최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.
눈좌표 검출은 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈좌표 검출 방법은 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반의 개선된 눈좌표 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 다운샘플링된 입력 얼굴 이미지에서 초기 눈좌표에서의 가버 특징 벡터와 해당 스케일의 눈 모델 번치와의 가버젯 유사도를 이용하여 눈좌표를 추정한다. 이후 추정된 눈좌표를 상위 스케일의 얼굴 이미지에서의 눈좌표 초기값으로 취하고 상위 스케일 얼굴 이미지에서 같은 방법으로 눈좌표를 찾으며, 이를 반복적으로 하여 최종적으로 원래 얼굴 이미지에서의 눈좌표를 확정한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 모델 기반 눈좌표 검출 방법이 계산량은 크게 증가시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈좌표 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 스케일 영상 공간에서 특징점 검출을 위해 수행되는 반복적인 과정을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상으로부터 특징점을 검출하고, 클러스터 필터를 이용하여 유효한 특징점을 선별하고, 특징점 클러스터를 생성한다. 그리고 특징점 클러스터의 방향 각도를 이용하여 참조 객체를 선별하고, 분산 거리 비율을 이용하여 원 영상의 스케일을 예측한다. 예측한 스케일에 따라 참조 영상의 스케일을 변환하고, 변환된 참조 영상에 대해 특징점 검출을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 다중 스케일 영상을 사용하는 SIFT 방법 및 Scaled ORB 방법에 비해 특징점 검출 시간이 각각 75% 및 71% 향상됨을 알 수 있었다.
고분자 시스템의 경우 매우 상이한 시간 및 길이 스케일(time and length scale)에 연관된 복잡한 내부 구조(internal structure)를 가지고 있기 때문에 전통적인 실험 방법만으로는 체계적이고 종합적인 연구가 쉽지 않다. 최근 다양한 시간 및 길이 스케일에 연관된 연구를 진행할 수 있는 다중 스케일 전산 모사(multiscale computer simulation) 방법은 이러한 고분자 시스템 연구에 있어서 새로운 대안으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 최근 급격한 발전을 이룬 고분자 용액(polymeric liquid) 시스템에 대한 평형(equilibrium) 및 비평형(nonequilibrium) 전산 모사(computer simulation) 방법들에 관해 소개하고 이를 통합적으로 해석할 수 있는 다중 스케일 전산 모사 방법에 대해 여러 가지 사례를 들어 살펴보았다.
다중 스케일 영상 분할은 영상 스타일링과 의료진단과 같은 여러 응용에서 매우 중요하다. 이 논문은 다중 스케일 구조를 확보하며 안정적이고 효율적인 MSER에 기반을 둔 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 MSER를 수집한 후, 이것들을 특정한 순서대로 영상에 다시 그려 넣음으로써 영상을 분할한다. 영상 경계를 평활화하고 잡음을 제거하기 위한 계층적 모폴로지 연산을 제안한다. 알고리즘의 다중 스케일 특성을 보이기 위해, 여러 종류의 상세 단계 제어의 효과를 영상 스타일링에 적용한다. 제안한 기법은 이러한 효과를 시간이 많이 걸리는 다중 가우시언 평활화없이 수행한다. 분할 품질과 계산 시간 측면에서 민쉬프트-기반 Edison 시스템과 비교 결과를 제시한다.
본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.
최근에 딥러닝 기술을 적용한 보행자 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구자들은 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대해 지속적으로 연구하여 성능을 꾸준히 상승시켰다. 그러나 대부분의 연구는 다중 스케일 보행자가 분포되는 저해상도 영상에서 보행자를 제대로 검출하지 못하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Faster R-CNN구조를 기반으로 하여 새로운 다중 특징 융합 레이어와 다중 스케일 앵커 박스를 적용하여 보행자 오검출율을 줄이는 MS-FRCNN(Multi-scaleFaster R-CNN)구조를 제안한다. 제안된 방식의 성능 검증을 위해 Caltech 데이터세트를 이용하여 실험한 결과, 제안된 MS-FRCNN방식이 기존의 다른 보행자 검출 방식보다 다중 스케일 보행자 검출에서 medium 조건하에 5%, all 조건하에 3.9% 나아짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용하여 영상의 생동폭과 명암대비를 모두 개선시킬 수 있는 영상향상기법을 제안한다. 원 영상은 로그를 취하여 호모모프영역으로 변환하고, 이를 다중 스케일로 분해한 후 각 대역에 가중치를 가해 조합한다. 이 조합된 신호는 지수를 취하여 밝기영역으로 변환한다. 호모모프영역에서 저주파대역의 크기조절은 생동폭을 변환시키고, 고주파대역의 크기조절은 명암대비의 향상에 기여한다. 다중 스케일 분해는 계산이 간단하고 효율적인 구조를 가진 "${\AA}$ trous" 알고리듬을 사용하며, 이의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
1960~70년대 한국의 산업화와 경제성장을 설명하는 대표적인 프레임은 발전국가론이었다. 그러나 발전국가론의 방법론적 국가주의는 국가의 관계론적 속성을 간과했고, 실제 국가과정에서 나타나는 다중스케일의 전략관계를 주변화했다. 우리는 발전국가를 통해 개발연대의 산업화를 사유하는 방식에 익숙해졌고, 그것을 자명하게 받아들이기도 했다. 이 글의 목적은 이러한 국가중심적 사유를 문제시하고, 그것이 주변화시킨 다중스케일의 전략관계를 복원해 우리가 자명하게 받아들인 산업화의 경로를 재구성하는 데 있다. 본 연구에서는 이를 위해 개발연대의 대표 산업공간인 울산공업단지를 분석한다. 구체적으로는 해방 이후 지속적으로 추진되었던 울산정유공장 건설 프로젝트를 초점에 두고, 15년 남짓한 시간 동안 이 사업에 연결되었던 다양한 스케일의 전략관계를 검토한다. 이를 통해 본 연구에서는 Van Fleet 같은 냉전 네트워크의 결절이나, 남궁연 등의 다중 스케일 행위자가 당대에 국가 간 관계나 글로벌 스케일의 사회관계를 울산이라는 특정 공간에 결속시키는 과정에 주목한다. 본 연구에서는 울산 정유공장이, 다중스케일의 경관들이 울산에 중첩해 만든 역사적 산물이란 점을 밝힘으로써, 방법론적 국가주의가 놓친 사회공간의 전략관계를 다중스케일의 시각에서 재구성할 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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