• 산업융합연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.79-85
• /
• 2021

몰입도가 높고 실재감을 사용자에게 줄 수 있어 증강현실 기술은 아동 도서, 미술 체험전시와 같은 교육콘텐츠에 활용되고 있다. 본 연구는 암기학습이 필요한 간호 술기 교육에 증강현실 기술을 적용하여 스마트 기기에서 사용할 수 있는 콘텐츠를 구현하였다. 전문 교육 분야에서 지속적으로 활용하도록 교육용 콘텐츠에 증강현실 기술을 적용하여 실효성을 입증하고자 한다. 증강현실 카메라를 통해 증강된 이미지를 활용하는 게임 형식으로 용이성과 몰입감을 높여 40개의 간호술기 순서와 준비물 게임으로 제작하였다. 완성도 있는 콘텐츠 개발을 위해 베타버전의 FGI 설문을 거쳐 제작에 적용하였다. 본 연구를 통해 간호술기 교육에서 다양한 미디어 활용이 가능하다는 점, 증강현실이 전문교육 분야로의 적용 가능하다는 점, 이후에 개발되는 교육용 콘텐츠의 기초 자료로 활용될 수 있다는 점에서 시사점을 지닌다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.70-75
• /
• 2022

위치를 정확하게 측정하는 것은 다양한 서비스를 제공하는 데 필요하다. 실내 측위를 위한 데이터는 스마트 폰의 앱을 통해 WiFi 장치로부터 RSSI 값을 측정한다. 이렇게 측정된 데이터는 기계학습의 원시 데이터가 된다. 특징 데이터는 측정된 RSSI 값이고, 레이블은 측정한 위치에 대한 공간의 이름으로 한다. 이를 위한 기계학습 기법은 분류에 효율적인 기법을 적용하여 WiFi 신호만으로 정확한 위치를 예측하는 기법을 연구하고자 한다. 앙상블은 하나의 모델보다 다양한 모델을 통하여 더 정확한 예측값을 구하는 기법으로, bagging과 boosting이 있다. 이 중 Boosting은 샘플링한 데이터를 바탕으로 모델링한 결과를 통해 모델의 가중치를 조정하는 기법으로, 다양한 알고리즘이 있다. 본 연구는 위 기법 중 XGboost를 이용하고, 다른 앙상블 기법과 이용한 수행결과를 바탕으로 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.41-46
• /
• 2023

최근, 빅데이터 분석은 기계학습의 발전에 따른 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 현실에서 수집된 빅데이터는 단어 간의 관계성에 대한 의미적 분석을 바탕으로 같거나 유사한 용어에 대한 자동화된 정제기법이 부족하다. 빅데이터는 일반적인 문장으로 기술되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문장의 형태소 분석과 의미를 이해해야 할 필요가 있다. 이에 자연어를 분석하기 위한 기법인 NLP는 단어의 관계성과 문장을 이해할 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터에서 추출된 문장에서 단어를 추출하여 단어 간의 연관 관계를 생성하는 방법을 연구한다. 이에 트랜스포머 기술을 이용한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권6호
• /
• pp.230-240
• /
• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.45-57
• /
• 2009

3차원 그래픽스에서 영상의 현실감을 높이기 위해 자주 사용되는 텍스쳐 맵핑 기법은 많은 연산량과 메모리 접근의 요구로 성능과 전력상의 병목점이 되고 있으며, 이러한 텍스쳐 맵핑 단계에서의 메모리 접근시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 이용되고 있다. 그러나 점차 소형화 되고 있는 휴대용 기기의 특성과 배터리로 동작하기에 갖는 전력상의 제약으로 인해 텍스쳐 캐시가 차지하는 면적과 에너지 소모를 줄이는 노력이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 텍스쳐 캐시의 크기가 줄어듦에 따라 발생하는 미스율의 증가를 보완하기 위해 미리 읽기 기법을 사용한다. 또한 미리 읽기 버퍼에 텍스쳐 캐시에서 교체되는 블록을 임시로 저장해 둠으로써 충돌 미스를 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과, 1K bytes와 2K bytes의 캐시의 사용하면서 16K bytes 또는 8K bytes의 캐시를 사용했을 때와 비슷한 성능을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법의 사용으로 텍스쳐 캐시에서 소모되는 에너지 소모를 $23%{\sim}60%$까지 줄이고 70%정도의 면적을 감소 시킬 수 있음을 보여주었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권9호
• /
• pp.159-170
• /
• 2023

