• Annual Conference of KIPS
• /
• 2012.11a
• /
• pp.736-737
• /
• 2012

블루투스(Bluetooth)는 일반적으로 10m 안팍의 휴대폰, 노트북 등의 휴대기기를 서로 연결해 정보를 교환하는 근거리 무선 기술 표준이다. 이 표준 기술은 이어폰이나 기기간의 페어링을 통하여 정보를 공유하기위한 단일 서비스 제품으로 자주 사용되기도 하며, 스마프폰에서는 이 표준 기술을 제어하여 명함이나 개인의 사진, 동영상 그리고 문서파일등을 공유하기 위한 방식으로 활용되기도 한다. 하지만 가장 큰 문제는 Bluetooth 를 응용하여 기기간의 페어링을 진행하는 절차가 일반적 사용자에게는 너무 복잡하고, 기술적인 처리 방식을 요구함으로써 대중화된 서비스를 지원하기에는 부족한 점이 많다. 따라서, 본 논문에서는 Bluetooth 환경하에서 사용자에게 직접적인 파일 전송을 지원하기 위해 서비스 서버에서 각 단말의 정보를 통합 수신하고, 이를 각 단말에 전달하여 각 단말이 자동적으로 Bluetooth 연결을 구성하고 서비스는 이를 활용하여 Direct 하게 파일을 송수신하는 간결화된 근거리 기반의 통신 연결 서비스 구성 방식을 제안하고 이를 증명하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2004.05a
• /
• pp.351-354
• /
• 2004

본 논문에서는 낱자에서 추출한 특징을 입력으로 사용하는 자소 인식기를 이용한 저해상도 인쇄체 한글 영상의 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6 형식과 기타 형식의 문자, 총 7 종으로 분류한 뒤, 입력 문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위로 구분하여 인식한다. 각 HRU는 낱자에서 추출한 방향각 특징을 입력으로 사용하는 다층 신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층 신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.99%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 15.83%의 오류가 감소한 것이다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2004.05a
• /
• pp.89-92
• /
• 2004

웹 로그에는 개별 사용자를 식별할 수 있는 사용자 정보와 세션 정보가 포함되어 사용자 식별과 해당 URL은 알 수 있지만, 그 URL에 해당하는 페이지내에 어느 객체에 관심이 있어 클릭하는지 알 수 없고, 페이지내에서 외부 사이트로의 링크 부분을 클릭했을 시 로그 파일에 기록이 되지 않는다. 본 연구에서는 세션과 사용자 중심의 로그 기록 방식에 객체를 추가함으로써 복잡하고 다양해지는 객체 요소(동영상, 오디오, 플래시 등)가 포함된 웹사이트에서는 객체 중심의 로그 기록 방식이 고객의 행동 패턴을 분석하여 세분화된 개인화 서비스에 보다 효율적임을 관찰하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1252-1255
• /
• 2013

오늘날 급변하는 IT 환경에 신속하게 대응하기 위한 기업의 데이터 관리시스템의 중요성이 강조되고 있다. 특히, 최근에는 기업의 시스템이 복잡해지고 데이터의 규모가 점점 대형화 되면서 기업들은 데이터 관리를 위해 메타데이터 관리시스템의 활용이 증가하고 있다. 하지만 현재 도입되는 메타데이터 관리시스템은 테이블 이관 시 모델과 실제 데이터베이스 사이의 정합성을 유지하기 위해 불필요한 반복적인 프로세스를 수행해야 하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이관관리 프로세스 개선을 위한 메타데이터 관리시스템을 구현하고 테스트 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.139-140
• /
• 2022

