• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.23 no.2
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• pp.23-27
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• 2024

Underwater images are typically degraded due to color distortion, light absorption, scattering, and noise from artificial light sources. Restoration of these images is an essential task in many underwater applications. In this paper, we propose a two-phase deep learning-based method, Underwater Deep Curve Estimation (UWDCE), designed to effectively enhance the quality of underwater images. The first phase involves a white balancing and color correction technique to compensate for color imbalances. The second phase introduces a novel deep learning model, UWDCE, to learn the mapping between the color-corrected image and its best-fitting curve parameter maps. The model operates iteratively, applying light-enhancement curves to achieve better contrast and maintain pixel values within a normalized range. The results demonstrate the effectiveness of our method, producing higher-quality images compared to state-of-the-art methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.8
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• pp.127-139
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• 2010

The concept of Web 2.0, which means that internet users are producers and also consumers is evolved according to the development of web service technology. In the Web 2.0 space, the enormous amount of web contents are produced using many social web services. Proactive display system supports various types of users's web contents. Unfortunately, private web contents sharing facility is imperfect to date. In this paper, we develop a proactive display application which identifies people, displaying their social contents such as blogs and open cafes through wide display devices or multi-media players in physical spaces. For this, we develop a social contents presentation server where users can register their profiles and information on the social contents to be shared through the developed application. Also, we develop a social contents presentation client that proactively identifies the user in close proximity and displays the user's social contents through an intuitive user interface in physical spaces. In addition, we develop an on-the-spot feedback service which supports posting various types of replies and an on-the-spot scrap service which specifies direct sharing of the contents through the intuitive user interface.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.253-254
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝과 OpenCV를 이용해서 사람의 얼굴에서 나이 성별을 추출하고 추출된 데이터를 기반으로 야외에 설치된 디스플레이 광고를 맞춤형으로 제공한다 이를 통해 광고를 좀 더 효과적으로 사용할 수 있는 방안을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.271-274
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• 2010

컴퓨터에서 생성된 시뮬레이션의 결과는 일련의 가시화(VIsualization)라는 과정을 거치면서 컴퓨터 그래픽스 기술이 적용됨으로써 인간이 해석하기 쉬운 형태로 변형되게 된다. 연구자가 직관적으로 이해하기 어려운 수치의 나열로 구성돼 있던 시뮬레이션 데이터가 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있게 되는 것이다. 그런데, 최근에는 고성능 컴퓨터(HPC)의 발달로 인해 시뮬레이션 데이터의 크기가 점점 더 증가하는 추세에 있으며, 데이터의 크기가 기가바이트를 넘어 테라바이트에 이르는 경우도 흔해지고 있다. 기존의 가시화 시스템에서 복잡해진 가시화 데이터를 면밀하게 해석하기에는 많은 제약이 따르며, 그로 인해 고해상도 디스플레이 장치나 몰입형 가상현실 장치의 도입은 필연적일 수밖에 없다. 특히 현 시점에서 클러스터 시스템을 이용한 고해상도의 디스플레이 장치에서 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 방법은 가상현실 환경을 적절히 활용하는 것이 거의 유일하다 할 수 있겠다. 본 논문에서는 시뮬레이션 데이터, 특히 로터 동역학 분야의 시뮬레이션 데이터를 가상현실 환경에서 가시화하고 제어하는데 필요한 프레임워크와 인터페이스를 소개할 것이다. 이 프레임워크는 가상현실 환경에서 로터 동역학 분야의 시뮬레이션 데이터와의 실시간 상호작용을 통한 해석을 수행하는데 필요한 기반환경을 제공할 것이다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.20 no.3
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• pp.184-188
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• 2021

In general, digital signage is a next-generation smart media that provides various information and advertisement services to many people indoors or outdoors using the Internet. Recently, digital signage is rapidly spreading in such a small indoor environment, that is, in an area closely related to daily life, for example, inside an elevator. However, in this kind of indoor environment where the stay time of persons is extremely limited, it would be not easy for them to keep advertisements in the user memory for a long time. In the digital signage display installed in an indoor environment, it is possible to think about the possibility for a function such as expanding the screen to a user's smartphone, which is now widely spread, to contain, store, and use the transmitted content. In this paper, we propose a method to extend the display of digital signage contents to personal smart phones with interaction function in such a limited environment. In order to make the system operation, the proposed system was verified by confirming the result of dual screen implementation in a smart phone through the prototype implementation of a digital signage system in an embedded Linux environment.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.21 no.3
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• pp.45-49
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• 2022

The fourth industrial revolution, internet of things, and the expansion of online web services have increased an exponential growth and deployment in the number of cloud data centers (CDC). The cloud is emerging as new paradigm for delivering the Internet-based computing services. Due to the dynamic and non-linear workload and availability of the resources is a critical problem for efficient workload and resource management. In this paper, we propose the particle swarm optimization (PSO) based gated recurrent unit (GRU) neural network for efficient prediction the future value of the CPU and memory usage in the cloud data centers. We investigate the hyper-parameters of the GRU for better model to effectively predict the cloud resources. We use the Google Cluster traces to evaluate the aforementioned PSO-GRU prediction. The experimental shows the effectiveness of the proposed algorithm.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.389-390
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• 2009

