• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.28-31
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• 2017

지상파 방송 3사(KBS/MBC/SBS) 수도권 본방송 파라미터와 동일하게 설정한 제주테크노파크 100W 실험국에서 ATSC 3.0 신호를 발사한 뒤, 제주시내 일대를 이동하면서 양시청 여부는 물론 실측값을 수집하였다. 결론적으로, 현재 전송파라미터 구성으로 송수신 정합에 이상 없이, 기술적인 관점에서 수도권 모바일HD 본방송이 가능함을 검증하였고, 커버리지 산출에 필수적인 물리계층 성능 지표인 ESR5에 대한 기준값, 즉 변조오류율(MER) 기준으로 11.3dB, 수신 신호 세기(Level) 기준으로 -85.0dBm 정도임을 도출하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제23권4호
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• pp.1131-1148
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• 2009

이 논문에서는 대학에서 컴퓨터를 사용한 고급단계수학강좌의 방안 연구로서, ISETL 프로그램을 소개하고 그것을 활용한 대수학 강좌 방향을 모색하고자 한다.

• 안전기술
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• 제194호
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• pp.24-25
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• 2014

최근 스마트폰, 태블릿 PC 등 각종 디지털기기가 대중화되면서 디스플레이(화면) 산업도 다양한 변화를 맞았다. 이러한 디스플레이 산업의 발달은 유리 소재에 대한 기술 개발을 더욱 촉진하는 역할을 하고 있다. 경북 구미시에 위치한 아사히초자화인테크노한국(이하 AFK)은 전 세계 디스플레이용 글라스 시장에서 압도적인 점유율을 기록하고 있는 일본의 AGC 그룹에 의해 2004년 설립된 곳이다. 특히 AFK는 박막 트랜지스터 액정표시장치인 TFT-LCD 용 유리 기판을 제조하는 곳으로 AGC 그룹의 디스플레이용글라스에 관한 최점단 기술이 집결된 곳이라고 할 수 있다. 이곳 AFK에서 안전관리업무를 맡고 있는 이가 오늘의 주인공인 김태권 과장이다. 그는 회사 설립 초기부터 자체적인 안전시스템을 구축해 나가면서 고도의 기술력과 안전이 조화된 일터를 만들어가고 있다. 안전관리업무의 좋은 본보기가 되고 있는 김태권 과장을 찾아가 그만의 안전철학을 들어봤다.

• Design & Manufacturing
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• 제16권2호
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• pp.7-12
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• 2022

The purpose of this study is to develop an evaluation method for online design education. Online education has established itself as the primary form in the educational field, however, there are unsatisfactory response from instructors and students due to rapid conversion of online education. Due to the transition of educational method, online class contents have become optimized and online educational experiences became accumulated. However, clear education criteria is essential. This study states importance of two parts: establishing an evaluation system based on design thinking for online design education and finding appropriate online platforms for interaction between instructors and students. The research results provide implications for ensuring the efficiency of design education and are expected to contribute significantly to the future education field.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.612-614
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• 2023

대규모 산불로 인한 재해가 최근 급증하고 있어 이에 대한 예방과 대응이 중요해지고 있다. 기존 산불 화재 예방에 대한 다양한 연구와 기술 적용이 있어 왔다. 그러나 예방과 대응에 한계가 있어 필요성과 기존 사례연구를 통해 인공지능 기반의 산불대응 재난 안전관리시스템 구축을 위한 제안을 7 단계로 구분하여 제시한다. 향후 제안시스템의 고도화를 위해 지속적인 다양한 연구와 데이터 수집과 분석 등 기술적인 연구와 함께 법과 제도에 대한 개선 논의도 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.642-643
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• 2023

피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.663-664
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• 2023

코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.579-581
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• 2023

에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.592-594
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• 2023

빅데이터 및 머신러닝 플랫폼을 구축하기 위해선 많은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터 엔지니어가 필수인데, 초급 엔지니어들은 경험 부족으로 인해 기업의 수요를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 초급 데이터 엔지니어가 쉽게 접근 가능한 오픈소스를 활용한 빅데이터 플랫폼과 머신러닝 플랫폼을 통합한 7개층으로 이루어진 '데이터 플랫폼'을 제안한다. 향후 제안하는 플랫폼의 현실적인 검증을 위해 계층간 연계가 얼마나 용이한지에 대해 후속연구가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.598-600
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• 2023

CCTV가 범죄 예방 및 수사에 사용되는데, 수사를 위해 저화질 CCTV 영상에서 특정인의 얼굴 인식엔 어려움을 겪어 CCTV 본연의 역할의 희석된다. 따라서 본 논문은 저화질 영상을 고화질로 변환하여 얼굴 인식의 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기존에 연구된 인공지능 기반의 업스케일링 알고리즘을 분석하여 K-FACE 데이터셋에 적절한 모델을 제안한다. 이를 위해 2020년 이전과 이후의 AI 업스케일링 관련 연구를 비교 분석한다. 향후 제시된 모델을 대상으로 동일한 환경내에서 K-FACE 데이터셋을 학습시켜 통일된 기준의 지표 산출이 필요하다.