다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다.

In OFDM-based systems, FFT is a critical component since it occupies large area and consumes more power. In this paper, we present a low hardware-cost and low power 512-point pipelined FFT design method for OFDM applications. To reduce the number of twiddle factors and to choose simple design architecture, the radix-$2^4-2^3$ algorithm are exploited. For twiddle factor multiplication, we propose a new canonical signed digit (CSD) complex multiplier design method to minimize the hardware-cost. In hardware implementation with Intel FPGA, the proposed FFT design achieves more than about 28% reduction in gate count and 18% reduction in power consumption compared to the previous approaches.

DC 모터는 브러시 구조가 있는 DC 모터와 브러시 구조가 없는 BLDC(Brushless DC) 모터로 분류된다. BLDC 모터는 DC 모터의 브러시가 없이 정류를 전자적으로 수행하는 모터로 BLDC 모터의 속도제어를 대표하는 것은 PI 제어이다. PI 제어기를 이용한 속도제어는 정상상태에 도달하는 응답 특성이 느리다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 정상 상태까지 도달하는 시간이 짧고 비선형 제어에도 쉽게 제어가 가능한 FLC(Fuzzy Logic Controller)를 이용해 전압을 가감하는 방식의 전압 제어 속도 제어기 제안하였다. 제시한 퍼지 속도 제어기의 타당성과 유용성은 MATLAB 프로그램의 Simulink를 통해 모의실험으로 입증하였다. 모의실험은 기준 속도를 500rpm, 800rpm, 1500rpm의 3가지 경우로 각각 PI 제어기와 제안한 퍼지 속도 제어기를 실험하였다. 실험 결과 제안한 퍼지 속도 제어기가 30% 정도 개선된 정상 상태 속도 응답 특성을 보이며 PI 제어기에 비해서 빠른 속도 응답 특성을 갖고 있음을 입증하였다.

최근 모바일 기기의 영상 촬영 기능의 확대에 따라, 영상처리를 위한 다양한 어플리케이션들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 또한 모바일 기기의 컴퓨팅 능력또한 상승으로 기존에 컴퓨터에서만 가능하였던 다양한 영상처리기술들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 이러한 영상처리 기술 중, 사용자가 촬영한 영상에서 전경만을 추출하여 원하는 새로운 배경에 합성하는 문제는 다양한 어플리케이션에서 사용이 가능하나 계산이 복잡하다는 문제점으로 모바일환경 이식에 어려움을 가지고 있었다. 본 연구에서는 모바일 기기로 촬영된 영상을 전경/배경으로 구분하여 목표 영상에 실시간으로 합성할 수 있는 영상합성 기술을 제안한다. 사용자가 촬영한 영상에서 배경이 움직이지 않는다는 가정하에 자동으로 전경을 추출하며 이를 새로운 배경에 합성하는 기법을 소개한다. 모바일 촬영의 특성을 고려하여 촬영시 약한 움직임을 포함하는 영상에서의 자동 전경 추출 알고리즘을 개발하며 이를 SIMD 및 GPGPU기반의 가속화 알고리즘을 사용하여 SD급 화질의 영상에 대해 모바일 상에서 실시간 처리가 가능한 결과를 보인다. 본 논문의 기술을 사용하여 상용화 가능한 영상처리 어플리케이션의 개발이 가능하다.

본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.

스테가노그래피는 송신자와 신뢰하는 수신자를 제외하고, 어떤 사람도 비밀 메시지의 존재 자체를 알지 못하도록 숨겨진 메시지를 이용하는 기법이다. 이 논문에서는 24 비트 컬러 이미지를 커버 매체로 적용한다. 그리고 24 비트컬러 이미지에는 빨강, 녹색 및 파랑에 해당하는 세 가지 구성 요소가 있다. 이 논문에서는 Triple-A 알고리즘을 사용하여 LSB 비트의 수와 사용할 컬러 채널을 임의로 선택하여 비밀 (한글) 메시지를 숨기는 이미지 스테가노그래피 방법을 제안한다. 이 논문은 비밀 문자를 초성, 중성, 종성으로 나누고, 교차, 암호화 및 임의 삽입 위치를 적용하여 견고성과 기밀성을 강화한다. 제안된 방법의 실험결과는 삽입용량과 상관성이 우수하고, 허용 이미지 품질수준임을 보였다. 또한 이미지 품질을 고려할 때 LSB의 크기를 2이하로 하는 것이 효율적임을 확인하였다.

