• 제목/요약/키워드: 지-맵

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초연결시대 기술융합을 위한 사물 인터넷 기술의 특허동향 분석 (An IoT Patent Trend Analysis for Technological Convergence on Hyper Connected Society)

  • 노승민
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.2724-2730
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    • 2015
  • 사물인터넷은 오늘날 기술 주기에서 가장 널리 논의되고 있고 있는 기술적 개념이다. 이러한 기술은 우리가 어떻게 일을 하는지 뿐만 아니라 어떻게 사는지에 대한 급진적 변화를 예측할 수 있다. IoT의 개념은 기본적으로 데이터 네트워크를 통해 컨트롤 할 수 있는 연결된 장치의 웹을 의미한다. 이와 같은 장치들을 컨트롤하기 위해 요구되는 기술 비용과 스마트폰을 통한 인터넷의 연결의 증가로 IoT는 향후 10년 안에 모든 퍼베이시브 기술이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 지식재산권(특허)의 관점에서 빠르게 성장하는 기술 도메인의 기술적 요소들을 살펴본다. IoT 기술의 특허 분포에서 전체 특허들의 5%가 상위 특허 출원인이고 나머지는 다수의 출원인이 차지하고 있다. 특히, 미국지역에 가장 많이 출원하고 있고, 이것은 한국과 일본의 큰 아시안 시장과 밀접한 관계가 있다.

스마트폰의 GPS 정보를 이용한 일상 경로 이탈 판단 어플리케이션 구현 (Implementation of Android application to judge the daily route deviation via the GPS information on smart phones)

  • 차경애;현성용
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.27-34
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    • 2013
  • 스마트폰의 사용이 일상화되면서 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 구글맵, GPS 센싱 정보 등을 자유롭게 사용하게 됨으로써 이들을 효과적으로 활용하는 위치기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 GPS 정보를 서버로 전송받아서 누적된 위치정보를 기반으로 일상 경로의 이탈 여부를 판단하는 어플리케이션을 개발한다. 이는 일상적으로 이동하는 경로에서 벗어나는 경우, 자동으로 이에 대한 경보를 해줌으로써 어린이, 노약자와 같은 경우에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 서버를 이용해서 최근의 누적되는 이동 경로 정보를 활용함으로써 실시간으로 이동 경로 이탈 여부를 판단하도록 하였다. 실험 결과를 통해서 개발된 어플리케이션의 효용성을 검증한다.

개발도상국의 효율적인 전자정부 구현에 관한 연구 (A Study on Efficient Implementation of the e-Government in the Developing Countries)

  • 박철근;서성철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권9호
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    • pp.4169-4182
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    • 2011
  • 정보통신기술의 급속한 발전과 함께 전 세계 국가들은 전자정부를 도입하여 국가의 행정시스템을 효율적으로 개선하기 위하여 노력하고 있다. 본 논문은 개발도상국이 효율적으로 전자정부를 구현하기 위한 방안을 제안한다. 이를 위하여 유엔이 평가한 전자정부 발전지수를 분석하여 전자정부 발전 단계를 시작하는 단초를 얻는다, 또한 한국이 지원한 몽골, 키르기즈스탄 및 네팔의 전자정부 현황과 전자정부 마스터플랜을 분석하여 전자정부를 구축하는 데 필수불가결한 요소인 사업 우선순위를 도출한다. 조사 대상국들이 각각 정의한 사업들을 비교 검토하여 표준화하고, 포트폴리오 방식에 의해 평가된 사업들의 우선순위를 비교 분석하여 시행착오를 줄이고 효율적으로 전자정부를 구현할 수 있는 최적의 로드맵을 도출한다.

멀티모달 인터페이스를 위한 음성 및 문자 공용 인식시스템의 구현 (An On-line Speech and Character Combined Recognition System for Multimodal Interfaces)

  • 석수영;김민정;김광수;정호열;정현열
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.216-223
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    • 2003
  • 본 논문에서는 음성과 온라인 문자를 단일시스템으로 인식할 수 있는 음성 문자 공용인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)은 음성인식과 온라인 문자인식을 위해 매우 유용한 도구로 잘 알려져 있으나, 인식을 위해서는 각각을 독립 시스템으로 구현하고 있어 추가적인 메모리와 계산량을 요구한다. 제안한 공용인식 시스템은 음성인식과 문자인식을 결합하기 위하여 이들을 동일한 CHMM모델로 구성한 후 상태단위로 지속정보를 제어하는 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 알고리즘을 통하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 확률 통계적 시스템을 구현하였다. 음성은 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 파라미터, 문자는 위치 변화량 파라미터와 비트맵 파라미터를 사용하였으며, MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정법을 이용하여 음소와 자소를 결합한 115개의 3상태 9천이 CHMM모델을 구성하였다. 공용인식기의 실험결과 음소 인식률 51.65%, 음성 단어 인식률 88.6%, 자소 인식률 85.3%, 필기체 단어인식률 85.6%를 나타내어 공용인식의 유효함을 확인할 수 있었다.

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고차 통계 초점 척도를 이용한 3D 모델 복원 알고리즘 (3D Model Reconstruction Algorithm Using a Focus Measure Based on Higher Order Statistics)

  • 이주현;윤현주;한규필
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.11-18
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    • 2013
  • 본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.