컴퓨터에서 생성된 시뮬레이션의 결과는 컴퓨터 그래픽스 기술을 이용한 일련의 가시화 과정을 거쳐서 인간이 해석하기 쉬운 형태로 변형되게 된다. 최근에는 고성능 컴퓨터(HPC: High Performance Computer)의 발달로 인해 데이터의 크기가 점점 더 증가하는 추세에 있으며, 이런 복잡한 데이터를 해석하는 데는 클러스터 시스템을 이용한 고해상도의 디스플레이 장치가 필요하다. 하지만 이런 디스플레이 장치에서 사용자 인터페이스를 제공하는 방법은 VR(Virtual Reality, 가상현실) 환경을 활용하는 것이 거의 유일한 해결책이다. 하지만 현재 VR 환경에서 시뮬레이션 데이터 해석에 필요한 적절한 사용자 인터페이스를 제공하는 툴은 존재하지 않는다. 이에, 본 논문에서는 시뮬레이터 데이터, 특히 로터 동역학 분야의 시뮬레이션 데이터를 VR 환경에서 가시화하는 GLOVE 프레임워크의 통합 인터페이스를 소개한다. 이 인터페이스는 VR 환경에서 시뮬레이션 데이터를 실시간으로 상호작용을 통해 분석하는 데 필요한 기반 환경을 제공한다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.22 no.2
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• pp.6-10
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• 2023

High-potential data can be predicted and stored in the cache to prevent cache misses, thus reducing the processor's request and wait times. As a result, the processor can work non-stop, hiding memory latency. By utilizing the temporal/spatial locality of memory access, the prefetcher introduced to improve the performance of these computers predicts the following memory address will be accessed. We propose a prefetcher that applies the GRU model, which is advantageous for handling time series data. Display the currently accessed address in binary and use it as training data to train the Gated Recurrent Unit model based on the difference (delta) between consecutive memory accesses. Finally, using a GRU model with learned memory access patterns, the proposed data prefetcher predicts the memory address to be accessed next. We have compared the model with the multi-layer perceptron, but our prefetcher showed better results than the Multi-Layer Perceptron.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.22 no.2
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• pp.24-29
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• 2023

In this paper, we propose a real-time bus arrival notification system using deep learning to guarantee movement rights for the visually impaired. In modern society, by using location information of public transportation, users can quickly obtain information about public transportation and use public transportation easily. However, since the existing public transportation information system is a visual system, the visually impaired cannot use it. In Korea, various laws have been amended since the 'Act on the Promotion of Transportation for the Vulnerable' was enacted in June 2012 as the Act on the Movement Rights of the Blind, but the visually impaired are experiencing inconvenience in using public transportation. In particular, from the standpoint of the visually impaired, it is impossible to determine whether the bus is coming soon, is coming now, or has already arrived with the current system. In this paper, we use deep learning technology to learn bus numbers and identify upcoming bus numbers. Finally, we propose a method to notify the visually impaired by voice that the bus is coming by using TTS technology.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2007.02a
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• pp.3-8
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• 2007

최근, 실감 영상에 대한 관심과 요구가 증가하면서 신개념 서비스인 3차원 다시점(Multi-view) 방송에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이와 더불어 광고와 게시를 목적으로 입체 영상과 입체 디스플레이 장치의 수요가 증가하고 있어, 앞으로 다시점 영상 콘텐츠와 디스플레이 장치가 활발하게 보급될 전망이다. 다시점 영상 콘텐츠는 제작 단계에서 컴퓨터 그래픽스 객체를 합성하면 보다 목적에 부합하는 콘텐츠를 제작할 수 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라로부터 얻은 RGB 텍스쳐 데이터와 깊이 테이터에 컴퓨터 그래픽스 객체를 합성하여 다시점 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 제작된 다시점 합성 영상을 검증하고 재생하는 다시점 비디오 뷰어를 설계, 구현 한다. 가상의 다시점 영상에 그래픽스 객체를 합성하는 방법은 후 합성 기반으로, 임의의 그래픽스 객체 모델을 생성하여 깊이 정보를 부여하고, 가상 시점 영상의 생성과 동일한 방법으로 그래픽스 객체의 각 시점별 영상을 생성한다. 끝으로 깊이정보를 사용하여 가상 시점 영상의 적절한 좌표공간으로 그래픽스 객체를 삽입한다. 그래픽스 합성의 정확성 검증을 위해 다시점 그래픽스 합성 영상을 디스플레이하는 뷰어는 2D 및 입체를 모두 지원하고, view switching, frozen moment, view sweeping 등의 interactive special effect기법과 다양한 포맷의 저장이 가능하다. 또한, 입체 영상의 실험에서는 그래픽 객체의 입체감 조절을 위해 실제 카메라 시점 간에 필요한 중간시점영상의 개수를 결정할 수 있다.