• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.11-15
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• 2007

최근 각종 전자기기의 발명 및 발전으로 가정에서의 컴퓨터 및 전자기기 사용이 크게 증가하고 있고, 이런 추세로 인해 흠 네트워크 분야의 관심 증대되고 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개인 보안을 위한 인증분야의 중요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경을 고려한 적합한 인증 시스템을 비교 평가하여 미래의 유비쿼터스 홈네트워크 환경이 구축될 때 가장 적합한 인증 시스템에 대하여 연구를 하였다. 본 논문에는 홈네트워크 환경에 적합한 인증 시스템의 요건인 인증의 신뢰성(reliability), 이음새 없는 서비스 구현을 위한 연산의 복잡성(complexity), 외부 침입 등 해킹에 대한 강인함(robustness) 3가지를 기준으로 현재 사용되고 있는 인증 방법론을 비교여 각 방범론의 장 단점 분석하고, 홈네트워크 환경에서 좀 더 쉽고 빠르고 안전하게 정보에 접근하기 위하여 이미지 코드를 이용한 인증 시스템을 제안한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.257-262
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• 2006

PISA의 연구 결과에 따르면 컴퓨터 활용 빈도나 ICT 활용 환경 등의 양적 활용 실태는 세계적인 수준이나 프로그램이나 소프트웨어 활동 등의 컴퓨터 질적 활용 정도는 제고될 필요성이 있는 것으로 나타났다. 이는 초등 컴퓨터 교육에도 시사하는 바가 크다. 하지만 인적 물적 여건 등으로 인해 프로그래밍 교육을 초등학교 현장에 바로 적용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 언어의 복잡성이 낮고 프로그래밍 단계와 과정이 간단한 HTML을 현장에 효과적으로 적용하기 위한 텍스트 에디터를 개발하고 개선점을 찾아보았다. 텍스트 에디터는 우선 태그를 직접 칠 필요가 없으며 학생들이 쉽게 학습할 수 있도록 도움말을 제시해 주었고 간단한 이미지 뷰어 기능을 통해 쉽게 이미지를 넣을 수 있도록 하였다. 개발된 텍스트 에디터의 효과를 설문지로 조사한 결과 쉽게 HTML 문서를 작성할 수 있어 학습에 도움이 된다는 점과 도움말을 제시한 부분은 긍정적으로 평가된 반면 보다 UI를 좀더 개선해야 한다는 결과가 나왔다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.7-14
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• 2018

다중 뷰 비디오로부터 두드러진 정보 추출은 인터뷰, 인트라 뷰간 상관관계와 계산 비용 때문에 매우 어려운 영역입니다. 매우 높은 계산 복잡성을 지닌 멀티 뷰 비디오에서 키프레임을 추출하기 위해 개발된 몇 가지 기술이 있습니다. 이 논문에서, 우리는 내부에 존재하는 엔트로피와 복잡한 정보를 사용하여 멀티 뷰 비디오의 키프레임 추출 접근 방식을 제시합니다. 첫 번째 단계에서는 프레임 사이의 SSIM값을 기반으로 각 보기에서 전체 비디오의 대표 샷을 추출합니다. 두 번째 단계에서는 서로 다른 보기의 모든 샷 프레임에 대한 엔트로피와 복잡성 점수가 계산됩니다. 마지막으로 엔트로피와 복잡성 점수가 가장 높은 프레임은 키 프레임으로 간주됩니다. 제안된 시스템은 사용 가능한 Office벤치마크 데이터 세에서 주관적으로 평가되며, 정확성과 시간 복잡성의 측면에서 결과는 편리합니다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.633-642
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• 2019

최근, 단일 이미지 초해상도 복원 기법(super-resolution)에서 컨볼루션 신경망 모델은 매우 성공적이다. 잔여 학습 기법은 컨볼루션 신경망 훈련의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 저해상도 입력 이미지에서 고해상도 목표 이미지로 비선형 매핑 학습을 위해 고밀도 스킵 연결(dense skip-connection)을 통한 재귀 잔차 구조를 이용한 단일 이미지 초해상도 복원 기법을 제안한다. 제안하는 단일 이미지 초해상도 복원 기법은 고밀도 스킵 연결 방식을 통해 재귀 잔차 학습 방법을 채택해서 깊은 신경망에서 학습이 어려운 문제를 완화하고 더 쉽게 최적화하기 위해 신경망 안에 불필요한 레이어를 제거한다. 제안하는 방법은 매우 깊은 신경망의 사라지는 변화도(vanishing gradient) 문제를 완화할 뿐만 아니고 낮은 복잡성으로 뛰어난 성능을 얻음으로써 단일 이미지 초해상도 복원 기법의 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 결과가 더 우수함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.67-68
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• 2019

