• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.925-928
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• 2004

C# 언어로 작성된 프로그램에서 기존의 객체 지향 프로그램에서 이용하던 정적 분할 방법을 적용한다. 기존의 두 경로 그래프 도달 가능성 분할 알고리즘을 적용하였을 때 프로시져들 간의 전이적인 종속 관계를 표현하는 요약 간선만을 이용하면 두 번째 경로에서 역 추적 할 때 모호성이 발생한다. 이러한 모호성은 C#의 이벤트, 델리게이트(delegate)들과 메소드의 다형적 호출 관계에서 발생될 수 있다. 본 논문은 호출된 프로시져의 호출하는 문맥을 설명하기 위하여 호출 지점에서 요약 간선 및 경로 간선을 이용하여 C#에서 다형적 호출에 대한 시스템 종속성 그래프(system dependence graph)에 대한 새로운 표현을 제안한다. 이 방법은 다형적 호출에서 발생하는 모호성을 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.856-857
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• 2010

본 논문에서는 계층적 클러스터링을 위한 매개변수에 민감하지 않은 효과적인 데이터 분할 방안을 제안한다. 먼저, 선행 실험을 통하여 기존 방안이 매개 변수에 민감하다는 것을 보인다. 본 논문에 제안하는 방안은 주어진 데이터를 최적의 초기 부분 클러스터의 크기를 결정할 수 있는 측정 함수를 제안하고 제안된 측정 함수를 이용해서 주어진 데이터를 최적의 초기 부분 클러스터들로 분할한다. 또한, 분할된 초기 부분 클러스터들을 병합해서 질이 좋은 최종 클러스터들을 생성한다. 실험을 통하여 제안하는 방안이 기존 방안보다 매개 변수에 민감하지 않는다는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.381-384
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• 2010

심장질환을 예방하기 위하여 정기적인 검진을 통한 심장 운동기능 분석과 관찰이 중요하며, 심장 기능의 분석은 좌심실의 수동윤곽분할을 통하여 혈류량과 심박구출률 계산을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 심장단축 자기공명영상에서 좌심실을 자동분할하기 위한 연구에 대하여 설명한다. 관측자의 간섭을 최소화하고 심장기능 분석을 자동화하기 위한 자동 초기점을 추출한 후에, 그래프 탐색을 통하여 복잡한 심장 구조와 다양한 촬영환경에 적용할 수 있는 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 자동 초기점 추출 알고리즘의 성능은 86.8%로 나타났고, 진행 중인 그래프 탐색 알고리즘도 유용한 결과를 나타내고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.631-634
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• 2022

컴퓨터 비전에서 딥러닝을 활용한 이미지 분할 기법은 핵심 분야 중 하나이다. 이미지 분할 기법이 다양한 도메인에 사용되면서 딥러닝 네트워크의 오작동을 일으키는 적대적 공격에 대한 방어와 강건함이 요구되고 있으며 자율주행 자동차, 질병 분석과 같이 모델의 보안 취약성이 심각한 사고를 불러 올 수 있는 영역에서 적대적 공격은 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이미지 분할 기법에 따른 구별방법과 최근 연구되고 있는 적대적 공격의 방향성을 설명하며 향후 컴퓨터 비전 분야 연구의 효율성을 위해 중점적으로 검토되고 있는 연구주제를 설명한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.532-534
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• 2022

본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 비디오 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오의 시공간적 맥락을 충분히 고려해서 부족한 인물 클래스의 훈련 비디오 데이터들을 추가 생성함으로써, 비디오 개체 분할 신경망 모델의 성능을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 우수성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.234-236
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• 2023

Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.485-487
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• 2023

컴퓨터 비전의 하위 태스크(Task)인 의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 자율주행, 해상에서 선박찾기 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 기존 FCN(Fully Conovlutional Networks) 기반 의미론적 분할 모델은 다운샘플링(Dowsnsampling)과정에서 공간정보의 손실이 발생하여 정확도가 하락했다. 본 논문에서는 공간정보 손실을 완화하고자 PSA(Polarized Self-attention)의 공간정보 강조 모듈을 HRNet(High-resolution Networks)의 합성곱 블록 사이에 추가한다. 실험결과 파라미터는 3.1M, GFLOPs는 3.2G 증가했으나 mIoU는 0.26% 증가했다. 공간정보가 의미론적 분할 정확도에 영향이 미치는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.553-556
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• 2023

데이터 증강은 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 일반화 성능을 향상시킨다. 이는 과적합 문제를 해결하고 정확도를 높이는 데 도움을 준다. 과적합을 해결하기 위해서 본 논문에서는 분할 마스크 라벨링을 자동화하여 효율성을 높이고, RoI를 활용한 분할 Copy-Paste 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용한 결과 YOLOv8 모델에서 기존의 분할, 박스 Copy-Paste 데이터 증강 기법과 비교해서 쓰러진 사람 객체에 대한 정확도가 10.2% 증가함으로써 제안한 방법이 일반화 성능을 높이는 데 효과가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.331-332
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• 2024

최근 디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 및 추적을 위해 활용되고 있다. 그러나 종래의 워터마킹 기술은 이미지에 워터마크 이미지 전체를 삽입하기 때문에 왜곡 공격에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 워터마크 분할 삽입 기법을 제안하였다. 워터마크 분할 삽입 기법을 사용하면 종래 방법 대비 20%p의 손실률이 증가하더라도 원본 워터마크를 복구할 수 있어 1.5배 향상된 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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• 2003.10a
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• pp.165.2-166
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• 2003

최소 가공 수박의 가공과 유통 중 품질 열화에 있어 가장 중요한 문제는 과육의 조직연화이다. 따라서 본 연구에서는 세포 분리를 제한하고 과실 조직의 경도를 유지시키는데 효과가 있는 것으로 알려져 있는 칼슘제제 중 calcium chloride, calcium lactate, CaO를 처리하여, 최소 가공 수박에서 조직연화로 발생되는 품질저하 억제에 가장 효과적인 칼슘제제를 알아보고자 하였다. 수박의 과육부위를 2cm의 정육면체 형태로 절단한 후, 0.5% calcium chloride, 0.5% calcium lactate, 0.05% CaO용액에 3분 동안 침지시켰다. 그리고 fan을 이용하여 상온에서 30분 동안 draining한 다음 PP tray에 담아 PP film로 sealing하고 $10^{\circ}C$에서 일주일간 저장하며 품질변화를 살펴보았다. 호흡특성은 0.05% CaO 및 0.5% calcium chloride용액을 처리한 구가 호흡률이 가장 낮게 나타났다. 가용성고형분은 처리 직후 처리구의 함량이 무처리구에 비해 다소 낮아지는 경향을 보였으나, 저장기간 중 0.5% calcium chloride 용액처리구는 다른 처리구에 비하여 큰 함량 변화 없이 당도가 일정 수준으로 유지되었다. pH 변화는 0.5% calcium chloride용액 처리구에서 변화가 가장 작았으며, 경도변화 역시 저장 초기값과 비교하였을 때보다 감소가 적게 일어나 다른 처리구에 비하여 연화 저해에 효과가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 최소가공 수박에 대해 칼슘제제 중 calcium chloride용액 처리가 품질유지에 가장 효과적임을 알 수 있었다.