• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.727-730
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• 2021

이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1071-1074
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• 2021

본 논문은 펌웨어와 인공지능을 이용하여 지형의 사각지대를 이동하며 순찰 및 방범의 목적을 지닌 시스템을 소개하기 위함에 있다. 기존의 보안 시스템은 비상 상황 발생 시 인력이 직접 출동하여 상황을 해결함으로써 날로 증가하는 최저임금을 고려했을 때 이들의 인건비를 감당하기 어렵다는 단점이 있다. [1] 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 개발을 통해 RC카를 제어하는 아두이노와 연결하여 자율주행을 하게끔 하는 시스템을 개발했다. 또한, 라즈베리파이 웹캠을 부착해 실시간으로 현장을 촬영하여 사용자가 웹에만 접속하면 현장을 모두 감시할 수 있도록 시스템을 개발하였고, 단시간 푸리에 변환(STFT)을 통해 얻은 음성 데이터 변환맵을 인공지능 프로세서인 인텔리노에 학습 데이터로 학습시킨 후에 주변 환경에서 비명 소리만 감지할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 이러한 시스템들이 기존의 인건비 증가에 대한 문제점을 해소할 수 있다고 생각하여 더욱 효율적으로 방범이 가능한 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1567-1569
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• 2011

최근 스마트폰과 태블릿의 사용이 증가함에 따라 응용 프로그램의 수가 빠르게 증가하고 있고 다양한 스마트폰 관련 플랫폼 또한 속속 등장하고 있다. 본 보고서에서는 최근 응용프로그램의 동향을 분석하고, 차세대 스마트폰 앱을 개발할 시 고려할 사항에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.137-138
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• 2018

본 논문에서는 해경, 경찰 소방의 임무 상황 등에서 신속하고 능동적으로 대처할 수 있는 드론(Drone) 영상 종합정보처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 RTP/RTSP 프로토콜을 통해 수신하여 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 실험을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인한다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.174-176
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• 2018

본 논문에서는 직사각형 영상에서의 객체 좌표를 회전축과의 각도로 표현하는 방법을 적용한 자동화된 객체추적 알고리즘을 제안한다. 직사각형 영상을 구형으로 맵핑했을 때 객체의 정확한 좌표를 알아내기 위해 비례식을 사용하였다. 실제 영상이 구형 영상으로 맵핑되었을 때, 화면에 보이는 중앙점을 기반으로 실제 영상의 좌측상단 좌표를 구하였다. 앞서 구한 좌표를 이용하여 실제 영상의 좌측상단에서 객체의 이동 거리를 더하면 구형 영상에서 객체의 실제 좌표를 구할 수 있다. 제안한 방법을 통해서 관심 객체의 움직임을 효과적으로 추적하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.314-317
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• 2021

하이라이트 영상은 원본 영상의 중요한 장면들을 짧은 시간 안에 감상할 수 있게 도와준다. 특히나 경기 시간 긴 축구나 야구 그리고 e-스포츠의 시청자들에게 있어, 하이라이트 영상의 효용성은 더욱 증가한다. 하이라이트 영상 추출의 자동화로 방송사나 온라인 플랫폼은 비용 절감과 시간 절약의 이점을 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스포츠 영상에서 자동으로 하이라이트 구간을 추출하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 멀티 헤드 어텐션 매커니즘과 LSTM 네트워크의 결합으로 구성된다. 해당 매커니즘의 여러 헤드를 통해 어텐션을 다양한 관점에서 진행한다. 이로 인해 영상의 전체적인 맥락과 장면 간의 유기적 관계를 다양한 관점에서 파악할 수 있다. 또한 오디오와 이미지 정보를 함께 이용하여 모델을 학습한다. 학습한 모델의 평가는 e-스포츠 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.283-286
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• 2021

4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.301-303
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• 2021

최근 COVID-19 때문에 교육 및 모임 등 다양한 환경을 비대면으로 진행하고 있다. 이에 따라 메타버스 개념이 새로운 이슈로 주목받고 있다. 본 작품은 메타버스, 즉 3차원 가상공간의 새로운 세계에서 사용자를 대신하여 참여시킬 수 있는 아바타를 제작해 본다. 메타버스를 활용한 사용자의 움직임을 인식하는 3D 아바타는 코로나 사태로 인한 언택트 시대에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 사용자가 각종 비대면 미팅에 자신의 아바타를 만들어 참여할 수 있도록 그 아바타를 움직임과 함께 구현하는 과정을 설명한다. 먼저, Kinect를 통해 사용자의 움직임을 받아 유니티를 연동시켜 불러온다. 다음으로 블렌더를 통해 사용자가 원하는 아바타를 제작하고 유니티 환경에서 사용자의 움직임을 실시간으로 반영하는 아바타를 나타낸다. 사용자는 자신의 행동을 그대로 반영시켜주는 3D 아바타를 가상현실 속 화면을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.18-20
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• 2020

본 연구에서는 고차원 데이터에 대한 차원축소 및 군집 분석과 같은 비지도 학습 알고리즘에 대해 알아보기 위해서 얼굴 이미지 데이터 셋을 사용한다. 얼굴 데이터 셋에 대하여 주요 비지도 학습 알고리즘을 이용하여 실시간으로 클러스터링하고, 그 성능을 비교한다. 비디오에서 추출된 영상 속의 7명의 인물에 대하여 Scikit-learning 라이브러리에서 제공하는 클러스터링 알고리즘과 더불어 주요 차원축소 알고리즘(Dimension Reduction Algorithm)을 사용하여 총 10개의 알고리즘에 대하여 분석한다. 또한, 클러스터링 성능 검사를 통해 알고리즘의 성능을 비교해보고, 이를 통하여 앞으로의 연구 방향에 대해 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.380-383
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• 2020

본 작품은 코로나 바이러스로 인한 언택트 서비스의 부각과 더불어, 대중교통 이용시 승객들이 하차에 신경쓰지 않고 자신의 일에 집중 할 수 있도록 지원하기 위해 제작된 서비스이다. 버스 하차 전(혹은 승차 시) 미리 희망하는 하차 지점을 예약해놓으면 해당 정류장에 자동으로 버스의 하차벨을 울리게 된다. 스마트폰 앱과 버스에 설치된 단말을 활용하여 추가적인 설치비용을 절약하며, 이 후 완성된 시스템을 발전시켜 사용자별 타겟광고가 가능해지면 버스회사의 부족한 재원을 보다 확보할 수도 있다.