• 해양환경안전학회지
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• 제22권4호
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• pp.335-343
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• 2016

마산만에서 수치모델을 이용하여 해파리의 시 공간적 분포를 파악하였다. 먼저 3차원 해수유동모델(POM)을 이용하여 조석, 바람, 수온 염분의 효과를 고려한 잔차류를 계산하였다. 마산만의 마산항, 중공업단지, 가포신항에서 발생한 해파리의 거동을 파악하기 위하여 잔차류에 의한 입자추적자 모델을 이용하였다. 해파리의 분포는 마창대교 북쪽해역에서 최대인 2,533 개체수가 나타났다. 이와 같은 현상은 잔차류의 다방향으로 혼재하는 흐름과 지형적인 영향으로 판단된다. 해파리의 이동에 영향을 미치는 잔차류가 우세한 해역에서 외력조건에 따른 해파리의 집적도를 알아보기 위해서 조석잔차류, 취송류, 밀도류의 유형별 수치실험을 하였다. 특히 마산만의 마창대교와 마산만 입구인 모도해역에서는 취송류(바람에 의한 효과)가 해파리의 집적에 탁월한 것을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.111-120
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• 2010

제품 사용자의 감성 측정 연구에 있어서 제품을 처음 접하는 순간에 무의식적으로 발생하는 초기 감성의 측정은 매우 중요하다. 일반적으로 사용자의 감성은 사용자의 주관적인 평가를 토대로 하는 심리적 측정방법과 생리신호를 이용하는 생리적 측정방법, 그리고 행위적인 반응을 측정하는 행위적 측정방법이 있다. 하지만 각 측정방법들이 초기 감성 측정에 활용될 경우 여러 가지 한계점들이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 제품을 실제 접하는 환경에서의 초기 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 먼저 사용자의 초기 감성을 보다 객관적이고 체계적으로 측정하기 위한 초기 감성 측정 프레임워크를 제시하였고, 이에 부합하는 감성 측정 방법들을 활용하여 사용자의 초기 감성을 보다 정확하게 측정할 수 있는 초기 감성 측정 시스템(IEMS)을 제안하였다. 시선 추적 및 동공 크기 변화를 측정하기 위해 모바일 시선 추적 장비를 활용하였고, 행동 관찰을 위한 관찰 카메라와 음성 녹음을 위한 휴대용 음성 녹음기를 결합하여 생리적, 행위적 감성 반응이 측정 가능한 초기 감성 측정 시스템을 제안하였다. 본 연구를 통해 실제 제품을 접하는 환경에서 사용자의 초기 감성을 보다 정확하고 객관적으로 측정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제39권1호
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• pp.133-144
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• 2020

The purpose of this study is to identify the effect of Teacher Participation-oriented Education Program (TPEP) for Elementary School Teachers to Improve Class Expertise in Science Classes with a focus on visual attention. The participants were two elementary school teachers in Seoul and taught science subjects. The lesson topic applied to this study were 'Structure and Function of Our Body' in the second semester of fifth grade and 'Volcano and Earthquake' in the second semester of fourth grade. The mobile eye tracker SMI's ETG 2w, which is a binocular tracking system was used in this study. In this study, the actual practice time, participant's visual attention, visual intake time average, and visual intake time average were analyzed by class phase. The results of the study are as follows. First, as a result of analyzing the actual class execution time, the actual class execution time was almost in line with the lesson plan after the TPEP application. Second, visual attention in the areas related to teaching and learning activities was high after applying TPEP. Factors affecting the progress of the class and cognitive burdens were identified quantitatively and objectively through visual attention. Third, as a result of analyzing the visual intake time average of participants, there was a statistically significant difference in all classes. Fourth, as a result of analyzing the visual intake time average of participants, the results were statistically significant in the introduction(video), activity 1, activity 2, and activity 3 stages in the lecture type class. The Teacher Participation-oriented Education Program (TPEP) for Elementary School Teachers to Improve Class Expertise in Science Classes can extend elementary science class expertise such as self-class analysis, eye tracking, linguistic, gesture, and class design beyond traditional class analysis and consulting.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.563-570
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• 2024

본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.459-463
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• 2009

