• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-75
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• 2022

위치를 정확하게 측정하는 것은 다양한 서비스를 제공하는 데 필요하다. 실내 측위를 위한 데이터는 스마트 폰의 앱을 통해 WiFi 장치로부터 RSSI 값을 측정한다. 이렇게 측정된 데이터는 기계학습의 원시 데이터가 된다. 특징 데이터는 측정된 RSSI 값이고, 레이블은 측정한 위치에 대한 공간의 이름으로 한다. 이를 위한 기계학습 기법은 분류에 효율적인 기법을 적용하여 WiFi 신호만으로 정확한 위치를 예측하는 기법을 연구하고자 한다. 앙상블은 하나의 모델보다 다양한 모델을 통하여 더 정확한 예측값을 구하는 기법으로, bagging과 boosting이 있다. 이 중 Boosting은 샘플링한 데이터를 바탕으로 모델링한 결과를 통해 모델의 가중치를 조정하는 기법으로, 다양한 알고리즘이 있다. 본 연구는 위 기법 중 XGboost를 이용하고, 다른 앙상블 기법과 이용한 수행결과를 바탕으로 성능을 평가한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.415-436
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• 2022

본 연구는 통합기술수용이론과 가치기반수용모델을 이용하여 이용자 인식과 특성이 스마트폰 공통 필수앱의 이용 행동에 미치는 영향을 분석하고자, 15세~65세를 대상으로 고객조사를 하였다. 연구결과, 정보프라이버시 염려를 제외한 성과기대, 즐거움, 촉진조건, 노력 기대, 사회적 영향 순으로 이용 행동에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연령에 의한 조절 효과는 젊은 층일수록 지각된 가치와 이용 의도 사이에서, 중장년층일수록 즐거움과 지각된 가치 사이에서 높게 나타났다. 본 연구는 선탑재 앱 설계 및 선탑재 앱 선정, 이용 활성화를 위한 전략수립에 시사점을 제공하는데 의의를 가진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.43-48
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• 2022

최근 모바일 기기의 성능이 급격히 향상되고 다양한 앱이 등장하면서 대화형 작업뿐 아니라 실시간 작업을 동반하는 앱이 늘고 있다. 한편, 실시간 작업은 데드라인 제약 조건이 있어 종래의 시분할 시스템이 추구하던 자원 관리 정책으로는 실시간 제약 조건을 만족하는 데에 한계가 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 대화형 작업과 실시간 작업이 동시에 실행될 때 CPU, 메모리, 스토리지로 이어지는 종단간 자원 관리를 어떻게 함으로써 실시간 작업의 제약 조건을 만족하면서 자원의 효율적인 관리가 가능한지에 대해 알아본다. 본 논문에서는 복잡한 자원관리 정책의 제안보다 각 자원들이 실시간 작업의 조건을 만족하기 위해 필요한 기본 개념에 대해 살펴보는 데에 초점을 맞춘다. CPU의 경우 실시간 작업을 위한 전담코어 할당, 메모리의 경우 워킹셋의 일정 비율을 보장하는 방식, 스토리지의 경우 고속 스토리지를 사용하고 문맥교환을 생략하는 방식 등 기본적인 지원 방안을 알아보고 이를 어떻게 효율화할 수 있는지에 대해 알아본다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권2호
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• pp.219-228
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• 2022

본 연구는 학습자의 자발적인 참여를 유도하고 학습성과를 높이기 위해 철근공사 교육에 게임적 요소를 활용한 모바일 앱을 개발하고 적용 효과를 분석하였다. 게임 개발 모델인 4F 프로세스를 활용하여 스마트 폰 사용에 익숙한 대학생의 특성을 고려한 스마트폰 앱을 개발하였으며, 학습미션과 포인트 등의 게임 메커닉스와 낱말 맞추기나 퍼즐 게임과 같은 친숙한 게임 유형을 활용하여, 학습자의 흥미를 자극하고 학습 동기를 높일 수 있는 방식으로 앱을 개발하였다. 적용 결과 인터페이스 스타일, 지각된 유용성, 지각된 활용의 용이성, 지각된 즐거움, 활용 태도, 활용 의도 측면에서 긍정적으로 평가되었다. 따라서 철근 교육용 게임 앱을 도입하여 수업에 활용하는 것은 다양한 측면에서 교육적 성과를 낼 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.23-31
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• 2022

최근 코로나 19가 유행하고 더불어 고령화 시대와 1인 가구 증가로 인해 가구 구성원이 집에서 다양한 활동을 하며 머무는 시간이 매우 증가하였다. 본 연구에서는 노인을 포함한 1인 가구의 구성원들의 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 통한 영상 센서 알고리즘, 스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용한 활동 센서 알고리즘 및 2D LiDAR 센서 기반의 LiDAR 센서 알고리즘을 이용한 사람의 움직임 및 낙상 탐지 결과를 기반으로 이상 징후를 탐지하는 알고리즘들을 제안한다. 하지만, 각 단일 센서 기반 알고리즘은 센서가 가진 한계점으로 인해 특정 상황에서 이상징후를 탐지하기 어려운 단점을 가지고 있다. 그에 따라 단일 센서 기반 알고리즘만을 사용한 것보다 다양한 상황에서 이상 징후를 탐지하기 위해 각 알고리즘을 결합하는 융합 방식을 제안한다. 우리는 각 센서로 수집한 데이터를 통해 알고리즘들의 성능을 평가하고, 특정 시나리오들을 통하여 알고리즘 하나만 사용하여 정확한 이상 징후를 탐지할 수 없는 상황에서도 융합 방식을 통해 서로 보완하여 정확한 이상 징후를 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.113-118
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• 2023

