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위치정보를 이용한 안드로이드OS 기반의 사용자 관계형성 서비스 설계 및 구현
장래영,정성재,배유미,성경,소우영,Jang, Rae-Young,Jung, Sung-Jae,Bae, Yu-Mi,Sung, Kyung,Soh, Woo-Young 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.11
현재 스마트폰 가입자는 1500만 명을 넘어 연말까지 2천만 명을 넘길 것으로 예상하고 있다. 스마트폰의 보급은 새로운 패러다임과 긍정적인 결과도 주었지만, 대인 관계를 멀리하고 스마트폰에만 열중하는 결과를 양산해냈다. 본 논문에서는 안드로이드 OS를 기반으로 개개인의 위치 정보를 이용해 동일한 애플리케이션을 이용하는 사용자간의 관계 형성 서비스를 설계하고 구현한다. Presently SmartPhone users over the 15 million are expected to exceed 20 million people by the end of the year. The prevalence of SmartPhone has brought positive results with a new paradigm. But, It makes a result that SmartPhone user should concentrate on mobile device and interpersonal relationships are avoided. In this paper, we design and implement user network services that use a same application using located information based on android.
저전력 블루투스 환경에서 브로드캐스팅을 이용한 데이터전송 방법
장래영(Rae-Young Jang),이재웅(Jae-Ung Lee),정성재(Sung-Jae Jung),소우영(Woo-Young Soh) 한국디지털콘텐츠학회 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.5
Wi-Fi and Bluetooth technologies are perhaps the most prominent examples of wireless communication technologies used in the Internet of Things (IoT) environment. Compared to widely used Wi-Fi, Bluetooth technology has some flaws including 1:1 connection (one-way) between Master and Slave, slow transmission, and limited connection range; Bluetooth is mainly used for connecting audio devices. Since the release of Bluetooth Low Energy (BLE), some of the flaws of Bluetooth technology have been improved but it still failed to become a competitive alternative of Wi-Fi. This paper presents a method of data transmission through broadcasting in BLE and demonstrates its performance, one-to-many data transfer result. The Connection-Free Data Transmission proposed in this paper will hopefully be utilized in special circumstances requiring 1:N data transmission or disaster security network.
Design and Implementation of Interworking System for Device Interaction in a Virtual Reality Setting
Rae-Young Jang(장래영),Jong-Hwan Bae(배종환),Heung-Ryong Lee(이흥룡),Seon-Hui Bak(박선희) 한국디지털콘텐츠학회 2019 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.2
The virtual training system utilizing Augmented Reality(AR), Virtual Reality(VR) and Mixed Reality(MR) eliminates realistic limitations and enables a repeated experience of safe and efficient VR training. Considering the training system is usually designed for one individual and limited to a simple repetitive experience, there’s a restriction to develop as a mutually interactive training mechanism. In order for multiple users to interact with each other in the training, it is necessary to identify the objects through a head mounted display (HMD) and to have a middleware facilitating the interactions. This paper aims to design a system in which two individual users can simultaneously identify each other’s movements in the same training based on the related technology.
디지털 사이니지 시스템의 콘텐츠 보안 필요성에 관한 연구
이재웅(Lee Jae-ung),장래영(Jang Rae-young),정성재(Jung Sung-jae),성경(Sung-Kyung),소우영(SohWoo-young) 한국정보기술학회 2017 Proceedings of KIIT Conference Vol.2017 No.12
TV, PC, 휴대전화에 이은 제 4의 미디어로 주목받는 디지털 사이니지는 정보, 엔터테인먼트, 광고 등을 제공하는 디지털 광고판을 말한다. 간판, 포스터, 안내판 등 기존의 옥외광고를 디지털 디스플레이로 변화시킨 1세대 디지털 사이니지, 고객과 상호작용하여 맞춤형 정보를 제공하는 2세대 양방향 디지털 사이니지가 상용화 되고 있다. 본 논문에서는 보안의 어려움으로 보안이 거의 이루어지지 않는 디지털 사이니지 시스템의 콘텐츠 보안 필요성에 대해 연구하였다.
이용(Ryong Lee),장래영(Rae-young Jang),박민우(Min-woo Park),이건우(Gunwoo Lee),최명석(Myung-Seok Choi) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.6
최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, ‘확인과 수정’의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 ‘스마트 영상 학습데이터 제작 시스템’을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다. The drastic advance of recent deep learning technologies is heavily dependent on training datasets which are essential to train models by themselves with less human efforts. In comparison with the work to design deep learning models, preparing datasets is a long haul; at the moment, in the domain of vision intelligent, datasets are still being made by handwork requiring a lot of time and efforts, where workers need to directly make labels on each image usually with GUI-based labeling tools. In this paper, we overview the current status of vision datasets focusing on what datasets are being shared and how they are prepared with various labeling tools. Particularly, in order to relieve the repetitive and tiring labeling work, we present an interactive smart image annotating system with which the annotation work can be transformed from the direct human-only manual labeling to a correction-after-checking by means of a support of automatic labeling. In an experiment, we show that automatic labeling can greatly improve the productivity of datasets especially reducing time and efforts to specify regions of objects found in images. Finally, we discuss critical issues that we faced in the experiment to our annotation system and describe future work to raise the productivity of image datasets creation for accelerating AI technology.
방대한 시공간 IoT 센서 데이터의 효율적인 검색을 위한 트라이 기반 색인 방법
추하원(Hawon Chu),서영균(Young-Kyoon Suh),이용(Ryong Lee),박민우(Minwoo Park),장래영(Rae-Young Jang),이상환(Sang-Hwan Lee),송사광(Sa-Kwang Song) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.12
As the Internet-of-Things (IoT) sensors with enhanced communication technology and computing power have been widely utilized in many areas, a great deal of spatio-temporal data has been continuously generated. Thanks to the remarkable advances in storage technology, it is possible to collect such massive data into storage systems for further high-dimensional analysis. That said, it has been very challenging to speedily locate stored IoT data in a reasonable amount of time due to the heavy volume and complex spatial and temporal attributes. To address this concern, we propose a novel scalable indexing scheme, termed ST-Trie, to support the efficient querying of massive spatial-temporal data collected from IoT sensors. The key idea of our scheme is to encode three-dimensional spatiotemporal information into one-dimensional keys in consideration of time and space locality and then organize the keys into a logical trie structure. In our experiments with real datasets, the proposed scheme outperformed composite indexes by an average of up to 92 times in terms of query response time. In particular, we confirmed that ST-Trie scaled much better than the compared indexes with increasing time ranges.