• 한국통신학회논문지
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• 제25권7A호
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• pp.1063-1075
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• 2000

본 논문은 압축된 비디오에 대한 적응적 오류 은닉 기법을 제안한다. 압축 과정에서 중복성이 제거되므로, 무선 채널이나 인터넷과 같이 오류가 발생하기 쉬운 네트워크에서 비디오 전송시 압축된 비디오 데이터는 오류에 대해 민감하다. 오류의 은닉은 손상된 비트열에서 비디오 데이터를 재생하는 방법이다. 본 논문에서는 계층화된 부호화 방법이 오류은닉에 매우 유용함을 입증했다. 실험 결과에서 영상의 어떤 부분은 기본계층의 정보를 사용하면 더 잘 은닉이 되고, 다른 부분은 이전 프레임 정보를 사용함으로써 좀 더 은닉이 잘 된다는 것을 보였다. 또한 움직임 벡터와 움직임 정도를 기본으로 하는 더욱 효과적이고 적응적인 기술을 개발하였다. 본 논문에서는 계층화된 부호화에 H.263.v2를 사용했는데, 더 나아가 DCT를 기본으로 하는 모든 비디오 코텍에 응용할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.667-684
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• 2022

유전자 발현 데이터는 각 유전자에 대해 mRNA 양의 정도를 나타내고, 그러한 유전자 발현량에 대한 분석은 질병 발생에 대한 메커니즘을 이해하고 새로운 치료제와 치료 방법을 개발하는데 중요한 아이디어를 제공해오고 있다. 오늘날 DNA 마이크로어레이와 RNA-시퀀싱과 같은 고출력 기술은 수천 개의 유전자 발현량을 동시에 측정하는 것을 가능하게 하여 고차원성이라는 유전자 발현 데이터의 특징을 발생시켰다. 이러한 고차원성으로 인해 유전자 발현 데이터를 분석하기 위한 학습 모형들은 과적합 문제에 부딪히기 쉽고, 이를 해결하기 위해 차원 축소 또는 변수 선택 기술들이 사전 분석 단계로써 보통 사용된다. 특히, 사전 분석 단계에서 우리는 유전자 선택법을 이용하여 부적절하거나 중복된 유전자를 제거할 수 있고 중요한 유전자를 찾아낼 수도 있다. 현재까지 다양한 유전자 선택 방법들이 기계학습의 맥락에서 개발되어왔다. 본 논문에서는 기계학습 접근법을 사용하는 최근의 유전자 선택 방법들을 집중적으로 살펴보고자 한다. 또한, 현재까지 개발된 유전자 선택 방법들의 근본적인 문제점과 앞으로의 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.670-679
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보급과 함께 스토리지의 데이터양이 급증함에 따라 그에 따른 스토리지 저장 비용이 빠르게 증가하고 있다. 더불어, 사용자들의 다양한 서비스 및 데이터 요청으로 클라우드 스토리지의 부하 또한 급증하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 파일 시스템을 통한 저비용 고성능 스토리지 환경을 제공하고자 하는 기존의 연구가 있었으나, 이에는 데이터 병렬처리, 임의위치 접근처리, 빈번한 작은 워크로드 접근처리 등의 취약점이 존재한다. 최근에는 캐싱 기술을 이용하여 이를 개선하려는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템 환경에서 병렬 캐싱, 분산 캐싱과 공유 자원을 고려한 데이터 병렬 전송방법을 제공하는 CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) 구조를 제안하며, 또한 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스토리지 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 더불어, 제안 기법이 기존 클라우드 시스템에 비하여 스토리지 서버의 디스크 입출력 감소, 서버로 데이터의 요청이 집중되어 발생하는 병목현상 방지, 각 클라이언트의 중복되는 페이지 캐시 제거, 데이터 전송률 향상의 장점을 가짐을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1C호
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• pp.69-77
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• 2002

오늘날 통신 기술이 나날이 발전하고 있지만 디지털 영상신호가 방대한 데이터를 가지고 있기 때문에 데이터의 저장, 처리 및 전송을 위해서는 보다 많은 데이터 압축이 필요하게 되었다. 이에 따라 ITU-T에서는 디지털 영상신호의 압축 표준을 위해서 H.26x 등을 제정하였다. 일반적으로 영상처리에서는 픽쳐간 상관 관계를 이용하여, 픽쳐간의 움직임 예측을 통한 시간적 중복성을 제거하여 데이터를 크게 압축하는 것이 많이 사용되고 있다. 대부분의 비디오 코팅 시스템에서 움직임 예측/보상(Motion Estimation/Compensation)방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하는데 이는 특정한 비용 함수의 최소 값을 기반으로 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 많은 수의 계산을 필요로 하여 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 H.26x에서와 같은 실시간 저비트율 부호화를 위해서는 전역 탐색법 보다는 효율적인 고속 탐색 알고리즘이 효과적이다. 본 논문에서는 움직임 예측에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해서 고속 탐색 알고리즘 중에서 Nearest-Neighbors 탐색 알고리즘을 이용하여 움직임 예측기를 FPGA로 설계하였으며, VHDL로 코딩(Coding)하고, Xilinx Foundation을 이용하여 설계 및 검증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 2006

