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          주제어 프로파일링 및 동시출현분석을 통한 지능정보시스템 연구의 정체성에 관한 연구

          윤승정(Seong Jeong Yoon), 김민용(Min Yong Kim) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.4

          본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝 , 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다. The purpose of this study is to find the research identity of the Korea Intelligent Information Systems Society through the profiling methods and co-word analysis in the most recent three-year("2014~"2016) study to collect keyword. In order to understand the research identity for intelligence information system, we need that the relative position of the study will be to compare identity by collecting keyword and research methodology of The korea Society of Management Information Systems and Korea Association of Information Systems, as well as Korea Intelligent Information Systems Society for the similar. Also, Korea Intelligent Information Systems Society is focusing on the four research areas such as artificial intelligence/data mining, Intelligent Internet, knowledge management and optimization techniques. So, we analyze research trends with a representative journals for the focusing on the four research areas. A journal of the data-related will be investigated with the keyword and research methodology in Korean Society for Big Data Service and the Korean Journal of Big Data. Through this research, we will find to research trends with research keyword in recent years and compare against the study methodology and analysis tools. Finally, it is possible to know the position and orientation of the current research trends in Korea Intelligent Information Systems Society. As a result, this study revealed a study area that Korea Intelligent Information Systems Society only be pursued through a unique reveal its legitimacy and identity. So, this research can suggest future research areas to intelligent information systems specifically. Furthermore, we will predict convergence possibility of the similar research areas and Korea Intelligent Information Systems Society in overall ecosystem perspectives.

        • KCI등재

          웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구

          성태응(Tae-Eung Sung), 전승표(Seung-Pyo Jun), 김상국(Sang-Gook Kim), 박현우(Hyun-Woo Park) 한국지능정보시스템학회 2017 지능정보연구 Vol.23 No.1

          2000년대 이전부터 북미・유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산・활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발・운영중인 웹기반 ‘STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계・활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행 될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. Although there have been cases of evaluating the value of specific companies or projects which have centralized on developed countries in North America and Europe from the early 2000s, the system and methodology for estimating the economic value of individual technologies or patents has been activated on and on. Of course, there exist several online systems that qualitatively evaluate the technology's grade or the patent rating of the technology to be evaluated, as in ‘KTRS' of the KIBO and ‘SMART 3.1' of the Korea Invention Promotion Association. However, a web-based technology valuation system, referred to as ‘STAR-Value system' that calculates the quantitative values of the subject technology for various purposes such as business feasibility analysis, investment attraction, tax/litigation, etc., has been officially opened and recently spreading. In this study, we introduce the type of methodology and evaluation model, reference information supporting these theories, and how database associated are utilized, focusing various modules and frameworks embedded in STAR-Value system. In particular, there are six valuation methods, including the discounted cash flow method (DCF), which is a representative one based on the income approach that anticipates future economic income to be valued at present, and the relief-from-royalty method, which calculates the present value of royalties" where we consider the contribution of the subject technology towards the business value created as the royalty rate. We look at how models and related support information (technology life, corporate (business) financial information, discount rate, industrial technology factors, etc.) can be used and linked in a intelligent manner. Based on the classification of information such as International Patent Classification (IPC) or Korea Standard Industry Classification (KSIC) for technology to be evaluated, the STAR-Value system automatically returns meta data such as technology cycle time (TCT), sales growth rate and profitability data of similar company or industry sector, weighted average cost of capital (WACC), indices of industrial technology factors, etc., and apply adjustment factors to them, so that the result of technology value calculation has high reliability and objectivity. Furthermore, if the information on the potential market size of the target technology and the market share of the commercialization subject refers to data-driven information, or if the estimated value range of similar technologies by industry sector is provided from the evaluation cases which are already completed and accumulated in database, the STAR-Value is anticipated that it will enable to present highly accurate value range in real time by intelligently linking various support modules. Including the explanation of the various valuation models and relevant primary variables as presented in this paper, the STAR-Value system intends to utilize more systematically and in a data-driven way by supporting the optimal model selection guideline module, intelligent technology value range reasoning module, and similar company selection based market share prediction module, etc. In addition, the research on the development and intelligence of the web-based STAR-Value system is significant in that it widely spread the web-based system that can be used in the validation and application to practices of the theoretical feasibility of the technology valuation field, and it is expected that it could be utilized in various fields of technology commercialization.

