• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.29 no.2
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• pp.5-34
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• 2018

In this research, we intended to discover all types of information related to international research cooperation, collect information by each type, and build a database. To this end, we initially developed metadata, discussed with metadata experts to develop metadata in the primary phase, and conducted a survey on the experts related to international research cooperation. Furthermore, we collected and entered data in the meta field for each type of information source, and verified the meta field through processes such as the existence of actual data for each meta field, among others. The types of database designed in this research are the international research cooperation information source database, international research cooperation project database, international research cooperation expert database, international research cooperation institution database, international organization database, and other database, and as a result of validating of the field by entering the data by conducting the survey, the survey results and the data entry rate by field demonstrated such a high rate of consistency. However, only the international organization data field was confirmed to have approximately 25% of the field having the data entry rate of less than 10% despite the high rate of significance rated by the users.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.150-152
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• 2019

본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 $5{\times}5$의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.95-96
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• 2021

본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• KLA journal
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• v.21 no.5
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• pp.2-12
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• 1980

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.377-379
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• 1998

본 논문에서는 서지데이터베이스 품질향상을 위해 사용자의 요구사항을 기초로 하여 논문형태의 데이터베이스 특성을 파악한 후 표준입력 필드에 해당하는 기준을 정하고 데이터베이스 구축에 적용하는 입력시스템 모델을 구현하고자 한다. 데이터베이스 제작자들의 오류를 최소화하여 정보사용자의 만족도를 충족하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 제시하였다. 서지데이터 입력을 위한 표준화된 입력방법을 통해 기존의 편집기를 활용한 텍스트 형태의 데이터베이스 제작시 문제점들을 개선하였으며 사용자 만족도, 데이터 양, 품질향상을 웹을 통한 입력시스템으로 구현하여 서지데이터베이스에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.755-764
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• 2019

Currently commercially available light field cameras are difficult to acquire 5D light field video since it can only acquire the still images or high price of the device. In order to solve these problems, we propose a deep learning based method for synthesizing the light field video from monocular video. To solve the problem of obtaining the light field video training data, we use UnrealCV to acquire synthetic light field data by realistic rendering of 3D graphic scene and use it for training. The proposed deep running framework synthesizes the light field video with each sub-aperture image (SAI) of $9{\times}9$ from the input monocular video. The proposed network consists of a network for predicting the appearance flow from the input image converted to the luminance image, and a network for predicting the optical flow between the adjacent light field video frames obtained from the appearance flow.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2789-2791
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• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.666-669
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• 2013

2012년 고시된 '정보시스템 구축 운영 지침'에 따라 행정안전부에서는 '전자정부 SW 개발 운영자를 위한 시큐어 코딩 가이드'를 배포하고 있다. 시큐어 코딩 기법을 예제 위주로 제시함으로써, 개발 실무에 활용도를 높이기 위하여 배포된 시큐어 코딩 가이드는 유용한 지침서임에는 틀림이 없으나, 개발자 개개인이 그 내용을 모두 숙지하기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 특히 입력 데이터 검증 및 표현에 관한 시큐어 코딩은 시스템 아키텍쳐 차원의 중앙집중적인 관점이 아닌 개발자 개개인이 구현한 기능 단위 수준에서 수행되고 있는 필드의 현실상, 이를 중앙집중적인 관점에서의 입력 데이터 검증을 통하여, 보다 안전한 소프트웨어를 제작하기 위한 방법을 코드 중심의 사례로 설명하고자 한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.1
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• pp.9-15
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• 2016

In this paper, we describe the design of a high speed data acquisition system(DAS) with STM32 processor based on Cortex-M4. The system is used for the sensor devices to collect raw data on production lines at factory and send them to the servo computer in real time. The system is designed for multi functions with universal asynchronous receiver and transmitter(UART), analog to digital converter(ADC), digital to analog converter(DAC), and general purpose input output(GPIO). those are well tested for various data acquisition and high speed motor control in real time.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.295-302
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• 2007

It is very iterative and complicated work to enter the personal information every time one fills the form-based resume or one joins the new membership page on the internet. Although there are some systems that have the personal information on the computer and fill the membership page automatically, their accuracies are not often satisfactory in that the fields and their values do not match exactly. The research proposes and implements a system that has user's information on the computer and reasons and fills the information automatically that a membership web page(target page) requests using the personal information ontology. During the reasoning process, the target page is analyzed to extract the requested fields. Then the requested field names are converted to the standard field names using synonym ontology. The converted requested fields find the appropriate level in the personal information ontology using ontology match making to generate the final field value. The system not only finds the similar fields but also generates the exact field values by reasoning on the information ontology hierarchy. By experimenting with several membership pages on the web, the system showed higher accuracy over the existing systems. The system can be easily applicable to the cases where one iteratively fills the same information such as resume form.