• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.111-120
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• 2022

가구는 실내에서 다른 구조물과 잘 어울리는지 확인하는 것이 구매결정에 있어서 필수적이며 COVID-19 사태로 인한 언택트 마케팅 상황에서는 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 이에 따라 가구 배치 인테리어 시뮬레이션을 위해 ARCore, ARKit 등 AR(Augmented Reality) 오픈 소스의 등장으로 AR을 이용한 길이 측정법이 등장하고 있는 추세이다. AR를 이용하는 이러한 기존 방식은 평면 카메라 이미지를 토대로 깊이 맵(Depth Map)을 생성하고 복잡한 입체화 연산이 수반되는 방식이라 스마트폰을 사용하여 정확한 실내 크기 정보가 요구되는 작업에서는 한계가 드러난다. 본 논문에서는 ARCore, ARKit 사용 없이 스마트폰에 내장된 가속도 센서, 자이로스코프 센서만으로 정확한 실내 크기를 측정하는 방법을 제안한다. 또한 제시된 기법을 이용한 활용 예제로 미리 디자인된 방 인테리어를 각방에 맞게 적용하는 방법을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.13-19
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• 2023

본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.51-59
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• 2012

본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권1호
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• pp.33-49
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• 2003

인터넷의 확산으로 대용량 멀티미디어 데이타에 대한 요구가 증가하고 있으며 이를 효율적으로 관리하기 위한 스토리지에 대찬 연구가 진행되고 있다. 기하급수적으로 늘어나는 스토리지에 대한 요구를 해결하기 위해서 제시된 방법중의 하나가 공유디스크 환경을 제공하는 SAN(Storage Area Network)이다. SAN은 fibre channel이라는 고속 전송망을 이용해서 고속의 저장장치를 위한 네트워크를 구성한 것이다. 하지만 저장장치 네트워크의 구성만으로는 스토리지에 대한 요구는 해결하였지만 이를 사용자에게 제공하기 위한 공유디스크 환경에서의 파일시스템에 대한 연구는 미진하다. 특히 기존에 제시된 로컬 파일 시스템, 분산 파일시스템에서는 공유디스크환경에 적합하지 않으며 대용량 스토리지에 적합한 메타 데이터 구조 측면에서의 설계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 공유디스크 환경에 적합한 메타 데이타 구조를 설계 및 구현하여 대용량 스토리지에 적합한 공유디스크 파일 시스템을 제시한다. 구현한 공유디스크 파일시스템은 SAN fabric에 참여하는 호스트들 사이의 균형적인 할당 블록을 주기 위한 파일시스템 레이아웃과 비트맵 관리기법, 대용량 파일을 위한 효율적인 익스텐트 기반의 SEMI FLAT구조를 제안하였으면, 대용량의 디렉토리를 사용할 수 있게 확장해싱을 이용한 2단계 디랙토리 관리 구조를 설계 및 구현하였다. 또한 리눅스 커널 상에서 제시한 메타 데이타 구조에 대한 구현에 필요한 구조 정보와 알고리즘을 제시하였으며. 성능의 우수성을 보이기 위해 리눅스 환경의 대표적인 파일 시스템인 EXT2, 공유디스크 환경의 GFS와의 성능을 파일 생성, 디렉토리 생성, I/O횟수 측면에서 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.981-986
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• 2020

