• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.36-42
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• 2023

자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.162-164
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• 2019

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델 생성에 필요한 라벨링(Labeling)과정에서 사용자가 다양한 기능을 활용하여 효과적인 학습 데이터를 구성할 수 있는 GUI 프로그램을 구현했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬 기반의 GUI 모듈인 Tkinter 를 활용하여, 실시간으로 이미지 데이터를 수집할 수 있는 크롤링(Crawling)기능과 미리 학습된 Retinanet 을 통해 이미지 데이터를 인식함으로써 자동으로 주석(Annotation) 과정을 수행할 수 있는 기능을 구성했다. 또한, 수집한 이미지 데이터를 다양한 효과와 노이즈, 변형 등으로 Augmentation 기능을 추가함으로써, 사용자가 모델을 학습하기 위한 데이터 전처리 단계를 하나의 GUI 프로그램에서 수행할 수 있도록 했다. 또한 사용자가 직접 학습한 모델을 추정 모델(Inference Model)로 변환하여 프로그램에 입력할 수 있도록 설계한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-136
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• 2014

파이썬은 간결한 아름다움을 추구하는 동시에 강력한 스트링 연산이 가능한 언어다. KoNLPy는 그러한 특장점을 살려, 파이썬으로 한국어 정보처리를 할 수 있게 하는 패키지이다. 꼬꼬마, 한나눔, MeCab-ko 등 국내외에서 개발된 여러 형태소 분석기를 포함하고, 자연어처리에 필요한 각종 사전, 말뭉치, 도구 및 다양한 튜토리얼을 포함하여 누구나 손쉽게 한국어 분석을 할 수 있도록 만들었다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권1호
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• pp.85-97
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• 2020

As a solution to the rapid urbanization problem, interest in and use of personal mobility devices such as bicycles and electric kickboards are increasing, and accidents are also rising every year. In this study, a smart vest to prevent traffic accidents and promote safe driving of personal mobility users was designed and implemented. Unlike the existing products on the market that indicate directions using buttons, the smart vest designed and implemented in this study indicates the moving direction by shaking a bracelet and displays the direction by LEDs on the vest. Therefore, this product was designed and implemented to be safer and differentiated from other existing products.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.344-346
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• 2020

비대면 강의가 늘어남에 따라 이에 집중하지 못하는 학습자들에게 강의에 집중할 수 있는 환경을 제공하고자 이 작품을 고안했다. 이 작품은 학습하는 사용자의 모습을 웹캠을 통해 실시간으로 관찰하여 얼굴인식을 통해 학습지가 누구인지 파악하고, 졸음이 감지되거나 화면이 아닌 다른 곳을 응시했을 때 사용자에게 화면상으로 경고 메시지를 보여줌으로써 집중할 수 있게 도움을 줄 수 있는 작품이다. 졸음의 판단 근거는 눈을 감고 있는 것으로 판단하고, 다른 곳을 응시하는 경우에는 화면 상의 동공의 위치 좌표가 눈에서 한쪽으로 치우치는 경우를 판단한다. 작품을 구현하기 위해 python 언어와 라이브러리들을 사용했다. face-recognition library를 이용해 얼굴을 인식했고 dlib library를 이용해 얼굴에서 눈의 landmark를 검출해 학습자가 화면에 집중하고 있는지 파악했다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.205-208
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• 2024

Artificial Intelligence (AI) technology has evolved rapidly in recent years and is used in everything from banking to email management to surgery, but without the help of the visible, most of the fun features of the Internet include visual impairment. It benefits people with disabilities. The main purpose of this study is to find ways to help people with visual impairments using AI technology. A visually impaired request is made for the visually impaired. For example, when a message arrives that the program will notify you by voice (reads the sender's name, read the message, and replies to it if necessary), this is a special program installed on your mobile phone. This program uses a customized algorithm developed in Python to convert written text to voice, read text, and convert voice to written text on a message when a visually impaired person wants to respond. Then it sends the response in the form of a text message. Therefore, the research should lead to programs for people with visual impairments. This program makes mobile phones easier and more comfortable to use and makes the daily life easier for visual impairments.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.192-197
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• 2020

