• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.307-322
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• 2024

Most object detection methods use a horizontal bounding box that causes problems between adjacent objects with arbitrary directions, resulting in misaligned detection. Hence, the horizontal anchor should be replaced by a rotating anchor to determine oriented bounding boxes. A two-stage process of delineating a horizontal bounding box and then converting it into an oriented bounding box is inefficient. To improve detection, a box-boundary-aware vector can be estimated based on a convolutional neural network. Specifically, we propose a ResNeXt101 encoder to overcome the weaknesses of the conventional ResNet, which is less effective as the network depth and complexity increase. Owing to the cardinality of using a homogeneous design and multi-branch architecture with few hyperparameters, ResNeXt captures better information than ResNet. Experimental results demonstrate more accurate and faster oriented object detection of our proposal compared with a baseline, achieving a mean average precision of 89.41% and inference rate of 23.67 fps.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.16-37
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• 2022

Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.15-28
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• 2015

최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.14-21
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• 2023

Recent information and communication technologies have already opened up new prospects for technology groups, especially in a knowledge-based society. A contemporary technological era, which can be stated as the hyper-connective Internet of Things surpassed the traditional service pattern and innovation pattern by conveying personalized, localized, and con-text-aware services close to different actors and users. The conventional boundary of the organization is disbanding as well as traditional innovation and research & development limits. This research article conducts a preliminary study about the hyper-connective Internet of Things technology portent with innovation 3.0 version based on an extended technological organization environment framework (E-TOEF). This article discusses the emergence of innovation 3.0 as a paradigm shift from a manufacturing paradigm to an actor-oriented paradigm. There is a need to shift from a manufacturing mindset to more user ergonomics and be aware of the potential of hyper-connective IoT on the revolution of innovation patterns to be more cooperative, open, and user-centered. Besides, this article would strain some conceptual approaches for the next-generation innovation paradigm known as "hyper-connective IoT" entitled innovation 3.0. This new innovation version goes beyond open innovation and undeniably clearly beyond closed innovation which was an earlier version.

• 한국실내디자인학회:학술대회논문집
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• 한국실내디자인학회 2006년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.219-222
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• 2006

Architecture is builded on the ground and affected environment which include shape of topography and situation. What this study saying is the analysis about the relation between the concept of structural geomorphology and the space modern architecture. As there are many issue about boundary of space and organic architecture, It is important what study about structural geomorphology In paper, we will aware that there are many similarities between architecture and topography. Notion of folded structure in structural geomorphology is connected with continuity or infinity. This is one of many example.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.133-141
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• 2022

This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.93-96
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• 2015

본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.422-429
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• 2007

위치 인식 기능은 U-city를 구성하는 핵심 요소로서 U-city 기반 아파트 단지 등에서 상용화를 목적으로 활발히 연구, 개발되고 있다. 능동태그를 부착한 거주자나 자동차가 단지 내를 이동할 때 태그는 주기적으로 자신의 식별자를 방송하고 이를 받은 수신기들은 RSSI를 이용하여 태그의 위치를 계산한다. 문제는 수천세대 규모의 아파트 단지의 경우 동시 사용되는 태그수가 수 만개에 이르며 배터리 교체 없이 1년 이상 사용될 수 있어야 하므로 저전력 소모가 매우 중요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 고려한 U-city의 1) 위치 인식 시스템의 구성을 제안하고, 2) 능동 태그 방식으로 구현할 때 기술적 이슈를 제시하며, 3) 특히, 수만개의 태그들이 동작할 때의 성능을 수학적으로 모델링하고 실제 실험을 통해 비교 분석하였다. 이를 통하여 능동태그 시스템에서 발생하는 충돌확률의 이론적 최저값을 구하고 현장 적용시 적정 수준의 태그의 갯수를 제시하였다. 연구결과는 실제 U-city 위치인식 시스템의 상세 설계에 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.54-59
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• 2012

다중 안테나를 이용한 송수신 기술은 전송 효율을 높이거나 오차율을 낮추기 위해 사용되지만 인접한 셀로부터 강한 간섭의 영향을 받게 되면 그 효용성은 떨어진다. 특히, 셀 가장자리 사용자를 위해서는 다른 셀로부터의 간섭을 고려한 고급의 송수신 처리 기술이 필요하다. 정확한 간섭 채널 정보는 송신단에서 보다 수신단에서 얻기 용이하므로, 본 논문에서는 수신단에서 간섭 채널 정보와 다중 안테나를 이용하여 간섭을 제거하는 수신기의 사용을 가정하였으며, 이러한 수신기에 적합한 코드북 기반 협력 전처리 기법을 제안하였다. 협력 정도에 따라 중앙집중형 협력 기법과 분산형 협력 기법을 제안하였다. 모의실험을 통해서 기존 비협력 기법과 피드백 양이 동일하고 추가적인 셀 간 정보 교환이 필요 없는 분산형 협력 기법도 기존 비협력 기법에 비해 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국패션뷰티학회지
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• 제3권2호
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• pp.55-64
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• 2005

The purpose of this study is to investigate consumers' knowledge and preference towards functional cosmetics. Through the beauty advisors' surveys, their own selling styles and consumer behaviors recognized by beauty advisors were analyzed. It was intended to help extend and strengthen the functional cosmetic market which has continued to grow rapidly since the approved goods under cosmetic law in 2001. For this study, the data was collected through questionnaires the professional consumer counselors confirmed from Korean women over the age. of twenty old living in the Seoul and Kyoungki areas. After pre-research was implemented on 45 women, 328 samples were analyzed as final samples. In addition,46 samples, which were collected through the questionnaires from beauty advisors were analyzed. Samples were analyzed by frequency, percentage, T-test, ANOVA using the SPSS program. The results of study were as follows: First consumers recognized whether functional cosmetics or not. According to the beauty advisor's surveys, consumers regard the functional cosmetic boundary as being wider than real functional cosmetic boundary according to cosmetic law. So, there is a gap between consumers' opinions and real law. Second, regarding the purchasing channels, the largest channel is the cosmetic store. As far as consumers are concerned the most important factor when buying cosmetics, is the suitability of their own skin types. The second factor is product quality and the third factor is price. Functional cosmetics non-experienced group are more concerned with price compared to experienced group. Related to purchasing products, functional cosmetics experienced group buy set products compared to non-experienced group buy one product. Third, the ultraviolet filter cosmetics portion is the largest in the functional cosmetics market the second largest portion is bleaching cosmetics and the third largest portion is the anti-senility cosmetics. However, Most preferred by consumers is the anti-senility cosmetics. Moreover, preference for ultraviolet filter cosmetics is the least. Finally, the level of satisfaction for functional cosmetics is high and dissatisfaction is low. Consumers feel that beauty advisors are simply pushing high priced products without recognizing the consumers' real needs. In conclusion, to develop the functional cosmetic market continually in the future, it needs to extend various products and advertise them until consumers are more aware.