프레즌스 서비스는 사용자의 위치, 온라인/오프라인 여부, 네트워크 접속 방식 등 네트워크 사용자 관련 다양한 정보를 제공하며 모바일 환경에서 각 사용자들이 요구하는 프레즌스 리소스의 수는 크게 증가하고 있다. 따라서 이를 처리하기위하여 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 감소시킬 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 사용자에 대한 다양한 프레즌스 정보를 제공하는 대용량 분산 프레즌스 서비스 시스템 구현에 메시지 제어 세션을 사용하여 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 분산 처리 할 수 있는 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 위하여 사용자 수의 증가에 따른 프레즌스 서버의 부하를 동적으로 복수 개의 서버에게 효율적으로 분산시키기 위한 메시지 제어 세션 구조가 제안되었고 프레즌스 서버 부하 제어를 위한 새로운 프레즌스 정보 데이터 구조가 설계되었다. 이 구조에서 각 프레즌스 서버들은 현재 부하 레벨을 실시간으로 교환하며 사용자 수 변화에 따른 전체 시스템 부하의 변화를 파악하여 각 서버의 부하 레벨이 고르게 유지되도록 분산한다. 제안된 프레즌스 서비스 시스템의 성능은 실험으로 분석하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 구조의 경우 평균 프레즌스 등록 처리 시간이 기존 방식에 비해 42.6%에서 73.6%까지 감소함을 보여주었고 평균 프레즌스 통지 처리 시간은 37.6%에서 64.8%까지 감소함을 보여주었다.

본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.

스퍼의 크기를 줄이기 위해 델타-시그마 변조기와 스퍼감소회로가 도입된 위상고정루프(PLL)를 제안하였다. 델타-시그마 변조기는 스퍼 잡음을 높은 주파수 대역으로 이동시켜 루프필터가 잡음 제거를 쉽게 할 수 있도록 해준다. 이는 위상고정루프의 대역폭을 적절히 조절하면 스퍼 크기를 크게 감소시킬 수 있다. 스퍼감소회로는 한주기당 발생하는 루프필터 전압변화를 작게 하여 스퍼 크기가 감소되도록 한다. 제안한 스퍼감소회로는 위상고정루프의 크기에 거의 영향이 없을 정도로 간단하게 설계하였다. 이 두 가지 방법을 사용한 제안된 위상고정루프는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 1.8V의 공급전압으로 설계되었으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 위상고정루프의 스퍼 크기가 거의 20dB 감소된 것을 확인하였다. 스퍼의 크기가 크게 감소된 위상고정루프는 대역폭이 좁은 통신시스템에 크게 활용될 수 있다.

디지털보청기 벤트에서 발생되는 반향은 사용자의 불편을 초래한다. 벤트에서 귀환되는 반향을 제거하기 위해서는 귀환경로인 벤트의 임펄스응답의 정확한 추정이 요구된다. 벤트의 임펄스응답은 시간에 따라 변하는 특성과 함께 성긴 특성을 가진다. 이러한 특성의 벤트 임펄스응답 추정에 유용한 적응 알고리즘으로는 IPNLMS가 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 벤트의 성긴 임펄스응답을 추정하여 벤트에 의한 반향의 제거를 위해 IPNLMS를 부밴드 보청기 구조에 적용하는 부밴드 성긴 적응필터를 제안한다. 제안 기법에서 신호의 부밴드 분해는 각 대역 신호의 사전백색화가 가능하므로 적응필터의 수렴속도의 개선이 가능하다. 그리고 적응필터의 다위상 분해는 각 다위상 성분 필터에서 성긴도를 증가시키며, 추가 계산 없이 반향제거 성능개선이 가능하다. 제안 적응필터의 계수갱신 식 유도를 위해 가중 NLMS에 근거한 비용함수를 정의하고 이를 이용 각부밴드에서 적응필터의 계수 갱신 식을 유도한다. 제안한 적응필터의 성능검증을 위해 백색신호를 입력으로 하여 수렴속도와 정상상태오차를, 실제 음성신호를 입력으로 하여 반향제거 결과를 기존 알고리즘과 비교 평가한다.

