• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.8
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• pp.359-367
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• 2020

WSNs as the main technology of IoT often deliver information or authenticate based on location. Thus, verifying location information is essential. This paper aims to present the comprehensive analysis and classification of location verification techniques in WSN. For this, classification criteria are suggested based on the result of feature analysis of existing techniques. In addition, the existing techniques are classified according to the suggested criteria, and each characteristic and development direction are described. The result of this paper is expected to be a useful reference material when designing a new technique.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.11 no.3
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• pp.89-108
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• 2006

This study is to survey on the status of human resource training programs related to ubiquitous technologies and services of domestic universities. So, this study develop a classification system about human resource related to ubiquitous technologies and services. We propose the implications and plans which are based on the status of human resource training programs related to ubiquitous technologies and services. Human resources related to ubiquitous technology are classified by the flow of information in ubiquitous environment. And human resources related to ubiquitous service are classified by ubiquitous user view. This study can be used to find collaboration alternatives for breeding up ubiquitous human resources and referred to analyzing on the supply and demand of ubiquotous human resources.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2000.10a
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• pp.140-144
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• 2000

실리콘 웨이퍼 생산의 여러 단계의 공정 중 평탄도를 측정하고 제어하는 polishing 공정은 평탄한 정도에 의하여 제품의 합격 여부가 결정되는 측면에서 매우 중요한 과정이다. 이 연구에서는 polishing 공정의 자동화를 모색해 보기 위해 웨이퍼의 형상을 추정한 데이타를 이용하여 그 형상을 분류하는 알고리즘을 개발하였다 추정된 웨이퍼의 모양에 따라 9개의 카테고리로 분류하고, 각 카테고리를 세 종류의 통계값을 이용하여 세부 분류한다. 개발한 알고리즘을 구현하여 웨이퍼의 형상을 분류하는 모듈을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 여러 웨이퍼를 대상으로 실험을 수행하였다. 대부분의 웨이퍼를 정확하게 잘 분류하고 있으나 인부의 미세한 변화를 감지하지 못함으로 인하여 정확하게 분류하기가 어려운 경우를 관찰할 수 있었다. 웨이퍼의 형상을 다양하게 분류함으로써 polishing 공정의 자동화를 좀 더 구체적이고 효율적으로 접근할 수 있는 계기가 됨 깃으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.344-345
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• 2018

본 논문에서는 오디오와 레이더 기반의 딥러닝을 활용한 환경 분류 기술을 제안한다. 제안된 환경 분류 기술은 오디오를 이용한 환경 분류 딥러닝 모델과 레이더를 이용한 딥러닝 모델을 앙상블로 결합하여 환경을 분류한다. 특히, 오디오와 레이더 각 성능을 높이기 위해 별도의 모델이 제안된 딥러닝 환경분류 기법은 실내 환경 5 가지를 분류 하였으며, 오디오 또는 레이더 단일 데이터를 활용한 환경 분류에 비해 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.635-635
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• 2012

최근 공공분야 및 민간분야에서 고해상도 위성영상의 활용이 높아짐에 따라 이를 이용하여 수자원 분야의 치수계획 및 안전도 평가, 유역 홍수대응기술 분야에서의 다양한 활용이 비약적으로 증대되고 있는 실정이다. 고해상도 위성영상의 활용은 국지적 규모의 토지이용 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 우리나라의 KOMPSAT-2 위성은 GSD(Ground Sample Distance) 1m급의 전정색 영상과 4m급의 다중분광 영상을 동시에 제공하는 고해상도 위성이다. 그러나 다중분광센서의 복잡성과 보안성에 의해 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 한편, 토지이용도의 제작은 다중분광 영상을 제공하는 위성영상을 이용하여 제작된다. 다중분광 영상이 제공하는 분광정보 및 공간정보 등으로 토지이용분류를 수행하거나 멀티센서 자료의 통합을 통한 토지이용분류 기법을 개발하여 제작하였다. 그러나 대부분 GSD 10m급 이상의 중 저해상도 위성영상을 이용하여 제작이 이루어져 수평위치 정확도 및 세부정보의 제공이 낮으며, 정보의 최신성이 결여되어 있다. 특히, 유역 치수안전도 평가를 위한 토지이용도 작성은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으므로 이에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬강유역을 대상으로 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 유역 치수안전도 평가 및 치수계획 수립기술을 위한 토지이용도를 작성하고자 한다. 토지이용 분류방법은 감독분류와 무감독분류 방법을 조합하여 분류정확도를 개선시키는 하이브리드분류(hybrid classification) 방법을 이용하였으며, 분류기준의 선정은 환경부 토지이용분류 기준을 참고하여 1단위와 2단위 분류체계를 혼용하였다. 또한, 분류 후 후처리를 통하여 잡음을 제거하고 환경부의 토지이용도를 참조하여 육안판독으로 오분류된 지역을 보정하였다. 새롭게 작성된 토지이용도는 기존의 토지이용도와 비교 분석하여 토지이용변화 상황을 파악하고, 이를 통하여 KOMPSAT-2 영상의 토지이용도 개선 가능성을 검토하였다.

• Clean Technology
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• v.11 no.2
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• pp.91-104
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• 2005

We studied more effective Environmental R&D management system which can be used in the budget allocation of the national R&D budget by the newly opened governmental administration system of science and technology. As a first step, we surveyed classification systems for the environmental technology which can be applied to the analysis of the national R&D budget. Each organization, either inland and oversea, has its own classification system for the environmental technology. However, we found that each systems can lead different results. It would be beneficial if an efficient standard classification system could be generated. The new system classified the environmental technology by the environmental management area(media) like most present systems rather than by the technical characteristics. The new system included all the areas of the environmental management and maintained consistent principles. The new system would help efficient management of the national R&D of the environment technology, if the national standard classification can be changed by the new system. To the researchers and professionals the new system will help them noticing the status of the environmental R&D and avoiding duplicate research, so that they can do research more efficiently and can achieve maximized results.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.49 no.4
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• pp.265-294
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• 2018

Nowadays, due to an explosive increase in information, information filtering is very important to provide proper information for users. Users hardly obtain scholarly information from a huge amount of information in NDSL of KISTI, except for simple search. In this paper, we propose the service, PIN to solve this problem. Pin provides the word cloud including analyzed users' and others' interesting, co-occurence, and searched keywords, rather than the existing word cloud simply consisting of all keywords and so offers user-customized papers, reports, patents, and trends. In addition, PIN gives the paper classification in NDSL according to keyword matching based classification with the overlapping classification enabled-academic classification system for better search and access to solve this problem. In this paper, Keywords are extracted according to the classification from papers published in Korean journals in 2016 to design classification model and we verify this model.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.20-25
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• 2021

The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.791-794
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• 2021

범죄차량 판독 시스템, 지능화된 CCTV 등 차량과 관련된 시각지능에 관한 연구가 큰 관심을 받고 있다. 이 중 차량 분류 기술은, 특정 차량을 인식하는 핵심기술이다. 이와 관련한 기존 연구들은 큰 차종으로만 분류하거나, 분류 가능한 차종의 수, 정확도 등이 낮아 실용성 및 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 차종을 정확하게 분류할 수 있는 2단계 차종 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템은 CNN으로 학습된 모델을 기반으로 1차로 차량의 유형을 분류하고, 2차로 정확한 차종을 분류한다. 실험 결과, 52개의 차종을 분류함에 있어 단일 분류 모델에 비해 5.3%p 더 높은 90.2%의 분류 정확도를 보였다. 이를 통해, 더욱 정확한 차종 분류가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.169-172
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• 2022

재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.