• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.38-43
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발달하면서 홈네트워크 환경의 사용자 상황을 쉽게 인식하고 사용자의 상황 정보에 따라 좀 더 지능적인 서비스를 제공 할 수 있게 되었다. 지능적 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 상황 정보를 객관적으로 표현할 수 있어야 한다. 상황 정보는 개체의 상황을 특성화 하는데 사용 될 수 있는 정보를 의미한다. 본 논문에서는 홈네트워크 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 상태 정보를 User context, Device context, Proximity(유저와 장치간의 거리) context로 분류하고, 그 상황 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 XML기반의 HIML(Human Interaction Markup Language)을 설계하였다. 또한 설계된 HIML 문서를 통해 다양한 플랫폼에서 작동하고, 여러 가전기기와 센서장비들의 상호작용이 가능하게 하는 미들웨어를 설계하고 그 기능을 실험하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.4
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• pp.1988-1992
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• 2013

In this paper, we propose a method of object recognition to real image object which enter into an area. We needs this method for an application module to detect and trace the moving pattern of some objects entered into an specific area. A scheme to the object recognition is adopted to some applied modules that it is moved from only real image information recognition to real coordination recognition, the mapping between the GPS coordination and real image information provides object coordination.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.14-19
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• 2004

RFID는 라디오 주파수 기반의 자동 인식 데이터 수집 장치로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 기술의 핵심 분야이다. RFID 태그(전자태그)가 부착된 개체의 위치를 저장할 수 있기 때문에 시간에 따라 위치가 변하는 이동체와 유사하다. 그러나 태그 객체는 판독기(reader)의 위치로 인식되며 일정 수 이상의 객체들이 같은 시간에 함께 이동하는 특징을 가지기 때문에 기존의 이동체 모델링 방법을 사용하여 전자 태그 객체를 표현하면 색인의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 시공간 질의를 처리하는 색인의 성능을 개선하기 위하여 태그 객체의 특징을 반영한 모델링 기법을 제안한다. 제안한 모델링 기법에서 간격 데이터 개념을 기반으로 시간과 공간 도메인 외에 식별자 도메인을 추가하여 태그 객체를 표현한다. 그리고 세 가지 도메인을 이용하여 태그 객체에 대한 색인을 구성한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.269-272
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• 2001

In this paper, we proposed the face recognition algorithm which can use a security system. The distance and angle of the face features are used in the conventional method, but the proposed method used the genetic algorithm which selects image to best fit the input image in the database images. The performance of proposed algorithm is verified through the simulation. The proposed one has good performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.336-337
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• 2018

최근 이미지의 Visual 정보를 추출하고 Multi label 분류를 통해 나온 결과의 상관관계를 modeling하여 문장으로 출력하는 CNN-RNN 아키텍처가 많은 발전을 이뤘다. 이 아키텍처의 출력은 이미지의 정보가 요약되어 문장으로 표현되기 때문에 Semantic정보가 풍부하여 유사 콘텐츠 검색에도 사용 가능하다. 하지만 결과 문장에 사람이 포함 되면 광범위한 검색 결과를 얻게 되고 부정확한 결과를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 문장에서 사람을 인식하여 Identity를 부여함으로써 검색어를 좀 더 구체적으로 생성하고자 한다. 이 문제를 해결하기 위해 자연어 처리의 분야 중 하나인 개체명 인식(Named Entity Recognition) 문제로 다루며, 가장 많이 사용되고 있는 모델인 Bidirectional-LSTM-CRF와 CoNLL2003 dataset을 사용하여 수행 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.197-198
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• 2021

반려동물에 대한 인식변화와 고령화, 저출산 문제로 반려동물을 키우는 사람이 계속해서 증가하고 있다. 하지만 반려동물을 유기하는 경우도 많아져 정부에서는 반려동물 등록제를 시행하여 동물 유기를 예방하고 있다. 그럼에도 불구하고 동물 등록 절차의 번거로움과 부작용 우려로 인해 많은 사람이 등록을 하고 있지 않는 실태이다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 분석을 활용한 동물 외형분석 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 동물 이미지에서 특징점 추출을 위해 CNN과 구글에서 제공하는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하며 동물의 외형을 분석해 동물의 고유한 외형 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 각 개체를 특정할 수 있어 현재 시행되고 있는 동물 등록방법을 대체하여 동물 유기문제 해결에 기여할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.231-232
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• 2024

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 쓰레기 분리수거 게임을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서의 스켈레톤 인식 기능을 통해 사용자를 게임 속 분리 수거통으로 표현하게 하여 분리 수거 대상 품목에 해당하는 개체에 닿으면 점수를 증가시킨다. 만일 일반 쓰레기에 닿을 시 3회의 기회가 카운트 되어 전부 소진히게 되면 게임이 종료되도록 구현한다. 해당 게임을 시행함으로써 분리수거에 적극적인 참여를 도모하여 이에 따른 행동을 취함으로 쓰레기 문제에 대한 인식을 높이고, 분리수거에 대한 재미와 도전을 제공한다.

• Horticultural Science & Technology
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• v.17 no.2
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• pp.127-130
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• 1999

This study was attempted to develop the algorithm for recognizing fruits acquired from apple tree images with digital camera in sunlight. As the result of L*a*b* color transformation for reducing the effect of sunlight, a* and b* color index were effective to extract apple pixels in tree images and linear discrimination functions with color index a* b* were developed. To recognize fruits from apple pixels, those were classified into 4 patterns according to clustering condition and morphologically filtered. Test results showed that apple fruits unoccluded were exactly recognized, whereas apple fruits occluded with leaves and trunk were miscounted 2 apples on average.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.437-443
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• 2015

This paper presents face recognition based on the fusion of visible image and thermal infrared (IR) texture estimated from the face image in the visible spectrum. The proposed face recognition scheme uses a multi- layer neural network to estimate thermal texture from visible imagery. In the training process, a set of visible and thermal IR image pairs are used to determine the parameters of the neural network to learn a complex mapping from a visible image to its thermal texture in the low-dimensional feature space. The trained neural network estimates the principal components of the thermal texture corresponding to the input visible image. Extensive experiments on face recognition were performed using two popular face recognition algorithms, Eigenfaces and Fisherfaces for NIST/Equinox database for benchmarking. The fusion of visible image and thermal IR texture demonstrated improved face recognition accuracies over conventional face recognition in terms of receiver operating characteristics (ROC) as well as first matching performances.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.139-147
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• 2022

The goal of this study is to develop a mobile application so that a person who is new to chemistry can easily acquire the knowledge necessary for chemical structure learning using image tracking technology. The point of this study is to provide a new chemical structure learning experience by recognizing a two-dimensional picture, augmenting the chemical structure into a three-dimensional object, showing it on the user's screen, and using a service that simultaneously provides related information in multiple fields. characteristic. Login API and real-time database technology were used for safe and real-time data management, and an application was developed using image tracking technology for image recognition and 3D object augmentation service. In the future, we plan to use the chemical structure data library to efficiently load and output data.