실내에서의 위치 추정을 위한 WiFi fingerprint 방식은 기존의 인프라를 이용하며 절대 좌표를 추정하는 장점이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 주로 위치 추정 알고리즘에 대한 연구에 집중되었지만 정확도를 개선하는 것이 한계에 도달했다. 그러나 스마트폰과 같은 무선랜 수신기에서 전파의 수신 감도보다 작은 신호는 측정이 불가하므로 이 값들을 처리하는 방법에 따라서 위치 추정 오차가 달라진다. 본 논문에서는 측정된 무선랜 공유기의 수신 신호 데이터를 다양한 방식으로 사전 처리하여 기존의 알고리즘에 적용함으로써 위치 추정 정확도를 높이는 방법을 제안하였고, 크게 향상된 정확도를 얻을 수 있었다. 또한 사전 처리된 데이터를 KNN 방식과 CNN 방식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 논문은 골프에서 퍼팅 조준을 도와주는 앱의 개발에 관한 연구이다. 제안된 앱은 그린에서의 홀 컵의 위치와 크기를 측정하여 조준 시 홀 컵과 조준 지점과의 거리를 알려준다. 이를 위하여 인공지능의 객체 인지 기술을 적용하여 개발하였다. 스마트 폰의 카메라로부터 들어오는 이미지에 대하여 객체 인지 기술을 사용하여 실시간으로 홀 컵의 위치와 크기를 측정한다. 그 결과를 이용하여 카메라의 이미지 위에서 조준 지점과 홀 컵과의 거리를 표시함으로써 조준을 도와주는 것이다. 제안된 앱은 아이폰의 iOS에서 개발하였다. 개발된 앱의 성능 측정 결과 실시간으로 충분히 홀 컵을 인지하여 도움 정보를 출력할 수 있었으며, 표시된 거리도 조준에 도움이 될 정도로 정확하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.689-697
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• 2023

연구목적: 본 연구는 미니트렌칭 공법 적용 과정에서 범용 스마트폰을 이용하여 지중매설물의 정보를 자동 추출하는데 목적이 있다. 연구방법:이미지 학습을 위한 데이터 셋은 주야간, 높이, 각도 등의 다양한 조건에서 수집하였으며, 객체 검지알고리즘은 R-CNN 알고리즘을 이용하였다. 연구결과: 성능평가지표는 정확한 예측과 재현율의 평균을 동시에 고려할 수 있는 F1-Score를 적용하였으며, 학습결과 F1-Score는 0.76으로 나타났다. 결론: 본 연구의 결과는 스마트폰 기반의 지중매설물 정보 추출이 가능한 것으로 나타났으나, 학습데이터의 추가적인 확보와 현장 실증 등을 통해 알고리즘의 정밀성 및 정확성을 향상시킬 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.669-676
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• 2023

본 논문에서는 IR 레이저 센서 및 관성 센서를 이용한 골프 퍼팅 거리 측정을 위한 다목적 골프 퍼팅 거리 측정기를 설계, 제작하였다. 거리 측정기는 골프 퍼팅 거리 측정을 위해 실외 50m 측정 범위 내에서 거리 측정과 경사도 측정, 그리고 퍼팅에 영향을 미치는 온도 측정이 가능하도록 설계하였다. 또한, 실내 30m 측정범위 내에서 길이 및 수평도를 측정함으로써 실내 작업을 지원하며, 실내 온도 이상시 웹서버와의 연동을 통해 휴대폰 사용자에 경보를 제공함으로써 실내 또는 차량 화재로부터 안전이 확보될 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 정확성과 스마트 폰과의 연동 성능을 평가하기 위해 하나의 시작품을 제작하고 웹서버를 구축하였으며, 반복적인 실험에서 허용 가능한 5%내의 오차율을 보임으로써 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.535-538
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• 2022

IoT 디바이스의 Plug & Play를 위하여 IoT 디바이스의 대표적인 유선 인터페이스인 USB의 종류를 이미지를 통하여 인식하는 모듈을 개발한다. IoT 디바이스를 구동시키기 위해서는 통신 및 디바이스 하드웨어를 구동하기 위한 드라이버가 필요하다. IoT 디바이스에 연결되는 유선 인터페이스를 스마트폰의 카메라 촬영을 통하여 얻은 이미지를 이용하여서 해당 통신 인터페이스를 인식한다. 대표적인 유선 인터페이스인 USB에 대하여 인공신경망 기반의 기계학습을 통하여 USB의 종류를 분류한다. 인공신경망의 충분한 학습을 위하여 인터넷을 통하여 USB 이미지를 수집하고, 이미지 처리를 통하여 추가적인 이미지 데이터 셋을 확보한다. 합성곱 신경망과 더불어서 다양한 심층 인공신경망으로 인식기를 구현하여서 그 성능을 비교, 평가한다.