• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.510-513
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• 2016

Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.61-70
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• 2022

'연결'과 '지식'은 사물인터넷의 주요 키워드이다. 본 논문에서 기독교와 이슬람이라는 두 문명이 무갈 회화를 매개체로 하여 어떤 방식으로 연결되었고, 지식의 전파를 낳았는지 무갈회화를 중심으로 분석하였다. 이를 위해 당시 문헌과 그림들을 비교 분석하였다. 서양 회화는 주제적 측면에서, 기독교 이미지와 상징은 무갈 황제의 왕권을 강화하는 수단으로 이용되었다. 양식적 측면에서, 서양 르네상스 시대 원근법과 명암법 등이 무갈 회화에 사용되기 시작하였다. 서양 기법의 단순한 활용에서 시작된 융합은 후에 서양 기독교 아이콘이나 상징을 무갈 회화에 채용하기 시작했다. 나중에는 기독교 상징이나 주제를 절대 권력 왕권과 연결시켰고, 이를 더 활용하여 왕권=영성=신성의 개념으로 발전시켜 세계회화사에 유래없는 독창적인 예술 양식을 창조했다. 사물인터넷에서 '연결'과 '지식'이라는 측면에서 이질적인 두 문화의 연결과 지식을 분석해 봄으로써 이 연구가 향후 사물인터넷에 대한 인문학 연구를 위한 하나의 플랫폼의 역할을 할 수 있을 것이다.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.20-28
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• 2021

소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.