데이터 방송 환경에서 Sweep SFC를 활용한 효율적인 스카이라인 질의 처리 기법

하종우(JongWoo Ha),최재호(Jae-Ho Choi),이정현(Jung-Hyun Lee),이상근(SangKeun Lee) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1A

재난 상황에서 응급 구조사를 위한 모바일 애드혹 네트워크 통신 시스템의 설계 및 구현

하종우(JongWoo Ha),오재오(Jae-Oh Oh),이상근(SangKeun Lee) 한국정보기술학회 2009 한국정보기술학회논문지 Vol.7 No.1

We propose, in this paper, a further utilization of mobile ad-hoc network (MANET) as a communication system for emergency rescue. In disaster areas, it is unlikely that the existing communication infrastructure, such as wired or wireless Internet, can be utilizeD. Therefore, the benefit of MANET becomes more invaluable, i.e., it can communicate without communication infrastructure. Moreover, it can communicate to such devices, which are not placed within the communication range. However, it is required to re-design the current MANET for the emergency rescue to support the required characteristics, such as high mobility, clustered topology, urgency, etc. We design and implement a MANET communication system for emergency rescue by reflecting these characteristics based on Bluetooth and wireless LAN. Moreover, we identify the characteristics of Bluetooth and wireless LAN as a communication media of MANET communication for emergency rescue using the results of the systems evaluations.

딥러닝 기반의 분할과 객체탐지를 활용한 도로균열 탐지시스템 개발

하종우(Jongwoo Ha),박경원(Kyongwon Park),김민수(Minsoo Kim) 한국전자거래학회 2021 한국전자거래학회지 Vol.26 No.1

최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다. Many recent studies on deep learning-based road crack detection have shown significantly more improved performances than previous works using algorithm-based conventional approaches. However, many deep learning-based studies are still focused on classifying the types of cracks. The classification of crack types is highly anticipated in that it can improve the crack detection process, which is currently relying on manual intervention. However, it is essential to calculate the severity of the cracks as well as identifying the type of cracks in actual pavement maintenance planning, but studies related to road crack detection have not progressed enough to automated calculation of the severity of cracks. In order to calculate the severity of the crack, the type of crack and the area of the crack in the image must be identified together. This study deals with a method of using Mobilenet-SSD that is deep learning-based object detection techniques to effectively automate the simultaneous detection of crack types and crack areas. To improve the accuracy of object-detection for road cracks, several experiments were conducted to combine the U-Net for automatic segmentation of input image and object-detection model, and the results were summarized. As a result, image masking with U-Net is able to maximize object-detection performance with 0.9315 mAP value. While referring the results of this study, it is expected that the automation of the crack detection functionality on pave management system can be further enhanced.

문맥 광고를 위한 링크 분석 기법

하종우 ( Jongwoo Ha ),이정현 ( Jung-hyun Lee ),박상현 ( Sang-hyun Park ),이상근 ( Sangkeun Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.

데이터 방송 환경에서 효율적인 스카이라인 질의 처리를 위한 점진적인 기법

하종우(JongWoo Ha),이정현(Jung-Hyun Lee),이상근(SangKeun Lee) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회논문지 Vol.8 No.2

Recently, data broadcast services such as T-DMB are widely used due to the development of mobile devices and wireless communication technologies. In this paper, we propose methods for the efficient processing of skyline queries in the data broadcast environments. With the proposed methods, mobile users can confirm effectively by analyzing an index whether the corresponding data is included in the processing result, so that the amount of downloading unnecessary data can be reduced. Moreover, processing can be terminated prior to accessing the entire dataset, since the processing is progressive. From a series of experiments, the results demonstrate the effectiveness of the proposed methods in terms of tuning time and access time.

