• The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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• v.3 no.2
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• pp.75-84
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• 2013

Objective : This study was aimed to survey the influence of the experience of undergraduates volunteering activities on awareness toward the disabled. Method : 259 students were chosen and structured interview was carried out using by a questionnaire. Result : The followings are the results of this study. First, students with experience of volunteering activities in institutions related to disabled have positive awareness of disabled. Second, they have positive awareness of disabled in some cases such as volunteering activity in university, interesting in new events, volunteering activity for more over a year, and assisting activities. But they have negative awareness of disabled in some cases such as no experience of volunteering activities, interesting in social relationship, and participating administration service. Conclusion : The results of this study would contribute to better volunteering activity system for the awareness toward the disabled.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.3
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• pp.166-172
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• 2022

In this study, we photograph driving obstacle objects such as crosswalks, side spheres, manholes, braille blocks, partial ramps, temporary safety barriers, stairs, and inclined curb that hinder or cause inconvenience to the movement of the vulnerable using electric mobility aids. We develop an optimal AI model that classifies photographed objects and automatically recognizes them, and implement an algorithm that can efficiently determine obstacles in front of electric mobility aids. In order to enable object detection to be AI learning with high probability, the labeling form is labeled as a polygon form when building a dataset. It was developed using a Mask R-CNN model in Detectron2 framework that can detect objects labeled in the form of polygons. Image acquisition was conducted by dividing it into two groups: the general public and the transportation weak, and image information obtained in two areas of the test bed was secured. As for the parameter setting of the Mask R-CNN learning result, it was confirmed that the model learned with IMAGES_PER_BATCH: 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION: 10,000 showed the highest performance at 68.532, so that the user can quickly and accurately recognize driving risks and obstacles.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.39
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• pp.93-114
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• 1989

거의 해마다 내습하는 태풍위험을 제주지역 농부들이 어떻게 인식하고 그에 적응하고 있는지 아울러 이와같이 연례행사처럼 발생하는 태풍재해 문제 해결에 있어 정부관계기관의 역할에 대한 그들의 인식은 어떠한가를 살펴보는 것이 본 연구의 목적이다. 우선 위 연구과제를 살피기 위하여 다음과 같은 세 가지 가설이 전제되었다. 첫째, 태풍과 같은 자연발생적 위협과 빈번한 접촉내지 오랜 경험은 인간에게 위험과 손실을 준다는 자각으로 이끌며 또한 장차 발생의 정확한 예측에 비교적 밀접한 관계를 갖는다. 그리고 이러한 경험들은 그와같은 자연발생적 위협으로부터 일시 피하거나 위협지역으로부터 아주 떠나 버린다기 보다 오히려 적응이라는 선택을 취한다. 둘째, 인간이 이와같은 위협지역 제주도와 같이 사회문화적인 특성이 뚜렷한 지역에 삶의 터전을 가지고 있는 것은 경제적 요인에서라기보다도 사회문화적 바탕에서 그 원인을 찾을 수 있다. 셋째로, 정부의 이와같은 자연발생적 재해문제 해결은 해당 지역 거주주민들과 보다 긴밀한 컴뮤니케이션과 함께 정부나 컴뮤니티를 통한 자연재해에 관한 계몽교육을 강화함으로서 그 역할이 효과적으로 수행될 수 있다. 총 113명의 농업을 주업으로 하는 가구주들을 제주도의 상습태풍재해지구에서 무작위 단게별군집(Random-cluster Stratified Sampling)방법에 의하여 선별하고 태풍위협에 대한 개인별 재해인식과 인간 적응을 알아보기 위하여 작성된 설문서를 통하여 각기 면담, 연구분석자료가 수집되었다. 제주농부들의 태풍에 대한 자각과 적응은 제주도 나름의 풍토에서 오랜 삶의 경험을 토대로 얻어진 결과라는 것이 입증되었다. 한편, 장차 태풍 내습에 대한 그들의 예측은 상당히 정확하였으며, 태풍재해에 대한 적응은 동기적이고 예방적 즉, 농부들은 재해의 근원적 소멸을 위해 재해지역을 떠난다기보다 오히려 피해를 감수하고 있었으며 또한 그들의 기본 영농방법이나 작물의 대체를 급격히 전환한다기 보다 부분적으로 수정, 변경시켜 나가고 있는 것으로 나타났다. 한편, 그들의 적응과정은 현대적 영농기술과 그들 특유의 전통적 방법을 혼합 병행하고 있었으며 가족이나 친척 이웃과의 유대관계가 재해지역에 거주하는 지배적 이유로 나타났다. 또 한편, 해당연구지역 농부들은 태풍피해에 대한 정부의 보조를 알고는 있으나 그것이 재해문제를 해결하는데 있어서 효율적이라고 생각치 않고 있다. 그들은 더욱 많은 재정적 보조를 희망하는 것만큼 연례저긍로 내습, 피해를 주고 있는 태풍재해 문제에 대한 정부의 적극적이고 좀더 효과적 예방 대책을 요구하고 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.11
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• pp.185-193
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• 2011

