• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.791-799
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• 2008

An image recognition for surrounding conditions is very important in image transmission. In recently rears, as the information infrastructure is more general, the user-centered demands in which they want to identify by object's states image using wire or wireless environment have increased. However, existing mobile solution could be hard to expect high quality mage, because limitation of software processing according as network based on mobile terminal which has low band width supports software codec. To solve this weak point, this paper describes on hardware codec design based on MPEG-4 which is international video compression standard. Implemented system contains the embedded CPU for optimized design and it works high quality service as transmission speed and resolution in mobile circumstance.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.4
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• pp.232-237
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• 2019

It has recently been combined with advanced technologies such as AR and VR, and its application range is expanding to various forms of smart signage. However, until now, digital signage service that reaches us is installed in many floating populations such as bus stops, elevators, and banks and is used in the form of providing news, weather, and advertisements. In addition, large companies, government offices, and outdoor advertising companies occupy the market. The use of such services in small and medium-sized businesses and small retail stores is costly and expensive to manage. Also, it is difficult to generalize the market because services and solutions are being deployed in the market in the form of top-down. Therefore, in this paper, we proposed a digital signage system for transmitting a remote video advertisement that uses a show window in front of the store as a beam project screen for small retail stores, and can remotely set and manage and update it in OSGi service platform.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.498-504
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• 2009

In the PACS system, the radiology image(X-ray) and its report are saved as separated parts. The exchange of the radiology image between clinics that installed this system are easily achieved by the DICOM standardization. But it is difficult to exchange the radiology report between clinics because a solution of PACS system is different according to manufacturers. The radiology report should be unified the vocabulary and the type of code for effective sharing and exchanging, and also the radiology image and its report should be integrated for the accurate analysis. In this paper, we propose the sharing system of medical information based on HL7-CDA, it defines the templates and converts the structured documents. For this purpose, we design the XML schema of the radiology report and turn the DICOM files into defined schema. The HL7-CDA documents based on XML is easily displayed on web browser and can help the diagnosis by inserting the radiology image.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.4
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• pp.265-272
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• 2019

In this paper, a vision-based deep learning algorithm and image processing method are proposed to detect bolt-loosening in steel connections. To achieve this objective, the following approaches are implemented. First, a bolt-loosening detection method that includes regional convolutional neural network(RCNN)-based deep learning algorithm and Hough line transform(HLT)-based image processing algorithm are designed. The RCNN-based deep learning algorithm is developed to identify and crop bolts in a connection image. The HLT-based image processing algorithm is designed to estimate the bolt angles from the cropped bolt images. Then, the proposed vision-based method is evaluated for verifying bolt-loosening detection in a lab-scale girder connection. The accuracy of the RCNN-based bolt detector and HLT-based bolt angle estimator are examined with respect to various perspective distortions.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.209-211
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• 2017

기계학습은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 일종으로 다른 인공지능 알고리즘이 정해진 규칙을 기반으로 주어진 임무(Task)를 해결하는 것과는 달리, 기계학습은 수집된 Data를 기반으로 최적의 솔루션을 학습한 후 미래의 값들을 예측하거나 해석하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 인터넷을 통한 연결성의 확대와 컴퓨터의 연산능력 발전으로 가능하게 된 Big-Data를 기반으로 하고 있어 이전의 인공지능 알고리즘에 비해 월등한 성능을 보여주고 있다. 그러나 기계학습 알고리즘이 Data를 학습할 때 학습 결과를 사람이 해석하기에 너무 복잡하여 사람이 그 내부 구조를 이해하는 것은 사실상 불가능하고, 이에 따라 학습된 기계학습 모델의 단점 또는 한계 등을 알지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 블랙박스화된 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하기 위해, 기계학습 알고리즘이 특정 입력에 대한 결과를 예측할 때 어떤 입력들로 부터 영향을 많이 받는지 그리고 어떤 입력으로부터 영향을 적게 받는지를 알아보는 방법을 소개하고 기존 연구의 단점을 개선하기 위한 방법을 제시한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.6
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• pp.31-39
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• 2016

In this paper, we propose a new system for wireless remote control over single-tasking operating systems such as Microsoft's disk operating system(DOS). In order to control a DOS device in a windows operating system, the proposed architecture uses a video transmitter, a virtual network driver, and a wireless keyboard module. Analysis shows that the proposed system, over 15Mbps wireless LAN(802.11n), can transmit at least 10 to 15 video frames, achieves speed up to a maximum of 8Mbps roughly, and is able to satisfy real time processing with respect to key input. Therefore, the proposed system is well suited to a remote control solution based on DOS devices.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.477-481
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• 2006

최근 무선 인터넷을 포함한 다양한 통신기술의 발달로 원격지에서 회의, 교육 및 발표를 위한 여러 가지 솔루션들이 마련되고 있으며, 그 이용영역이 확대되어가고 있는 추세이다. 그러나 대개의 시스템들은 영상이나 정보를 일방적으로 전달하는 방식이기 때문에 참여자가 수동적이 되기 쉬우며, 보다 능동적인 상호작용을 위해서는 참여자 각자에게 카메라와 같은 영상 장비가 양방향으로 설치되어야 하거나 다른 고가의 장비가 필요한 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이미 많은 사용자가 PDA나 Smart Phone을 보유하고 있고 점점 그 보급률이 향상되고 있다는 점에 착안하여, 이를 이용한 보다 능동적인 회의 참여 시스템을 제안하고, 각종 모바일 단말기와 PC간의 무선 통신을 통한 실시간 통신 기술을 바탕으로 하여 프레젠테이션 참여자의 상호작용을 지원하고 협동적인 회의가 가능하도록 하는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.304-307
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• 2021

ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.67-69
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• 2021

인공 지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일을 중심으로 시작된 4차 산업혁명은 최근 메타버스(Metaverse)시대로 자연스럽게 확장되어 가고 있다. 메타버스 시대의 핵심 기술인 VR(Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR(Mixed Reality)과 이를 디스플레이 하기 위한 HMD(Head Mounted Display)나 글래스(glass) 장치들은 사용자에게 고품질 영상뿐만 아니라 3차원 공간에 대한 6DoF(Degrees of Freedom)급의 자유도를 제공해야 한다. 이에 발맞춰 MPEG에서는 최근 실사 및 CG(Computer Graphics)로 제작된 다시점 텍스쳐 및 깊이 영상에 대한 효과적인 압축 방법을 찾기 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행중이다. 본 논문은 최신 2차원 압축 표준인 VVC(Verstitle Video Coding)를 기반으로 MPEG MIV 1.0 표준 프레임워크를 검증해본다. 특히 높은 압축율에 비해 복잡도가 높은 VVC 표준의 특성을 고려하여 HHI에서 개발한 최적화 코덱인 VVenC를 이용하여 압축 효율과 복잡도 관점에서 MIV 표준 활용을 위한 최적의 솔루션을 찾고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.887-890
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• 2021

최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.