사물인터넷은 장소나 시간에 제약 없이 센서와 통신 기능이 내장된 사물이 사람과 사물에 상호 작용이 가능하도록 구성된 사물 공간 연결망을 말한다. IoT는 인간의 편의를 위한 서비스 목적으로 개발된 연결망이지만 현재는 전력전송, 에너지관리, 공장자동화와 같은 산업 전반에 그 사용범위가 확대되고 있는 상태이다. 그러나 IoT의 통신프로토콜인 MQTT는 푸시 기술 기반의 경량 메시지 전송 프로토콜로 보안에 취약함을 갖고 있고 이것은 개인정보 침해나 산업정보 유출 같은 위험성이 내재되어 있다고 할 수 있다. 우리는 이런 문제점을 해결하기 위해 경량 메시지전송 MQTT 프로토콜에 서로 다른 혼돈계가 임의의 값으로 동기화되는 특성을 이용하여 보안 채널을 생성하는 동기화 MQTT 보안 채널을 설계하였다. 우리가 설계한 통신 채널은 혼돈 신호의 난수 유사성, 초기치 민감성, 신호의 재생산성과 같은 특성을 이용한 방법으로 잡음 채널에 정보를 전송하는 방법이라고 할 수 있다. 우리가 제시한 킷값으로 동기화된 암호화 방법은 경량 메시지 전송 프로토콜에 최적화된 방법으로 IoT의 MQTT에 적용된다면 보안 채널 생성에 효과적이라고 할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권4호
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• pp.192-201
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• 2005

본 연구에서는 PET/CT 시스템에서 CT 영상을 이용한 감쇠 보정 시 조영제가 PET 영상에 미치는 영향을 관찰하기 위해 팬텀실험과 모의실험을 수행하였다. 다양한 농도로 희석한 조영제를 채운 플라스틱 병을 스티로폼을 이용하여 전신 팬텀 내에 고정시킨 후 투과 영상을 획득하였다 모의실험을 위해 인체 기관 중간을 가진 수학적 방출 맵과 투과 맵을 각각 생성하였다. 조영제의 비균일 증강, 조영제의 다양한 농도 및 분포 크기, 잡음 정도, 영상의 해상도, 재구성 알고리듬, 조영제의 저-감쇠, 그리고 각각 다른 시간상에 대한 조영제의 분포의 차이와 같은 다양한 인자들에 대하여 평가하였다. 팬텀실험으로부터 CT의 Hounsfield 값이 조영제의 농도 및 전압 값에 의존함을 확인할 수 있었다. 모의실험으로부터 조영제가 감쇠 보정한 PET 영상에서 인공산물을 생성하고 영상의 질을 떨어뜨리는 것을 관찰할 수 있었다. 조영제의 영향은 조영제의 농도 및 분포 크기, 잡음 정도, 영상의 해상도 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구 결과들은 임상적 PET/CT 영상에서 조영제로 인해 발생할 수 있는 잠재적 문제를 충분히 이해하고 이를 고려해야 함을 보여 주었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.761-768
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• 2010

본 논문에서는 주파수 체배 방식을 이용하여 고해상도 영상 레이더의 광대역 파형 생성을 위한 효율적인 기법에 대한 연구를 수행하였다. 또한 직교 변조기와 주파수 체배기를 사용한 첩 변조 파형의 대역폭 확장시 발생되는 3차 혼변조 성분에 의한 스펙트럴 재성장에 대한 근본적인 원인을 분석하였다. 또한 직교 변조기의 진폭 및 위상 불균형 오차에 대한 요구 조건을 시뮬레이션을 통하여 정의하였다. 이와 같은 해석을 통하여 임펄스 응답 특성인 거리 방향 해상도, PSLR(Peak Sidelobe Ratio) 및 ISLR(Integrated Sidelobe Ratio) 특성이 악화되는 것을 최소화시킬 수 있었다. 주파수 체배기와 메모리 맵 방식을 사용한 광대역 파형 발생장치가 제작되었으며, 진폭과 위상 오차를 최소화시킴으로써 생성된 SAR 파형의 부엽에서 발생되는 스펙트럴 재성장 성분을 최소화 시키는 보상 기법이 제시되었다. 직교 변조기의 I 및 Q 채널간의 불균형 특성을 조절함으로써, 반송파 레벨을 －28.7 dBm에서 －53.4 dBm으로 억압할 수 있었으며, S-대역에서 150 MHz 대역폭의 첩 변조 파형을 X-대역에서 600 MHz 대역폭으로 성공적으로 확장시켰다. 또한 부엽에서 발생한 스펙트럴 재성장 성분들을 대략 8~9 dB 정도 줄일 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.692-703
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• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.