• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.155-157
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• 2005

We propose a new category of hybrid multi-layer neural networks with hetero nodes such as Fuzzy Set based Polynomial Neurons (FSPNs) and Polynomial Neurons (PNs). These networks are based on a genetically optimized multi-layer perceptron. We develop a comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization and genetic algorithms, in particular. The augmented genetically optimized HFPNN (namely gHFPNN) results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional HFPNN. The GA-based design procedure being applied at each layer of HFPNN leads to the selection of preferred nodes (FPNs or PNs) available within the HFPNN. In the sequel, two general optimization mechanisms are explored. First, the structural optimization is realized via GAs whereas the ensuing detailed parametric optimization is carried out in the setting of a standard least square method-based learning. The performance of the gHFPNNs quantified through experimentation where we use a number of modeling benchmarks-synthetic and experimental data already experimented with in fuzzy or neurofuzzy modeling.

• Journal of Digital Convergence
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• v.7 no.1
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• pp.57-71
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• 2009

The visualization of business reports has received greater attention from information system scholars. Tables, graph and charts are often used to represent vast amount of complex numerical data and spreadsheet visuals become a de facto standard in business. This study suggests the use of individual's cognitive differences on business report visualization instead of providing "one visual fits all type of reports." It is argued that reports with data augmented by appropriate visuals will affect the efficiency and effectiveness of an individual's learning outcomes and subsequently his or her decision making processes. It is argued here that report visualization can augment the usefulness of contents and enhance many desirable features of reports as specified in those proposed models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.353-356
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• 2016

최근 스마트폰 등 모바일 기기의 발전과 보급은 더욱 다양한 분야에 걸쳐 증강현실 기술을 적용할 수 있도록 하고 있다. 특히 증강현실 이용 방법의 한 가지는 전통적인 수업 방식에서 탈피한 e-learning, e-training을 들 수 있다. 증강현실의 가장 큰 특징은 실제 존재하는 사물이나 풍경 위에 가상의 이미지를 덧씌워 사용자에게 정보를 더해주는 것이다. 이를 통해 더욱 현실감 있는 정보를 전달할 수 있고, 새로운 사용자 경험을 제공하는 교육 시스템을 제공할 수 있다. 이 논문에서는 증강현실을 이용하여 실시간으로 창의적 조형이 가능한 교육용 블록의 위치를 인식하여 모바일 기기를 통해 블록 조립 방법에 대한 안내를 제공하는 모바일 애플리케이션을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.875-878
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• 2016

기존의 스포츠 클라이밍 수업은 지도자가 손과 발의 위치를 일일이 가리키는 방식으로 진행되어 원활한 시연이 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스포츠 클라이밍 인공 암벽에 올바른 자세로 등반하는 캐릭터 애니메이션을 투사하여 초급자를 위한 등반 자세 학습도구로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 전통적인 클라이밍 등반과 공간증강현실 기반 클라이밍 콘텐츠를 활용한 등반의 근활성도를 측정하고 비교 분석함으로써 그 유용성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.212-214
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• 2015

본 논문에서는 디지털 시대에 걸맞은 교육을 가능하게 하는 방법으로서 모바일 증강현실에 관한 문헌연구를 통한 기술적 특징과 정의를 살펴보고, 개발 사례를 통해 앞으로의 교육용 증강현실 모바일 콘텐츠가 가야할 방향을 모색해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.90-92
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• 2000

데이터마이닝 문제는 데이터를 그 속성들에 따라 분류하여 예측하는 것뿐만 아니라 분류된 속성들간의 연관성에 대해 잘 설명할 수 있어야 한다. 일반적으로 변수들간의 연관성을 잘 설명할 수 있으면서도 높은 예측력을 가지는 방법으로는 베이지안 네트웍 분류자(Bayesian network classifier)가 있다. 그러나 이것은 데이터 마이닝과 같은 대용량 데이터에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이에 이 논문에서는 최근 RBF 신경망이 입력변수 선정문제에 성공적으로 적용된 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 방법을 이용하여 최적의 입력변수들만을 선택하여 베이지안 네트웍을 학습하는 Selective BN Augmented Naive-Bayes Classifier를 새로운 방안으로 제안하고 이를 실제 데이터마이닝 문제에 적용한 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1094-1097
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• 2019

디지털화된 현실 환경을 증강현실속에서 투영시키기 위해선 증강현실 디바이스의 측위가 필수적이다. 하지만 대부분의 측위 방식이 측위 대상 디바이스에 대해 별도의 하드웨어나 센서를 요구하는데 이를 스마트폰 환경에서 충족시키기란 매우 힘든 일이다. 이에 본 논문은 스마트폰 환경에서 별도의 하드웨어를 요구하지 않는 딥러닝 영상기반 실내 측위 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 측위를 위하여 설계된 피라미드형의 비콘을 활용하며 실시간에 가까운 피드백을 구현하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 탐지를 진행한다. 본 논문에서는 상기한 두 개의 요소를 포함한 제안 시스템의 구성요소들을 설명하고 학습 방법과 비콘의 자세 측정 방법, 최종 측위 프로세스 등 전반적인 측위 프로세스를 설명한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.8 no.3
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• pp.145-150
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• 2019

Due to the development of science and technology and the emergence of new industries, the environmental change of the digital contents industry is rapidly progressing. The scope of technological development in the digital contents industry is affecting not only the entertainment industry but also various industries. Recently, with the development of digital convergence using realistic content, games, video, and VR have provided new opportunities for the growth of the content industry. The researcher determined that a new education system would need to be changed as the digital contents industry developed. For this purpose, an AHP questionnaire was conducted for experts with a high basic understanding of the education platform based on previous studies. We proposed a platform model for human resource development as an education system that meets the demand of digital contents industry. The education system for nurturing talents needed by future society should include elements that can interest the learning of users. The platform should not be approached from a system point of view, but should be developed from the content and user's point of view, considering the platform's original purpose.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.20 no.4
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• pp.96-101
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• 2021

The SLAM market is growing rapidly with advances in Machine Learning, Drones, Augmented Reality technologies. However, due to the absence of an open source-based SLAM library for developing AR content, most SLAM researchers are required to conduct their own research and development to customize SLAM. In this paper, we propose an opensource-based Mobile Markerless AR System by building our own pipeline based on Visual SLAM. To implement the Mobile AR System of this paper, it uses ORB-SLAM3 and Unity Engine and We experimented with running our system in a real environment and confirming it in the Unity Engine's Mobile Viewer. Through this experimentation, we can verify that the Unity Engine and the SLAM System are tightly integrated and communicate smoothly. Also, we expect to accelerate the growth of SLAM technology through this research.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.156-165
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• 2021

In this paper, we propose an histogram weighted centroid based Siamese region proposal network for object tracking. The original Siamese region proposal network uses two identical artificial neural networks which take two different images as the inputs and decide whether the same object exist in both input images based on a similarity measure. However, as the Siamese network is pre-trained offline, it experiences many difficulties in the adaptation to various online environments. Therefore, in this paper we propose to incorporate the histogram weighted centroid feature into the Siamese network method to enhance the accuracy of the object tracking. The proposed method uses both the histogram information and the weighted centroid location of the top 10 color regions to decide which of the proposed region should become the next predicted object region.