대칭모형 기반 SLAM : M-SLAM (Symmetrical model based SLAM : M-SLAM)

  • 오정석;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.463-468
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    • 2010
  • 미지의 영역에서 작업을 수행하고자 하는 이동로봇은 주변의 지도가 없을 뿐만 아니라 자신의 위치도 알 수 없다. 이러한 환경의 극복을 위해 가장 많이 쓰이는 방법이 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이다. SLAM 분야에서 가장 많이 쓰이는 방법은 EKF (Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM이다. 최적의 센서 융합 기법이지만 odometeric error 등을 보상하기 위해서는 복잡한 과정이 점차 증가하게 된다. 사람은 SLAM 방식을 이용하여 낯선 장소에서 마음속의 지도를 쉽게 작성하지만 로봇의 경우 SLAM을 수행하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다는 단점이 생기는 것이 다. 이러한 단점의 보완을 위하여 본 논문에서는 대칭모형 SLAM(M-SLAM)을 제안한다. M-SLAM은 대칭에 사용할 모형을 미리 정하고 센서로 받아들인 데이터를 모형과 비교하여 대칭된 모형을 맵에 적용시켜서 작업의 양을 줄이는 방법이다. M-SLAM은 적은 특징점을 이용하여 선택된 대칭 도형과의 유사성 판별을 이용하는 방법이므로 특징점이 적은 거리센서에 사용하기 적합한 특성을 가지고 있다고 할 수 있다. 특징점이 적어도 된다는 장점은 SLAM의 시간을 크게 줄여 줄수 있다.

그림자생성을 위한 개선된 PCF 기법 (An Improved PCF Technique for The Generation of Shadows)

  • 유영중;최진호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권8호
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    • pp.1442-1449
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    • 2007
  • 그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.

수출다변화를 통한 G2 리스크 극복 방안에 관한 연구: 중소기업 수출지원 정책을 중심으로 (A Study on G2 Risk and Export Diversification: Focusing on Export Support System for SMEs)

  • 최돈승;고경일
    • 융합정보논문지
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    • 제9권10호
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    • pp.48-55
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    • 2019
  • 본 연구는 미-중 무역분쟁을 보다 장기적인 관점에서 'G2 리스크'로 정의하고 급변하는 세계무역환경 속에서 중소기업 수출지원제도의 문제점을 진단하고 개선방안을 논의하고 있다. 중소기업 수출지원제도는 이를 총괄하는 컨트롤 타워가 부재하고, 사업별로 제도가 운용되면서 정책 간 중복으로 인해 행정적 낭비가 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서 첫째, 중소기업 수출지원제도를 총괄하는 컨트롤 타워를 명확하게 설정해야 할 것이다. 둘째, 컨트롤 타워를 명확하게 설정한 이후 중장기 로드맵을 구축하여 중소기업 수출지원제도의 효율적인 운영방안을 마련해야 할 것이다. 셋째, 개별 수출지원조직의 역할과 책임을 명확하게 한 후 조직 간 협력을 강화할 필요가 있다. 마지막으로 중소기업 수출지원제도가 잘 수립되고 운영되고 있는지 여부를 확인하기 위해서는 올바른 성과평가기준과 환류시스템을 마련하는 것이 중요하다.

마이데이터 기반 금융 자산관리 앱 사용성 평가 - 데이터 시각화를 중심으로 - (UX evaluation of MyData-based financial asset management app - Focusing on Data Visualization)

  • 김은영;한수진
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.223-233
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    • 2021
  • 2020년 8월 데이터 3법의 개정으로 마이데이터 산업이 가능해졌으며, 2021년 2월부터 각 개인은 사업자가 제공하는 앱을 통하여 마이데이터 금융거래가 가능하게 되었다. 본 연구에서는 사용자 중심의 금융서비스 시대에 마이데이터 기반 금융 자산 관리 앱의 사용자경험 동향을 파악하기 위하여 성인 300명을 대상으로 8개 기관의 11개의 앱의 사용성 평가를 진행한 후 평균값 비교, 방사형 그래프 분석, 히트맵 분석을 통하여 선호도 조사를 하였다. 앱 디자인 선호도에서는 자산리스트형이 가장 선호하는 형으로, 다음으로는 자산 비교·리스트형으로 나타났다. 마이데이터를 통해 향후 누릴 수 있는 혜택에 대한 기대인식으로는 '편리한 서비스의 다양화'가 45.3%로 가장 높게 나타났고, 사용자가 느끼는 부정적인 요인으로는 개인정보와 관련한 요소가 71.4%로 가장 높게 나타났다. 본 연구 결과는 마이데이터 플랫폼 사용자 인터페이스 개발과 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

특징 융합과 공간 강조를 적용한 딥러닝 기반의 개선된 YOLOv4S (Modified YOLOv4S based on Deep learning with Feature Fusion and Spatial Attention)

  • 황범연;이상훈;이승현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.31-37
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    • 2021
  • 본 논문은 특징 융합과 공간 강조를 적용하여 작고 페색된 객체 검출을 위한 개선된 YOLOv4S를 제안하였다. 기존 YOLOv4S은 경량 네트워크로 깊은 네트워크 대비 특징 추출 능력 부족하다. 제안하는 방법은 먼저 feature fusion으로 서로 다른 크기의 특징맵을 결합하여 의미론적 정보 및 저수준 정보를 개선하였다. 또한, dilated convolution으로 수용 영역을 확장하여 작고 폐색된 객체에 대한 검출 정확도를 향상시켰다. 두 번째로 spatial attention으로 기존 공간 정보 개선하여 객체간 구분되어 폐색된 객체의 검출 정확도를 향상시켰다. 제안하는 방법의 정량적 평가를 위해 PASCAL VOC 및 COCO 데이터세트를 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 YOLOv4S 대비 PASCAL VOC 데이터세트에서 mAP 2.7% 및 COCO 데이터세트에서 mAP 1.8% 향상되었다.