• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.165-166
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 이를 네트워크 침입탐지 분야에 적용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이에 따라 대용량 네트워크 데이터에 대한 처리 방법이 주목받고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터를 이미지화하는 전처리 방법을 제안한다. 네트워크 데이터를 세션단위로 처리하여 손실율을 줄이면서 딥러닝 알고리즘에 바로 적용할 수 있도록 정규화된 이미지로 변환하는 방법이다. 이를 통해 딥러닝 기술을 적용한 네트워크 정보보안 분야의 연구 활성화를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.869-872
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• 2004

최근 각 이동통신사에서 자체적인 통합 UI를 개발하여 각 단말기 제조사의 UI 통합을 시도하고 있다. 이 UI 통합의 시도는 기업의 입장에서는 기업 정체성을 높이고 타 통신사와의 차별을 갖게 할 수 있고 사용자 입장에서는 현재 사용중인 단말기를 다른 단말기 제조사 제품으로 교체할 때 서로 다른 메뉴 구성이나 버튼 방식으로 인해 겪게 되는 불편을 해소해 주는 역할을 한다. 그러나 UI를 일괄적으로 통일한다는 것은 한편으로 개인과 집단의 감성이 무시되고 특정 타겟 단말기의 특성을 잘 표현하지 못하는 악영향을 미칠 수 있다. 본 연구의 목적은 여성들이 선호하는 메뉴 아이콘을 조사 분석함으로써, 여성 타겟으로 출시되는 단말기 아이콘이 일관된 UI가 아닌 여성이 선호하는 감성 아이콘이 될 수 있도록 메타포를 제안하는 데에 있다. 이를 위해 서울에 사는 18~35세 여성 40명을 대상으로 이동통신사 (S 사) 표준 UI 아이콘과 제조사별 아이콘 샘플을 추출하여 여성이 선호하는 휴대폰 단말기 아이콘을 선정하고 그 아이콘에 대하여 이미지 형용사 언어를 밝혀내도록 하였다. 이렇게 조사된 여성들이 선호하는 아이콘 및 이미지 형용사는 향후 여성 타겟 단말기 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.361-362
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• 2019

조선시대 반차도는 왕실 행차에 관한 배열을 나타낸 시각자료이다. 반차도는 구성요소를 평면적이고 간략하게 표현했기 때문에 전문적인 지식이 없는 일반 관람객이 왕실 행차의 내용을 파악하기는 쉽지 않았다. 기존 왕실 행차와 관련된 콘텐츠는 모니터 상에서 2D 이미지를 애니메이션으로 상영하거나 간단한 조작을 통해 3D 콘텐츠를 감상하는 방식으로 재현되었다. 그러나 공간적으로 한정된 모니터를 통해 관람해야 했기 때문에 행렬의 전체적인 모습을 충분히 전달하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 3D 객체를 반차도에 직접 증강시킴으로써 기존 콘텐츠의 문제를 극복하고 왕실 행차에 관한 정확하고 구체적인 이미지를 전달하고자 한다. 이 연구를 통해 관람객에게 문화유산에 관한 높은 품질의 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.125-126
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• 2019

방송 프로그램의 내용 표현에 있어서 의상 이미지는 방송 진행자의 면모를 보여주는, 문화적 함양 등 중요한 도구이다. 하지만, 뉴미디어 시대에 다양한 형태로 이뤄지는 방송 진행자의 의상에 대한 연구가 미비하여 정체성과 전문성이 떨어진다는 지적이 있어왔다. 이 논문은 업계별 중국 방송 진행자의 복장 특징을 분석하였으며, 이를 위해 첫째, 중국 방송 진행자의 이미지와 사회자의 복장에 대한 이론적인 고찰이 선행되었다. 둘째, CCTV를 대상으로 사례 분석을 실시하여 중국 방송 진행자의 업종별 복장에 어떤 특징이 있는지 분석하였다. 본 연구를 계기로 방송 진행자의 의상 스타일에 관한 연구가 더욱 확대되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.735-736
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• 2022

