• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.124-129
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• 2006

음악은 소리를 즐긴다는 뜻을 담고 있다. 감상자에게 단순한 청각적 자극을 넘어 즐거움을 주기 위해선 음악적인 경험이 뒷받침되어야 한다. 가상 현실을 이용한 사용자와 시스템 간의 상호작용을 음악 경험 제공에 접목하려는 시도는, 새로운 경험을 통해 일반인들이 보다 쉽게 음악을 접하고 체험함으로써 음악을 통해 즐거움을 얻을 수 있도록 도움을 주는 데에 그 목적이 있다. 가상 오케스트라를 구현하고 지휘 동작을 재현하는 것은 이러한 가능성을 극대화하는 연구이다. 본 논문에서는 가상 오케스트라를 구현하기 위해 필수적인 중간 단계로, 사용자의 지휘 동작을 감지하여 연주의 박자(속도)를 제어하는 지휘 시뮬레이션 시스템을 제시한다. 실제의 지휘 동작을 분석하고, 동작의 변화를 인식하기 위하여 가속도 센서를 이용, 공간상에서 지휘봉의 움직임을 가속도 정보로 수집하여 이에 상응하는 박자의 제어를 구현한다. 사용자의 박자 명시에 따라 변화하는 상하 방향의 가속도를 센서를 통해 전압 신호로 입력 받고, DSP 의 A/D conversion 모듈에서 디지털 신호로 변환, 일정 수준 이상의 신호를 박자 정보로 직렬통신을 통해 컴퓨터에 전달한다. 컴퓨터에서는 Max/MSP를 이용하여 각 박자 사이의 시간 간격을 측정하고 상응하는 MIDI 음악을 재생하는 방식으로 시스템이 구현된다. 기존 연구에서 사용된 CCD 카메라에 의한 Motion Tracking 을 보완하여 동작의 크기에 따라 음량을 조절한다. 본 논문에서 제시되는 시스템은 지휘 동작에서 가장 특징적으로 나타나는 상하 방향의 급격한 가속도 변화를 직접 입력 받기 때문에 기존 시스템에 비해 지휘 동작의 인식 성공률을 높일 수 있으며, 화상 처리 및 계산에 의한 지연을 최소화할 수 있다. 또한, 장치의 규모를 소형화하여 보다 지휘봉의 형태에 가까운 인터페이스를 제공하며, 적합한 응용 콘텐츠를 접목할 경우 게임 컨트롤러로의 발전 가능성이 있다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.18 no.3
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• pp.279-285
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• 2012

It is necessary to install the inert gas system(IGS) for preventing fire and explosion in LNGC main diesel engine crankcase besides oil mist detector(OMD) unit with $CO_2$ gas injector. Therefore, to design the liquid nitrogen IGS, analytical work is conducted for predicting the heat input load of liquid nitrogen heater with two-phase stratified flow model. This paper also presents the effects of changes in pipe diameter, saturated pressure, and inclination angle by ship's movement on cryogenic two-phase stratified flows. It is found that the stratified model gives reasonable predictions, and the model is effective to predict the heat input load of liquid nitrogen IGS.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.6
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• pp.237-242
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• 2014

Current digital door lock systems are mainly designed for users' convenience, so they have weakness in security. Thus, this paper suggests a video digital doorlock system grouped with a relay device, a server, and a digital doorlock with a camera, sensors, and communication modules, which is detecting or recognizing objects approaching to the front of the door lock system and sending images and door-opening information to users' smart devices. Experiments showed that the suggested system has 96~98% recognition rate of approaching objects and requires 17.1~23.9 seconds for transmission on average, depending on network systems. Therefore, the system is thought to have enough capability for real time security response by monitoring the front area of the doorlock system.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.445-448
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• 2011

최근 재료 및 시공 기술의 지속적 발전으로 인하여, 사장교, 현수교 등 장대교량의 건설이 증가하고 있다. 이러한 장대교량들은 사회적 및 경제적인 중요성이 매우 크므로 교량 완공 후 유지관리 및 구조적 건전성을 모니터링하기 위하여 교량 각 주요 구조부재에 다양한 센서를 설치함으로써 교량모니터링시스템을 구축하여 외부하중에 의한 교량구조물의 거동을 감지, 수집, 분석하여 교량의 건전성을 파악하기 위하여 장대교량의 공용성과 안전성 확보에 많은 연구가 진행 되고 있으며 현재 국내외 다수의 장대교량들에는 다양한 센서로 이루어진 구조 건전성 모니터링 시스템이 설치, 운용되고 있다. 실제로 서해대교, 광안대교, 홍콩 TsingMa Bridge, 미국 Bill Emerson Memorial Bridge와 같은 실제 교량에도 적용된 바 있다. 하지만, 이상의 구조 건전성 모니터링 시스템 기술이 널리 활용되는 데는 여러 가지 장애물이 있는데, 그 중에서 가장 큰 것이 시스템을 구축하는 데 과다한 비용이 소요된다는 점이다. 예로 홍콩의 Tsing Ma 대교의 경우 350개의 센서를 설치하는데 약 8백만불이 넘는 금액이 들었으며(Farrar 등, 2004), Celeby(2002)의 보고에 의하면 각 센서의 채널 당 케이블의 설치 비용으로 약 5000불의 비용이 소모되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 불편함을 극복하기 위하여 무선 센서를 개발하고, 이를 한강 상 교량 중 올림픽대교에 적용, 사장교의 구조 건전성을 저비용 및 높은 편의성으로 모니터링 하기 위한 테스트베드를 구축하여 무선 계측 시스템의 정확성 및 적용성을 확인하였다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.99-107
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• 2024

