• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.21-34
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• 2019

최근 2015개정 교육과정의 적용으로 소프트웨어 교육이 학교 현장에서 이루어지고 있다. 소프트웨어 교육의 목적은 컴퓨팅 사고력 신장에 있으며, 이를 위해 언플러그드 활동, 교육용 프로그래밍언어, 피지컬 컴퓨팅 등의 방법을 활용하고 있다. 이 중 언플러그드 활동과 관련된 국내 73편, 해외 85편의 연구물들을 시맨틱 네트워크 분석 기법을 활용하여 비교 분석하였다. 주제어 분석 결과 해외에서는 1998년부터, 국내에서는 2006년부터 연구가 시작되었으나, 4차 산업 혁명의 이슈와 맞물려 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력이 미래 사회를 위한 핵심역량으로 인식되면서 국내외 모두 2016년 이후 연구가 급증하고 있음을 알 수 있었다. 국내 연구에서 소프트웨어 교육에서 활용되는 '언플러그드 활동', '로봇 활용', '교육용 프로그래밍 언어' 등의 수단적 요소에 관한 주제어가 많이 나타난 것으로 분석되었다. 언플러그드 활동이 컴퓨팅 사고력을 함양시키기 위한 방법으로 활용되어야할 것이며 이를 위해 컴퓨터 과학의 목적인 '컴퓨팅 사고력' 에 대한 고찰을 바탕으로 연구가 진행될 필요가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.645-651
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 복합적인 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 어려움을 겪고 있으며, 잡음의 특징에 따라 효과적으로 영상을 복원하는 디지털 필터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 전송 과정에서 발생하는 복합잡음을 제거하기 위한 디지털 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음판단을 통해 필터링 과정을 스위칭하며 마스크 내부의 화소값들을 기준으로 퍼지가중치 및 결합가중치를 사용하여 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 필터 알고리즘들과 시뮬레이션을 통하여 비교하였다. 시각적인 평가를 위해 필터링 결과를 확대하여 비교하였으며, 정량적인 평가를 위해 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1039-1045
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• 2021

4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-120
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• 2020

최근 통신장비가 발달함에 따라 통신장비의 수요가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 다양한 신호 처리가 연구되어져 왔다. 그 중 영상은 전처리 과정에서 잡음을 제거하지 않으면 오류의 전파라는 문제를 야기할 수 있기 때문에 잡음 제거가 필수불가결한 단계이다. Salt and Pepper 잡음의 경우 두 개의 극값을 가지는 대표적인 임펄스 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔으며 CWMF, MF, MMF 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 모습을 보인다. 따라서 본 연구에서는 7×7 마스크 내부의 잡음개수에 따라 마스크의 크기를 다르게 하고, 영상의 히스토그램 분포를 이용하여 변형된 스위칭 필터로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 경우 고밀도 잡음 영역에서 효과적으로 잡음을 제거할 수 있으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1431-1436
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• 2020

현대사회에서 CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상기기로 편리함을 도모한다. 하지만 야간에서 촬영된 영상이나 영상 신호가 송, 수신되는 과정에서 잡음이 빈번하게 발생한다. 이러한 잡음을 제거하지 않으면 영상의 식별이 어렵다는 문제점이 발생한다. 따라서 영상 정보에서 영상의 잡음 제거는 필수불가결한 단계이다. 영상 잡음 중 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그중 대표적인 방법으로 CWMF, MMF, A-TMF 등이 있다. 이러한 필터들은 공통적으로 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 성능을 보이지만 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 부족하다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 히스토그램 그래프의 변곡점을 이용하여 영역을 나누어 특이점을 제거하고, 히스토그램 분포를 이용한 가중치 필터를 제안한다. 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1625-1631
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• 2020

IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.214-220
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.526-532
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• 2022

IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_2호
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• pp.247-255
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• 2022

Robot Process Automation (RPA) is a computer technology called Robotic Process Automation, a form of business process automation based on the concept of software robots or artificial intelligence (AI) walkers. In general, in traditional workflow automation tools, software developers design software that creates a set of actions to automate tasks and interfaces for the back-end systems using internal APIs or dedicated script languages. However, in RPA software, automation can be implemented by configuring an operating processor as if the general user is directly performing the task of the application. In other words, it can be said that it is a suitable development method for automating simply repetitive tasks rather than developing specific programs in which all necessary functions are implemented, as in general software development. Thus, this is more appropriate for configuring and automating RPA software in traditional manufacturing companies that are not easy to develop and apply smart factories or high-end AI software. Therefore, this research aims to analyze the requirements required at the actual manufacturing companies, focusing on the manufacturer's case in Changwon, Gyeongsangnam-do, called SinceWin Co., Ltd., and to examine the possibility of RPA software in the manufacturing companies by implementing actual RPA software that supports office automation. Through the research, it was confirmed that the actually implemented RPA software met the requirements of the company and helped manufacturer practice significantly by automating the parts that were worked error-prone and manually periodically.