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대용량 위성영상 지형 데이타의 스트리밍 서비스를 위한 효율적인 렌더링 모듈
박태주(Taejoo Park),이상준(Sangjun Lee) 한국정보과학회 2008 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.14 No.7
위성영상 촬영 기법의 발전과 인터넷 인프라의 확충으로 인해 이를 활용하는 다양한 서비스가 이루어지고 있지만, 대부분 저해상도의 위성영상과 수치고도모형 데이타를 기반하고 있다. 본 논문은 고해상도의 위성영상 데이타를 웹 환경에서 효율적인 스트리밍 서비스가 가능하도록 원시데이타를 가공하는 모듈과 이를 전송하고 렌더링하는 모듈을 구현하였다. 실제 북한산 일대의 위성사진 데이타를 대상으로 논문에서 제안된 기법을 활용하였으며, 넓은 외부지형을 실시간 처리할 때 발생하는 그래픽 문제를 효율적으로 해결하고 있음을 보인다. Various services are developed from advancement of satellite imagery methodologies and internet infrastructure expansions. However, most of these services still rely upon low-resolution satellite images combined with DEM models. In this paper, we have implemented the raw data processing modules and other modules that transfer and render high-spatial resolution satellite images for efficient streaming services in web environments. By utilizing the Bukhan-mountain data as a pilot study, the paper has proposed the efficient approach to solve graphical problems in real time processing the large geographical area.
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딥러닝 YOLOv5 객체 인식을 이용한 반려동물 품종 분류 방법에 대한 연구
박태주(Tae-Ju Park),송특섭(Teuk-Seob Song) 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회논문지 Vol.27 No.4
이세돌과 알파고의 바둑경기 이후 딥러닝에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 현재는 챗GPT를 비롯하여 딥러닝의 많은 기술이 우리 생활 속에 깊이 들어와 있고 연구자 뿐만 아니라 일반인도 딥러닝을 사용할 만큼 많은 분야에 응용되고 있다. 딥러닝은 CNN, YOLO 등 많은 모델이 발표 되고 있다. 특히, YOLO는 이미지를 사용한 객체 인식분야에 우수한 성능을 보이고 있어서 불량품인식, 쓰레기분리, 몰고기 인식 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 일반적으로 딥러닝의 객체 인식은 많은 양의 데이터를 사용하여 학습한다. 본 연구는 반려동물을 대상으로 적은 수의 데이터를 학습한 후 인식방법에 대해 연구하였다. YOLO는 IoU를 기본으로 동작하기 때문에 반려동물 인식에 적합한 IoU를 설정하여 인식하는 방법을 제안하였다. After the Go match between Sedol Lee and AlphaGo, interest in deep learning exploded. Recently, many technologies of deep learning, including ChatGPT, are deeply embedded in our lives, and not only researchers but also the general public are using deep learning in many fields. In deep learning, many models such as CNN and YOLO are being introduced in these days. In particular, YOLO shows excellent performance in the object recognition field using images, so it is applied to various fields such as defective product recognition, garbage separation, and driving meat recognition. In general, object recognition in deep learning is learned using a large amount of data. This study studied the recognition method after learning a more smaller number of data than previous works for companion animals. Since YOLO operates based on IoU, we proposed a recognition method by setting IoU suitable for companion animal recognition.
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박태주(Park Tae-Ju) 비판사회학회 2009 경제와 사회 Vol.- No.83
2006년 6월 현대자동차 등 완성차 4사를 비롯한 대공장 사업장 노조들이 산별로 전환했지만 3년이 지나는 동안 금속산별 중앙교섭의 성패를 가름 짓는 현대차의 산별교섭 참가는 이루어지지 않고 있다. 이 글은 현대차 노조가 산별로 전환한 이래 산별교섭구조의 참가를 둘러싼 노사 간의 갈등을 분석하고 대안을 마련하기 위한 것이다. 먼저 금속노조와 현대차는 2007년과 2008년에 확약서를 채택하여 산별교섭구조와 관련한 논의 구조를 마련하기로 합의했지만 성과는 없었다. 2009년에는 중앙교섭의제가 교섭과정에서 아예 실종되고 말았다. 이는 대기업의 이해를 실현시킬 수 없는 기존 교섭구조에 대한 사용자의 반발과 조합원의 실리적인 이해에 바탕을 둔 지부가산별교섭논의를 우회하는 ‘계급 간 동맹’(cross-class coalition)을 맺으면서 금속노조를 소외시킨 결과이기도 하다. 좀 더 근본적으로 금속노조는 대기업의 참가에 따른 새로운 산별교섭구조의 상(像)이나 이행전술을 정립하지 못했을 뿐 아니라 기업지부의 실질적인 권한을 제한하는 중앙의 지도력도 확립하지 못했다. 대안으로서 이 글은 ‘조율된 분권화’를 기조로 노사관계의 안정과 거래비용의 절감, 그리고 유연성을 실현시킬 수 있는 교섭구조를 모색할 필요가 있음을 제시했다. 이를 위해서는 산별교섭준비위원회를 재가동시켜 교섭구조를 둘러싼 노사 간의 쟁점을 축소시켜 나가되 최종적으로는 교섭을 통해 해결하는 유인-압박의 병행전술을 제안했다. In June 2006, large factory trade unions including Hyundai Motor Company(HMC) and three other auto manufacturers transformed themselves into branches of Korean Metal Workers’ Union. However, HMC’s participation in the industrial bargaining is yet to be realized. This essay analyzes the development of conflict regarding the participation of HMC in industrial bargaining structure since the HMC branch’s joining of the Metal Union. First of all, the Metal Union and HMC adopted confirmatory letters in a consecutive years of 2007 and 2008, where they agreed to set up the Preparatory Committee for Industrial Collective Bargaining, but this ended without results. In 2009, the central bargaining agenda disappeared from the negotiation process completely. HMC has resisted the existing industrial bargaining structure that cannot fulfill the large companies’ interests. The HMC branch has also been reluctant to join the industrial bargaining from the viewpoint of the members’ economic interests. As a result, HMC and the HMC branch chose to form a ‘cross-class coalition’, bypassing the Metal Union, which delayed the realization of centralized bargaining. As an alternative to the current bargaining structure, this essay suggests re-designing of the bargaining structure on ‘coordinated decentralization’ that allows industrial peace, reduction of transaction cost, and flexibility. Futhermore, this essay suggests a parallel strategy of discussion and negotiation, in which the Preparatory Committee should be reactivated to facilitate discussions between labor and companies, while the final issue will be settled through bargaining.
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