예측의 중요성은 경제상황의 급변 등으로 점차 중요해지고 있다. 예측 모델을 구현하기 위해서는 다수의 데이터 엔지니어와 사이언티스트들이 프로젝트에 참여하게 된다. 이때 모델을 고도화 시키기 위하여 다양한 예측모델 아이디어가 제시된다. 제시된 모든 아이디어의 유효성을 판단하기 위하여 예측 모델에 대한 정확도를 테스트하고 유효하지 않은 경우 다시 모델을 재설계하고 개발하는데 오랜 시간이 소요된다. 본 연구에서는 다양한 아이디어를 하나의 모델로 통합하는 가장 효율적인 방법론을 찾기 위하여 레고 형태의 개발 방법론을 제시한다. 레고 형태의 개발방법론은 각 아이디어에 대한 개발 코드에 대하여 동일한 데이터 레이아웃을 설정함에 따라 가능하다. 따라서 아이디어 별로 유효성 검증이 가능하고 레고 형태로 개발함에 따라 아이디어의 추가 및 삭제가 용이하여 전체 개발공정 시간을 단축할 수 있다. 마지막으로 제시한 방법이 실제 아이디어의 추가/삭제가 용이한지 개발 및 테스트를 수행하였다.

본 연구는 키워드 네트워크 분석에 사용되는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 블록체인의 산업 활용 분야로 언론 및 정부 발표에서 언급되고 있는 '금융', '에너지', '물류'를 언급한 기사들을 비교 분석하였다. 블록체인 적용이 언급된 산업 분야별로 기사의 내용 및 키워드의 차이를 파악하고 비교 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2017년 1월부터 2018년 7월까지 언론에서 보도한 총 43,093건의 기사를 Python BeautifulSoup을 이용하여 네이버 뉴스에서 수집하였고, 세 용어의 상호 중복을 제거하기 위한 정제 작업을 수행하였다. 이후 키워드 간 네트워크 분석을 위해 텍스톰(Textom)과 UCINET을 이용하여 세 용어에 대한 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 진행하였다. 분석 결과, 세 용어는 모두 '기술' 측면에서는 유사한 단어들이 있었으나, '정부 정책'이나 '산업'측면의 이슈 등에서 내용적 차이가 있었다. 또한 빈도 및 중심성에 있어서도 차이가 있음을 확인할 수 있었다.

The purpose of this study is to investigate the difference in social support and job satisfaction of disabled facility workers according to their general characteristics and job characteristics, and to understand the effect of social support on job satisfaction. A questionnaire was conducted against 143 disabled facility workers in D metropolitan city, from 5 January to 29 February 2016. The results of the study are as follows: first, no significant difference was found in the social support of disabled facility workers according to their general characteristics, and only the factor of job area showed significant difference in social support according to job characteristics. Secondly, there was no significant difference in job satisfaction of disabled facility workers according to their general characteristics or job characteristics. Thirdly, support of the superior, as a sub-factor of social support recognised by the disabled facility worker, was found to have a significant positive effect on job satisfaction. This study seeks to become foundational data for the development of plans to improve the job satisfaction of disabled facility workers.

본 논문은 주 블레이드를 V 형태로 설계하고 주 블레이드와 보조 블레이드의 매수를 변화시켜 최상의 설계조건을 확인하고자 한다. 출력과 효율은 주 블레이드 매수가 증가할수록 증가되었다. sample 2는 sample 1과 비교하면 출력이 50% 상승하였다. sample 3은 92.8%, sample 4는 114.2% 정도 상승하였으며, 효율은 sample 1과 비교하여 sample 2는 38.4%, sample 3과 sample 4는 각각 92.3%, 107.7% 상승하였다. 보조 블레이드 매수를 증가 할수록 출력과 효율이 증가되었다. sample 6은 sample 5와 비교하면 출력이 33.3% 증가하였고. sample 7은 42.1% 증가하였다. 효율은 sample 5와 비교하여 sample 6은 35.3%, sample 7은 47.1% 정도 증가되었다. 보조 블레이드와 주 블레이드를 각각 30매로 하였을 때(sample 8) 가장 높은 출력과 효율이 측정되었다. sample 8은 sample 4와 비교하면 출력은 5.6% 및 효율은 3.7% 증가하였다. sample 7과 비교하면 sample 8은 효율이 12% 및 출력이 17.3% 증가되었다.

