• Smart Media Journal
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• v.11 no.11
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• pp.49-62
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• 2022

Recently, with the development of Smart City Solutions such as Big data, AI, IoT, Autonomous driving, and Digital twins around the world, the proliferation of various smart devices and social media, and the record of the deeds that people have left everywhere, the construction of Smart Cities using the "Big Data" environment in which so much information and data is produced that it is impossible to gauge the scale is actively underway. The Purpose of this study is to construct an objective and systematic analysis Model based on Big Data to improve the transportation convenience of citizens and formulate efficient policies in Urban Information and Public Transportation accessibility in sustainable Smart Cities following the 4th Industrial Revolution. It is also to derive the methodology of developing a Big Data-Based public transport accessibility and policy management Platform using a sustainable Urban Public DB and a Private DB. To this end, Detailed Living Areas made a division and the accessibility of basic living amenities of Gwangju Metropolitan City, and the Public Transportation system based on Big Data were analyzed. As a result, it was Proposed to construct a Big Data-based Urban Information and Public Transportation accessibility Platform, such as 1) Using Big Data for public transportation network evaluation, 2) Supporting Transportation means/service decision-making based on Big Data, 3) Providing urban traffic network monitoring services, and 4) Analyzing parking demand sources and providing improvement measures.

• Review of KIISC
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• v.34 no.1
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• pp.15-20
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• 2024

본 논문에서는 우주 사이버 환경에서 블록체인 기술의 적용 가능성과 전략을 탐구한다. 분산 원장 기술의 현황을 검토하고, 우주 사이버 보안의 현재 상황과 주요 도전 과제를 분석하여, 우주 환경과 사이버 보안의 상호작용을 이해한다. 이를 통해 블록체인 기술의 핵심 요소가 우주 환경에 어떻게 적합한지, 데이터 보안과 무결성을 어떻게 강화할 수 있는지, 그리고 통신 및 네트워크 관리에 블록체인을 어떻게 활용할 수 있는지를 기술 현황 분석을 통해 제시한다. 또한, 우주 사이버 환경에서 블록체인의 기술적 가능성과 현재 기술 수준의 한계를 분석하며, 경제적 및 운영적 측면에서의 타당성을 분석한다. 결론적으로 우주 사이버 환경에서의 블록체인 적용이 미칠 영향을 전망하고, 실제 사례 분석을 통해 실용적 적용 사례를 제시한다. 본 논문은 우주 사이버 환경에서 블록체인 기술의 잠재력을 평가하고, 미래의 발전 방향을 제시함으로써, 우주 사이버 보안 분야에 중요한 기여를 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.6
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• pp.1343-1351
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• 2012

In this study, trends for five research areas of LED(Light Emitting Diode), OLED(Organic Light Emitting Diode), LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel) and CRT(Cathode Ray Tube) are investigated using bibliometric analysis. The papers and patents citation data were extracted from Scopus and USPTO databases, respectively. We could figure out the research trends by the number of publications and citation information. We prospect the current interests and future trends by investigating the development process of the 5 research areas as function of time.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.455-458
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• 2008

단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.2
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• pp.239-252
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• 2022

This study aims to develop performance criteria based on characteristics observed in science inquiry tasks for elementary school students. First, the performance characteristics by observing 70 fifth-grade elementary school students' science inquiry activity report are listed. Second, the checklist-type scoring criteria in connection with the theoretical framework of scientific inquiry process and relevant competencies are developed. Third, with the developed scoring criteria, 11 raters participate in scoring 350 students' reports. The main findings are as follow: first, the scoring data are well-fitted for the many-faceted Rasch model, and 22 scoring criteria are reasonably-well differentiated for various levels of proficiency. Second, at low performance level, observable characteristics are to answer questions explicitly required by the task or to observe objects or phenomena using pre-learned scientific concepts, while at high performance level, to explore additional data other than given data or to reflect on one's experimental process. Based on the results, the usefulness of analyzing students' performance characteristics for developing the scoring criteria, and further research directions are discussed.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.825-828
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• 2004

몰입형 가상현실 시스템의 발전은 더욱 현실감 있는 가상 현실의 구현을 가능케 했으며, 이런 몰입형 가상 현실의 현실감으로 인해 자동차 설계나 시뮬레이션 실험 등의 공학 분야에서부터 의료 분야에 이르기까지, 가상 현실은 그 실용 범위를 꾸준히 넓힐 수 있었다. 최근에는 문화재 복원 분야에 몰입형 가상현실 시스템을 사용하는 연구가 활발하게 이뤄지고 있으며, 가상현실과 네트워크 환경을 접목해서 원거리에 있는 시스템 사용자들 간에 컨텐츠를 공유하고 상호작용을 교류하는 가상 협업 시스템도 실용화 단계에 이르렀다. 본 논문에서는 가상협업환경에 가상 문화재 복원이라는 컨텐츠를 접목시킨 소프트웨어의 설계와 구현에 관해 논한다. 복원에 사용된 컨텐츠는 1868 년 흥선대원군이 중건했을 당시의 경복궁이며, 경복궁의 3D 모델링 데이터를 몰입형 가상 현실 시스템인 CAVE 환경에서 가시화하고 협업 환경을 구축하는데 구현의 초점을 맞추었다. 몰입형 가상 현실을 사용한 협업 시스템은 협업환경을 필요로 하는 모든 응용 분야를 확장해서 사용자의 이해도와 체험도를 최대로 이끌어낼 수 있으므로, 향수 다양한 분야로 그 범위를 확장해서 적용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.672-675
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• 2010

초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.

• Ocean and Polar Research
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• v.45 no.2
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• pp.33-42
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• 2023

Dissolved oxygen (DO) is a crucial parameter for assessing environmental conditions in aquatic ecosystems. However, commercial in situ dataloggers for oxygen optodes can be relatively expensive and limited in their specifications. In this paper, we present a novel design for a DO datalogger system based on the control boards family with RP2040 MCU chipset. Our design includes two types of dataloggers: a simple logging system and a programmable system for sampling rates via magnetic switches underwater for divers. We provide detailed descriptions of the system, including the MicroPython source code and drawings to aid in construction. We also discuss the various applications of our DO datalogger system in monitoring dissolved oxygen concentration in coastal waters and assessing the benthic metabolism of aquatic ecosystems. Our DO datalogger system provides an affordable and flexible option for researchers to accurately monitor DO concentrations in aquatic environments, and thereby improve our understanding of these complex ecosystems.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.220-223
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• 2020

초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.295-296
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• 2022

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.