머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권5호
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• pp.753-763
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• 2018

학습자들이 갖고 있는 과학자 이미지는 과학학습이나 과학 관련 직업 선택에 중요한 영향을 미친다. 과학자의 이미지는 주로 그리기 분석법을 활용하여 분석하였다. 그리기 분석법은 그리는 것에 제한이 있어 주로 과학자의 외형적인 이미지를 분석하였다. 과학교사들이 갖고 있는 과학자의 이미지 및 과학 관련 직업에 대한 인식은 학생들의 과학학습이나 과학 관련 직업 선택에 중요한 요인이다. 하지만 과학교사들을 대상으로 하는 연구는 부족한 편이다. 따라서 이 연구의 목적은 의미분석법을 통해서 과학자 이미지 측정도구를 개발하고 적용하여 측정 도구의 유용성을 알아보고, 중등 예비 과학교사의 과학자 이미지 및 과학 관련 직업에 대한 인식을 조사하여 교육적 시사점을 논의하는 데 있다. 연구 대상은 사범대학교에서 과학교육을 전공하는 2, 3학년 남학생 79명, 여학생 55명 총 134명이다. 연구결과 과학자 이미지 측정도구는 '능력', '평가', '활동', '정서'의 4개 요소, 24문항으로 구성되었다. 개발한 측정도구를 활용하여 중등 예비 과학 교사들에게 적용한 결과 과학자의 '평가', '능력', '활동' 요소에 대한 이미지는 높은 반면에 '정서'는 낮은 것으로 나타났다. 성별에 따른 통계적인 유의미한 차이는 없었다. 과학 관련 직업에 대해서는 '힘들다', '전문적이다', '똑똑해야한다', '복잡하다' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 특히, 남학생들은 '힘들고 어렵다'라고 인식하는 반면 여학생들은 '도전적이고 복잡하다'라고 인식하는 것으로 나타났다. 끝으로 과학자 이미지 측정도구 활용의 유용성 및 중등 예비 과학교사들의 과학자 이미지, 과학 관련 직업에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.664-666
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• 2004

본 논문에서는 영상의 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)를 이용한 콘트라스트 향상 기법을 제안하였다 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향물 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수의 샘플값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안한 방식의 알고리즘 검증을 위하여 C를 이용하였으며, 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.1-8
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• 2020

전력 소비량이 극대화 되면서 개인 전력 중개사업자 및 전력 생산설비의 증가에 따라 전력 설비를 유지, 보수하기 위한 현장 설비 담당자들을 위한 증강현실 기반 모니터링 시스템들에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 증강현실 기반 모니터링 시스템들의 경우 외부 환경, 설비의 복잡성, 조명환경에 대한 간섭 등의 문제로 인하여 정확한 패턴 검출이 어려우며, 전력 설비에 대한 다양한 센싱 정보 및 서비스 정보를 하나의 패턴에 매칭하지 못하는 문제가 있다. 이로 인하여 전력 설비의 센서별로 단일 이미지의 패턴을 이용하여 센서 정보를 매칭하기 때문에 모든 정보를 증강하여 제공하기 위해 다수의 이미지 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 특징 패턴들로 구성된 단일 이미지에서 특징 패턴들의 배열조합을 통해 다수의 정보를 매칭하여 제공하는 단일 이미지 패턴 배열화 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.775-777
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• 2004

영상 내에 존재하는 사물에 대해서 변화를 감지하는 것은 일반적으로 카메라 영상에서 입력되는 두 개의 순차적인 영상에 대한 연산으로 구현된다. 그런데 카메라 영상을 이용하여 사물을 감지하는 경우 보통 이미지 전체가 아니라 일부에 대해서 관심을 갖게 된다. 따라서 전체 이미지에 대해서 움직임 감지 방법을 적용하는 것은 메모리 낭비와 처리 시간의 증가라는 비효율성을 야기 시킨다. 또, 영상 내에서 여러 개의 움직인 물체를 발견하는 것은 임의적인 물체의 수와 모양 때문에 처리 방법이 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 전체 이미지에서 일부분에 대하여 움직임을 감지할 수 있도록 사용자가 처리 구역을 작은 셀 들로 나누어 가상 공간을 설정하고, 나누어진 셀 당 한 물체의 움직임을 감지하는 기법으로 기존 움직임 감지 시스템에 효율성을 제고하고자 한다.