• 정보보호학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.17-31
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• 2010

VANET(Vehicular Ad hoc NETwork)에서 차량들은 일괄 확인(batch verification) 기법을 이용해 많은 수의 서명 메시지를 효율적으로 검증할 수 있다. 하지만 각 차량에서의 개별적인 일괄 확인은 네트워크 전체적으로 볼 때 불필요한 중복 검증을 발생시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 RSU(Road Side Unit)가 노드를 대신해서 일괄 확인을 수행 할 수 있지만, 이 방법은 일괄 확인이 실패했을 경우 유효하지 않은 서명을 효율적으로 찾을 수 있는 방법이 추가적으로 필요하다. 본 논문에서는 분산 일괄 확인 시스템을 설계하기 위해 고려되어야하는 몇 가지 방법론에 대해서 분석하고 참여 차량이 작은 크기의 서명 집합을 분산해서 일괄 확인하는 효율적인 분산 일괄 확인 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 각 노드는 RSU에게 단순 일괄 확인 결과만을 보고하거나 식별한 유효하지 않은 서명들을 보고할 수 있으며 이를 수신한 RSU는 노드의 이 일괄 검증 결과 리포트를 이용하여 효율적으로 유효하지 않은 서명을 식별하여 배제할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.14-25
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• 2021

서로 다른 시간에 촬영된 같은 위치의 원격 탐사 영상에서 변화된 사항을 찾는 변화 탐지는 다양한 영역에 적용되기 때문에 매우 중요하다. 그러나 정합 오차, 건물 변위 오차, 그림자 오차 등이 오탐지를 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 CADNet(Change Attention Dense Siamese Network)을 제안한다. CADNet은 다양한 크기의 변화 영역을 탐지하기 위해 FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하며, 변화 영역에 주목하는 변화 주목 모듈을 적용하고, 낮은 수준 (Low-level)의 특징과 높은 수준 (High-level)의 특징을 모두 포함하고 있는 피처 맵을 변화 탐지에 사용하기 위해 DenseNet을 피처 추출기로 사용한다. CADNet의 성능을 Precision, Recall, F1 측면에서 측정하였을 때 WHU 데이터 세트에 대하여 98.44%, 98.47%, 98.46%이었고, LEVIR-CD 데이터 세트에 대해 90.72%, 91.89%, 91.30%이었다. 이 실험의 결과는 CADNet이 기존 변화 탐지 방법들보다 향상된 성능을 제공한다는 것을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.397-404
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• 2022

최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.226-234
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• 2022

자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.738-750
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• 2022

본 논문은 XR 콘텐츠나 인터페이스 환경에서 활용할 수 있는 음향 자극의 종류를 고찰하고, 청각 자극 기반의 감성 유발이 뇌과학적으로 실효성을 가지는지에 대해 논의하였다. 외부 청각자극, 감성변화 및 뇌연결성의 상관관계 규명에 초점을 맞추어, XR 환경에서 사용자 경험을 제고하기 위한 기계학습 기반 개인 맞춤형 사운드 트랙 제공 서비스 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 짧은 음향자극으로 감성을 유발할 수 있는지를 테스트하여 청각자극에 의해 유발된 각성상태에서 우측 전두엽이나 전두엽, 두정엽, 후두엽 네트워크에서 뇌의 기능적 연결성이 강화되고 이완시에는 상반된 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 보다 입체적인 XR 상호작용 경험을 제시하고 사용자의 XR 인지수용성을 제고하여, 현장에서 실질적으로 적용될 수 있는 초실감 XR 사운드 바이오피드백 시스템 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.64-76
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• 2021

디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.111-119
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• 2022

본 연구는 빅데이터 분석을 이용하여 코로나19 전후의 3D가상패션에 대한 인식의 변화를 알아보기 위하여 코로나19 발생 전인 2017년 1월1일부터 발생 이후인 2022년 10월30일까지 소셜미디어 네이버, 다음, 구글, 유튜브에서 추출한 3D 가상패션 관련 주요 단어들을 대상으로 텍스톰을 이용하여 빅데이터 자료를 수집하였다. 수집된 단어는 정제 과정을 거친 후 워드클라우드, 단어의 빈도, 연결중심성, 네트워크 시각화와 CONCOR 분석을 실시하였다. 3D 가상패션을 키워드로 32,461개의 단어를 추출하여 분석한 결과 패션, 가상, 기술의 출현빈도와 중심성이 가장 높게 나타났으며 디지털, 디자인, 의상, 활용, 제조의 출현빈도도 높게 나타났다. 이를 통해 3D 가상패션이 기술의 발달과 더불어 산업 전반에 활용되고 있음을 알 수 있었다. 특히 코로나19 이후 가장 부각되는 주요 단어는 메타버스와 3D 교육으로서 패션산업에서의 요구도가 높게 나타나고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.477-486
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• 2022

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크를 이용하여 VVC 화면 내 예측으로 얻은 예측 블록을 개선하여 잔차 신호를 보다 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 기존의 화면 내 예측 방법은 일부 고정 규칙을 기반으로 주변의 재구성된 참조 샘플로부터 예측 블록을 생성하므로 복잡한 콘텐츠의 예측 블록을 생성하기 어렵다는 한계가 있다. 또한, 참조 샘플로 이용할 수 있는 정보의 양이 시간적 주변 정보에 비해 적기 때문에 화면 간 예측보다 낮은 부호화 성능을 가진다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 기존의 비디오 부호화 과정의 화면 내 예측을 통해 생성되는 예측 블록에 CNN을 적용하여 원본 블록과 예측 블록의 차분 신호를 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 부호기에서는 제안 알고리즘의 활성 여부를 나타내는 플래그가 함께 부호화된다. 제안하는 화면 내 예측 방법은 최신 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding의 참조 모델인 VTM version 10.0 대비 휘도 성분에 대하여 향상된 압축 성능을 제공한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.487-498
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• 2022

깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.8-15
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• 2009

소프트웨어 산업에 있어서 서버 관련 정보기술이 발전하고 네트워크 성능이 크게 향상된 반면, 이용 비용은 크게 높아짐에 따라 중소 사업장을 중심으로 ASP(Application Service Provider)와 같은 다양한 형태의 소프트웨어 사용 방식이 등장하게 되었다. 이를 가능하게 하는 요소 기술에는 여러 가지가 존재하는데, 본 연구에서는 컴퓨터상에서 수행에 필요한 최소한의 응용 소프트웨어를 중앙 서버로부터 분산 가상페이징 기술로 자동으로 끌어 와서 사용하는 소프트웨어 스트리밍 서비스 기술에 있어서 PageFault Interrupt Routine Hooking 방식을 응용한 새로운 개념의 소프트웨어 스트리밍 시스템 구현을 제안하였다. 이러한 방식을 이용하여 소프트웨어 스트리밍 시스템을 구현하게 되면, 보다 효율적으로 응용 소프트웨어를 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 소프트웨어 전체를 인스톨할 필요가 없기 때문에 하드웨어의 저장 공간을 거의 사용하지 않는다. 또한, 기본적인 바이너리만을 받아서 로드하기 때문에 하드웨어 자원을 최대한 줄일 수 있게 된다.