램 해시태그를 수집 및 시각화했다. 그 결과, 모든 전시의 인스타그램의 해시태그는 전시명, 전시장소, 전시회, 지역명, 작가명에 집중되었다. 결론적으로 인스타그램의 해시태그는 전시관람 경험에 대한 분석을 위한 빅데이터로 사용하는 것이 부적합했다. 또한 관람객 개발을 위한 도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치는 입증되지 못한 반면, 노출형에 해당하는 해시태그의 정보 확산에 대한 잠재력은 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.297-300
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• 2017

본 연구는 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 기반으로 <클림트 인사이드(2017)>전시에서 사용된 <스토클렛 저택의 장식벽화(Stoclet Frieze)> VR 앱에 대한 인지된 유용성(이하 PU)과 인지된 이용용이성(이하 PEOU)의 평가에 초점을 맞추었다. VR 앱의 학습적합성(SFL)이 감상적합성(SFA)보다 높게 평가된 PU의 경우, 학습유용성(UFL)과 감상유용성(UFA)의 모든 요인이 만족도(DOS)에 긍정적인 영향을 미침으로써, 전시환경에서의 VR 앱의 학습에 대한 내적 동기 부여 및 감상 지원에 대한 잠재력이 확인되었다. 또한 PEOU의 모든 요인들은 DOS뿐만 아니라 DOI와도 유의미한 상관관계를 가졌다. 본 연구를 통해 TAM의 PU와 PEOU의 ATUA(DOS 및 DOI) 및 BITUA(ITRA(1) 및 ITRA(2))에 대한 영향력이 검증됨에 따라, 두 변수는 사용자의 VR 앱에 대한 기술 수용에 대한 예측을 가능케 했으며, 결론적으로 예술작품 원작을 재매개한 VR 앱에 대한 평가모델로써 TAM의 적합성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.49-56
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the characteristics and meanings of Instagram hashtags related to the exhibitions as a online communication platform of museums. At the same time, it focuses on efficiency of hashtags as a reference framework of inferring viewing experiences. We collect and visualize Instagram hashtags of exhibitions held in Korea for the past two years including 'Paper Present (2017)', 'YOUTH (2017)', 'Monet, Draw Light Exhibition (2018)', 'Van Gogh Inside (2016)', 'Drawn by the Wind: Shin yun-bok & Jeong Seon'. To sum up, significant data related to viewing experiences are not derived, and hashtags as a reference framework of inferring viewing experiences are turned out to be inefficient. Meanwhile, we conclude that potential for distributing information about the exhibitions is inherent in hashtags. In terms of informational characteristics, we notice that the influence of hashtags related to regional information is presented more than the response toward the viewing experiences. This result shows that Instagram users in the exhibitions are worthy of place making rather than viewing experiences.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.415-418
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• 2008

본 논문에서는 특정 지역을 연속해서 촬영하는 고정된 카메라 영상에서 사람들의 움직임을 검출하고 움직임을 분석하여 정량화 하는 방법을 제안한다. 먼저 배경 영상을 획득하기 위하여 일정 시간동안의 입력 영상을 누적하고 평균값으로 정규화 한다. 그리고 영상을 계속 누적하여 배경 영상을 실시간으로 갱신한다. 다음으로 획득된 배경 영상과 현재 영상에 대하여 차영상과 이진화를 수행하고 팽창 연산과 연결 성분 분석으로 잡영을 제거한다. 그리고 잡영이 제거된 영상에서 원근감 효과를 고려하는 가중치를 적용하여 움직임이 있는 객체를 클러스터링 하는 수정된 ART2 클러스터링 방법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 결과 정보를 이용하여 움직임을 정량화 한다. 제안하는 방법을 실내 환경에 설치된 네트워크 카메라로부터 영상을 획득하여 실험한 결과, 영상의 원근감 효과에 따라 군집 크기가 차이남에도 강인하게 분석할 수 있음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.305-314
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• 2017

Clustering is a method that collects data objects into groups based on their similary. Performance of the state-of-the-art clustering methods is different according to the data characteristics. There have been numerous studies that performed experiments to compare the accuracy of the state-of-the-art clustering methods by applying various kinds of datasets. A common problem of these studies is that they only consider clustering algorithms that yield the most accurate results for a particular dataset. They do not consider what factors affect the execution time of each clustering method and how they are affected. Nevertheless, execution time is an important factor in clustering performance if there is no significant difference in accuracy. In order to solve the problems of the existing research, through a series of experiments using various types of datasets, we compare the accuracy of four representative clustering methods. In addition, we perform practical clustering performance comparisons by deriving time complexity and identifying factors that influences to its performance.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.53-62
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• 2015

본 연구에서는 인터넷 중독에 관한 예술치료 연구 동향을 분석하여 인터넷 중독 관련 예술치료 분야의 발전적 연구방향을 모색하고 인터넷 중독 예방 및 치료를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이러한 연구의 목적에 따라 2000년부터 2015년까지 15년 동안의 인터넷 중독의 예술치료와 관련된 국내 학술지와 학위논문들의 연구 동향을 분석하였다. 분석기준은 선행연구들의 분류기준을 수정 보완하여, 연구대상(연령, 성별, 실험 집단의 인원 수), 연구내용(예술치료 기법 수. 예술치료 기법 종류, 연구영역, 연구주제), 연구방법(연구유형, 연구설계, 측정방식, 치료회기)의 세 영역으로 나누어 국내의 전반적인 연구 동향을 분석하였으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 인터넷 중독에 관한 예술치료의 발전 방향을 제언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.27-34
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• 2010

최근 여러 인터넷 서비스 업체에서 온라인 의료 진단 서비스 시스템을 제공하고 있다. 대부분 의료 진단 서비스 시스템은 서양 의학을 기초로 질병에 대한 처방이나 식이요법 등을 제공하기 때문에 전문 지식이 부족한 일반인들은 이용하기에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 사용자가 제시한 증상과 이전에 진단 받았던 진료 기록을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 또한 상위 3개의 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 한의학 서적에서 제시한 민간요법을 제시한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 정확하게 질병을 진단한 것을 확인하였다.