• 한국통신학회논문지
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• 제35권5C호
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• pp.439-444
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• 2010

본 논문에서는 대역확산 워터마킹 시스템을 무선채널 환경에서 부가데이터를 전송하기 위하여 적용할 경우 채널에 의한 영향을 분석하기 위하여 채널용량식을 정보이론적 관점에서 유도하고 분석한다. 부가데이터를 기존의 무선통신 시스템을 통하여 전송하기 위해서는 무선채널을 통과하는 워터마킹 신호가 채널에 의해서 어떻게 영향을 받고, 어느 정도의 데이터를 신뢰할 만한 수준으로 전송가능한지를 판단하는 기준으로서의 채널용량에 관한 연구가 필수적이다. 수치적 결과로부터 대역확산 워터마킹 시스템의 채널용량은 HWR, WNR, PN 길이 및 호스트 시스템의 샘플링 주파수에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 또한 적용된 Nakagami-m 페이딩 채널과 Log-normal 새도잉 채널에서 채널 상태 변화에 따른 채널용량의 변화를 확인하였고 다이버시티를 적용했을 경우의 채널용량의 향상 또한 확인하였다. 본 논문에서 다룬 대역확산 워터마킹 시스템의 채널용량의 수식적 결과는 PN 시퀀스를 이용하는 일반적인 대역확산 워터마킹 시스템에 적용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.259-266
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• 2018

본 논문에서는 단어의 순서와 문맥을 고려하는 특징을 추출하여 순환신경망(Recurrent Neural Network)으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 단어의 의미를 고려한 word2vec 방법으로 문서내의 단어를 벡터로 표현하고, 문맥을 고려하기 위해 doc2vec으로 입력하여 문서의 특징을 추출한다. 문서분류 방법으로 이전 노드의 출력을 다음 노드의 입력으로 포함하는 RNN 분류기를 사용한다. RNN 분류기는 신경망 분류기 중에서도 시퀀스 데이터에 적합하기 때문에 문서 분류에 좋은 성능을 보인다. RNN에서도 그라디언트가 소실되는 문제를 해결해주고 계산속도가 빠른 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 사용한다. 실험 데이터로 한글 문서 집합 1개와 영어 문서 집합 2개를 사용하였고 실험 결과 GRU 기반 문서 분류기가 CNN 기반 문서 분류기 대비 약 3.5%의 성능 향상을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.91-96
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• 2022

현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.182-189
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• 2023

깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.304-309
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• 2020

본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권8A호
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• pp.820-829
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• 2006

SoC 설계는 복잡도 증가 및 빠른 time-to-market에 만족하기 위해 IP에 기반한 설계방식을 채택하고 있다. Mobile 기기의 고성능에 대한 시장의 요구로 인해 embedded용 SoC는 멀티미디어, DMB 및 이미지처리 등 복잡도와 데이터 처리량이 높은 프로그램을 실시간으로 동작시키기 위해 다중 프로세서를 사용한 설계가 요구된다. 시스템 버스와 프로토콜이 상이한 프로세서를 단일 SoC내에서 사용하기 위해선 프로세서 프로토콜을 시스템 버스 프로토콜에 맞도록 변화하여 주는 인터페이스 회로의 설계가 요구된다. 고속으로 동작하는 프로세서의 인터페이스 회로는 데이터 쓰기와 읽기 시의 전송 지연을 최소화하여 시스템 전체의 성능을 향상시켜야 한다. 버퍼를 사용한 인터페이스 회로의 구조는 버퍼에 데이터를 일시 저장하는 동작으로 인하여 데이터 전송 latency가 증가하게 되므로 본 논문에서는 버퍼를 사용하지 않고 버스와 마스터 모듈 프로토콜이 가진 공통된 동작 시퀀스를 이용하여 단일 FSM 구조를 가진 인터페이스 회로를 자동생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 자동생성된 인터페이스 회로는 버퍼를 사용한 인터페이스 회로에 비해 면적은 평균 48.5%의 감소를 보였으며, 데이터 전송 latency는 단일 데이터 전송 시 평균 59.1%의 감소를 보였고 버스트 모드 데이터 전송 시 13.3%의 감소를 보였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하여 데이터 전송 latency를 최소화하는 고성능의 인터페이스 회로를 자동으로 생성할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.439-447
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• 2011

