• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.574-578
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• 2009

정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.288-294
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• 2022

The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.653-654
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• 2022

최근 AI(artificial intelligence)를 이용한 기술개발이 다양한 분야에서 진행되고 있다. 일반적인 개인 취향에 맞는 개인 맞춤형 추천 시스템에서 특정 목적에 부합한 응용 기술개발에 이르기까지 많은 부분에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 성인 검출을 위해서 초등학교 학생들이 많이 생활하는 초등학교를 대상으로 성인을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 성인과 어린이를 구분하기 위한 요소로서 의류 색상, 패턴, 스타일이나 신체적 크기 등을 이용하며, 이를 통해 초등학교에 무단 침입한 성인이나 인가받지 않은 성인을 신속하게 탐지하여 사전 인지 시스템에 활용이 가능할 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.89-94
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• 2024

Indian subcontinent is a birthplace of multilingual people where documents such as job application form, passport, number plate identification, and so forth is composed of text contents written in different languages/scripts. These scripts may be in the form of different indic numerals in a single document page. Due to this reason, building a generic recognizer that is capable of recognizing handwritten indic digits written by diverse writers is needed. Also, a lot of work has been done for various non-Indic numerals particularly, in case of Roman, but, in case of Indic digits, the research is limited. Moreover, most of the research focuses with only on MNIST datasets or with only single datasets, either because of time restraints or because the model is tailored to a specific task. In this work, a hybrid model is proposed to recognize all available indic handwritten digit images using the existing benchmark datasets. The proposed method bridges the automatically learnt features of Capsule Network with hand crafted Bag of Feature (BoF) extraction method. Along the way, we analyze (1) the successes (2) explore whether this method will perform well on more difficult conditions i.e. noise, color, affine transformations, intra-class variation, natural scenes. Experimental results show that the hybrid method gives better accuracy in comparison with Capsule Network.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제34권3호
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• pp.681-688
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• 2024

The accurate and rapid detection of methicillin-resistance of Staphylococcus aureus (SA) holds significant clinical importance. However, the methicillin-resistance detection strategies commonly require complicated cell lysis and gene extraction. Herein, we devised a novel colorimetric approach for the sensitive and accurate identification of methicillin-resistance of SA by combining allosteric probe-based target recognition with self-primer elongation-based target recycling. The PBP2a aptamer in the allosteric probe successfully identified the target MRSA, leading to the initiation of self-primer elongation based-cascade signal amplification. The peroxidase-like hemin/G-quadruplex undergo an isothermal autonomous process that effectively catalyzes the oxidation of ABTS2- and produces a distinct blue color, enabling the visual identification of MRSA at low concentrations. The method offers a shorter duration for bacteria cultivation compared to traditional susceptibility testing methods, as well as simplified manual procedures for gene analysis. The overall amplification time for this test is 60 min, and it has a detection limit of 3 CFU/ml. In addition, the approach has exceptional selectivity and reproducibility, demonstrating commendable performance when tested with real samples. Due to its advantages, this colorimetric assay exhibits considerable potential for integration into a sensor kit, thereby offering a viable and convenient alternative for the prompt and on-site detection of MRSA in patients with skin and soft tissue infections.

• 한국식품영양학회지
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• 제19권1호
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• pp.28-37
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• 2006

본 연구에서는 주부들의 친환경 식품과 가공 식품에 대한 인식 및 소비 형태를 알아보고자 서울, 경기, 충청 지역의 주부들을 대상으로 설문하여 통계 분석하였다. 친환경 식품에 대해 주부들의 약 94.1%가 인지하고 있으며 71.7%는 사용하고 있었다. 가격에 대해서 비싸다는 인식이 많았으며(95.9%), 구입하고 있지 않는 가장 큰 이유도 가격 때문(43.8%)인 것으로 나타났고 가장 큰 구입 동기는 친환경 식품의 안전성에 대한 인식 때문인 것으로 밝혀졌다(60.6%). 그리고 친환경 농산물로 가장 선호하는 식품은 채소류였으며 이 중에서도 상추를 가장 많이 구입하고 있었다. 한편 가공 식품은 거의 모든 주부들이 이용하고 있었는데(96.7%), 1주일에 1회 이용이 가장 많았고(29.9%), 1주일에 $1{\sim}7$회 이용하는 경우를 모두 합하면 73.8%가 되었다. 또한 가공 식품 이용의 가장 큰 사유는 시간의 절약(51.3%)이었고 이용하지 않는 가장 큰 사유는 첨가물 사용 등 식품의 비 안전성 때문이었으며(72.4%), 가장 선호하는 가공 식품은 육어류 가공 식품류(37.4%)이었고 선택시 회사의 인지도가 가장 크게 좌우하는 것으로 나타났다(39.4%). 그리고 식생활 비에 따른 친환경 식품의 구입 동기, 가사 노동의 형태에 따른 친환경 식품의 구입 동기 및 이용 횟수에서 유의적인 차이를 나타내었다(P<0.05).

