포지션 인코딩은 문장 내 등장하는 단어의 위치에 따라 가중치를 적용하는 방법이다. 포인터 네트워크는 입력열에 대응되는 위치를 출력하는 딥 러닝 모델이며, 상호참조해결에 적용될 수 있다. 그러나 포인터 네트워크는 입력열의 길이가 긴 경우에 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포지션 인코딩과 동적 포지션 인코딩을 포인터 네트워크에 적용할 것을 제안하고, Encoder RNN의 레이어를 더 깊게 쌓아 높은 수준으로 추상화할 것을 제안하며, 이를 이용한 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크 모델이 기존의 포인터 네트워크 모델보다 6.01% 향상된 CoNLL F1 71.78%의 성능을 보였다.
위치기반 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘에서 정적 유전자 재배열이란 상관성이 높은 유전자들이 서로 인접하도록 배치하는 것을 말한다. 그것은 유전 알고리즘이 효과적으로 고품질의 스키마들을 생성하고 보존하는 데 도움을 준다. 본 논문에서는 선형의 위치기반 인코딩을 위한 정적 재배치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 문제에 한정된 정보를 사용하지 않는다는 점에서 기존의 방법들과 차이가 있다. 그것은 모든 유전자들 사이의 상관성을 계산하여 가중치가 있는 완전 그래프를 만든다. 그리고 그 그래프에서 상대적으로 가중치가 높은 간선들만 골라 냄으로써 가중치가 없는 희소 그래프로 변환한다. 끝으로 그래프 탐색을 통해 유전자 재배열을 찾는다. 여러 문제에 관한 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법은 재배열을 하지 않은 유전 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보여 주었다.
영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
본 논문에서 RTSP 기반의 스트리밍 서버를 구현해서 스트리밍 서비스가 가능하게 하였다. 클라이언트가 서버에 스트림을 요청하게 되면 그 때부터 주기적으로 클라이언트와 서버(웹 서버)간의 통신을 통해 전송 속도를 측정한다. 서버에서는 하나의 무비클립에 대해 분할 인코딩 해 놓은 스트림들을 전송 속도를 기반으로 차별 전송을 한다. 측정 속도에 따라 서버에서 보내는 스트림이 달라지며 스트림의 위치를 기억해서 달라진 전송 속도에 따라 다른 스트림을 보낼 때, 그 위치 그대로 보냄으로써 끊임없는 변환이 이루어진다.
최근 ATSC, DVB, DMB 및 인터넷 등에서 경제적으로 고속 정보전송이 가능해 짐에 따라 교통정보 서비스 프로토콜인 TPEG이 XML형태로 개발되어 시험 서비스 되고 있다. 기존의 RTM, PTI 응용프로토콜에 대한 XML 버전을 참고하여, 현재 시험 서비스 중인 News, POI 응용 프로토콜에 대한 XML 버전을 제안한다. 교통정보제공자로부터 공급된 원 뉴스정보 및 위치기반 정보를 XML 파일로 인코딩하여 송신하고, 수신측에서 xsl 파일을 제작하여 수신된 XML 파일을 디코딩한 후, 교통정보를 출력하여 보임으로서 그 기능을 검증한다. 테이블 및 속성들에 대한 언어독립적인 ENTITY 와 DTD를 설계하여, 원 정보로부터 제작된 XML 파일에 대한 적합성을 검증할 수 있도록 하였고, 수신된 XML파일을 단말형태에 적합하게 표현하기 위해 xsl 파일을 제작하여 수신된 파일의 표현성 및 확장성이 용이하도록 설계하였다.
