• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.53-61
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• 2014

In this paper, we proposed covariance weight matrix using SPT matrix in order to accurate target estimation. We have estimated a target using modified covariance matrix and beam steering error method. We have minimized beam steering error in order to estimation desired a target. This method obtain optimum covariance weight using modified SPT matrix. This paper of proposal method is showed good performance than general method. We updated a weight of covariance matrix using modified SPT matrix. We obtain optimum covariance matrix weight to application beam steering error method in order to beam steering toward desired target. Through simulation, we showed that compare proposal method with general method. It have improved resolution of estimation target to good performance more proposed method than general method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.471-474
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• 2007

본 논문은 연관규칙탐사 기술에서 사용되는 빈발항목집합과 동일한 개념으로 문서분류의 문서에서 빈발단어집합을 정의하고, 이를 사용하여 문서분류 방법으로 잘 알려진 kNN에 적용하였다. 이를 위하여 하나의 문서는 여러 개의 문단으로 나뉘어졌으며, 각 문단에 나타나는 단어들의 집합을 트랜잭션화하여 빈발단어집합을 찾을 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 AI::Categorizer 프레임워크에서 구현되었으며 로이터-21578 데이터를 사용하여 학습문서의 크기에 따라 그 정확도가 측정되었다. 정확도의 측정된 결과로 부터 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 정확도를 개선한다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.613-616
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• 2007

현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 불량 예방 모니터링 시스템에 대해 제안한다. 불량 예방 모니터링 시스템은 제품 조립의 각 단계 마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람 기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.643-646
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• 2009

최근에 IPTV(Internet Protocol TV) 셋톱박스의 보조기억장치의 성능과 저전력을 위한 연구가 많이 수행 되고 있다. IPTV를 위한 셋톱박스의 구성품인 하드디스크는 멀티미디어 데이터를 저장하고 저장된 데이터를 재생한다. 하지만 하드디스크는 기계적인 특성으로 인하여 전력 소모 문제 및 성능 저하 문제 등이 있다. 본 논문에서는 IPTV 환경에서 하드디스크와 플래시 메모리를 혼합한 하이브리드 저장 시스템을 구성 하여 멀티미디어 데이터의 n-프레임을 플래시 메모리로 선반입 하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법과 비교하여 20.69%의 평균응답시간을 개선하고 전력소모를 28.14% 감소시킴을 확인 하였다.

• 전자공학회지
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• 제22권4호
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• pp.40-50
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• 1995

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.75-83
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• 2019

본 논문에서는 동일한 정점의 수와 연결 정보를 갖는 N개의 삼각 메쉬의 형상을 동시에 단순화하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 단순화 기법을 N개의 삼각 메쉬에 각각 적용하면, 정점의 개수는 같지만 삼각형을 구성하는 연결 정보가 서로 다른 단순화 메쉬를 생성한다. 이러한 한계는 고해상도 블렌드쉐입(blend shape) 모델에서 단순화된 블렌드쉐입 모델을 구성하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서 제시된 기법은 N개 메쉬 형상을 동시에 고려하여 최소의 제거 비용을 갖는 에지를 선택하여 단순화를 수행한다. 따라서 단순화 결과로 생성된 N개의 단순화 메쉬는 동일한 정점의 수와 연결 정보를 유지하게 된다. 다양한 얼굴 표정을 갖는 고해상도 블렌드쉐입 모델에 동시 단순화 기법을 적용하여 단순화된 블렌드쉐입 모델을 생성함으로써 제안된 기법의 효율성과 유효성을 입증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.1-7
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• 2019

최근 멀티미디어 스트리밍 서비스가 활성화되면서 향후 고품질의 멀티미디어 융합 콘텐츠 서비스의 수요가 크게 증가할 것으로 예측되는 가운데, QoS가 보장된 서비스를 제공하기 위해서는 멀티미디어 스트리밍 트래픽 증가에 따른 네트워크 부하증가 문제를 선결적으로 해결해야 한다. 이를 위해서는 이기종 망간의 끊김없는 이동성 지원을 통한 효율적인 네트워크 리소스 관리 및 이동성 지원 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 상황정보를 사전에 인지하고 핸드오버지연으로 인한 패킷 손실을 줄이기 위해 MIH기술을 활용하였으며, FPMIPv6 통합망에서의 계층형 이동성 관리기법 도입을 통한 지능형 인터페이스 제공이 가능한 ACLMIH-FHPMIPv6(Advanced Cross-Layering Algorithm for MIH over FHPMIPv6)설계기법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.730-734
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• 2002

정보통신 공학의 발달은 학교교육에서도 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 학습의 정의, 학습 방법, 교사의 역할, 학습 환경에 있어서의 변화를 가져왔다. 새로운 교육 패러다임인 구성주의 교수 원리를 학교 교육에 실현하는데 적합한 인터넷의 교육적 특성을 알아보고, 원격교육의 매체로써 인터넷이 가지는 특성을 살펴보았다.

• 기계저널
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• 제43권12호
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• pp.32-36
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• 2003

이 글에서는 공학교육인증, 새로운 e-기계공학 교육 방법의 모색, 멀티미디어, 인터넷을 활용한 e-기계공학 교육, 인터넷을 활용한 원격교육 등에 대해 소개한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.495-505
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• 2019

딥 러닝의 대표 알고리즘에는 영상 인식에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Networks), 음성인식 및 자연어 처리에 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다. 이 중 CNN은 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 알고리즘으로 특징 맵을 생성하는 필터까지 학습할 수 있어 영상 인식 분야에서 우수한 성능을 보이면서 주류를 이루게 되었다. 이후, 객체 탐지 분야에서는 CNN의 성능을 향상하고자 R-CNN 등 다양한 알고리즘이 등장하였으며, 최근에는 검출 속도 향상을 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multi-box Detector) 등의 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 탐지 네트워크는 정지 영상에서 탐지의 성공 여부를 결정하기 때문에 동영상에서의 안정적인 객체 추적 및 탐지를 위해서는 별도의 추적 기능이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서의 객체 추적 및 탐지 성능 향상을 위해 딥 러닝 기반 탐지 네트워크에 칼만 필터를 결합한 방법을 제안한다. 탐지 네트워크는 실시간 처리가 가능한 YOLO v2를 이용하였으며, 실험 결과 제안한 방법은 기존 YOLO v2 네트워크에 비교하여 7.7%의 IoU 성능 향상 결과를 보였고 FHD 영상에서 20 fps의 처리 속도를 보였다.