This paper introduces an emergency response system in urban air mobility scenarios. A biometric responsive smartwatch was designed to monitor passengers' real-time heart rates. When an anomaly was detected, the system would send an alert via Morse code vibration and voice notification. It was integrated with the assumed control system of the ROS environment and communicates to implement a system for generating the shortest path for emergency landing to a nearby vertical port during urban air mobility operations. System stability was verified through high-fidelity simulation environments and testing based on actual geographic locations. Our technology improved the reliability and convenience of urban air mobility, demonstrating its effectiveness through simulations and tests in real-world scenarios.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.5
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• pp.19-25
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• 2024

The biggest type of behavior that prevents people with developmental disabilities from entering society is aggressive behavior. Aggressive behavior can pose a threat not only to the personal safety of the person with a developmental disability, but also to the physical safety of others. In this study, we propose a wearable system using a low-power processor. The proposed system uses an IMU (Inertial Measurement Unit) to analyze user behavior, and when attack behavior is not detected for a certain period of time through an LED array attached to the developed system, an interesting LED is displayed. By expressing patterns, we provide behavioral intervention through compensation to people with developmental disabilities. In order to implement a system that must be worn for a long time in a power-limited environment, we present a method to optimize performance and energy consumption across all stages, from data preprocessing to AI model application.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.9-17
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• 2024

This paper examines the security threats to enterprise Generative Artificial Intelligence systems and proposes countermeasures. As AI systems handle vast amounts of data to gain a competitive edge, security threats targeting AI systems are rapidly increasing. Since AI security threats have distinct characteristics compared to traditional human-oriented cybersecurity threats, establishing an AI-specific response system is urgent. This study analyzes the importance of AI system security, identifies key threat factors, and suggests technical and managerial countermeasures. Firstly, it proposes strengthening the security of IT infrastructure where AI systems operate and enhancing AI model robustness by utilizing defensive techniques such as adversarial learning and model quantization. Additionally, it presents an AI security system design that detects anomalies in AI query-response processes to identify insider threats. Furthermore, it emphasizes the establishment of change control and audit frameworks to prevent AI model leakage by adopting the cyber kill chain concept. As AI technology evolves rapidly, by focusing on AI model and data security, insider threat detection, and professional workforce development, companies can improve their digital competitiveness through secure and reliable AI utilization.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.3
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• pp.30-39
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• 2012

In this paper, a safe driving assistance system is proposed by detecting the status of driver's doze based on face and eye detection. By the level of the fatigue, safe driving system alarms or set the seatbelt on vibration. To reduce the effect of backward light and too strong solar light which cause a decrease of face and eye detection rate and false fatigue detection, post processing techniques like image equalization are used. Haar transform and PCA are used for face detection. By using the statistic of the face and eye structural ratio of normal Koreans, we can reduce the eye candidate area in the face, which results in reduction of the computational load. We also propose a new eye status detection algorithm based on Hough transform and eye width-height ratio, which are used to detect eye's blinking status which decides doze level by measuring the blinking period. The system alarms and operates seatbelt on vibration through controller area network(CAN) when the driver's doze level is detected. In this paper, four algorithms are implemented and proposed algorithm is made based on the probability model and we achieves 84.88% of correct detection rate through indoor and in-car environment experiments. And also we achieves 69.81% of detection rate which is better result than that of other algorithms using IR camera.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.89-89
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• 2011

