• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.429-440
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• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.363-368
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• 2021

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.29-38
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• 2005

현재까지 전국의 여러 도시에 설치된 지하 공동구는 효율적인 관리가 필요한 중요 국가시설물임에도 불구하고 이들을 통일된 기준에 따라 통합 관리하기 위한 지원 시스템이 미비하여 지하 공동구의 현황을 파악하기 위해서는 전문가들이 직접 지하 공동구를 방문해야 하기 때문에 많은 시간과 비용을 낭비하고 있는 실정이었다. 본 연구에서는 전국의 여러 도시에 설치되어 있는 지하 공동구의 효율적인 원격 관리를 지원하기 위해 웹 기반의 지하 공동구 시설물 관리 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템에서는 지하 공동구의 단면도를 웹상에서 간략하게 그릴 수 있는 요약 맵 기능을 포함시켜 지하 공동구내의 시설물의 위치 등을 단면도상에 쉽게 표시할 수 있도록 하였으며 단면도로부터 수용 시설물의 위치 및 관리 상태를 사진 이미지, 동영상, 또는 3D 파노라마 기술을 이용하여 현장에 있는 것과 같은 느낌으로 정확하게 확인할 수 있도록 하였고, 지하 공동구의 보수 보강, 수시 점검, 안전 진단 결과를 관리 이력 데이터베이스에 축적하여 통합적이면서 효율적인 지하 공동구의 관리가 가능하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.59-70
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• 2012

정보통신과 IT기술의 발달 특히 스마트폰의 대중화는 정보의 검색과 제공에 큰 가능성을 열었으며 요즘 주목받고 있는 증강현실 기술은 이용자가 실제로 보고 있는 지역의 현장 모습에 추가적인 정보를 제공함으로써 혁신적인 방식의 정보취득을 가능케 하였다. 본 연구에서는 역사관광정보를 스마트폰을 이용하여 효율적으로 전달하기 위한 방안으로 증강현실 기술을 이용한 모바일 어플리케이션 서비스를 설계 및 구현하고 현장에서 테스트하였다. 연구수행결과, 역사관광정보 서비스를 위해서는 수집된 컨텐츠별로 가장 정확하게 정보가 제공될 수 있는 뷰포인트를 찾아야 하고, 이를 효율적으로 제공하는 기능이 필요한 것으로 판단되었다. 본 연구는 스마트폰을 이용하여 일반 업체들에서 연구되고 있는 기술을 공공적인 영역이라고 할 수 있는 지역의 역사관광정보를 제공하는 서비스에 적용하고 구현하여 그 가능성을 탐색하였다는데 의의가 있으며, 이미지 증강 분야에서 향후 더 발달된 증강현실 기술을 적용한 서비스를 제공하기 위한 기초가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.24-35
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• 2016

증강현실에서 주변 환경의 조명 분포를 추정하여 자연스러운 그림자 영상을 생성할 수 있다. 그러나 별도의 센서 장비 없이 주변 환경을 해석하는 과정에는 조명 분포의 모델, 가상 객체의 기하정보, 표면의 반사특성 등이 필요하다. 3D 마커를 이용하는 기존의 조명분포 추정 방법은 조명 공간을 지오데식 돔(geodesic dome)으로 모델링하고 마커에 의한 그림자 이미지를 분석한다. 그러나 사전에 설정 된 후보 그림자 맵을 이용하기 때문에 실제 조명의 분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 주변 환경의 광원 정보를 정확하게 추정하기 위해 조명 공간을 계층적으로 분할하는 방법이 제안된다. 제안된 방법은 그래디언트 레이(gradient ray)를 이용해 분할된 그림자 영역과 후보 그림자 맵 간의 상대적 중첩 영역 비(ratio)에 따라 지오데식 돔을 계층적으로 분할한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권4호
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• pp.31-41
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• 2009

최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.123-126
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• 2011