데이터 방송 환경에서 Sweep SFC를 활용한 효율적인 스카이라인 질의 처리 기법

하종우(JongWoo Ha),최재호(Jae-Ho Choi),이정현(Jung-Hyun Lee),이상근(SangKeun Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.1

본 논문에서는 T-DMB와 같은 데이터 방송 환경에서 모바일 사용자가 스카이라인 질의를 점진적으로 처리하는 문제h를 다룬다. Sweep SFC는 데이터의 속성 값에 따라 인코딩이 이루어지기 때문에, 스카이라인을 점진적으로 처리하는데 유리한 특성이 있다. 이러한 발견에 따라, 기존의 분산 공간 인덱스기법에 Sweep SFC를 적용한 인덱스 제작 기법 및 그에 상응하는 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 제안 기법이 질의 처리의 튜닝 시간 및 접근 시간을 비약적으로 개선함을 확인하였다. This paper deals with the problem of progressive processing of skyline queries in data broadcast environments such as T-DMB. Since Sweep SFC is calculated according to the data attributes, it has unique characteristics that enable progressive processing of skyline queries. Based on this observation, we propose an index structure by applying Sweep SFC based on the distributed spatial index and the corresponding processing algorithm. By series of experiments, we confirm that the proposed method significantly improves the performance in terms of the tuning time and the access time.

모바일 서비스를 위한 PDA 기반 상대 거리 측정 시스템 분석

오재오(Jae-Oh Oh),하종우(JongWoo Ha),이상근(SangKeun Lee) 한국정보기술학회 2009 한국정보기술학회논문지 Vol.7 No.1

Measuring accurate relative distance enables mobile devices to support many services and applications between two mobile devices. For example, a system for sharing video screen and a service for advertisements to mobile users within a distance use the relative distance. Recently, a system was proposed, which accurately enabled the relative distance measurement to mobile devices using sound. However, there are some considerations to apply the system to mobile devices in that sound is subject to environmental effects. In this paper, we analyze the sound-based system and present technical requirements for applying the system to real mobile devices. The analysis can be the guideline for developing sound-based systems.

원본 XML 문서와 일관된 계층 구조를 가지는 축약본 생성 기법

박상현 ( Sang-hyun Park ),하종우 ( Jongwoo Ha ),이정현 ( Jung-hyun Lee ),이상근 ( Sangkeun Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

XML이 다양한 환경에서 데이터 교환의 표준으로서 사용됨에 따라 보다 효과적인 데이터 교환을 위한 축약 기법이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 경로 요약과 새로운 비트 시퀀스 기반의 색인을 통해 원본 XML 문서의 계층적인 구조 정보를 일관되게 유지하는 축약본 생성 기법을 제안한다. 실험을 통하여 계층적 구조 정보를 모두 유지하면서도 작은 크기의 축약본이 생성됨을 검증한다.

오픈 디렉토리 프로젝트를 이용한 문맥 광고

이정현 ( Jung-hyun Lee ),하종우 ( Jongwoo Ha ),박상현 ( Sang-hyun Park ),이상근 ( Sangkeun Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

문맥 광고에서 웹 페이지의 내용과 의미적으로 연관된 광고를 매칭하기 위해, 최근 웹 페이지와 광고를 동일한 분류 트리에 분류하여 의미적으로 매칭하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 사용된 분류 트리 및 분류기를 작성하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 이를 용이하게 하기 위하여, 본 논문에서는 오픈 디렉토리 프로젝트의 공개 데이터를 활용하여 웹 페이지와 광고의 주제 분류를 위한 분류 트리 및 분류기를 작성하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안한 기법이 문맥 광고에서 웹 페이지와 광고의 의미적 매칭의 높은 정확성을 보장하는 것을 입증한다.

피로도 측정을 위한 정면 얼굴 영상 분석

차시명(Simyeong Cha),하종우(Jongwoo Ha),윤성웅(Soungwoong Yoon),안창원(Chang-Won Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.6

사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다. We can sense somebody’s feeling fatigue, which means that fatigue can be detected through sensing human biometric signals. Numerous researches for assessing fatigue are mostly focused on diagnosing the edge of disease-level fatigue. In this study, we adapt quantitative analysis approaches for estimating qualitative data, and propose video analysis models for measuring fatigue state. Proposed three deep-learning based classification models selectively include stages of video analysis: object detection, feature extraction and time-series frame analysis algorithms to evaluate each stage’s effect toward dividing the state of fatigue. Using frontal face videos collected from various fatigue situations, our CNN model shows 0.67 accuracy, which means that we empirically show the video analysis models can meaningfully detect fatigue state. Also we suggest the way of model adaptation when training and validating video data for classifying fatigue.