• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1123-1124
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• 2008

In this paper, we develop a program that recognition of the object 3D pose using stereo camera. In order to detect the object, this paper is applied to canny edge detection algorithm and also used stereo camera to get the 3D point about the object and applied to recognize the pose of the object using iterative closest point(ICP) algorithm.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권6호
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• pp.558-566
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• 2000

객체 인식은 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 흥미있는 응용 분야이다. 현재 대부분의 고성능 컴퓨터는 슈퍼스칼라 구조의 범용 마이크로프로세서를 채택하고 있으나, 반도체 집적도가 증가함에 따라 슈퍼스칼라 구조를 대신할 다중처리 마이크로프로세서 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 다중처리 마이크로프로세서 구조가 객체 인식 응용에 적합한지를 분석한다. 성능 특성을 확인하기 위하여 먼저 프로그램구동방식의 마이크로프로세서 시뮬레이터와 프로그래밍 환경을 개발하였다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 다중처리 마이크로프로세서가 작은 오버헤드로 쓰레드 수준의 병렬성을 적절히 활용하고 있어 객체 인식 응용에 적합한 구조임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.51-58
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• 2017

안전과 보안상의 이유로 감시 카메라의 시장이 확대되고 있으며 이에 대해 영상 인식 및 추적에 관한 연구도 활발히 진행 중에 있으나 인식 및 추적되는 객체의 정보를 획득하여 객체를 식별하는 데는 한계가 있다. 특히, 감시카메라가 활용되는 쇼핑몰, 공항 등과 같은 개방된 공간에서는 다수의 객체들을 식별하기란 더욱 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 영상기반 객체 인식 및 추적 시스템에 RFID 기술을 더하여 객체 식별기능을 추가하고자 하였으며 영상 기반과 RFID의 문제 해결을 위해 상호 보완하고자 하였다. 그리하여 시스템의 모듈별 상호작용을 통해 영상기반 객체 인식 및 추적에 실패할 수 있는 문제와 RFID의 인식 오류로 발생할 수 있는 문제에 대한 해결 방안을 제시하였다. 객체의 식별 정도를 4단계로 분류하여 가장 최상의 단계로 객체가 식별이 되도록 시스템을 설계해 식별된 객체의 데이터 신뢰성을 유지할 수 있도록 하였다. 시스템의 효율성 판단을 위해 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 이를 입증하였다.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.157-163
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• 2019

The LiDAR sensor, which is widely regarded as one of the most important sensors, has recently undergone active commercialization owing to the significant growth in the production of ADAS and autonomous vehicle components. The LiDAR sensor technology involves radiating a laser beam at a particular angle and acquiring a three-dimensional image by measuring the lapsed time of the laser beam that has returned after being reflected. The LiDAR sensor has been incorporated and utilized in various devices such as drones and robots. This study focuses on object detection and recognition by employing sensor fusion. Object detection and recognition can be executed as a single function by incorporating sensors capable of recognition, such as image sensors, optical sensors, and propagation sensors. However, a single sensor has limitations with respect to object detection and recognition, and such limitations can be overcome by employing multiple sensors. In this paper, the performance of an eight-channel scanning LiDAR was evaluated and an object detection algorithm based on it was implemented. Furthermore, object detection characteristics during daytime and nighttime in a real road environment were verified. Obtained experimental results corroborate that an excellent detection performance of 92.87% can be achieved.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.50-58
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• 2007

본 논문에서는 로봇이 태스크와 관련된 부분에 시각 집중을 하도록 하기 위해서 기존의 상향식 주목 알고리즘을 확장한 질의 기반 시각 집중 알고리즘을 제안한다. 질의 기반 시각 집중 알고리즘은 로봇이 수행 할 태스크와 관련한 물체를 질의하면 그 물체의 속성을 분석하여 여러 종류의 도드라짐(Conspicuity) 영상 지도에 적용될 가중치 값을 작성한다. 그리고 가중치를 이용하여 도드라짐 영상 지도를을 합성한 Saliency 영상 지도를 작성하여 기존의 주목 알고리즘과 비교 평가를 수행하였다. 여기서는 일예로서 질의 물체의 속성을 색으로 사용하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.386-398
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• 2020

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.200-210
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• 1996