최근 운송수단의 안전운행 및 사고방지를 목표로 하는 자율운행 관련 기술이 적극적으로 연구되고 있다. 현재 자율운행에서 장애물 탐지를 위하여 레이다 및 카메라 기술이 사용되고 있으나, 근접한 물체의 탐지 및 이격거리의 정밀계측에는 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 사용하는 방법이 가장 적합하다. LiDAR 센서는 레이저 펄스빔을 발사하고 물체로부터 반사되어 온 반사빔과의 시간차를 취득하여 이것으로 정밀한 거리를 계산하는 측정기로, 광을 이용하기 때문에 대기환경에서 물체의 인식률이 감소할 수 있는 단점이 있다. 본 논문은 LiDAR 센서의 raw 데이타에 대한 신뢰성 향상과 이를 기반으로 실시간 주변물체에 대한 탐지 및 이격거리 계측에서 오차를 개선하기 위하여 삼각함수에 의한 포인트 cloud를 추출하고, 선형회귀 모델을 이용하여 계측알고리즘을 구현하였으며, Python 라이브러리를 활용하여 물체탐지의 오차범위를 개선할 수 있음을 검증하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제11권4호
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• pp.330-343
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• 2017

Climate change is an important issue, with many researches examining not only future climatic conditions, but also the interaction of climate and air quality. In this study, a new version of the emissions processing software tool - Python-based PRocessing Operator for Climate and Emission Scenarios (PROCES) - was developed to support climate and atmospheric chemistry modeling studies. PROCES was designed to cover global and regional scale modeling domains, which correspond to GEOS-Chem and CMAQ/CAMx models, respectively. This tool comprises of one main system and two units of external software. One of the external software units for this processing system was developed using the GIS commercial program, which was used to create spatial allocation profiles as an auxiliary database. The SMOKE-Asia emissions modeling system was linked to the main system as an external software, to create model-ready emissions for regional scale air quality modeling. The main system was coded in Python version 2.7, which includes several functions allowing general emissions processing steps, such as emissions interpolation, spatial allocation and chemical speciation, to create model-ready emissions and auxiliary inputs of SMOKE-Asia, as well as user-friendly functions related to emissions analysis, such as verification and visualization. Due to its flexible software architecture, PROCES can be applied to any pregridded emission data, as well as regional inventories. The application results of our new tool for global and regional (East Asia) scale modeling domain under RCP scenario for the years 1995-2006, 2015-2025, and 2040-2055 was quantitatively in good agreement with the reference data of RCPs.

• 천문학회보
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• 제38권1호
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• pp.74-74
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• 2013

Multi-purpose Infra-Red Imaging System (MIRIS) is the main payload of the Science and Technology Satellite-3 (STSAT-3) to be launched in the late half of this year. For the Space Observation Camera (SOC) of MIRIS, we developed the data reduction pipeline with Python powered by Astropy, a community Python library for astronomy. The pipeline features the following functionalities: i) to retrieve the raw observation data from database and convert it to a FITS format, ii) to mask bad pixels, iii) to correct the non-linearity, iv) to differentiate the frames, v) to correct the flat-field, vi) to correct focal-plane distortion, vii) to improve the world coordinate system (WCS) information using known point-source catalog, and viii) to combine the sequentially taken frames. The pipeline is well modularized and has flexibility for later update. In this poster, we introduce the details of the pipeline's features and the future maintenance plan.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.17-23
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• 2019

본 논문에서는 미니 드론을 조종하면서 드론에 부착된 카메라가 촬영하는 영상을 실시간으로 받아들여 특정인의 얼굴을 인식하여 확인시켜주는 시스템 개발 방법론을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해서는 OpenCV, Python 관련 라이브러리 및 드론 SDK 등을 사용한다. 실시간 드론 영상으로부터 특정인의 얼굴 인식 비율을 높이기 위해서는 딥러닝 기반의 얼굴 인식 알고리즘을 사용하며 특히 Triples 원리를 활용한다. 시스템의 성능을 확인하기 위해 저자 얼굴을 기준으로 30회 동안 얼굴 인식 실험을 수행한 결과 약 95% 이상의 인식률을 보여주었다. 본 논문의 연구 결과물은 관광지, 축제 행사장 등에서 특정인을 드론으로 빠르게 찾기 위한 목적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.