• Title/Summary/Keyword: Systems Engineering(SE)

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구글 카드보드를 이용한 VR 영화관 대피 안내 시스템 (The VR Cinema Evacuation Guide System using Google Cardboard)

  • 이세훈;김용호;원운희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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    • pp.33-34
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    • 2015
  • 본 논문에서는 영화관을 중심으로 위급상황 발생 시 이를 대처할 수 있는 능력을 게임을 이용하여 체험하는 것을 목표로 한다. 특히 화재 등의 재난이 일어났을 때에 영화관 이용자들의 피난을 신속하고 용이하게 이루어 질 수 있도록 미리 간접적으로 경험하고 실제 상황으로 접하더라도 당황하지 않고 질서를 유지하며 알맞은 비상 통로로 이동할 수 있는 토대를 마련한다.

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스마트폰을 활용한 지하철 행선지 서비스 (Metro Destination Information Service using Smartphone)

  • 김진수;김보람;이세훈;이윤수
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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    • pp.409-412
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    • 2011
  • 본 논문에서는 LBS를 이용한 지하철 이용 서비스를 제안한다. 이 서비스는 지하철 내부에서 자신의 정확한 역 내 위치를 추적하고 공유할 수 있도록 하여 이용자의 편리성을 극대화 한다. 이 서비스는 GPS와 모바일통신 기술을 기반으로 하여 지상/지하 관계없이 사용자 자신의 위치를 추적함으로서 공간의 이동에 따른 서비스제약을 최소화 한다. 단순히 현재 위치를 실시간으로 제공하는 것을 목적으로 하는 것이 아니라 추출한 위치를 기반으로 목적지까지의 보다 정확한 도착시간, 잔여시간, 남은 정거장수, 알람시간 등의 정보를 제공하여 기존 서비스에서 더욱 고급화되고 향상된 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 google map, naver map등의 open API를 이용하여 지도상에서만 제공하는 지하철 LBS보다 응용력 및 서비스 품질 면에서 우수함을 보인다.

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장애인을 위한 손 동작 인식을 이용한 홈 디바이스 제어 (Home device control using hand motion recognition for the disabled)

  • 이세훈;임소정;김현아
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.259-260
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    • 2019
  • 장애인은 비장애인보다 극한 상황에 쉽게 노출될 수 있어 큰 주의가 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 기반으로한 손동작 인식 시스템을 제안한다. 장애인을 비롯한 몸이 불편한 사람들이 간단한 동작만으로 집 안의 모듈을 제어할 수 있도록 시스템을 구현하였다. OpenCV 라이브러리를 기반으로 카메라 촬영을 통해 손동작을 인식하여 물체를 제어하는 시스템을 설계하였다.

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신경망 모델을 이용한 수동 제어 자율주행 학습 (Manual Control Autonomous Driving Learning using Neural Network Mode)

  • 이세훈;강건하;조재호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.261-262
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    • 2019
  • 본 논문에서는 신경망 모델에 키보드를 통한 주행 학습을 이용하여 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주어진 트랙에서 키보드의 방향키를 통해 전진, 후진 등 5가지의 상태로 RC카를 수동 제어하고, 제어시 카메라를 통해 얻어진 이미지를 저장해, 키 제어 데이터와 이미지 데이터를 학습시켜서 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

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얼굴인식을 통한 음성 명령 스마트 거울 시스템 (Voice Command through Facial Recognition Smart Mirror System)

  • 이세훈;김수민;박현규
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.253-254
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    • 2019
  • 본 논문에서는 가정 등에서 사용자의 행동 반경에 가장 많이 있는 거울에 홈 제어 및 근처 전열 기구들을 보다 쉽게 제어 할 수 있도록 Google Speech API와 Open CV 라이브러리를 사용해 음성인식을 통한 홈 제어 방안을 제시하였다. 이를 통해서 바쁜 아침에 화장 등을 하는 경우 두 손을 자유롭게 사용하면서 디바이스를 음성으로 제어 할 수 있는 편리성을 제공하였다.

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딥러닝을 이용한 작업자 행동 모니터링 (Worker's Behavior Monitoring using Deep Learning)

  • 이세훈;김현우;유진환;탁진현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.57-58
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    • 2019
  • 본 논문에서는 앞서 진행한 연구들과 딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링 논문에 이어 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교, 설명한다. 이번 연구에서는 작업자의 행동에 따른 고도계 센서의 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 더 다양한 행동을 분류하고 위험 행동 패턴 분석을 위한 방향을 제시한다.

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청각장애인용 지능형 웨어러블 디바이스 설계 (Design of Intellignet Wearable Device for the Hearing-impaired)

  • 이세훈;이종현;심건우
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.15-16
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    • 2019
  • 본 논문은 청각 장애인들이 듣지 못하는 위험한 상황에 대해 목걸이 형태의 웨어러블 기기를 통해 소리를 감지 및 분류하고 알림을 주는 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 소리를 감지 및 녹음하고 녹음 된 소리의 종류를 분류하여 소리의 정보를 진동과 함께 시각적으로 사용자에게 보여주어 위험한 상황을 대비할 수 있는 웨어러블 시스템이다.

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GAN 기반 폰트 생성 (GAN based Fonts Generation)

  • 이세훈;김민재;권혁정
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.255-256
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    • 2019
  • 한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.

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진동을 이용한 딥러닝 기반 구동장치 감속기 결함 분류 시스템 (Deep Learning based Drive Reducer Fault Classification System using Vibration)

  • 이세훈;최재호;이종현;이창호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.9-10
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    • 2019
  • 본 논문은 구동장치의 진동에서 특징 데이터를 추출하고 인공신경망에 학습을 시킨 후, 구동 장치의 결함을 분류하는 시스템을 구현하였다. 딥러닝 기술을 이용함으로써 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터의 특징에 따라 쉽게 변경 가능하다. 또한, 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 진동 환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 본 연구팀의 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 진동 환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.

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딥러닝과 IoT 표준을 이용한 고소 작업자 행동분석 시스템 (Deep Learning and IoT Standards based High Rise Fieldworker's Behavior Analysis System)

  • 이세훈;강건하;심건우;탁진현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.247-248
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    • 2019
  • 본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용해 고소 작업장 등의 위험지역에서 작업자 추적 및 확인과 안전 벨트고리를 체결했는지 여부와 작업자의 행동에 따른 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 행동 패턴을 분석하였다. IoT 국제 표준인 oneM2M을 기반으로 IoT Device와 Application을 연결하는 중간 매개체로 모비우스 플랫폼을 사용해 시스템을 구축하였다. 또한, 본 연구팀의 선행 연구에서 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하였다.

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