• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1371-1378
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• 2017

본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.348-353
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• 2022

최근 신경망 기반의 언어모델이 발전함에 따라 대부분의 검색 모델에서는 Bi-encoder를 기반으로한 Dense retrieval 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 DPR은 BM25를 통해 정답 문서와 유사한 정보를 가진 하드 네거티브를 사용하여 대조학습을 통해 성능을 더욱 끌어올린다. 그러나 BM25로 검색된 하드 네거티브는 term-base의 유사도를 통해 뽑히기 때문에, 의미적으로 비슷한 내용을 갖는 하드 네거티브의 역할을 제대로 수행하지 못하고 대조학습의 효율성을 낮출 가능성이 있다. 따라서 DRP의 대조학습에서 하드 네거티브의 역할을 본질적으로 수행할 수 있는 문서를 샘플링 하는 방법을 제시하고, 이때 얻은 하드 네거티브의 집합을 주기적으로 업데이트 하여 효과적으로 대조학습을 진행하는 방법을 제안한다. 지식 기반 대화 데이터셋인 MultiDoc2Dial을 통해 평가를 수행하였으며, 실험 결과 기존 방식보다 더 높은 성능을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.911-913
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• 2016

최근 이미지기반 바코드 인식 시스템의 활용도가 커지고 있으나, 촬영된 바코드영역의 유효해상도가 낮은 경우 인식률이 현저하게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 유효해상도에서도 인식률을 향상시킬 수 있는 업샘플링을 통한 부화소-레벨 동기화 방법을 제안한다. 표준 ITF-18 포맷에 대한 실험결과 VGA ($640{\times}480$)급, CIF ($320{\times}240$)인 영상에서 기존방식과 비교하여 각각 66%, 100%의 인식률 증가를 확인 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.156-157
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• 2014

본 논문에서는 깊이맵 업샘플링을 이용하여 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한다. 전자의 경우, 다양한 참조(full-reference) 및 무참조(no-reference) 평가도구가 깊이맵의 품질을 측정하기위해 적용되고, 3D평가는 주관적 평가로 얻는다. 이 두 개의 결과는 세 가지의 상관계수를 이용하여 상호 관련성을 찾은 후에, 최적으로 주관평가에 근접한 객관적 메트릭을 얻는다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.73-74
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• 2015

3 차원 컨텐츠 제작은 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 변위 지도로 표현 가능한 깊이 정보는 3 차원 컨텐츠를 생성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 카메라 및 스테레오 카메라를 이용하여 정확한 변위 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 영상 사이의 변위를 예측하기 위해서 깊이 카메라 정보를 3 차원 워핑 방식에 의해서 좌우 카메라 위치로 투영한다. 투영된 깊이 정보는 스테레오 영상의 크기에 맞춰서 업샘플링된다. 최종적으로 업샘플링된 깊이 카메라 정보와 스테레오 정보가 결합되어 정확한 변위 지도를 생성한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 단일 센서를 이용한 방식에 비해서 좀더 정확한 결과를 생성함을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.431-438
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• 2016

본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.82-83
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• 2019

본 논문에서는 휘도 및 색차 성분에 따른 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능을 분석한다. SHVC 상위 계층에서는 하위 계층의 픽처를 DCT-IF 기반 업샘플링하여 사용한다. 상위 계층의 부호화 성능을 높이기 위해 딥러닝 기반 필터링을 이용하여 휘도, 색차 성분의 고주파 신호 복원이 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 기존 Y 성분에만 VDSR 네트워크를 이용하여 필터링을 적용하였을 때보다 색차 성분까지 필터링을 진행할 경우 최대 2.18%, 평균 1.5% 감소된 결과를 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권1호
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• pp.82-89
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• 2014

본 논문에서는 공진기 각진동에 의한 출력을 제거하기 위하여 복조방법을 사용하는 링레이저 자이로의 시간 양자화 오차를 감소시키기 위한 방법을 논의하였다. 링레이저 자이로에는 맥놀이 주파수를 검출하는 과정에서 발생하는 각도 양자화오차와 lock-in 현상을 해결하기 위하여 변조한 각진동을 출력으로부터 복조하는 과정에서 발생하는 시간 양자화오차가 있다. 시간 양자화 오차는 링레이저 자이로의 샘플링 주기가 자이로 각진동 주기에 동기된 복조방법을 사용하기 때문에 발생한다. 일반적으로 자이로 각진동 주기는 항법계산 주기에 비하여 길기 때문에, 탑재체의 자세를 빠른 속도로 업데이트 해야만 하는 고기동 환경에서는 시간양자화 오차에 의한 항법오차가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 샘플링 시간 양자화오차를 줄이기 위하여 이중 복조방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 동적환경에서의 오차 감소현상을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.204-214
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• 2015

업샘플링 깊이맵은 깊이 카메라로부터 획득된 깊이맵의 공간 해상도를 증가시키는 방법이다. 깊이맵의 성능은 입체영상, 멀티뷰의 3D 입체감과 밀접한 관계가 있다. PSNR 등의 객관적 메트릭으로 깊이맵의 업샘플링 성능을 평가하고, 생성된 입체영상은 주관적 평가를 통해서 입체감 및 시각적 피로도를 조사한다. 후자의 주관적 평가는 인적 물적 자원을 필요로 하는 반면에, 전자의 객관적 메트릭은 수학적 표현으로 정량적 수치값을 알려준다. 따라서 주관적 평가와 높은 상관관계를 가지는 객관적 메트릭이 주관적 평가를 대체할 수 있다면 많이 시간을 필요로 하는 주관적 평가가 불필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한 후에, 이용한 메트릭에 기반한 주관평가와 상관관계가 높은 객관적 메트릭을 제안한다. 업샘플링된 깊이맵의 성능을 측정하기 위해 다양한 참조영상 및 무참조영상 평가 메트릭들을 이용하였다. 주관적 평가는 DSCQS 입체영상 테스트로 수행되었다. 세 종류의 상관관계의 활용 및 분석을 통해서, SSIM과 Edge-PSNR이 주관적 평가를 대체할 수 있는 적합한 객관적 메트릭임을 실험을 통해서 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.115-123
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• 2000

본 논문에서는, 고속의 필터링이 요구되는 IF 디지털 다운 컨버터를 위한 새로운 블록 FIR(Finite Impulse Response) 필터링 아키텍처를 제안한다 디지털 다운 컨버터는 디지털 믹서, 데시메이션 필터, 그 리고 다운 샘플러로 구성된다 본 논문이 제안하는 아키텍처는 블록 필터링의 병렬처리 구조를 이용하여 데시메이션 필터를 구성함으후서 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링이 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄되어 구조가 간략하게 되어짐을 보인다 이와 더불어 블록 FIR 구조를 이용하여 필터계수의 갯수가 블록의 크기의 역비례로 감소되어, 계산량이 그 만큼 감소되어짐을 보인다. 끝으로, 디지털 믹서의 0이 필터의 병렬입력을 0으로 만드는 것을 이용하여 아키텍처의 복잡도가 더욱 감소됨을 보이게된다.