인터넷의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍은 비디오 콘텐츠를 전달하는데 중요한 수단이 되었으며 스트리밍 되는 데이타의 양도 점점 증가하고 있다. 하지만 스트리밍의 양이 증가함에 따라 가변적 네트워크 대역폭을 갖는 IP 네트워크 환경 상에서 실시간 QoS를 보장하기 어려워진다. 본 논문에서는 한정된 가용 대역폭과 트랜스코딩 코스트를 고려하면서 동시에 다중 앵글 콘텐츠의 인지적 화질을 최대화하는 최적화 적응 프레임워크를 제안한다. 제안된 다중 앵글 서비스 프래임워크에서 사용자는 같은 이벤트에 대해 다른 뷰 앵글로 캡쳐된 다중 비디오 스트림들 중에 사용자가 원하는 뷰를 선택할 수 있다. 이러한 향상된 서비스는 시간에 따른 네트워크 대역폭 변화와 같은 네트워크의 스트리밍 문제를 수반한다. 이를 위해 본 논문에서는 제안된 비디오 적응 프래임워크에서 다중 앵글 비디오 콘텐츠는 주어진 대역폭에 맞게 전달하기 위해 다른 비트율로 인코딩되며 적절한 비디오 스트림이 선택되거나 트랜스코딩 될 수 있다고 가정한다. 각 사용자의 선호도에 따른 다양한 위치에서 캡쳐된 콘텐츠의 선택적 소비를 위해, 각 앵글에 제공되는 비트스트림은 다양한 비트율로 인코딩될 수 있고, 제약된 대역폭 환경에서 실시간으로 변하는 비트율에 최적화된 콘텐츠를 전송하기 위해 콘텐츠를 트랜스 코딩되거나 서브 비트스트림이 선택되도록 한다. 이러한 가정을 기반으로 제안된 최적화 적응 프래임워크에서 트랜스 코딩하는데 걸리는 시간을 트랜스코딩 코스트로 정의하고 주어진 트랜스코딩 코스트와 제한된 네트워크 대역폭을 만족하며 동시에 인지적 화질을 최대화하는 방법을 수식화 한다. 또한 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위한 다양한 실험 결과를 보인다.
대부분의 멀티미디어 데이터는 위치정보를 가지고 있다. 따라서 각 멀티미디어 데이터에 적절한 위치정보를 추가하면, 다양한 용도로 활용이 가능하다. 특히 멀티미디어의 위치검색이 다양한 검색조건으로 제공될 수 있다. 지금까지 멀티미디어의 위치는 주로 실외공간의 (x, y, z) 좌표공간을 기반으로 정의된다. 최근 실내공간 정보기술이 발달하면서 실외뿐 아니라, 실내공간에서도 다양한 위치기반 서비스가 가능하며, 멀티미디어의 실내공간 안에서의 위치를 정의할 수 있게 되었다. 그러나 실내공간의 위치는 실외공간의 위치참조체계와 다르다. 예를 들어, 실내공간에서 위치를 지정할 때는 좌표를 이용하지 않고, 층과 방의 번호를 이용한다. 방 번호와 같은 기호를 이용하여 위치를 지정하는 공간을 기호공간이라고 한다. 본 논문에서는 기호공간을 기반으로 실내공간에서 만들어진 멀티미디어 자료의 위치를 지정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 특히 현재 진행 중인 OGC의 실내공간정보 표준인 IndoorGML에서 제시하는 데이터모델을 이용한다. 따라서 본 방법은 실내공간에서 만들어진 멀티미디어의 위치를 효과적으로 표현하며, 동시에 여러 시스템이나 서비스간의 호환성을 높이는데 유용하다.
최근 센서 네트워크에서 수집된 다양한 상황 정보를 웹을 통해 지도상에 도시하는 SWE(Sensor Web Enablement) 연구가 OGC(Open Geospatial Consortium)를 중심으로 진행되고 있다. OGC SWE WG(Working Group)에서는 실시간으로 시공간에서 발생하는 영상 및 센싱 데이터 등에 대한 인코딩과 웹 서비스를 지원하는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 이동 물체에서 획득한 실시간 센싱 데이터를 도시하기 위해 지도 상의 이동 노느에 GPS 데이터와 센싱 데이터를 맵핑하여 2 차원 지도에서 위치 기반의 센성 데이터 가시화 방안을 제안한다. 이를 위해 먼저 2 차원 지도에서 위치 기반의 센싱 데이터 가시화하기 위해 위치 정보를 지도의 좌표로 변환하는 알고리즘과 처리 절차를 제시한다. 그리고 이를 검증하기 위해 이동 노드의 GPS 데이터와 센싱 데이터를 수집하여 2 차원 지도 상에서 도시하는 프로그램을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 센서 네트워크로부터 수집된 실시간 동영상이나 센싱 데이터 정보를 웹 기반의 지도 상에서 효과적으로 가시화하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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