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- 저자 : Giyoung Lee(이기영) (검색결과 2 건)
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국내 대학도서관 가상현실(VR) 서비스에 관한 사례 연구
이기영,정연경,Lee, Giyoung,Chung, Yeon-Kyoung 한국정보관리학회 2020 정보관리학회지 Vol.37 No.3
본 연구의 목적은 4차 산업혁명이 도래하면서 VR 산업에 대한 관심이 높아지고 기술에 대한 접근성이 강화됨에 따라, 국내 대학도서관 중 VR 서비스를 제공하고 있는 대학도서관에 대한 이용자 평가를 통해 서비스 개선 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 도서관 VR 서비스의 종류와 현황을 분석한 후, VR 서비스 이용자 설문 조사와 심층 면담을 통해 이용자 평가를 수행하였고, 이용자 의견과 선행 연구 및 사례들을 종합하여 대학도서관에서의 VR 서비스 개선 방안을 제안하였다. The purpose of this study is to propose ways to improve the Virtual Reality (VR) service in Korea through the user evaluations of a university library that provide users with VR experiences as a new technology. With the advent of the 4th industrial revolution, interests in the VR industry increase and access to technology is strengthened. The kinds of VR services at the university libraries and the status of VR services at the domestic and foreign libraries were analyzed. After carrying out user surveys and in-depth interviews with VR service users, improvement plans were suggested according to the users' opinions and the analysis of domestic and foreign case studies.
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Pipe Leak Detection System using Wireless Acoustic Sensor Module and Deep Auto-Encoder
Doyeob Yeo(여도엽),Giyoung Lee(이기영),Jae-Cheol Lee(이재철) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.2
본 논문에서는 저전력 무선 음향센서 모듈을 통한 데이터 수집과 딥 오토인코더를 이용한 데이터 분석을 통해 배관의 누출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 데이터 통신량을 줄이기 위해서 푸리에 변환을 통해 음향센서 데이터 양을 약 1/800로 감소시키는 저전력 무선 음향센서 모듈을 구성하였고, 20kHz~100kHz 주파수 신호를 이용하여 가청 주파수 대역에서 발생하는 노이즈에 강인한 누출 탐지 시스템을 설계하였다. 또한, 데이터 양의 감소에도 배관 누출을 정확하게 탐지하도록 딥 오토인코더를 이용한 데이터 분석 기법을 설계하였다. 수치적인 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 누출 탐지 시스템이 고주파 대역대의 노이즈가 섞인 환경에서도 99.94%의 높은 정확도와 Type-II error 0%의 높은 성능을 보이는 것을 검증하였다. In this paper, we propose a pipe leak detection system through data collection using low-power wireless acoustic sensor modules and data analysis using deep auto-encoder. Based on the Fourier transform, we propose a low-power wireless acoustic sensor module that reduces data traffic by reducing the amount of acoustic sensor data to about 1/800, and we design the system that is robust to noise generated in the audible frequency band using only 20kHz~100kHz frequency signals. In addition, the proposed system is designed using a deep auto-encoder to accurately detect pipe leaks even with a reduced amount of data. Numerical experiments show that the proposed pipe leak detection system has a high accuracy of 99.94% and Type-II error of 0% even in the environment where high frequency band noise is mixed.
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