• 디자인학연구
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• 제18권3호
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• pp.95-104
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• 2005

정보과도화(information overload)'와 '정보 불안(information anxiety)' 현상을 겪고 있는 21세기를 우리는 '정보의 시대(age of information)'라고 말한다. 사람들이 인지해야 할 정보는 더 많고 복잡해졌지만 개인의 정보처리능력은 제한되어있다. 따라서 정보디자이너는 효율적인 시각시스템을 개발하여 대중의 쉽고 빠른 커뮤니케이션을 도와야하는 시대적 문제를 안고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 문제인식에서 시작하였다. 점차 정보와 각 언어의 중요성이 높아져 가는 시점에서 사회적인 시각커뮤니케이션을 활성화하기 위한 하나의 방법론을 수사학에서 찾아보았다. 오랜 역사를 가지고 커뮤니케이션을 연구해온 수사학은 오늘날 시각정보커뮤니케이션의 사회적 환원에 수많은 가능성을 제시한다. 이를 토대로 정보디자인에 적용될 수 있는 수사학적 표현원칙과 논리를 파악하여 정보디자인의 수사학적 프로세스와 표현 방법을 제안하구 디자인의 사회적 활동에 활용하고자 한다. 본 연구에서 제시한 수사학적 방법론을 사례작품인 서울시 대중교통 정보디자인에 적용하여 새로운 맵과 안내서를 개발하였다. 개발을 위한 기초자료를 얻기 위해 서울시 대중교통 정보디자인의 현황을 분석하고, 서울시민을 대상으로 사용자평가를 실시하였다. 48개 TAZ를 기본으로 서울시 도시공간구조를 모듈화하고, 가능한 이동경로를 환산하여 예측될 수 있는 정보읽기 프로세스를 제안하였다. 제안된 디자인은 통합정보제공과 컬러코딩의 사용, 스타일의 적용 및 순차적인 정보읽기프로세스에 따라 진행되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.43-50
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• 2021

본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.574-583
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• 2020

본 연구는 인터넷을 통하여 반려견 식품을 구매하는 소비자의 반려견을 위한 지출 품목 및 비용, 반려견 푸드 선택 시 고려사항 등을 조사하였다. 성별로는 남성 39명(6.8%) 여성 532명(93.2%)으로 반려견 식품을 구입할 때 대부분 여성들이 인터넷 구매를 한다는 것을 알 수 있었다. 견주 연령대로는 20대 이하 184명(32.2%), 30대 241명(42.2%), 40대 이상 146명(25.6%)로 나타났다. 반려견의 연령을 보면 3세 이하가 200(35%)이고, 8세 이상 202(35.4%), 4~7세 169(29.6%)으로 나타났다. 반려견을 위한 구매빈도 주기는 1달 이상 주기로 구매한다고 가장 많이 답하였으며, 구매 식재료 중에서는 닭고기를 가장 많이 선호하는 것으로 나타났다. 월지출비용에서도 10만원 미만이 가장 높게 나타났으며, 반려견 푸드 주요 구입처로는 반려견 전문 온라인 쇼핑몰, 그 다음으로는 동물병원에서 구입한다고 하였다. 건강기능 향상을 위해서는 피부·모질개선을 가장 중요하게 여기고 있으며 그 다음으로 치아 뼈 형성, 소화력 개선 순으로 나타났다. 반려견 푸드 선택 시 전제품의 영양성분을 가장 고려할 사항이라고 여겼으며 그 다음으로는 인지도가 있는 브랜드 제품, 색·냄새·형상, 기능개선제품, 제품의 가격 순으로 나타났다. 따라서 반려견 푸드 신제품을 개발할 때는 전제품의 영양성분 뿐만 아니라 브랜드 제품, 색·냄새·형상, 영양밸런스, 기능개선제품, 제품의 가격 등을 고려해야 할 것으로 보여진다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.284-293
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• 2015

본 연구의 목적은 도로상에 설치된 CCTV에서 수집되는 영상정보를 이용하여 노면 상태를 판단하는 것이다. 이를 위해 먼저 야간의 젖은 노면을 검지하는 기술을 검증하였다. 지금까지 도로상의 젖음 정보를 추출하는 기술은 편광(polarization) 특성을 활용하는 것이다. 그러나 태양광이 없는 야간 도로상황에서는 편광특성을 활용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 CCTV 야간 영상의 특징을 활용하여 마른 노면과 젖은 노면을 판별하는 방법을 제안한다. 노면의 젖음 여부를 판단하는 판별 방법론으로 웨이블릿(wavelet) 패킷 변환을 활용한 질감분석 방법론 및 영상의 명도분포 특성을 반영하기 위한 HSI 색상 모형 기반 명도(intensity) 히스토그램 활용 방법론을 적용하였다. 현장장비에서 취득한 총 200장의 샘플영상을 활용하여 영상을 분석, SVM (Support Vector Machine) 분류기 기반 판별 초평면을 구성한 후, 검지 기법을 검증하기 위한 현장테스트를 수행하였으며 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 야간 노면상태 수집에 활용될 수 있을 것이다.