There is no exact standard of detecting pulmonary tuberculosis(TB) in digital image of simple chest radiography. In this study, I experimented on the principal components analysis(PCA) algorithm in the past and suggested six other parameters as identification of TB lesions. The purpose of this study was to develop and test computer aided diagnosis(detection) method for the detection and measurement of pulmonary abnormalities on digital chest radiography. It showed comparatively low recognition diagnosis rate using PCA method, however, six kinds of texture features parameters algorithm showed similar or higher diagnosis rates of pulmonary disease than that of the clinical radiologists. Proposed algorithms using computer-aided of texture analysis can distinguish between areas of abnormality in the chest digital images, differentiate lesions having pulmonary disease. The method could be useful tool for classifying and measuring chest lesions, it would play a major role in radiologist's diagnosis of disease so as to help in pre-reading diagnosis and prevention of pulmonary tuberculosis.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.3
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• pp.379-385
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• 2012

This paper developes the navigation visual aid supporting a watch officer's situation awareness and analyzes its performance test result. Developing the equipment made from composite video sensor which transfer video signal, ranger laser measurement model which search out distance, Pan/ Tilt, center control device. The developed equipment with Pan/Tilt was made from high performance video sensor and ranger laser measurement. To make a real ship test, we carried on setting the developed equipment on ship, observed a danger factor and analyzed a image, and from that we can evaluate marine environment awareness. Through this result, the developed equipment can show effective ability of the awareness of the clearer check and resolution situation when compare with the binocular.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.257-258
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• 2020

기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.3
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• pp.563-570
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• 2024

This paper proposes a method to recognize and track drivable lane areas to assist the driver. The main topic is designing a deep-based network that predicts drivable road areas using computer vision and deep learning technology based on images acquired in real time through a camera installed in the center of the windshield inside the vehicle. This study aims to develop a new model trained with data directly obtained from cameras using the YOLO algorithm. It is expected to play a role in assisting the driver's driving by visualizing the exact location of the vehicle on the actual road consistent with the actual image and displaying and tracking the drivable lane area. As a result of the experiment, it was possible to track the drivable road area in most cases, but in bad weather such as heavy rain at night, there were cases where lanes were not accurately recognized, so improvement in model performance is needed to solve this problem.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.97-100
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• 1999

본 논문은 자동차의 편의성 및 안전성의 동시 확보를 위하여, 보조적 스위치의 조작없이 상시 음성의 입$\cdot$출력이 가능하도록 하였고, 남성과 여성을 구별하기 위하여 피치검출법을 사용하여 속도별로 구분하였다. 또한, band pass filter를 이용하여 자동으로 잡음하에서 정확하게 음성추간 검출(End Point Detection)을 하게 하였다. Reference Pattern은 DMS(Dynaminc Multi-Section)[1]모델을 사용하려고, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 PLP 13차와 One Stage Dynamic Programming(OSDP)를 사용하였다. 시내주행중인 자동차 환경에서 자주 사용되는 차량제어 명령어 30단어를 가지고 실험한 결과 40-80km에서 화자독립 남성 $96\%$, 여성 $94.4\%$ 화자종속일 때 남성 $97\%$, 여성 $95\%$의 인식률을 얻을수 있었고 남성과 여성을 구분하므로 써 인식률을 향상 시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.194-197
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• 2016

자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.65-69
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• 1998

고속 주행중인 자동차 환경에서 운전자의 안전 및 편의성을 위하여, 음성인식 기술을 이용한 각종 차량 편의장치를 제어하는 것으로, 운전자와 자동차와의 Man Machine Interface 구조로 구성되었다. 이 시스템은 주행중인 자동차 환경에서 보조적인 스위치의 조작없이 상시 음성의 입, 출력이 가능하도록 하며, band pass filter를 이용하여 잡음 환경에 강인한 모델을 선택하도록 하였으며, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 perceptual linear predictive 13차와 one-stage dynamic programming을 사용하였다. off-line 실험 결과 고속 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용하는 차량제어 명령 33개에 대하여 화자독립 82.47%(중부고속도로), 화자종속 94.44%의 인식율을 구하였다. 또한 고속 주행중인 차량에서 kvhs, 핸드폰 사용으로 인한 사고를 줄이기 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 Voice Dialing기능도 구현하였다.