배경 모델링 및 물체 검출 기술은 실시간 비디오 처리 기술에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 그동안 많은 연구들이 진행되었지만 안정적인 성능을 위해서는 아직도 상당한 계산량을 요구한다. 이 때문에 고해상도 영상 처리나 객체 추적, 행동 분석 및 대상 인식 등의 알고리즘과 함께 사용되는 경우, 실시간 처리에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가장 일반적으로 쓰이는 배경 모델링 기법 중의 하나인 혼합정규모델(mixtures of Gaussian)을 근사화한 효과적인 다봉(multimodal) 배경 모델링 및 물체 검출 방법을 제안한다. 근사화의 타당성과 각 과정들을 유도 및 검증하였고, 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 방법의 안정성과 유연성을 유지하면서 3배 이상의 처리 속도를 나타냄을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.797-819
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• 2019

Internet of Things (IoT) is the paradigm of network of Internet-connected things as objects that constantly sense the physical world and share the data for further processing. At the core of IoT lies the early technology of radio frequency identification (RFID), which provides accurate location tracking of real-world objects. With its small size and convenience, RFID tags can be attached to everyday items such as books, clothes, furniture and the like as well as to animals, plants, and even humans. This phenomenon is the beginning of new applications and services for the industry and consumer market. IoT is regarded as a fourth industrial revolution because of its massive coverage of services around the world from smart homes to artificial intelligence-enabled smart driving cars, Internet-enabled medical equipment, etc. It is estimated that there will be several dozens of billions of IoT devices ready and operating until 2020 around the world. Despite the growing statistics, however, IoT has security vulnerabilities that must be addressed appropriately to avoid causing damage in the future. As such, we mention some fields of study as a future topic at the end of the survey. Consequently, in this comprehensive survey of IoT, we will cover the architecture of IoT with various layered models, security characteristics, potential applications, and related supporting technologies of IoT such as 5G, MEC, cloud, WSN, etc., including the economic perspective of IoT and its future directions.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1298-1301
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• 2013

대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.644-662
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• 2023

There are still outbreaks of COVID-19 across the world. Ships increase the risk of worldwide transmission of the virus. Close contact tracing remains as an effective method of reducing the risk of virus transmission. Therefore, close contact tracing in ship environments becomes a research topic. Exposure Notifications API (Application Programming Interface) can be used to determine the encountered location points of close contacts on ships. Location points of close contact are estimated by the encountered location points. Risky areas in ships can be calculated based on the encountered location points. The tracking of close contacts is possible with Bluetooth technology without the Internet. The Bluetooth signal can be used to judge the proximity among detecting devices by using the feature that Bluetooth has a strong signal at close range. This Bluetooth feature makes it possible to trace close contacts in ship environments. In this paper, we propose a method for close contact tracing and showing the risky area in a ship environment by combining beacon and Exposure Notification API using Bluetooth technology. This method does not require an Internet connection for tracing close contacts and can protect the personal information of close contacts.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.436-443
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• 2017

최근, 지구온난화 등의 문제로 인해 새로운 에너지 기술의 개발이 화제가 되고 있다. 중규모 이상의 출력을 얻도록 최적화된 태양광 및 태양열, 풍력 발전과 같은 신재생에너지 기술과 다르게 에너지 하베스팅기술은 출력전력이 매우 작아 크게 주목받지 못하고 있다. 하지만 최근 모바일 산업이 활성화 되면서 에너지 하베스팅기술의 활용가치가 재평가 받고 있다. 또한, 최대전력점 추적방식기술 역시 활발히 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 일정한 저항부하를 위한 열전모듈의 새로운 최대전력점추적 제어방식을 제안한다. 열전 모듈(이하 TEM: Thermoelectric Module)의 V-I곡선특성과 내부저항을 분석하고. 기존의 MPPT제어방식을 비교하였다. P&O(Perturbation and Observation)제어방식은 전압, 전류를 측정하기위한 센서 2개를 사용해야하기 때문에 CV제어방식보다 경제성이 떨어지지만 보다 정확히 MPP를 찾는다는 장점을 가진다. CV(Constant Voltage)제어방식은 전압센서 1개만 사용하기 때문에 경제적인 측면에서는 P&O제어방식보다 뛰어나지만, MPP가 정확히 못하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 두 제어방식의 장점만을 가지고 TEM의 최대전력점(MPP)을 추적하도록 설계하였다. 제안된 MPPT 제어 방식은 PSIM 프로그램을 이용한 모의실험으로 확인하였으며, 하드웨어제작을 통해 제안된 MPPT제어 방식을 검증하였다.