• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.191-195
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• 2007

본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.535-544
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• 2018

다양한 센서를 내장하고 고품질의 무선 네트워크 통신 기능을 탑재한 이동 장치의 보급이 확대됨에 따라 다양한 서비스 환경에서 이동 장치로부터 생성되는 시공간 데이터 량도 빠르게 증가하고 있다. 이와 같이 실시간 특성을 갖는 대량의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위한 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템은 일괄 처리 방식의 플랫폼으로 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 서비스에 적용하기에는 매우 어렵다. 이에 본 논문에서는 맵리듀스 온라인 프레임워크를 확장하여 연속적으로 입력되는 공간 데이터 스트림에 대한 실시간 질의 처리를 지원하고, 질의 처리 과정에서 야기될 수 있는 부하 문제를 효과적으로 분산하는 부하 관리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 공간 분할 영역을 기반으로 입력 데이터의 유입율과 부하율을 이용하여 노드들에 대해 동적으로 부하를 분산하는 기법을 제시하였다. 실험에서는 특정 공간 영역에서의 부하 관리가 요구될 때 해당 영역에서의 공간 데이터 스트림을 공유하는 자원들에게 분배함으로써 효과적인 질의 처리를 지원할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.315-322
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• 2008

비디오 데이터베이스에서 복사본의 위치를 검출하기 위해서는 비디오의 특징(signature)이 비디오의 재편집(reediting), 채널 잡음, 시간적인 프레임 율(frame rate) 변화에 강한 특성을 지녀야 한다. 여러 가지 시그네쳐중 하나인 오디널(ordinal) 시그네쳐는 평균 명암도 값을 구하는 고정 윈도우(fixed window) $N{\times}N$의 크기에 따라 프레임의 공간적인 특징을 나타내기 어렵다. 본 논문은 인터넷상에서 이미 배포된 비디오, 위조된 비디오의 검출을 위해 키 프레임으로 정합하지 않고 연속적인 비디오 프레임에서 공간의 변화특성인 기존의 오디널을 개선한 변형된 robust 오디널 특징을 제안하였다. Robust 오디널은 2차원 벡터 구조를 가지고 있어 비디오의 잡음과 프레임 율의 변화에 강한 특성을 가지고 있으며, 검색공간인 R-트리 공간에서 MBR 형태로 표현될 수 있다. 또한 비디오 복사 검출에 필수적인 대용량 데이터베이스 검색에 적합한 R-트리 구조를 이용하여 정확히 정합되는 프레임의 위치를 찾아내고, n차원 입력의 구조를 가지고 있는 R-트리의 입력으로 robust 오디널 특징이 적합하게 사용되었다. 실험결과 비디오 정합율이 향상되고 대용량 데이터베이스에 알맞은 특징을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.137-144
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• 2010

DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.759-762
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• 2018

최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.33-43
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• 2021

본 논문에서는 변형 자동 인코더 네트워크(variational autoencoder network)의 잠재 공간 내에 스타일 자동 인코더 네트워크를 적용하여 컨텐츠 캐릭터의 모션에 스타일 캐릭터 모션의 스타일 정보를 이전하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 변형 자동 인코더를 통해 얻은 모션의 다양성을 스타일 캐릭터 모션의 스타일 정보를 이전하여 증가시킬 수 있다. 또한 입력 데이터 및 출력 데이터에 모션의 속도 정보를 포함시켜 이전 프레임의 모션에 속도를 적분하여 모션을 계산함으로써, 변형 자동 인코더로 인한 샘플링과 잠재 공간 내에서 스타일 정보가 이전된 새로운 잠재 변수의 디코더 네트워크를 통한 확장으로 발생할 수 있는 부자연스러운 동작을 개선할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1373-1382
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• 2011