        • KCI등재
        • KCI등재

          지능형 자율운항시스템 지원을 위한 정보 관리 시스템에 관한 연구

          김은경,김용기 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.3

          The rapid increase of the current marine accidents is mainly due to the human execution errors. In an effort to address this, various kinds of researches such as construction of the digital vessels and vessel information monitoring systems have been conducted. But for safe navigation of vessels, it lack on systems study which can efficiently store, utilize and manage the mass data accepted by the vessel. In this paper, we propose a VWS(Virtual World System) that is based on the architecture of intelligent system RVC(Reactive Layer-Virtual World-Considerative Layer) model of intelligent autonomous navigation system. VWS is responsible to store all the necessary information for safe navigation of the vessel and the information services to the sub-system of intelligent autonomous navigation system. VWS uses topology database to express the specific problem area, and utilizes a scheduling to reflect the characteristics of the real-time processing environment. Also, Virtual World defines API for the system to reflect the characteristics of the distributed processing environment. As a case study, the VWS is applied to a intelligent ship autonomous navigation system, and simulation is done to prove the effectiveness of the proposed system. 최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.

        • KCI등재

          소프트 컴퓨팅에 의한 지능형 주행 판단 시스템

          최우경(Woo-Kyung Choi), 서재용(Jae-Yong Seo), 김성현(Seong-Hyun Kim), 유성욱(Sung-Wook Yu), 전홍태(Hong-Tae Jeon) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.5

          본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정 한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다. This research is to introduce about Judgment System for Intelligent Movement(JSIM) that can perform assistance work of human brain. JSIM can order autonomous command and also it can be directly controlled by user. This research assumes that control object is limited to Mobile Robot(MR). Mobile robot offers image and ultrasonic sensor information to user carrying JSIM and it performs guide to user. JSIM having PDA and Sensor-box controls velocity and direction of the mobile robot by soft-computing method that inputs user's command and information that is obtained to mobile robot. Also it controls mobile robot to achieve various movement. This paper introduces wearable JSIM that communicates with around devices and that can do intelligent judgment. To verify the possibility of the proposed system, in real environment, the simulation of control and application problem for mobile robot will be introduced. Intelligent algorithm in the proposed system is generated by mixed hierarchical fuzzy and neural network.

        • KCI등재

          지능형 감시 시스템 구축을 위한 영상과 음원 추적 기반 임베디드 모바일로봇 개발

          박정현(Jung-Hyun Park), 김형복(Hyung-Bok Kim), 오정석(Jung-Suk Oh), 심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.4

          보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다. The necessity of intelligent surveillance system is gradually considered seriously from the space where the security is important. In this paper, we embodied unmanned intelligent system by developing embedded mobile robot based on images and sounds tracking. For objects tracking, we used block-matching algorithm and for sound source tracking, we calculated time differences and magnitude dissimilarities of sound. And we demonstrated the superiority of intruder tracking algorithm through the embodiment of Pan-Tilt camera and sound source tracking module using system, Network camera and mobile robot using system and mobile robot using system. By linking security system, the suggested system can provide some interfacing functions for the security service of the public facilities as well as that of home.

        • KCI등재

          차량용 지능형 Head-Up Display의 적용 실험

          손희배(Hui-Bae Son), 반형진(Hyeong-Jin Ban), 양권(Kwun Yang), 이영철(Young-Chul Rhee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.3

          본 논문은 차량 안전시스템을 위한 지능형 HUD 시스템의 특성을 고찰하였다. HUD 시스템은 차량에서 향상된 운전자 정보전달과 새로운 지능형 교통시스템을 제공한다. 자동차의 속도, 거리표시, 엔진 RPM, 내비게이션, 엔진 온도, 연료 게이지, 방향지시등, 경고 표시등에 대한 기본적인 정보를 운전자에게 전달한다. 본 논문에서 설계한 지능형 HUD 시스템은 TFT LCD, LCD 백라이트 LED, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되었다. 본 논문은 운전자 안전성을 고려한 차량용 지능형 HUD 시스템을 제작, 분석하였다. This paper deals with implementation of intelligent head up display for vehicle safety system. The Implanted new intelligent transport system offer the potential for improved vehicle to driver communication. The most commonly viewed information in a vehicle is from the Head up display, where speed, tachometer, engine RPM, navigation, engine temperature, fuel gauge, turn indicators and warning lights provide the driver with an array of fundamental information. TFT LCD, LCD Back light led, plane mirror, lens and controllers parts were designed to head up display system. Finally, In this paper, we analyze intelligent head up display system for vehicle of driver safety.

        • KCI등재

          방향성매매를 위한 지능형 매매시스템의 투자성과분석

          최흥식(Heung Sik Choi), 김선웅(Sun Woong Kim), 박성철(Sungcheol Park) 한국지능정보시스템학회 2011 지능정보연구 Vol.17 No.3

