• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.421-424
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• 2000

XML 의 응용 예로 3DML은 VRML의 차기 사양인 X3D 와 비교될만한 언어이다. XML에 기반하여 3차워 공간 데이터를 마치 미로를 만들 듯 기호화 된 문자들로 하나의 평면 (Level)을 구성하면 그에 해당되는 물체들로 이루어 진 가상공간이 만들어진다. 하지만, 고정된 가상공간만을 저작할수 있으며 다중 사용자환경을 지원하지 않는다. 본 논문은 아바타를 통해서 가상공간을 탐험할 수 있도록 XML의 한 응용된 언어로써 AML을 설계하고 인식할수 있는 뷰어를 통해 아바타의 애니메이션을 수행 방법을 기술하였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.9 no.1
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• pp.209-228
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• 1999

탄소세는 기후변화 방지를 위한 구체적 수단으로 교토의정서에서 채택된 시장원리 중심의 유연성체계 장치와의 결합선상에서 주목을 받고 있다. 국제경쟁력 감소 총탄소배출량증가 등 잠재적 부작용에도 불구하고, 탄소세는 기후변화협약에 따른 의무감축 수행을 위한 비용 효과적인 방안으로 인식되고 있다. 선진국을 중심으로 볼 때, 지금까지 탄소세는 덴마크, 핀랜드, 네덜란드, 노르웨이, 스웨덴 등 북유럽 5개국이 부분적으로 실시하고 있으나 갖가지 예외조항의 실시로 인해 본래의 의미인 환경보호는 소홀히 취급되고 경쟁력 약화 우려가 정책결정의 주요한 변수로 작용하고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.295-298
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• 2002

비디오 워터마킹 시스템은 이미지 워터마킹과 비교할 때 프레임 공격이라는 새로운 공격 형태가 발생된다. 프레임 공격은 워터마크를 공격하기 위하여 비디오 프레임들을 적절하게 이용하는 방법으로, 지금까지 제시된 프레임 공격들을 살펴보면 프레임 제거, 프레임 재배치, 프레임 평균화, 프레임 공모(결탁)공격들을 예로 들 수 있다. 그러나, 프레임 공격에 대한 인식은 있지만, 그 구현 방법에 대해서는 일부 문헌을 제외하고는 논의되고 있지 않다. 따라서, 본 논문에서는 각 프레임 공격들의 목적과 그 구현 방법을 기술한다. 본 논문에서 구현된 프레임 공격들은 설계한 비디오 워터마킹 시스템의 강인성 검사에 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.630-632
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• 2010

마크 와이저는 사람들이 컴퓨터의 존재를 인식하지 못할 정도로 자연스러운 방식으로 인간과 컴퓨터간의 인터랙션이 이루어질 수 있는 컴퓨팅 환경을 만들고자 하였다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기본적인 개념과 특성을 바탕으로 유비쿼터스 컴퓨팅으로 대표되어지는 디지털시대에서 제품디자인에 영향을 미치는 기술 및 연구 동향으로 살펴봄으로써, 향후 제품디자인 분야의 변화 방향을 제품이 사용되는 환경, 제품의 특성, 그리고 사용자와의 관계에서 고찰하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.41 no.5 s.116
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• pp.582-599
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• 2006

Due to the growing popularity of mobile information technology, more people, especially in the general public, have access to computerized geospatial information systems for wayfinding tasks or urban navigation. One of the problems with the current services is that, whether the users are exploring or navigating, whether they are travelers who are totally new to a region or long-term residents who have a fair amount of regional knowledge, the same method is applied and the direction are given in the same way. However, spatial knowledge for a given urban region expands in proportion to residency. Urban navigation is highly dependent on cognitive mental images, which is developed through spatial experience and social communication. Thus, the wayfinding service for a regional community can be highly supported, using well-known regional places. This research is to develop the framework for urban navigation within a regional community. The concept of communal ontology is proposed to aid in urban regional navigation. The experimental work was implemented with case study to collect regional landmarks, develop the ontological model and represent it with formal structure. The final product of this study will provide the geographical information of a region to the other agent and be the fundamental information structure for cognitive urban regional navigation.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.24 no.5
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• pp.430-437
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• 2020

The proposed model implements a model that improves the face prediction rate and recognition rate through learning with an artificial neural network using face detection, landmark and face recognition algorithms. After landmarking in the face images of a specific person, the proposed model use the previously learned Caffe model to extract face detection and embedding vector 128D. The learning is learned by building machine learning algorithms such as support vector machine (SVM) and deep neural network (DNN). Face recognition is tested with a face image different from the learned figure using the learned model. As a result of the experiment, the result of learning with DNN rather than SVM showed better prediction rate and recognition rate. However, when the hidden layer of DNN is increased, the prediction rate increases but the recognition rate decreases. This is judged as overfitting caused by a small number of objects to be recognized. As a result of learning by adding a clear face image to the proposed model, it is confirmed that the result of high prediction rate and recognition rate can be obtained. This research will be able to obtain better recognition and prediction rates through effective deep learning establishment by utilizing more face image data.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.06a
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• pp.497-503
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• 2005

본 연구의 목표는 시각장애인을 위해 음성 인식, 음성 합성 기술을 이용하여 일반인과 마찬가지로 개인의 특성에 맞는 홈페이지를 구축하게 하는 웹 사이트 자동 생성 툴을 개발하는 것이며, 음성매일, 개인 일정, 주소록, 북마크 등을 생성 할 수 있는 개인정보관리기능은 물론 개인 맞춤 정보 생성 기능을 제공하며, 시각장애인들이 원하는 정보를 스스로 제공하여 일반인과 공유함으로써 의사소통의 통로 역할을 담당 할 수 있게 한다. 웹 사이트 자동 생성 툴에서는 기본적인 명령어를 음성인식으로 처리할 수 있게 지원하며 음성출력이 지원되는 TTS를 추가적으로 제공한다. 본 연구개발을 통해 시각장애인들이 사회적 소외감을 없애며 정보화 시대에 동등한 위치에서 생활 할 수 있도록 하는 것이다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.15 no.10
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• pp.1021-1028
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• 2009

In this paper, a location identification for a cleaning robot using a camera shooting forward a room ceiling which kas three point landmarks is introduced. These three points are made from a laser source which is placed on an auto charger. A fisheye lens covering almost 150 degrees is utilized and the image is transformed to a camera image grabber. The widly shot image has an inevitable distortion even if wide range is coverd. This distortion is flatten using an image warping scheme. Several vision processing techniques such as an intersection extraction erosion, and curve fitting are employed. Next, three point marks are identified and their correspondence is investigated. Through this image processing and image distortion adjustment, a robot location in a wide geometrical coverage is identified.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1555-1565
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• 2008

Biometric information such as face and fingerprint information is highlighted in many security areas, including authentication, due to its uniqueness and convenience factors. However, if exploited maliciously, it can cause more serious damage than traditional security measures, like passwords. This paper reviews the watermarking method that is able to verify the integrity of this biometric information. The watermark to be inserted is the date of the biometric information acquisition. It is combined with 16-bit Cyclic Redundancy Checks prior to insertion. In particular, face and fingerprint images are saved in a specific compressed format. The proposed watermarking algorithm will be designed in such a way as to remain resilient against compression. The watermark inserted at the acquisition stage will be extracted at each storage and deployment stage, so that the integrity of the biometric information can be verified.