실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.104-113
• /
• 2012

HTML5(Hypertext Markup Language5) 발표 이후 이를 기반으로 하는 다양한 프로그램과 서비스가 개발, 출시되고 있다. HTML5는 개인용 컴퓨터의 웹 브라우저와 모바일 단말기의 웹 브라우저의 상호 호환 구동이 가능한 기술 표준으로 학술적, 산업적 발전과 활용 가능성이 계속 증가할 것이다. 이 연구에서는 HTML5 기술 중 웹 브라우저에서 3차원 그래픽 렌더링을 지원하는 WebGL을 이용하여 DEM 자료와 공간영상정보를 다중 중첩 가시화하는 모바일 응용 프로그램을 설계하고 시험 구현하고자 하였다. 특히 공간정보 중첩처리는 블렌딩 기법을 적용하고자 하였다. WebGL 구동 프레임워크 중 CubicVR.js를 사용하였으며, 일반 사용자 환경에서 다양한 블렌딩 기법을 제공할 수 있도록 하였다. 세종시 주변 지역을 대상으로 하여 시험 구현과정에서 중첩 가시화 적용을 위하여 사용된 자료는 KOMPSAT-2 영상, ALOS PALSAR SAR 영상과 해당 지역의 고정형 대기 환경 측정소에서 얻은 격자 자료 등이다. 이러한 자료의 3차원 중첩을 위한 DEM 자료는 수치지도 자료의 등고선 정보를 이용하여 직접 생성하였다. 이번 연구를 통해 모바일 환경에서도 WebGL을 이용하여 현재 제공되지 않은 새로운 방식의 공간영상정보 콘텐츠와 서비스 시스템 도출 및 활용 가능성을 제시하고자 하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.643-653
• /
• 2018

자마린은 대표적인 크로스 플랫폼 개발 프레임워크로, 안드로이드, iOS, 또는 Windows Phone등의 여러 플랫폼을 위한 모바일 앱을 C#으로 작성하게 해준다. 모바일 앱 개발자들은 기존의 C# 코드를 재사용하고 여러 플랫폼간에 상당한 코드를 공유할 수 있어 개발 시간과 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 한편, 멀웨어 작성자들 또한 자마린을 이용하여 악성 앱 제작 시간과 비용을 최소화하면서 더 많은 플랫폼에 악성 앱을 전파할 수 있다. 이에 대응하기 위해서 자마린으로 작성된 멀웨어를 분석하고 탐지하는 방안이 필요하다. 그러나 현재 자마린으로 작성된 앱에 대한 분석 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 자마린으로 개발된 안드로이드 앱의 구조를 파악하고 앱 코드를 정적으로 분석하는 기법을 제안한다. 또한, 코드 난독화가 적용된 앱에 대해서도 정적으로 역공학하는 방법을 보인다. 자마린으로 개발된 앱은 자바 바이트코드, C# 기반의 DLL 라이브러리, C/C++ 기반의 네이티브 라이브러리로 구성되어 있으며, 이들 서로 다른 유형의 코드들에 대한 정적 역공학 기법에 대해서 연구하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권12호
• /
• pp.1883-1890
• /
• 2013

위치 추정 기술 (LDT, Location Detection Technology)은 자원관리 및 통신 서비스의 품질을 향상시키기 위한 무선통신 분야에서 사용되고 있는 LBS(Location Based Service)의 핵심기술 중 하나이다. 이동국(MS, mobile station)의 위치는 세 개의 기지국(BS, base station)들의 좌표와 이동국과 기지국들 사이의 거리에 상응하는 반지름에 기초한 세 개의 원들에 기반한 도래시간(TOA, Time of Arrival)기법을 사용하여 추정된다. 삼각변 측량법을 이용하여 정확한 이동국의 위치를 추정하기 위해서는 세 개의 원들이 한 점에서 만나야 하는데, 이동국과 기지국의 거리를 추정하기 위한 시간지연 개수와 전송 주파수에 따라 원들의 반지름이 증가하여 세 개의 원들이 한 점에서 만나지 못하는 경우들이 발생한다. 반지름이 증가된 세 개의 원들은 여섯 개의 교점을 가지게 되고 이 교점들 중 세 개의 교점들이 특정 이동국의 좌표에 가까이 위치하게 된다. 본 논문에서는 여섯 개의 전체 교점들 중에서 세 개의 내부 교점들을 선택하는 TOA 삼각변 측량법을 위한 최단 거리 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 여섯 개의 교점들 중 이동국의 좌표와 가장 가까운 세 개의 교점을 선택하고, 선택된 교점들의 평균 좌표를 특정 이동국의 위치로 결정한다. 제안된 알고리즘의 성능은 컴퓨터 시뮬레이션 예를 통해 확인된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제17B권5호
• /
• pp.345-354
• /
• 2010

시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.