본 논문은 조합 문제의 하나로써 그룹검사(Group Testing)의 성능 하한치를 유도한다. 그룹검사는 2차 세계대전 동안 군인들의 매독 감염을 검진하기 위해 시작되었고 지금까지 오랫동안 학문적 기초를 마련하였다. 최근 들어 그룹검사의 활용가치가 증대되어 재발견됨으로써 학계에서 큰 관심을 받고 있다. 그룹검사는 다수의 샘플 중에서 극소수의 결함 샘플을 찾는 문제와 동일하며, 이것은 압축센싱(Compressed Sensing)의 선형 역문제(inverse problem)와 유사하다. 본 논문에서는 그룹검사가 무엇인지 살펴보고 그룹검사의 관련 연구내용을 알아본다. 정보이론에서 사용한 조건부 엔트로피와 에러율 간의 관계를 밝히는 정리를 이용하여 결함 샘플을 찾기 위해 필요한 검사 수에 대한 최소 에러율의 경계값을 도출할 뿐만 아니라 기존 연구와 어떠한 차이점이 있는지 살펴본다.

이번 연구는 가스 연료의 연료 공급 시스템에서 분사 압력과 엔진 속도에 따른 연료 분사 특성을 확인하였다. 이번 실험에서 연료 레일 압력은 1.5에서 6.0 bar까지 1.5 bar 단위로 증가시키고, 엔진 속도는 1,000 에서 6,000 RPM으로 1000 RPM 간격으로 설정하였다. 실제 엔진 작동을 고려하여 분사 펄스폭은 각각 2.5 ms, 5.0 ms 및 13.0 ms로 설정하였으며, 이는 각각 엔진 주행상태에서 저, 중 및 고 부하 운전조건에 해당한다. 결론적으로 100cc 연료레일의 경우, 분사 압력 4.5bar에서 가장 우수한 성능을 보였고, 1000 ~ 6000RPM의 엔진 속도에서 엔진 출력을 보장하는 최소 요구 분사량 53 cc을 얻을 수 있다.

본 논문은 140W 급 저면적 LED 전원 제어 회로 설계를 위해 다양한 기능이 집적된 HIC를 제안한다. 제안된 HIC는 정전압/정전류 구동회로, 단락 보호회로, 내부 정전압회로, dimmer 회로를 하나로 집적해, 제작 시 기존 시스템 대비 PCB 가로 길이를 16% 절감하는 효과를 보였다. 다양한 실험을 통해 HIC 내부에 설계된 각 블록의 성능을 검증했고, (정전압 구동회로 변동률 2.9%, dimmer 회로 오차 5%이내, 720 mA에서 안정적인 short protection) 제안된 HIC를 적용해 시스템에서 필요로 하는 전력 대비 PCB 면적을 상당히 줄일 수 있기 때문에, 제작 시간의 대부분을 차지하는 PCB 제조시간을 단출할 수 있는 효과와 전원 제어 회로에서 발생하는 불량에 대해 기존과 같이 PCB 전체를 교체하지 않고 HIC만 교체할 수 있도록 하여 유지/보수를 쉽게 할 수 있는 효과를 기대한다.

인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다.

Median filtering is a nonlinear method which is known to be effective in removing impulse noise while preserving local image structure relatively well. However, it could still suffer the smearing phenomena of edges and fine details into neighbors due to undesirable influence from the pixels whose values are far off from the true value of the pixel at hand. This drawback mainly comes from the fact that median filters typically employ a regular shape window for collecting the pixels used in the filtering operation. In this paper, we propose a median filtering method which employs an irregular shape filter window in collecting neighboring pixels around the pixel to be denoised. By employing an irregular shape window, we can achieve good noise suppression while preserving image details. Experimental results have shown that our approach is superior to regular window-based methods.

