• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.77-80
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• 2018

360 VR 콘텐츠는 기존의 선형적인 일반 영상에 비해 사용자에게 더 많은 정보와 높은 몰입감을 제공할 수 있어 의학, 군사, 교육, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근에는 모바일 기기의 성능 향상과 통신기술의 발달에 힘입어 모바일 네트워크를 사용한 360 VR 콘텐츠 소비가 증가하는 추세이다. 모바일 네트워크는 대역폭이 한정적이고 가변적인 특성이 있어 이를 통해 용량이 큰 360 VR 콘텐츠 전송 시 초기 접속 지연 및 재생 끊김이 발생하여 사용자의 만족도를 감소시킬 수 있다. 이에 본 논문은 위에 언급한 문제를 해결하기 위해 360 VR 콘텐츠 전송 시 전체 요구대역폭을 감소시키고 사용자 초기 접속 속도를 향상시키는 것을 목표로, 360 VR 콘텐츠의 지오메트리 값과 사용자의 요(i.e. yaw)값을 활용하여 각도 기반으로 사용자의 현재 시점에 해당하는 타일을 확인하고 해당 타일에 높은 비트율을 할당하는 방법 및 웹 기반 전송에 대해 연구 개발하였다. 이를 위하여 웹 기반 3D 렌더링 API 인 WebVR API, HTTP Adaptive Streaming 기술의 표준 MPEG-DASH의 dash.js API를 활용하여 개발하고, 성능 확인 실험을 통해 요구대역폭 감소, 클라이언트 접속 속도 향상을 제시한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.7
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• pp.927-937
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• 2006

Auto-playing programs are often used in behalf of human players in MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Game). By playing automatically and continuously, it helps to speed up the game character's level-up process. However, the auto-playing programs, either software or hardware, do harm to games servers in various ways including abuse of resources. In this paper, we propose a way of detecting the auto programs by analyzing the window event sequences produced by the game players. In our proposed method, the event sequences are transformed into a set of attributes, and the Decision Tree learning is applied to classify the data represented by the set of attribute values into human or auto player. The results from experiments with several MMORPG show that the Decision Tree learning with proposed method can identify the auto-playing programs with high accuracy.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.3
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• pp.341-350
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• 2002

As network environments have been improved and the use of internet has been increased, mobile agent technologies are widely used in the fields of information retrieval, network management, electronic commerce, and parallel/distributed processing. Recently, a lot of researchers have studied the concepts of parallel/distributed processing based on mobile agents. SPMD is the parallel processing method which transmits a program to all the computers participated in parallel environment, and performs a work with different data. Therefore, to transmit fast a program to all the computers is one of important factors to reduce total execution time. In this paper, we consider the parallel environment consisting of mobile agents system, and propose a new method which transmits fast a mobile agent code to all the computers using binomial trees in order to efficiently perform the SPMD parallel processing. The proposed method is compared with another ones through experimental evaluation on the IBM's Aglets, and gets greatly better performance. Also this paper deals with fault tolerances which can be occurred in transmitting a mobile agent using binomial trees.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.313-315
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• 2003

멀티캐스트 기술은 인터넷 서비스에 필수불가결한 요소임에도 불구하고, 네트워크상의 구현에 어려움으로 인해 그 기술이 활용되지 못하고 있다. 멀티캐스트 기술의 장점을 활용하기 위하여 어플리케이션 레벨에서 멀티캐스트 기능을 구현한 응용 멀티캐스트 프로토콜들이 제안되고 있다[1,2]. 본 논문에서는 이기종 환경에서 다수의 송신자가 상이한 전송률을 갖는 수신자들에게 다양한 대역폭을 제공하고 보다 효과적인 실시간 스트리밍 전송 서비스를 지원하기 위한 멀티캐스트 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 멀티캐스트 기법의 통시구조는 소스기반의 전송트리가 내포되어 있는 n차 정다면체 구조를 갖으며, 서로 비슷한 전송률을 갖는 수신자들끼리 서브 그룹을 구성하므로 실시간 데이터 전송시 주어진 대역폭을 효과적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.412-414
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• 2000

XML(eXensible Markup Language)은 차세대 인터넷 기술의 대표적인 기술 요소로서 현재 놀라운 속도로 발전하고 있으며 다양한 인터넷 응용분야에서 적용하고 있다. 이런 추세는 XML 어플리케이션을 복잡화, 대형화시키고 있으며 이로 인하여 XML 어프리케이션 개발과 유지 보수가 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결키 위해 객체지향 개발 방법론애 적용되어온 디자인 패턴(Design Patterns) 개념을 XML 개발 관련 분야에 적용시키는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML 디자인 패턴 중 DTD(Document Type Definition) 모델링 시 발생하는 모호성(Ambiguity) 문제를 해결키 위한 패턴과 DOM을 효율적으로 처리하기 위한 문서 구조 트리 운행 및 접근 패턴을 제안한다. 이 패턴들을 활용한다면 DTD 설계 및 DOM(Document Object Model)을 처리하는 단계에서 재사용이 가능해져 개발된 기술들을 공유 가능하며 시스템 디자인 시에 발생 가능한 문제점들을 사전에 해결할 수 있다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.5
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• pp.473-481
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• 2020