본 논문에서는 기존의 생체인식에서 사용하지 않았던 방법으로 개인의 치열 영상을 이용하는 생체 인식 방법을 제안한다. 제안한 치열 인식 시스템은 데이터의 중복성 제거와 관측벡터의 차원 감소를 위하여 2D-DCT를 특징 파라미터로 사용하고, 음성인식 및 얼굴인식 분야에서 사용하는 EHMM 기술을 사용한다. EHMM은 3개의 super-state로 구성되며 각각의 super-state는 3개, 5개, 3개의 상태를 갖는 1D-HMM으로 구성된다. 치열인증 시스템의 성능 평가는 모델 훈련에 사용하지 않은 치열 영상으로 인식 실험하여 평가한다. 치열인식 실험에는 남자 10명과 여자 10명에 대하여 각각 10개의 이미지로 구성된 총 200개의 치열 영상을 사용한다. 치열인식 실험에서 제안한 치열인식 시스템의 인식률은 98.5%를 보였고, 참고문헌 [4]의 EHMM을 사용한 얼굴인식 시스템이 갖는 98%와 대등한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.27-29
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• 2021

인공지능 기반 머신 비전 응용이 증가함에 따라 사람이 아닌 기계에서 소비되는 영상 정보를 전송하는 요구가 발생하고 있다. 일반적으로 영상 정보를 전송할 때는 전송 비용을 고려하여 정보를 압축하며 기존 영상 압축 방법은 사람의 시각 인지적 특성을 반영하여 설계되었다. 따라서 기존 영상 압축 방법은 기계에서 소비되는 영상 정보를 압축하는 방법으로 적절하지 않다고 판단하여 2019년 7월, 기계를 위한 영상 부호화 기술의 표준화가 시작되었다. 본 논문에서는 머신 비전 태스크 중, 객체 탐지를 수행하는 네트워크의 피처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피처 맵의 채널 간 중복성을 제거하기 위해 PCA 기반의 변환을 적용하여 피처 맵의 차원을 축소하며 특히 해상도 계층 구조를 갖는 네트워크의 피처 맵을 압축하기 위해 각 해상도 계층간 변환 기저를 예측하여 추가로 압축률을 높인다. 제안하는 방법을 적용하여 객체 탐지 결과의 큰 성능 하락 없이 약 92.3%에 데이터양 감소를 달성하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.897-905
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• 2022

비디오 영상 내 주요 프레임(Key Frame) 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 최근 심층학습(Deep Learning) 기술의 발전으로 비디오 영상에서의 주요 프레임 검출 성능이 향상 되었으나, 다양한 종류의 영상 콘텐츠 및 복잡한 배경으로 인해 여전히 효과적인 학습이 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 대조적 학습(Contrastive Learning)과 메모리 뱅크(Memory Bank)를 통해 영상의 주요 프레임을 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 프레임과 같은 영상 내 이웃하는 프레임 간 차이와 다른 영상 내 프레임과의 차이를 기반으로 특징 추출 신경망을 학습한다. 이와 같은 대조적 학습을 통해 메모리 뱅크에 주요 프레임을 저장 및 갱신하여 영상의 중복성을 효과적으로 제거한다. 비디오 영상 데이터셋에서의 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.295-307
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• 2022

본 논문은 동영상의 시각적 특징을 추출하는 MPEG CDVA 표준 기술에서 개별 프레임의 전역적인 특징을 표현하는 scalable Fisher vector (SCFV)의 새로운 압축 방법을 제안한다. CDVA 표준은 전역 특징 서술자에 대한 시간적 중복성 제거 기법을 도입하였으며, 구체적으로 부호화 단위 세그먼트 내의 SCFV 들이 서로 유사할 가능성이 높다는 점을 활용하여 SCFV에 대한 차분을 부호화하는 방식을 사용하고 있다. 그러나 SCFV의 구조적 특징에 의해 SCFV의 차분을 부호화 한 결과물이 원본 데이터보다도 용량이 큰 경우가 발생하게 된다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해 비대칭적 SCFV의 차분 계산 방법과 변경된 SCFV 차분을 활용하여 원본 SCFV를 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. FIVR 데이터셋을 활용한 실험결과는 전역 특징 서술자의 압축 효율이 기존 CDVA Experimental Model에 대비하여 유의미하게 증가함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.104-109
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• 2010

