• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.69-88
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• 2000

요약 분산 시스템의 전체적인 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중의 하나는, 소프트웨어 컴포넌트를 어떻게 효율적으로 분산시키는가 하는 것이다. 현재 태스크 기반의 시스템을 분할하여 분산 환경에 할당하는 문제는 연구가 많이 진행되었으나, 객체 지향 프로그램을 구성하는 각 객체들을 분산 객체 환경에 할당하는 기법에 대한 연구는 상대적으로 미약하다. 본 논문에서는 이미 개발되어 있는 C++ 응용 프로그램을 분할하여 C++ 객체들을 CORBA 기반의 분산 객체 환경에 할당하기 위한 그래프 모델을 정의하고, 이를 바탕으로 한 분산 객체 할당 알고리즘을 제안한다. 분산 시스템의 성능은, 주로 객체간의 병렬성, 각 프로세서에 드는 부하의 균등성, 네트워크 상의 통신 량에 의해 결정된다. 이 세 가지 요인을 동시에 최적화하는 해를 찾기 위하여. 본 논문의 분산 객체 할당 기법은 Niched Pareto 유전자 알고리즘(NPGA)에 바탕을 두고 있다. 전형적인 C++ 응용 프로그램에 대한 CORBA 시스템에서의 실험을 통하여 본 논문의 그래프 모델과 객체 할당 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.89-103
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• 2006

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보서비스는 향후 LBS의 가장 중요한 서비스가 될 것으로 전망된다. 그러나 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 빈번하게 조회해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적이면서도 대량으로 조회해야 함으로써 심각한 시스템의 부하와 비용증가를 초래한다. 지금까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치조회 방법은 위치기반 경보서비스를 제공 하기 위한 효율적인 위치조회 및 구조에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 조회함에 있어서, 이동체의 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 조회 회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 조회 방법을 제시하고 기존의 방법과 비교 실험하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.327-339
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• 2010

문화콘텐츠는 본래 다양한 콘텐츠 생산자와 유통 소비에 이르는 사이클을 가지고 있는 분야이다. 이러한 사이클 안에는 문화콘텐츠 생태계를 구성하는 다양한 개체 요소들이 포함되어 있고 이들 개체들 간의 조화로운 관계의 모색이 중요한 이슈가 되고 있다. 문화콘텐츠분야에 대한 생태계적 관점의 접근은 최근 관심의 확대는 물론 관점 적용에서 오는 유용성에도 불구하고 본격적으로 시도되지 않은 분야이며, 따라서 문화콘텐츠 생태계를 구성하고 있는 개체 요소의 미확인은 물론 개체간의 상호 작용 원리, 개체별 발전 방안, 생태계를 구성하고 있는 모든 개체의 공통적 발전을 이루는 공진화의 원리 등 생태계 내부 및 그 작용에 대한 구체적인 논의가 없는 상태이다. 때문에 본 연구에서는 생태계와 사회과학의 제 분야에서 연구되어 온 생태계 모델을 통해 문화콘텐츠 생태계를 구성하고 있는 개체 요소의 확인, 그리고 각 개체들간의 상호 작용 및 개체 각각은 물론 전체 생태계의 발전 방향에 대해 모색해 보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.692-704
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• 2002

본 논문은 이미지에서 Quadtree를 이용한 색상-공간 특징 추출과 이미지 내에 포함되어 있는 객체의 MBR(Minimum Boundary Rectangie)을 구하여 질감 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 이미지로부터 DC 이미지를 만들고 색상 좌표계를 변환한 후, Quadtree를 이용하여 영역을 분할한다. 영역의 분한 기준은 제안된 조건에 의하여 이루어지며, 각 분할된 영역으로부터 대표 색상을 추출한다. 그리고, 이미지 분할(segmentation)을 통하여 각 이미지의 객체, 객체를 포함한 배경, 또는 일부 배경의 MBR을 구하고, 제안된 알고리즘에 의하여 검색된 MBR의 웨이블릿 계수(wavelet coefficients)를 계산한다. 이 계수들이 MBR의 질감 정보가 되며, 추출된 색상-공간 정보와 질감 정보를 이용하여 제안된 유사도 계산 방법을 통하여 결과를 나타내게 된다. 제안된 방법은 원 이미지(original image)에 비해 특징 정보의 저장 공간을 53% 감소시켰으며, 성능은 유사하게 나타났다. 그리고, 질감 정보를 추가함으로써, 색상-공간 특징의 단점인 객체 정보의 손실을 보완하였고, 질의 이미지의 객체를 포함한 검색 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-10
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• 2019

객체기반 이미지 매칭 알고리즘 기술은 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 이러한 이미지 매칭 알고리즘 기반의 수 많은 응용 프로그램은 객체인식, 3D 모델링, 비디오 추적 및 바이오 정보학 분야에서 개발되어 왔다. 이미지 매칭 알고리즘의 좋은 예는 Scale invariant Feature Transform(SIFT) 이다. 하지만 SIFT 알고리즘 기술을 이용한 많은 응용 프로그램은 클라이언트-서버 구조가 아닌 하나의 시스템으로 운영되어 왔다. 본 논문은 모바일 플랫폼 기반에서 SIFT 알고리즘 기술을 이용하여 클라이언트-서버 구조로 이미지 매칭 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 바이오 이미지 객체를 매칭하고 식별하여 사용자에게 유용한 정보를 제공한다. 또한 본 논문의 주요 방법론적 기여는 모바일 장치에 유비쿼터스 인터넷 연결을 활용하여 편리한 사용자 인터페이스와 객체간의 상호작용적인 묘사, 분할, 표현, 매칭 및 바이오 이미지를 검색한다. 본 논문은 이러한 기술과 함께 바이오 정보학에 대한 의미론적 이미지 검색을 수행하며 응용 프로그램에서 객체 이미지의 다른 점을 추출하여 신뢰할 수 있는 이미지 매칭을 수행하는 예를 제시해주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1120-1131
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• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제6권
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• pp.117-126
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• 2005

This study attempted to extract a suggestive point to help the design of a program, which is used to promote physical activities, by applying a social cognitive theory based on literature review on the physical activity based on a social cognitive theory. This study considers 10 journal articles that used a social cognitive theory, physical activity, and exercise as the major variable using the EBSCOhost Academic Search Premier and Educator's Reference Desk (ERIC). The type of papers was analyzed using a certain criterion, which can be configured according to the number of each year's papers, characteristics of research subjects, application type of a social cognitive theory, and classification of the application of objects in a social cognitive theory. The characteristics of each year's papers presented no specific characteristics for each year's papers, but the study in 2004 especially presented a high level. The characteristics of research subjects presented four highest cases in the case of the college student, and there were zero cases for children. The application type of studies on physical activities using a social cognitive theory can be largely classified as three types. The results of the measurement using a sectional investigation for SCT objects were 2 cases, the application of SCT for promoting physical activities was 1 case, and the demonstration of evaluation for the effect of SCT objects presented 8 highest cases. Although the social cognitive theory in the characteristics of the classification of object applications can be classified as 10 objects, there were no cases that used 10 all objects, partial applications of the object were measured in 8 studies, and two cases presented no detailed considerations on the object. Most of studies used a part of the object where the application of self-efficacy were measured by 8 highest cases. In addition, there were no measurements on the situation, observation learning, answer and response, and self-management. The elements of attitude, cognitive activity, self-efficacy, and handicaps among the SCT object were commonly used, and studies that the self-efficacy largely affects on the promotion of physical activities presented the main current.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1989-2011
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• 2019

Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.221-228
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• 2022

인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.227-230
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• 2007

본 논문에서는 로봇의 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 두 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.