ICT기술 확산과 더불어 효율적인 정보 운용을 위해 다양한 프로토콜의 근거리 무선통신기술이 적용되고 있다. 하지만 근거리 무선통신의 제한사항으로 인하여 주파수 혼선 및 창고형 공장 등 주파수 환경이 좋지 않은 곳에서 통신이 원활하지 못하다. 이에 대한 대안이 필요한 시점에 LED 기술의 발달과 빠른 보급을 통한 인프라 확충으로 LED 기반 가시광 통신이 대안으로 주목되고 넒은 분야에 확산되고 있다. 또한 신재생에너지 활성화에 맞춰 태양광 패널 또한 빠른 보급으로 인프라가 확충되어 있다. 이러한 상황에서 PD를 활용한 가시광 통신은 PD의 수신각도 및 주변 환경의 빛으로 인해 LoS가 확보되고 주변의 빛에 영향이 적은 초근거리 환경에서 제한적으로 적용되어 왔다. 이를 해결하고자 현재 인프라가 확충되어 있는 LED 조명과 수신 면적이 넓은 태양광 패널을 이용하여 가시광 통신을 구현하였으며, 주변 환경 빛에서도 정확한 데이터를 복원을 위한 회로를 제안하였다. 본 연구결과를 통해 태양광 패널을 수신부로 하는 가시광 통신 연구의 기반 자료로 활용 되어 가시광 통신이 더욱 넓게 응용될 것으로 기대한다.

최근 가시광원을 사용하는 카메라 통신 기술의 발전과 더불어 디스플레이를 통해 가시광 데이터를 표출하고 이를 인식하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 기존의 디스플레이 기반 CamCom 기법은 사용자가 설정한 RoI 영역 기반의 2차원 컬러코드를 인식하는 방식을 사용하였으나, 이는 보행 상황 등 수신위치가 변동되는 상황에 적합하지 않은 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 카메라 통신에서 자동 RoI 설정을 위해 적용될 수 있는 Lambertian 색상 분할과 Canny 엣지 검출이 결합된 알고리즘 기반의 자동 디스플레이 검출 기법에 대하여 제안하였다. 기존 디스플레이 검출 기법은 디스플레이에서 표출되고 있는 콘텐츠의 변화가 발생하면 검출율이 현저히 감소하는 문제점이 존재하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 lambertian 색상 분할 및 canny 엣지 검출을 결합한 알고리즘 적용을 통헤 자동으로 디스플레이를 검출 할 수 있는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 디스플레이 엣지 인식을 위해 사용되는 다양한 알고리즘을 분석하고 변화하는 컬러코드 콘텐츠 인식시 성능을 측정하였으며, 제안한 저속 카메라 통신용 자동 디스플레이 검출을 위한 lambertian 색상 분할 및 Canny Edge Detection 알고리즘을 적용한 실험 결과 약 96%의 검출율을 달성함을 확인하였다.

스마트 팩토리는 제 4차 산업혁명시대의 도래와 함께, 제조업과 정보통신기술의 결합을 통하여 사용자가 공장 내 설치된 장비의 시뮬레이션 및 시나리오 설계를 통해 자동으로 제품을 생산하는 시스템 개념으로 해외 주요국에서 이미 추진 정책 및 전략을 발표하고, 관련 기술개발에 주력하고 있다. 또한, 이러한 스마트 팩토리 구현을 위한 기반기술로서 저전력 친환경 LED 조명시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며, LED를 활용한 통신, 위치인식 등 이른바 광 ID 관련 응용기술에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 친환경 저전력의 LED 조명 기반의 광통신 기술을 생산설비 관리에 접목하여, 공장 내 고전압, 고전류, 발전기 등 전자기 간섭의 영향을 받지 않고, 물류 위치 및 부가정보를 안정적으로 식별할 수 있는 시스템을 제안하였으며, 기초 실험을 통해 근거리에서 8가지 컬러가변에 따른 컬러 ID 검출율이 98.8%~93.8% 수준으로 적용 가능성을 검증하였다.