          방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks) fuzzy system SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제 안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다. KOSPI200 index is the Korean stock price index consisting of actively traded 200 stocks in the Korean stock market. Its base value of 100 was set on January 3 1990. The Korea Exchange (KRX) developed derivatives markets on the KOSPI200 index. KOSPI200 index futures market introduced in 1996 has become one of the most actively traded indexes markets in the world. Traders can make profit by entering a long position on the KOSPI200 index futures contract if the KOSPI200 index will rise in the future. Likewise they can make profit by entering a short position if the KOSPI200 index will decline in the future. Basically KOSPI200 index futures trading is a short-term zero-sum game and therefore most futures traders are using technical indicators. Advanced traders make stable profits by using system trading technique also known as algorithm trading. Algorithm trading uses computer programs for receiving real-time stock market data analyzing stock price movements with various technical indicators and automatically entering trading orders such as timing price or quantity of the order without any human intervention. Recent studies have shown the usefulness of artificial intelligent systems in forecasting stock prices or investment risk. KOSPI200 index data is numerical time-series data which is a sequence of data points measured at successive uniform time intervals such as minute day week or month. KOSPI200 index futures traders use technical analysis to find out some patterns on the time-series chart. Although there are many technical indicators their results indicate the market states among bull bear and flat. Most strategies based on technical analysis are divided into trend following strategy and non-trend following strategy. Both strategies decide the market states based on the patterns of the KOSPI200 index time-series data. This goes well with Markov model (MM). Everybody knows that the next price is upper or lower than the last price or similar to the last price and knows that the next price is influenced by the last price. However nobody knows the exact status of the next price whether it goes up or down or flat. So hidden Markov model (HMM) is better fitted than MM. HMM is divided into discrete HMM (DHMM) and continuous HMM (CHMM). The only difference between DHMM and CHMM is in their representation of state probabilities. DHMM uses discrete probability density function and CHMM uses continuous probability density function such as Gaussian Mixture Model. KOSPI200 index values are real number and these follow a continuous probability density function so CHMM is proper than DHMM for the KOSPI200 index. In this paper we present an artificial intelligent trading system based on CHMM for the KOSPI200 index futures system traders. Traders have experienced on technical trading for the KOSPI200 index futures market ever since the introduction of the KOSPI200 index futures market. They have applied many strategies to make profit in trading the KOSPI200 index futures. Some strategies are based on technical indicators such as moving averages or stochastics and others are based on candlestick patterns such as three outside up three outside down harami or doji star. We show a trading system of moving average cross strategy based on CHMM and we compare it to a traditional algorithmic trading system. We set the parameter values of moving averages at common values used by market practitioners. Empirical results are presented to compare the simulation performance with the traditional algorithmic trading system using long-term daily KOSPI200 index data of more than 20 years. Our suggested trading system shows higher trading performance than naive system trading.

        • 차세대 지능형 자동차 통합스마트 모니터 시스템 실험에 관한연구

          손희배(Hui-Bae Son), 윤성하(Sung-Ha Yun), 양권(Kwun Yang), 진성봉(Sung-Bong Jin), 이영철(Young-Chul Rhee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2

          본 논문은 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템의 특성을 분석 하였다. 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 야간보행자 감지의 차세대 통합나이트비전과 후진경고, 카메라 및 차선이탈경고 시스템, 충돌 예방 브레이크 지원 시스템 등의 수많은 시각정보를 운전자의 시각적 간섭을 최소화하면서 효율적으로 전달 할수 있는 새로운 차량 안전장치이다. 이러한 지능형 통합 스마트 모니터 시스템은 운전자의 시야를 분산 시킬수 있는 기존의 디스플레이와는 달리 운전자의 주시선 위치에서 주행 중 필요한 정보를 외부시야와 함께 중첩시켜 표시함으로써 시선이동에 따른 사고의 위험으로부터 운전자를 보호한다. 본 시스템은 소형의 LCD를 사용하여 고효율의 LED 광원을 적용함으로써 차량의 윈드실드에 이미지를 구현하였고, 다중초점 곡면미러와 평면경을 이용하여 윈드실드에 상이 운전자의 시야에서 나타날 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 운전자가 불필요하게 시선을 옮기는 것을 최소화하여 집중력 및 피로도를 줄여주는 차세대 자동차 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 제작 및 특성을 분석하였다.

        • 지능형 감시 시스템 구축을 위한 네트워크 카메라와 음원 추적 모듈 기반의 모바일 로봇 설계

          박정현(Jung-Hyun Park), 심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2

          보안이 중요시 되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 대부분의 보안시스템은 영상 기반의 객체 추적 시스템으로 많은 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 보완 하는 시스템을 구현하고자한다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera와 음원 추적 모듈을 탑재 하여 객체를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera에서 획득한 영상과 응원 추적 모듈의 응원정보는 Wireless Lan을 이용하여 서버로 전송하고, 서버에서는 객체의 움직임 벡터를 추출하여 객체의 이동경로를 파악하며 음원의 방향과 결합하여 객체에 대한 방향 정보를 로봇으로 진송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 획득하게 된다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 모바일 로봇에 영상과 음원을 이용한 지능형 감시 시스템으로 기존의 보안 시스템보다 효과적이며, 신뢰성 있는 시스템이 될 것이다.

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