무선 홈 네트워크 환경에서 넓은 확장성과 저전력이 통신이 기능한 Zigbee는 홈 네트워크에서 가장 이상적인 통신기술이다. 하지만 Zigbee는 숨겨진 단말 문제와 전송 지연 문제를 항상 가지고 있어 무선 홈 네트워크에서 많이 사용되고 있지 못하고 있다. 이런 Zigbee가 가지고 있는 두 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 프레임을 제안한다. 제안하는 프레임은 슈퍼프레임 구간을 줄여서 생기는 공간에 제어 프레임 구간을 추가하는 구조를 이루어져 있다. 새롭게 구성된 제어프레임 구간에서는 제어프레임을 이용하여 단말의 상태 정보를 교환하여 숨겨진 단말 문제를 해결할 것으로 예상한다. 또한 제어 프레임 구간과 슈퍼 프레임 구간사이에 동기화에 사용되는 비콘을 넣어 하위 계층에서 발생하는 전송 지연 문제를 해결할 수 있다고 예상한다. 제안하는 프레임이 숨겨진 단말 문제와 전송 지연 문제를 해결하였는지 확인하기 위해 OPNET을 통해 Zigbee Qos Parameter 환경에서 시뮬레이션을 하였다. 전송 지연 문제를 해결여부를 확인하기 위해 전송지연시간을 측정하였으며, 숨겨진 단말 문제를 해결여부를 확인하기 위해 전송률과 처리율을 측정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.373-375
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• 2001

본 논문에서는 연속된 프레임에서 특징점을 추출하고 특징점의 유사도를 Hough 공간에 누적하여 정확한 이동을 찾아내는 기법을 제시한다. 특징점은 예지의 시작점, 끝점, 분기점과 굴곡점을 사용한다. 정합을 위하여 특징점 주위의 평균 밝기, 굴곡점의 굴곡각을 이용하며, 물체 주위에 물체보다 특징이 강한 배경에 민감하지 않게 동작하기 위하여 Hough 공간상의 극대값들에 대하여, 분할 영역의 평균과 표준 편차를 비교함으로써 정확한 이동 경로를 산출한다. 제안하는 알고리즘을 실제 영상에 적응한 경우 배경의 특징이 매우 강한 경우 Hough 공간의 최대값을 찾는 기법이 해결할 수 없는 부분도 정확히 추적하는 결과를 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.441-442
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• 2007

본 논문은 H.264 MB Layer 비트율 제어를 위한 적응적인 MAD 예측 방법을 제안한다. 첫째, 공간 인접 MB 들 간의 유사도를 기반으로 공간예측 MAD를 구하고 둘째, 프레임의 픽셀 평균값의 차이로 장면 전환을 검출한다. 셋째, 공간예측 MAD와 시간예측 MAD에 MB의 예측 움직임 벡터를 이용한 가중치를 주어 적응적으로 MAD를 예측한다. 실험 결과를 통해 제안한 MAD 예측 방법이 JM11.0의 방법보다 더욱 우수한 예측 성능을 보임을 살펴본다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.195-201
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• 2010

최근 문화산업은 세계화, 컨버전스, OSMU(One Source Multi use)의 확산 등 환경 변화에 따른 글로벌 경쟁이 본격화되고 있으며 감성, 체험 등 문화적 창의성이 국가 발전을 위한 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 그러나 디지털화된 문화콘텐츠는 자료의 축적, 보존, 관리 수준으로서 그 정체성 및 활용성 저하가 심화되고 있어, 문화의 공간화 및 공간의 문화화를 통한 상생 모델화가 필요하다. 문화콘텐츠 산업이 더욱 활성화되기 위해서는 창조 콘텐츠가 생산될 수 있는 기반으로 시공간 정보를 포함하고 있는 공공 문화콘텐츠를 자유롭게 검색하고 원하는 대로 가공 또는 재생산하여 전시, 유통할 수 있는 문화공간(Culture Space)을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 문화(Culture) 및 공간(Space)의 융합 형태를 통하여 시공간의 디지털 정보를 담고 있는 문화콘텐츠에 개인이 자유롭게 확대 재생산 및 부가가치를 창출할 수 있는 문화공간을 제공하기 위한 공간정보와 문화콘텐츠 융합 환경에서 공공 문화콘텐츠 서비스 프레임워크를 구현하였다.