• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.721-723
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• 2020

부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.95-99
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• 2004

본 고는 통신의 진화 방향인 통합(convergence)의 추세에 관하여 논한다. 통합 서비스를 위한 기본 인프라인 광대역 통합망(BcN, Broadband convergence Network)의 개념, 서비스 특징 및 발전방향 등을 기술한다. 통합은 서비스, 네트워크, 비즈니스 등의 통합으로 실현되고 있다. 광대역 통합망은 유무선 통합, 통신과 방송 융합, 음성 및 데이터의 통합을 위해 필요한 네트워크를 서비스 계층, 제어 계층, 전달망 계층, 접속 계층, 유비쿼터스 접속 및 가입자 단말 계층으로 구분한다. BcN은 사용자가 원하는 품질과 보안의 정도에 따라 차별화된 광대역 멀티미디어 서비스 제공 및 관리가 가능한 네트워크이다. 먼저, 무선 네트워크에서의 광대역 멀티미디어 서비스의 특징 및 종류, 이를 위한 광대역 통합망의 특징을 살펴보고, 향후 BcN으로의 진화 방향을 살펴본다. 그리고 향후 통신 서비스의 진화 방향인 유비쿼터스 서비스를 위해 필요한 유비쿼터스 네트워크를 전망하고, 미래의 유비쿼터스 네트워크를 위한 지능형 플랫폼, 통합 단말, USN(Ubiquitous Sensor Network) 등 기술적 요구사항들과 진화방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.300-304
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• 2020

본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.21 no.8
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• pp.88-98
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• 2004

본 고는 통신의 진화 방향인 통합(convergence)의 추세를 나타낸다. 통합은 서비스, 네트워크, 비즈니스 등의 통합으로 실현되고 있다. 통합 서비스를 위한 기본 인프라인 광대역통합망(Broadband convergence Network)의 개념, 서비스 특징 및 발전방향 등을 기술한다. 광대역 통합망은 유무선 통합, 통신/방송 융합, 음성 및 데이터의 통합을 위해 필요한 네트워크를 서비스 계층, 제어 계층, 전달망 계층, 접속 계층, 유비쿼터스 접속 및 가입자 단말 계층으로 구분한다. BcN은 사용자가 원하는 품질과 보안의 정도에 따라 차별화된 광대역 멀티미디어 서비스제공 및 관리가 가능한 네트워크이다. 이러한 BcN진화를 위한 무선 네트워크 관점의 All-IP진화 방향을 나타낸다. 먼저, 무선 네트워크에서의 광대역 멀티미디어 서비스의 특징 및 종류, 이를 위한 광대역 통합망의 특징을 살펴본다. 그리고 향후 BcN으로의 무선 네트워크의 진화 방향을 나타낸다. BcN의 무선 네트워크는 다양한 광대역 멀티미디어 서비스를 제공하기에 적합한 이동성 및 광대역 엑세스가 가능한 시스템이 추가될 전망이다. 마지막으로, 향후 통신 서비스의 진화 방향인 유비쿼터스 서비스를 위해 필요한 유비쿼터스 네트워크를 전망한다. 미래의 유비쿼터스 네트워크를 위한 지능형 플랫폼, 통합 단말 등 기술적 요구사항들과 진화방향을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.180-182
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.537-539
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• 2020

단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.929-932
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• 2010

센서의 특징은 사람이 측정하기 힘든 지역이나 장시간 측정해야 할 지역의 정보를 수집하기에 효과적이다. 이런 센서의 특징은 산불지역의 예방 및 방재에 사용하기에 알맞다. 산불 감시는 광범위한 지역 및 장시간을 감시해야 하는 특징을 갖고 있다. 산불감시의 특징과 센서의 특징은 어떻게 보면 같은 특징을 갖는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 센서들 간의 네트워크를 구축하여 서로의 정보를 교환하여 산불의 발화점 및 앞으로 산불이 일어날 지역을 예측을 통하여 초기 진압에 대한 센서 네트워크 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.682-684
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• 2002

본 논문에서는 RTP와 TCP가 공존하는 네트워크에서 RTP 패킷의 크기, interval,전송라인의 대역폭, Queue의 크기, delay의 변화에 따라 throughput의 특징에 대하여 알아보기 위해서 ns(network simulator)를 이용하여 RTP, TCP_Reno, TCP_Vegas로 구성된 네트워크를 구성하고 시뮬레이션을 통해서 throughput의 특징 및 원인을 분석했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1636-1637
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• 2015

소셜 네트워크 서비스(SNS)에서는 사용자들의 친한 관계를 나타내는 여러 가지 특징을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 트위터 이고-네트워크(ego-network) 데이터를 이용한 분석 실험을 통해 유저 간 친밀한 정도를 나타내는 여러 특징들과 관심사 유사도의 상관관계를 밝힌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.255-258
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• 2008

현재 이동통신 네트워크는 통신 기술의 발전에 힘입어 음성 서비스를 넘어선 다양한 패킷 데이터 기반 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 IEEE 802.11과 같은 이기종 네트워크에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 것과 달리 이동통신 네트워크의 패킷 데이터 기반 서비스에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이러한 추세의 원인은 이동통신 네트워크가 사업자에 의해서 폐쇄적으로 운영되고 있기 때문이다. 우리는 지금까지 이기종 네트워크에 대한 연구를 바탕으로 예측만 하던 문제를 해결하기 위해 이 논문은 통해서 이동통신 네트워크의 패킷 기반 데이터 서비스의 특징을 분석한다. 실제 트래픽을 모두 분석하는 것은 규모의 문제로 불가능했기 때문에 우리는 서비스에 대한 과금 데이터를 사용했다. 과금 데이터에는 네트워크의 특징이 대부분 반영되어 있기 때문에 실제 트래픽을 수집해서 분석하는 것과 같다. 분석결 과로 이동통신 환경에서 사용자 행동 패턴과 서비스 유형별 트래픽 특성 및 네트워크의 특징을 보여준다. 이러한 결과는 향후 네트워크 진화에 의해서 예상되는 트래픽 예측 및 관리에 활용 가능하고, 네트 워크 모델링에 있어서의 기반 지식을 제공한다.