• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.427-428
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• 2015

정보통신 기술의 발전으로 교육 패러다임이 스마트 디바이스를 이용하는 스마트 러닝으로 변화하고 있다. 특히 에듀테인먼트 시스템들은 암묵적 지식습득률 향상을 위하여 증강현실 기술을 도입한 다양한 시스템들이 도입되고 있다. 그러나 이와 같이 증강현실을 이용한 시스템들은 실환경의 조명과 가상환경의 조명환경의 부조화로 인하여 영상 합성시 실감성이 낮은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 증강 객체, 웹캠을 통해 입력된 영상, 가상의 배경 영역으로 구성된 단일 레이어를 3차원 조명환경 정보를 포함한 블록 레이어로 변환하고 변환된 블록 레이어를 합성하는 에듀테인먼트를 위한 증강현실 시스템을 설계한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.415-420
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• 2017

OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.292-297
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• 2007

터치스크린을 통한 유저의 입력은 미디신호로 변환되며 생성된 블록은 하나의 음표 또는 다수의 음표로 남게 되며 유저가 설정한 타임라인의 빠르기에 따라 입력된 블록 위치의 음계 값을 토대로 소프트웨어 신디사이저의 오실 레이터에서 생성된 소리를 스피커로 출력해 낸다. 블록은 서로 다른 색깔의 8개의 미디채널로 존재하여 각 채널을 레이어 시켜 다른 블록을 생성하여 사인파, 톱니파, 삼각파, 사각파등을 엔벨로프 변형을 통해 만든 10가지 다른 소리로 지정하여 넣을 수 있다. 미디의 멀티채널방식을 이용해 다중 레이어의 입력방식을 취했으며, 관객은 작곡 모드에서는 일정한 패턴을 가진 단음이나 화성을, 게임모드에서는 생성된 공이 블록을 부딪치며 예측하기 어렵게 생성된 단음이나 화성음을 만들 수 있다. 생성한 음이 재생될 때에는 생성된 음정의 주파수 값과 음량에 따라서 RGB LED 조명이 반응을 하며 유저가 생성시킨 독특한 음악 진행에 따라 조명의 밝기와 색깔이 바뀌게 된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.430-437
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• 2021

본 논문에서는 DCGAN 기반의 크로스 레이어 보상 방법을 이용하여 소프트에러의 영향을 줄이는 얼굴인식 기법을 제안한다. JPEG 파일의 데이터 블록에서 소프트에러가 발생할 때, 이 블록들은 제대로 복호화되지 않을 수 있다. 이전 연구에서 해당 블록들은 얼굴 사진들의 평균 이미지를 이용해 대체하였으며, 인식률을 어느 정도 향상하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 DCGAN 기반의 보상 기법을 다룬다. 패리티 비트 검사기를 이용하는 임베디드 시스템 레이어에서 소프트에러가 발생할 때, 이 에러는 애플리케이션 레이어에서 DCGAN을 이용하여 보상된다. 얼굴 이미지의 소프트에러를 보상하기 위해서 DCGAN 구조를 이용하여 블록 데이터의 손실을 보상한다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 제안된 방식이 소프트에러로 인한 성능 악화를 효율적으로 보상한다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.589-591
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• 2000

비디오 데이터가 포함하고 있는 카메라와 이동물체의 동작정보를 추출하기 위한 대표적인 방법으로 동작벡터 추출알고리즘이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 밝기 값 분포가 균일한 영역이 존재할 때 부정확한 정합 결과를 보이는 것은 기존 알고리즘의 문제점과 이를 개선할 수 있는 계층적 블록정합 알고리즘의 정합오류 전파가능성, 높은 시간복잡도 문제를 동시에 해결할 수 있는 블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Coarse-to-Fine 방식의 탐색방법과 Dynamic Control Strategy를 결합한 것으로서 정합한 블록의 상황에 따라 탐색 레이어를 동적으로 변경시키는 방법을 사용한다. 본 알고리즘은 크게 두단계로 나뉘어 지는데 탐색 레이어를 결정하는 Control 변경 결정 단계와 정합도 측정함수를 통해 블록에 대한 정합 정확도를 측정하는 단계로 구성이 된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.540-543
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.590-591
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• 2024

최근에 개인 데이터의 프라이버시가 중요해 지면서, 딥러닝 분야에서 개인 데이터 프라이버시 보호할 수 있는 연합학습 기술이 주목받고 있다. 특히 5G MEC나 블록체인 환경과 같이 통신 부하 및 지연 시간이 중요한 영역에서 연합학습 모델의 전송 비용 감소에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 연합학습 과정에서 효율적인 모델 전송을 위해 레이어 단위로 모델을 전송하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 레이어 단위로 전송함으로써, 전송 데이터는 66% 줄어들 수 있지만, 정확도 변화는 1% 이내임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.722-729
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• 2013

영상의 밝기가 집중되어 콘트라스트가 낮은 영상의 경우 히스토그램 평활화를 이용하면 영상내의 정보를 쉽게 분별할 수 있다. 기존의 기법에서는 콘트라스트 향상이 초점이었기 때문에 과한 콘트라스트 향상은 인지적으로 부자연스러운 영상을 생성하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해서 CLAHE 방법은 일정크기로 콘트라스트 향상을 제한하는 기법으로 부자연스러움을 해결하였으나 이러한 경우 영상 내 디테일 정보가 은닉되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 콘트라스트의 제한으로 인한 디테일 정보의 손실을 피하기 위해서 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 기반으로 원 영상의 디테일에 대한 판별을 통해 각 레이어의 마스크를 이용한 디테일 맵을 구성한다. 각 레이어별로 디테일 맵을 이용한 제한된 콘트라스트 향상으로 생성된 영상들을 병합하여 영상 내 정보의 손실을 최소화하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1193-1200
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• 2010

본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.279-282
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• 2012

로컬 히스토그램 평활화(LHE)는 영상에서 로컬 정보를 강조하기 위한 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 그러나 이 알고리즘은 스펙클 노이즈를 증폭시키는 단점을 가진다. 따라서, 기존의 로컬 히스토그램 평활화 기법을 확장한 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 이용하여 기존 로컬 히스토그램 평활화 기법들의 문제점을 해결하고자 하였다. 이 방법은 3단계-컨트라스트 향상 단계, 노이즈 제거 단계, 통합 단계로 이루어진다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 컨트라스트 향상 단계에서 일반적인 로컬 히스토그램 평활화 방법이 아닌 컨트라스트를 제한하는 적응적인 히스토그램 평활화 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 새로운 바이레터럴 필터를 적용하였다. 즉, 기존 방법의 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법 및 잘 알려진 로컬 히스토그램 평활화 기법들과 비교하여 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.