최근에 정지 홀로그램에 대한 표준화 및 압축 방법에 대한 연구를 JPEG Pleno에서 진행 중에 있다. 또한, 기존 연구들에서 웨이블릿 변환의 효율이 좋은 대안이 될 수 있다는 것을 보여왔다. 웨이블릿 변환기반의 압축에서 EZW, EBCOT 그리고 SPIHT 등을 사용할 수 있다. 하지만 부대역 단위의 제로트리 기반의 알고리즘들은 고해상도의 영상에 대해서 고압축으로 코딩할 경우에 비트스트림 제어 시 악영향을 줄 수 있으며, EBCOT는 지나치게 복잡도가 높다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 홀로그램의 압축을 위해 양자화된 웨이블릿 트리를 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 양자화 트리는 해당 홀로그램의 대표 계수 값을 양자화하여 획득한다. 양자화 트리를 사용하여 양자화한 후에 원본과의 차이 값을 SPIHT를 통해 압축하여 목표 BPP에 맞게 압축한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2011.04a
• /
• pp.515-518
• /
• 2011

본 연구는 3차원 인체 데이터 위에 가상 의류를 착장시키는 착장 시뮬레이션 시스템의 구현을 소개 한다. 인체 데이터는 3차원 전신 레이저 스캐너로 계측하였으며 가상의류는 의복의 앞뒷면 촬영 영상으로 하였다. 대상 의류는 원피스, 티셔츠, 바지 등과 같은 비교적 복잡하지 않은 구조의 의류이며, 본 논문에서는 상의 및 원피스의 착장 과정과 바지의 착장 그리고 바지위에 상의를 착장하는 중첩 착장의 과정을 보여준다. 가상 착장 결과로 실제 착장과 동일한 결과를 제공하기 때문에 치수가 자신에게 맞는지의 정보와 착장시의 어울림의 정보가 온라인상에서 육안으로 확인되도록 제공되며, 디지털 의류의 준비도 간단하여, 본 논문의 결과로 새로운 형태의 온라인 의류 판매 방식이 제시될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2011.11a
• /
• pp.369-372
• /
• 2011

양 방향성 필터는 이미지표면 평탄화와 잡음제거에 좋은 성능을 보이지만 특유의 연산 복잡도로 인하여 연산 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고도의 병렬수행을 바탕으로 하는 그래픽연산장치(GPU)에 적합하도록 수정된 효율적인 양 방향성 필터를 NVIDIA 의 CUDA 를 사용하여 GTX 285 GPU 에서 구현하였다. 영상의 전 영역을 참조하는 대신 인접하고 연속된 영역으로의 근사화, 적은 메모리 사용량, 빠른 접근속도를 가지며 충돌이 최소화된 공유메모리 버퍼, Warp 를 고려한 병합된 메모리 접근방법을 바탕으로 병렬화 하였다. 그 결과, 같은 방식의 순차실행 알고리즘 대비 최소 약 34 배에서 최대 약 76 배의 속도 개선과 30dB 내외의 PSNR 을 갖는 양 방향성 필터를 구현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.129-132
• /
• 2020

최근 모바일 기기에서 딥러닝 모델을 사용하기 위한 경량화 연구가 진행되고 있다. 그중 모델의 가중치 표현 bit를 줄이는 양자화와 사용하기 위한 다양한 압축 알고리즘이 개발되었다. 하지만 대부분의 양자화 및 압축 알고리즘들은 한 번 이상의 Fine-tuning을 거쳐야 하는데 이 과정은 모바일 환경에서 수행하기에는 연산복잡도가 너무 높다. 따라서 본 논문은 양자화된 가중치를 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 통해 압축하는 방법을 제안하고 정확도와 압축률을 실험한다. 실험결과는 양자화만 실시한 경우 대비 크기는 25%의 감소했지만, 정확도는 0.7% 감소했다. 따라서 이런 결과는 모바일 기기에 가중치를 전송하는 과정에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.361-362
• /
• 2021

본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding) 부호화 시간 감소를 위해 ISP(Intra Sub-Partition) 모드의 복잡도를 감소시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 ISP 모드 적용을 위한 RDO(Rate-Distortion Optimization) 탐색을 수행할 때 현재 블록의 모양에 따라 특정 ISP 모드 방향을 사전에 제한하여 RDO 과정을 생략함으로써 부호화 시간을 단축한다. 실험 결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y 채널에서 0.01%, Cb, Cr 채널에서 각각 -0.04%, -0.08% 변화로 2%의 부호화 시간 감소의 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.540-543
• /
• 2020

기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.