본 논문에서는 영화 후반 제작 단계의 편집 및 시각특수효과(Visual Effects; VFX) 과정 사이에서 효율적인 변환 작업을 위한 eXtensible MarkUp Language (XML) 기반 메타데이터의 활용 방법을 제안한다. 국내 영화의 후반 작업 단계에서 편집과정으로부터 시각특수효과과정으로 데이터를 제공할 때 Cineon DPX 혹은 TGA와 같은 영상 시퀀스 형태의 작업 방식을 취한다. 이러한 방식은 결과적으로 렌더링 과정을 두 번을 거치게 되어 처리 시간과 데이터 용량의 증가를 초래한다. 반면 XML을 이용한 방식은 메타데이터를 사용하여 렌더링 과정을 대체하기 때문에 시간과 데이터 용량을 줄일 수 있다. 또한 이 방법은 다양한 편집 및 시각특수효과 프로그램에서 지원이 가능하고, 영상편집 관련 분야뿐 만 아니라 영상의 콘텐츠 정보, 그리고 온라인 콘텐츠와의 융합도 가능한 장점이 있다. 이를 웹 기반의 XML의 구조로 발전시키면 영상뿐만 아니라 다양한 다른 매체와의 융합도 가능할 것이다. 본 논문에서는 영화 제작 환경에 적합한 메타데이터 저장 방식과 저장된 메타데이터를 공유하여 편집과정과 시각특수효과과정에서 작업 효율을 높일 수 있는 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.182-192
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• 2015

본 논문에서는 GBCA(Gadolinium Based Contrast Agent)를 이용한 MRI 검사 시 다양한 MR 시퀀스에 따른 GBCA 몰농도별 조영증강 변화를 알아보기 위해 자체 제작한 MR 팬텀을 사용하여 정량적으로 평가 분석하고자 하였다. MR 팬텀을 제작하기 위해 28개의 용기에 500 mmol Gadoteridol을 saline과 혼합하여 각각 500 부터 0 mmol 까지 몰농도를 서로 다르게 하였다. 제작된 MR phantom을 1.5T MRI 장비에서 물리학적 기전이 서로 다른 T1 SE, T2 FLAIR, T1 FLAIR, 3D FLASH, T1 3D SPACE, 3D SPCIR 시퀀스로 스캔하여 신호강도 변화를 측정 한 후 비교 분석 하였다. T1 Spin echo는 Total SI(Signal Intensity)가 15608.7, Max peak는 1 mmol에서 1352.6, T2 FLAIR는 Total SI가 9106.4, Max peak는 0.4 mmol에서 1721.6, T1 FLAIR에서는 Total SI가 20972.5, Max peak는 1 mmol에서 1604.9, 3D FLASH는 Total SI가 20924.0, Max peak는 40 mmol에서 1425.7, 3D SPACE 1mm는 Total SI가 6399.0, Max peak는 3 mmol에서 528.3, 3D SPACE 5mm는 Total SI가 6276.5, Max peak는 2 mmol에서 514.6, 3D SPCIR의 경우는 Total SI가 1778.8, Max peak는 0.4 mmol에서 383.8의 신호강도를 보였다. T1 SE를 포함한 대부분의 시퀀스에서 몰농도가 높았을 때 보다는 대체적으로 일정이상 희석이 이루어진 비교적 낮은 농도에서 높은 신호강도를 보였다. 또한 서로 다른 물리학적 기전의 다양한 MR시퀀스에서 GBCA의 조영증강 패턴 역시 모두 달랐다. 본 연구를 통해 얻어진 시퀀스에 따른 GBCA 농도별 반응에 대한 정량적 데이터를 통하여 실제 임상에서의 조영증강검사에 있어서 효율적인 MR검사 프로토콜에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.