• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1400-1403
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• 2015

사람들의 TV 시청 경향을 조사해보면, 시청 도중에 다른 매체를 사용하거나 일을 하면서 소리만 듣는 경우가 많이 있다. 이 경우 화면 출력을 위한 전력 낭비의 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 효율적으로 해결하기 위한 기술에 대하여 제안한다. 제안한 방법에서는 키넥트 센서를 이용하여 깊이 및 컬러 영상을 촬영하고 분석하여 사람들이 TV시청을 하지 않을 경우 화면을 자동으로 꺼 주고, 사람이 나타나면 다시 켜주는 형태로 동작한다. 기존 절전 기능이 단지 인간의 습관에 의존하거나, 센서 반향을 이용해 물체의 유무를 따진 후 전원을 완전히 차단하는 등 단순한 방법에 의존하였음에 비해 제안하는 방법은 대상의 움직임을 추적하여 좀 더 세밀하고 효과적인 절전을 가능하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.929-931
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• 2015

현재 헬스케어 전문 업체가 제작한 어플리케이션들은 약품을 식별하는데 있어 사용자가 너무나 많은 정보를 입력해야 하며, 원하는 약품을 찾기가 쉽지 않다. 또한 정보를 입력 한 후의 결과가 매우 광범위하며 약품을 찾다가 포기하는 경우가 많다. 본 논문은 사용자가 원하는 약품을 스마트폰 카메라로 촬영하연 약품의 정보를 자동으로 알려주는 약품 자동 인식 시스템을 개발하였다. 사람들이 쉽게 구매하고 자주 복용하는 약품들에 대하여 약품이 가져다주는 장점과 위험성을 알게 하고 다량 복용에 대한 경각심을 심어 주기 위한 것을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.569-571
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• 2009

요즘 학생들은 대부분의 시간을 컴퓨터 앞에서 보낸다. 컴퓨터를 학습에 이용하는 것이 아니라, 단순 오락을 하기 위한 비싼 가전제품으로 취급, 이미 게임기가 되어 버린지 오래이다. 본 연구에서는 컴퓨터로 문제를 풀고, 해답을 찾고, 오답노트를 자동 작성하여 문제점이 무엇인지 파악할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 흥미도 유발을 위한 시각적인 요소가 있어 학생이 지루하기 않고 문제를 연속적으로 풀 수 있도록 도와준다. C#으로 구현된 이 시스템은 학생이 컴퓨터를 사용하기 위해 부팅을 했을 경우 자동 실행되어, 문제를 모두 풀지 않고서는 학생이 원하는 게임이나, 인터넷 등을 할 수가 없게 된다. 이 시스템을 통해 기대되는 효과로는 흥미요소를 가미한 교육학습 동기부여 제공이 가능하고, 오답문제에 대한 반복적인 학습을 통하여 학습능력 배양이 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.497-500
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• 2007

UCC는 'User Created Contents'의 약자로 사용자들에 의해 만들어진 컨텐츠를 의미한다. 핸드폰과 디지털카메라의 대중화와 동영상 제작 툴 발전 등 미디어 제작 환경이 향상됨에 따라 다양하고 많은 수의 UCC가 제작되게 되었다. 이에 따라 UCC 관련 서비스를 제공하는 업체들도 생겨나게 되었다. 본 논문에서는 FFmpeg 라이브러리를 이용하여 동영상 파일을 FLV 파일형식으로 변환하는 인코딩 기술과 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 웹사이트와 결합하여 UCC 사이트를 설계하고 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3299-3315
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• 2019

Deniable authentication (DA) is a protocol in which a receiver can generate an authenticator that is probabilistically indistinguishable from a sender. DA can be applied in many scenarios that require user privacy protection. To enhance the security of DA, in this paper, we construct a new deniable authenticated encryption (DAE) scheme that realizes deniable authentication and confidentiality in a logical single step. Compared with existing approaches, our approach provides proof of security and is efficient in terms of performance analysis. Our scheme is in an identity-based environment; thus, it avoids the public key certificate-based public key infrastructure (PKI). Moreover, we provide an example that shows that our protocol is applicable for e-voting systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.305-306
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• 2013

현재의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크톱, 서버 등의 VM(Virtual Machine)을 사용자에게 제공할 때는 사용자의 요구에 따라 VM의 환경설정 및 생성에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자가 요구하는 VM 환경에 대한 데이터 입력으로 가상 서버 및 데스크톱의 생성과 환경설정, 제공까지의 과정을 한번에 처리하는 방법을 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.379-381
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• 2021

비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.705-708
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• 2020

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 탐지기의 정확도를 개선해야 하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 출력인 박스들의 신뢰도 값을 평가하고 잘못된 박스들의 신뢰도 값을 보정하는 박스 레벨 후처리 방법을 제안한다. 즉, 신뢰도 값이 가짜 돼지인지 진짜 돼지인지 애매한 경우, 박스내 전경 픽셀 정보와 인접 박스의 정보를 이용하여 신뢰도 값을 낮추거나 높이는 보정 작업을 수행한다. 그리고 실제 돈사에서 취득한 11,308장의 영상 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 에러율을 4.4%에서 1.2%로 개선하는 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.450-452
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• 2020

기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.860-863
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• 2021

고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.