도로의 가드레일 지주 근입깊이의 부족에 의한 자동차의 전락사고 이 후, 일본의 국토교통성 등의 관계자들이 그 대책 세우기에 부심해 왔으나, 기설 지주의 근입깊이를 측정할 수 있는 방법은 아직까지 알려져 있지 않으며, 현재로서는 작업의 전 과정을 비디오로 촬영하여 그 기록을 남기도록 되어있다. 그러나 그것은 상당히 비효율적인 작업으로 엄밀한 감시기능을 다하지 못하고 있으며, 감독자와 시공자의 양자로부터 계측 도구의 개발이 절실히 요구되고 있다. 일부의 초음파 측정기 업자가 가드레일 지주의 근입깊이를 측정할 수 있다고 주장하고 있으나, 시장에는 아직 나타나지 않고 있으며, 그 측정시스템의 측정여부와 성능의 검증이 이루어지지 않고 있는 상황이다. 지금까지 충격탄성파법 또는 초음파법을 이용하여, 매설된 가드레일 지주의 근입깊이를 측정한 성공사례가 정식으로 보고된 바는 없으며, 같은 강관주인 눈사태 방지책의 지주 파이프에 대한 근입깊이의 측정은 본 연구그룹의 의해 행하여진 바가 있다. 검사봉이나 해머 등으로 대상물을 두드려서 탄성파를 발생시키고, 그것을 가속도계 또는 속도계의 진동센서로 감지하여 그 파형을 분석함으로써 대상물의 치수 등을 측정하는 충격탄성파법은, 특히 콘크리트를 대상으로 공동 및 매설물 등의 탐사, 균열깊이의 측정 등에 폭 넓게 사용되고 있다. 하지만 이 측정방법을 가드레일의 지주의 근입깊이 측정에 적용할 경우, 일반적으로 행하여지는 방법, 즉 진동센서를 대상물의 상단부(캡)에 설치하는 방법으로는 접합부에 의한 탄성파의 손실과 캡의 휨 진동에 의한 노이즈 등을 해결하기가 곤란해진다. 또한 지반의 존재로 인한 진동 모드의 변화와 진동에너지의 감소 등의 문제점을 해결하지 않으면 안 된다. 본 연구는 충격탄성파법을 이용하여 지반에 설치된 눈사태 방지책이나 가드레일의 지주와 같은 강관 구조물의 근입깊이를 측정하고자 하는 연구이다. 이를 위해 진동센서를 캡이 아닌 측면부에 취부장치를 이용하여 설치함으로써 길이방향의 탄성파를 측정할 수 있도록 하고, 실제 구조물에 대해 측정을 실시하여 그 측정시스템의 성능과 유용성을 검토하고자 한다. 또한 다양한 길이의 실험용 강관 파이프를 매설하고 측정실험을 실시하여 측정시스템의 적용성에 대해서도 검토하였다. 본 연구를 통하여, 수신센서를 파이프의 측면에 선접촉하게 함으로서 종파를 감지하여 근입깊이를 포함한 파이프의 전 길이를 측정하는 본 측정시스템은 매설된 강관 구조물의 길이 측정에 기본적으로 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 특히 오거 굴착으로 시공된 경우에는 높은 정도의 측정성능을 보여주었다. 또한 항타관입 파이프에 대해서는 지반의 영향을 고려함으로써 길이의 측정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 오거 굴착 또는 항타 관입 등 시공방법에 따라 측정결과에 대한 지반의 영향 정도가 달라지며 파형 분석 및 길이 산정시 그 영향을 고려하여야 함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.505-508
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• 2021

반도체 회로의 미세화로 단위 공정이 증가하면 TAT(turn-around time) 증가에 따른 제조 비용이 늘어난다. 반도체 공정 중 포토 공정은 마스크의 회로를 웨이퍼에 전사하는 공정으로 전사를 담당하는 노광장비의 성능에 의해 회로의 정확성이 결정된다. 이런 정확성을 검증하는 계측공정은 회로의 미세화가 진행될수록 필요성은 증가하나 TAT 증가의 주된 요인으로 최근 기계학습을 사용한 다양한 예측 모형들의 개발로 계측 결과를 예측하는 실험들이 진행되고 있다. 본 논문은 노광장비 센서들의 이상값을 감지하여 분류 후 계측공정을 진행하는 LFDC(Lithography Fault Detection and Classification) 시스템의 문제인 분류 성능이 떨어지는 것을 해결하기 위해 XGBoost를 사용하여 계측공정을 진행하지 않고 노광장비 센서의 이상값을 학습된 학습기를 통해 분류하여 포토 공정을 재진행하거나 다음 공정을 진행하는 방법을 실험하였다. 실험에서 사용된 계측 결과 예측 모형은 89%의 정확도를 확보하였고 반도체 데이터 특성인 심각한 불균형의 데이터에 대해서도 같은 정확도를 얻었다. 이런 결과는 노광장비 센서들의 이상값에 대해 89%는 정상으로 판단하였고 정상으로 판단한 웨이퍼를 실제 계측 시 예측과 같은 결과를 얻었다. 계측 결과 예측 모형을 사용하면 실제 계측을 진행하지 않고 노광장비 센서들의 이상값에 대한 판정을 할 수 있어 TAT 단축으로 제조 비용감소, 계측 장비 부하 감소 및 효율 향상을 할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 90%의 성능을 보이는 계측 결과 예측 모형으로 여전히 10%에 대해서는 실제 계측이 필요한 문제에 대해 추후 더 연구가 필요하다.