최근 환경 보호를 위해서 정부의 주도하에 커피전문점에서는 1회용품 대신 텀블러 사용을 장려하고 있다. 하지만 세척이 불편하고 휴대성이 좋지 않아서 효과가 크지 않은 것이 현실이다. 또한 유명 커피전문점에서는 조잡한 가품 텀블러 문제로 브랜드 이미지가 훼손되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 NFC 텀블러 시스템을 설계 및 구현하였다. NFC 텀블러는 기존 적립카드를 대체할 수 있기 때문에 텀블러 이용률을 높일 수 있으며 가품 텀블러를 쉽게 구분할 수 있어서 브랜드 이미지 관리에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.447-448
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• 2022

본 논문에서는 대중의 참여를 통해 캔 음료 제품의 점자 표기 실태를 파악하고, 음료 제조사가 이를 개선하도록 유도하는 방안을 제안한다. 캔 음료 상단에 표기된 점자를 촬영한 이미지에서 OpenCV를 통해 점자의 윤곽을 검출하고, 검출된 윤곽의 좌표를 계산하여 점자를 국문으로 번역하는 모듈을 개발한 후 서버에 이식한다. 서버와 통신하는 모바일 애플리케이션을 개발하여 소비자가 점자 이미지를 서버에 업로드하고, 점자의 인식결과를 확인할 수 있도록 한다. 점자 표기가 적절하지 않다고 판단하는 경우 해당 제품에 대한 정보를 기록하도록 하고, 제조사 별로 제보된 횟수의 순위를 제공한다. 이를 통해 소비자는 올바른 점자 표기를 제공하지 않는 제조사를 파악할 수 있으며, 제조사는 이를 의식하고 점자 표기를 개선할 수 있는 효과를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.249-252
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• 2022

세계 태권도 연맹은 국제 축구 연맹의 가입국과 동일한 수의 가입국을 보유할 만큼 태권도는 점점 더 세계적으로 나아가고 있다. 하지만 태권도의 교육방법은 예전과 다르지 않다. 도장의 관장이나 사범이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하여 지도해야 한다. 본 연구는 기술이 발전하고 변화함에 따라 태권도를 조금 더 다양하고 흥미롭게 배울 수 있는 방법을 개발하고자 진행하였다. 본 논문에서는 피사체 모델을 촬영하여 이미지를 추출하고 이미지에서 사람의 관절 KeyPoint를 라벨링 한 후 이를 바탕으로 COCO 형식의 DataSet을 만들어낸다. 이후 이 DataSet을 기계에 학습을 시킨다면 초심자를 위한 교육용 태권도 AI가 만들어질 수 있다. 또한, 기계학습 이후 이 AI를 실제 교육현장에 적용하여 교육과정에 직접 사용할 수 있으며 이 AI를 바탕으로 교육용 게임 개발 등 다양한 방면으로 활용할 수 있을 것이라고 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.31-34
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• 2022

본 논문에서는 손목 부착형 웨어러블(Wearable) RGB 카메라를 통해 취득한 손 이미지에 최적화된 손 자세 추정모델과 학습방법을 제안한다. 최근 의료분야에서 활발하게 인공지능이 사용되고 있으며 그 중 이미지 인식을 중심으로 하는 진단 분야[1]가 괄목할만한 성과를 보인다. 본 연구에서는 웨어러블 카메라를 통해 얻은 손 자세를 활용하여 질병 진단에 적용할 계획이다. 또한, 본 연구수행을 통해 질병진단에 필요한 데이터 측정비용 절감 및 개인 맞춤형 진단서비스를 제공할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.456-458
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• 2023

원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.525-527
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• 2023

본 논문은 2차원적인 문화재 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 시대 별 탑의 차이점과 특징을 분석하고 인공지능을 이용한 3D 복원과 구현을 위한 연구이다. 오늘날 현대 사회에서 디지털 매체 및 정보화 시대에서 여러 산업 분야에 적용이 되고 있다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 모습을 다양한 각도에서 쉽게 관찰해 볼 수 있도록 하여, 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 현재 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 이러한 기법의 문화재 복원은 기록에 남길 수 있는 정보 수집의 효율적인 방법이 될 수 있다. 본 연구는 우리나라의 시대별 탑의 특징을 보여주며, 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.