소프트웨어 재공학은 시스템 생명주기 전반에 걸쳐 생산성과 품질향상을 가지게 하며 소프트웨어 유지 보수성을 새로운 기법과 유지보수 툴의적용을 통해 기존 시스 템의 성능을 향상시킨다. 또한 기존 시스템의 이해성을 높이고 시스템 전반에 걸쳐 설계 구조나 자료구조와 같은 소프트웨어 컴퍼넌트를 추출하는데도 필요하다. 이들 컴퍼넌트는 시스템 개발 또는 재개발시 재사용된다. 기존의 객체 지향 파라다임은 소 프트웨어 유지 보수성을 향상시키는 방법으로 알려지고 있다. 그러나 객체지향의 개념적 통합을 위한 객체, 속성, 오퍼레이션의 인식과 객체 클래스의 구성과 같은 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 객체지향 시스템의 재공학 기본 방법론과 객체지 향 파라다임의 재공학을 위한 개념 인식에 대해 논하며 또한 기존 절차 중심으로 개발된 프로그램을 객체지향 시스템으로 변경하는 재공학 툴에 대해 논한다. 이툴은 객체지향 인식에서 개념적 무결성 문제를 해결하는 장점을 가진다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제30권3호
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• pp.340-352
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• 2011

The purpose of this study was to analyze effects of teaching materials for elementary science gifted conception about object recognition. Elementary science gifted have misconceptions that they can see in lightness. They can not explain how a shadow is made. This paper reports in-depth investigation on elementary science gifted's understanding of object recognition focusing on process of light. A program is developed to elementary science gifted in the subject matter. The tutorial emphasizing the process of light consists of pre-test, worksheet, and post-test. The Tutorial has 4 steps; darkness and light, light on things, light reached eyes, structure of the eyes. Each steps has 2~4 experiments. Through the tutorial, we expect their misconceptions can be changed into scientific conceptions. For the research and analysis, a questionnaire is posed to 39 elementary science gifted at M Elementary School in D Metropolitan City. The first method of product analysis makes a comparative study of pre-test, post-test score, and hake gain each test. As a result, total score of all student was raised. And hake gain of pre-test(II) is 0.6, hake gain of post-test is 0.68. It is Medium gain. Also, elementary science gifted could understand how we see through the tutorial emphasizing process of light. And their misconceptions can be changed into scientific conceptions.

• Human Ecology Research
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• 제56권1호
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• pp.99-108
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• 2018

This study develops a scale to measure the practice of consideration and sharing by adolescents. This data as an object of high school students in regards to items generated from the content validity test and preliminary study stage based on the consideration scale, literature review and expert for elementary school students on a 5-point Likert scale. The factor analysis of the collected data using SPSS 20.0 2 indicated the final fators. The three fanal factors designated by the measuring items are: 'practice of consideration and sharing', 'recognition of consideration and sharing', and 'self-recognition'. As a result of analyzing students' individual variables, this study found that family relationship satisfaction and school life satisfaction had positive relationship in self-recognition, recognition of consideration and sharing, practice of consideration and sharing, and total personality score. The measurement tools developed in this study, are expected to act as valid tools to develop a program that can increase the practice of consideration and sharing activities.

• 한국인공지능학회지
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• 제5권1호
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• pp.10-17
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• 2017

This study is the first attempt to raise face recognition ability through machine learning algorithm and apply to CRM's information gathering, analysis and application. In other words, through face recognition of VIP customer in distribution field, we can proceed more prompt and subdivided customized services. The interest in machine learning, which is used to implement artificial intelligence, has increased, and it has become an age to automate it by using machine learning beyond the way that a person directly models an object recognition process. Among them, Deep Learning is evaluated as an advanced technology that shows amazing performance in various fields, and is applied to various fields of image recognition. Face recognition, which is widely used in real life, has been developed to recognize criminals' faces and catch criminals. In this study, two image analysis models, TF-SLIM and Inception-V3, which are likely to be used for criminal face recognition, were selected, analyzed, and implemented. As an evaluation criterion, the image recognition model was evaluated based on the accuracy of the face recognition program which is already being commercialized. In this experiment, it was evaluated that the recognition accuracy was good when the accuracy of the image classification was more than 90%. A limit of our study which is a way to raise face recognition is left as a further research subjects.