Data science starts with small data analysis and includes machine learning and deep learning for big data analysis. Data science is a core area of artificial intelligence technology and should be systematically reflected in the school curriculum. For data science education, The Entry also provides a data analysis tool for elementary education. In a big data analysis, data samples are extracted and analysis results are interpreted through statistical guesses and judgments. In this paper, the big data analysis area that requires statistical knowledge is excluded from the elementary area, and data science education examples focusing on the elementary area are proposed. To this end, the general data science education stage was explained first, and the elementary data science education stage was newly proposed. After that, an example of comparing values of data variables and an example of analyzing correlations between data variables were proposed with public small data provided by Entry, according to the elementary data science education stage. By using these Entry data-analysis examples proposed in this paper, it is possible to provide data science convergence education in elementary school, with given data generated from various subjects. In addition, data science educational materials combined with text, audio and video recognition AI tools can be developed by using the Entry.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.454-456
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• 2018

주율 주행과 로봇 시스템의 기술이 발전하면서 이와 관련된 영상 알고리즘들의 연구가 활발히 진행되고 있다. 제안 네트워크는 단일 영상을 이용하여 비주얼 오도메트리를 예측하는 시스템이다. 딥러닝 네트워크로 KITTI 데이터 세트를 이용하여 학습과 평가를 하며 네트워크의 입력으로는 연속된 두 개의 프레임이 들어가고 출력으로는 두 프레임간 카메라의 회전과 이동 정보가 된다. 이를 통하여 대표적으로 자동차의 주행 경로를 알 수 있으며 여러 로봇 시스템 등에서 활용할 수 있다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.23 no.1
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• pp.85-95
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• 2019

In this paper, we investigated the learners' interest of activity and learning contents in elementary school SW education using robot. In order to achieve the purpose of this paper, SW education using Entry and Hamster robot was conducted to 15 students who was participated in educational program in Youth training center. In addition, we examined mean difference using descriptive statistics. Our results show that students were generally interested in activities related to hamster robots. Further, interest was associated with gender. Specifically, boys were more interested in activities related to axis acceleration sensor and light sensor and girls were more interested in activities related to sound and movement. This paper was investigated students' interest and identify differences depending on gender, and supposed the concrete data that can be used in the school field.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.4
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• pp.344-350
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• 2013

It is essential to consider geometry in the early design stage for rational design decisions. However, a crucial decision had been taken by conversation, physical model, and gesture rather than BIM mode which can analyze geometry efficiently. This research proposes the framework of interaction between BIM model and physical model for real-time BIM analysis. Through this real-time system framework of two models, architects can adopt BIM data at early design stage to review analysis of BIM model. It should facilitate dynamic design based on rich BIM information from an early stage to a final stage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.507-507
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• 2023

지진해일은 많은 인명피해를 입힐 수 있는 위험한 자연재해이며, 예를 들어 각각 약 25만명과 약 2만명의 사상자가 발생하였던 2004년 수마트라 지진해일과 2011년 동일본 지진해일 등이 있다. 우리나라 동해안 또한 향후 지진 발생 가능성이 큰 지진공백역이 존재하여 안전한 지역으로 볼 수 없다. 지진해일 방재대책 수립과 관련된 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만 지진해일의 발생빈도는 적고 완벽히 대응하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 지진해일 방재대책의 가장 기본적인 자료로 이용될 수 있는 지진해일 침수예상도를 효율적인 방법으로 제작하는 것을 연구했다. 현재 우리나라의 지진해일 최대 침수예상도는 과거 및 향후 발생가능한 지진해일의 경우에 대한 모든 범람구역이 고려된 보수적인 방법으로 제작되고 있다. 지진원의 위치와 각 매개변수의 특성에 따라 범람구역이 다양하게 나타날 수 있기 때문에 보수적인 최대 침수예상도는 과도한 범람구역이 고려될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 최대 침수예상도와 비교하여 AI기술과 로직트리 기법을 통해 더 정확한 최대 침수예상도를 제작하는 것을 목표로 한다. 연구방법은 1) 고려된 모든 지진해일 시나리오에 대한 수치해석 2) 입력자료인 지진해일 초기수면 변위 이미지 증강 3) CNN모델을 활용한 초기수면 변위 이미지 분류 4) 분류된 결과의 범람 구역으로 최대 침수예상도를 제작하였다. 향후 연구결과는 지진해일 재해정보도 제작 및 지진해일 침수예측 모델 개발에 활용될 수 있을 것이다.