조명반사 문제는 영상 분석에서 흔히 존재하는 문제점이며, 영상 분석에서 필요로 하는 주요 특징들을 검출하는 데 많은 어려움을 야기한다. 특히 이러한 문제점은 야간이나 우천 시에 더욱 두드러지는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 조명 반사에 의해 특징 분석이 어려운 영역에서 조명 반사를 제거하거나 반사되지 않은 상태로 복원하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다중 영상에서 획득된 다중 기하정보를 이용한 3차원 공간 분석과 기하학적 접근을 시도한다. 이러한 방법들에서 얻어진 정보들을 바탕으로 조명 반사가 이루어지는 영상들을 조합하여 조명 반사를 제거하는 방법을 제안한다. 조명 반사 영역을 제거하기 위하여 영상 내에서 조명 및 반사영역을 수직 히스토그램의 국부 최대값을 이용하여 추출한다. 이 후, 각 영상 내에서 도로 표면에 해당하는 영역을 추출하기 위해서 필요한 기본 행렬과 상동 관계 행렬을 다중 영상들의 대응점들을 분석하여 계산한다. 이렇게 얻어진 각 영상들의 도로표면을 기준 영상에 배치하여, 양쪽 영상에서 조명 반사가 상대적으로 적은 영역을 선택하는 방법을 취한다. 이러한 과정에 의하여 중복되지 않는 도로표면의 반사는 효과적으로 감소되었으며 도로가 가지고 있는 고유한 정보 또한 손실되지 않았다. 수집된 데이터를 이용하여 실험한 결과는 계산 속도에 비하여 뛰어난 성능을 보여주었으나 기하학적 공통 영역 부분의 복원은 상대적으로 부족한 것으로 판단되었다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1998년도 학술대회지 vol.2
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• pp.585-594
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• 1998

이미 전자상거래(EC)가 시간적ㆍ공간적 제약을 극복하고 국경을 초월한 새로운 교역시장 (Cyber Market)으로 등장하고 있으며 세계 자동차 산업은 표준부품의 공동개발 및 조달을 통해 중복투자 방지, 신차개발기간 단축 등 전략적 제휴를 통한 공조ㆍ공생체계 구축을 경쟁적으로 추진하고 있으나 국내 자동차업계는 제품개발, 부품조달, 판매 및 A/S 등 모든 부문을 독자적으로 해결함으로써 경쟁력 제고에 역행하는 경향이 있다. 또한 자동차 선진국과는 달리 국제 경쟁력 강화를 위한 CALS/EC 정보 기반 기술의 실질적인 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 현실을 개선하기 위해 최근에 자동차공업협회(KAMA)와 현대, 대우, 기아 자동차 3사는 자동차 산업 CALS 추진 모델(Autopia)의 구축을 추진하고 있다. 추진 내용은 자동차 산업의 전체 Life-Cycle인 제품기획 단계부터 설계, 생산, 구매/조달, 고객지원 단계등 전 분야를 3개 부문(신차개발 프로세스, 구매조달 프로세스, 고객지원 서비스)으로 구분되어 있다. 신차개발 프로세스 부문은 차세대 PDM을 통하여 제품개발 사이클 단축을 추구하며 STEP을 통한 범용적 설계정보 교환 체계 구현이 기반이 된다. 또한 업무 흐름의 불투명성으로 인한 업무의 불균형 현상 타파와 설계 변경의 효율적 대응을 위하여 Workflow Management가 동시공학에 바탕을 두고 도입 적용되어야 한다. CAD 데이터를 비롯한 방대한 데이터의 효율적 관리를 위해서는 각 프로세스별로 독립된 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 통합 환경(Integrated Data Environment)을 구성하여 각 프로세스에 걸쳐 데이터의 처리효율을 증대하여야 한다. 신차개발 부문의 핵심 기술이면서도 현업 적용이 초기 단계인 Digital Mockup과 Virtual Reality의 적용을 위해서는 3D 모델링이 기본 설계 방법으로 적용되어야 하며 이를 통한 어셈블리 및 부품구조의 관리가 이루어져야 한다. 구매조달 프로세스 부문은 자동차 업계의 공통 EDI/EC 네트워크 구축을 통한 경제적인 인프라 구조와 함께 부품 조달 체계의 간소화를 추구함으로써 자동차 산업의 대외 경쟁력 강화가 이루어 질 수 있다. 공개구매 시스템의 구축을 통하여 완성차별로 전속 계열화된 수직적인 부품조달 체계와 업체간 정보공유의 폐쇄성을 제거할 수 있고 완전 경쟁에 의한 우량 협력업체 발굴 기회의 확대가 용이하다. 이를 통하여 궁극적으로는 Global Vendor망의 구축이 실현될 것이다. 종합물류 시스템이 구현되면 판매는 경쟁체제, 물류는 공동화가 됨으로써 국가적으로 물류 비용의 절감이 엄청날 것으로 예상된다. 전국에 산재되어 있는 1,000여개의 대리점과 7,000여개의 정비업소를 대상으로 한 정비부품 EDI/EC 시스템이 구축되면 고객 서비스의 효율 향상과 함께 정비업소의 물류 및 재고 비용의 감소, 조달 속도의 향상, 조달 업무의 간소화 등의 효과를 보게 될 것이다. 고객지원 서비스는 정비정보 시스템, 산업정보 시스템, 쇼핑몰 시스템, 등록대행 시스템등을 통하여 일반 국민들이 피부로 느낄 수 있는 시스템으로 구축 되어야 할 것이다.