본 논문에서는 한국형 스마트 앱 저작도구로 미국, 일본, 한국에서 세계특허를 획득한 원더풀소프트의 M-Bizmaker를 이용하여 식품영양학과와 비서행정과 등 비전공자 회사원과 학생이 협력하는 관계에서도 중급수준의 비즈니스 앱 개발이 단기간에 가능하며 최고의 효율성을 검증할 수 있음을 확인하였다. 즉 저작도구인 M-Bizmaker를 이용하면 초중고, 대학, 일반인까지 모든 계층에서 초단기 1일 교육을 통하여 개인의 아이디어와 개성을 살린 앱을 제작할 수 있다는 결론을 도출하였다. 비전공자들이 제작한 스마트 앱의 수준은 본문에서 설명한 것 같이 단체의 일반홍보, 식단관리, 그래프를 이용한 취업현황, 구글맵 연계 주소 관리, 자동전화걸기, 사진 등의 이미지 관리, 친구 찾기와 같이 구성원을 등록하여 용이하게 관리할 수 있고, 설문조사도 쉽게 할 수 있다. 현재 세계 모바일 시장은 애플, 구글 등 미국시장이 세계시장을 선도하고 있는 상황으로 구글의 앱인벤터, 애플의 앱쿠커 등의 저작도구가 베타버젼으로 존재하지만 세계특허 수준의 한국형 저작도구인 비즈니스용 전문개발인 M-Bizmaker와는 기술수준에서 많은 격차가 존재하므로 국가적 차원에서 앱 저작도구 기술개발 인력 양성에 투자한다면 다가오는 미래에는 우리나라가 세계시장을 선도할 수 있을 것이라 사려 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.376-387
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• 2019

도시화에 따른 인구 집중으로 지방 분권 및 지역균형발전의 역할이 중요해지며 지자체에 관광 콘텐츠 개발도 활발히 시도되고 있지만, 이러한 시도는 대다수 양적인 성장에 치우쳐 지역적 특색을 살리고 차별화된 경험을 제공하는 관광 콘텐츠를 효과적으로 제시하고 있지 못한 실정이다. 결국, 지역 특색을 가꾸어 지역의 정체성을 강조하고 차별화된 이미지를 구축할 수 있는 프로그램과 콘텐츠를 개발하는 것이 중요하지만 특징적 자원 발굴이 어려운 대부분의 소규모 지역은 상대적으로 적은 개발기회와 재정적 제약으로 인해 차별화된 프로그램과 콘텐츠 개발이 어렵다는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 소규모 지역의 특징적 콘텐츠 발굴은 지역의 특징을 분석하고 보유한 자산을 최대한 이용하는 것이 효과적이라고 보고, 대안적 측면에서 지역 생태 자산을 이용한 지역 활성화 방안 중 하나인 생태관광을 효과적으로 지원하는 서비스디자인 프로세스를 제안하였다. 그 과정에서 벤 다이어그램 포지션, 콘텍스트 맵 방법론을 개발하여 수통골 자연관찰로를 통해 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.417-424
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• 2019

AR/VR 디바이스에서 무손실 이미지 압축을 위한 JPEG-LS(: LosSless) 코덱에서 SBT 기반 프레임 압축기술로 메모리와 지연을 줄이는 설계를 제안하였다. 제안된 JPEG 무손실 코덱은 주로 콘텍스트 모형화 및 업데이트, 픽셀과 오류 예측 그리고 메모리 블록으로 구성된다. 모든 블록은 실시간 영상처리를 위해 파이프라인 구조를 가지며, LOCO-I 압축 알고리즘에 SBT 코딩기반의 개선된 2차원 접근방식을 사용한다. 제시한 STB-FLC기법을 통해 Block-RAM 사이즈를 기존 유사연구보다 1/3로 줄이고 예측(prediction) 블록의 병렬 설계는 처리속도에 향상을 가져올 수 있었다.