• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.75-81
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• 2001

EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation)는 현재 개발 중인 JPEG2000의 기본압축 코덱으로 본 논문에서는 EBCOT를 이용하여 하나의 압축 코덱에서 나온 이미지를 밴드 폭이 상이한 여러채널에 전송할 수 있는 방식에 대해 알아보고 이를 바탕으로 동영상에 적용하여 다채널 영상 전송 시스템을 제안한다. 또한 본 논문에서 사용되는 EBCOT가 JPEG에 쓰이는 RLC와 Huffman Coding 통한 VLC보다 압축 성능이 뛰어나다는 것을 실험적 결과를 통해 알 수 있고 JPEG에 적용할 경우 구조적으로 Paralleling의 증가와도 Error Resilience가 높다는 것을 알 수 있다. 다음으로 MPEG구조에 대해 알아보고 다 채널 영상 전송 시스템을 MPEG으로 구현 할 때의 Rate-Control이 힘든 문제와 원하는 Bit-Rate마다 코덱이 각각 있어야 하는 문제점 을 EBCOT를 적용시켜 해결할 수 있는 방법에 대해 제시한다.

• 시멘트 심포지엄
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• 29호
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• pp.245-252
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• 2002

소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1397-1398
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• 2015

본 연구에서는 뇌파를 이용하여 자동차에 HUD를 적용하였을 때, HUD의 위치와 이미지 컬러 변경 시 뇌 활성화 지수(Brain Activity Quotient)의 변화를 관찰하였다. 뇌파데이터는 Fp1, Fp2, O1, O2 총 4채널에서 얻었고, HUD위치는 좌측, 중앙, 우측으로 구성하였고 컬러는 초록, 주황, 빨강 총 3가지 색상을 사용하였다. HUD이미지의 크기는 $8{\times}4.5cm^2$로 구성하였다. 뇌 활성화 지수는 상대파워분석(Relative power analysis)를 사용하여 Slow beta wave(13~20 Hz)/alpha wave(4~7.99 Hz)로 계산하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.314-321
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• 2022

Depth information used in SLAM and visual odometry is essential in robotics. Depth information often obtained from sensors or learned by networks. While learning-based methods have gained popularity, they are mostly limited to RGB images. However, the limitation of RGB images occurs in visually derailed environments. Thermal cameras are in the spotlight as a way to solve these problems. Unlike RGB images, thermal images reliably perceive the environment regardless of the illumination variance but show lacking contrast and texture. This low contrast in the thermal image prohibits an algorithm from effectively learning the underlying scene details. To tackle these challenges, we propose multi-channel remapping for contrast. Our method allows a learning-based depth prediction model to have an accurate depth prediction even in low light conditions. We validate the feasibility and show that our multi-channel remapping method outperforms the existing methods both visually and quantitatively over our dataset.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.675-679
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• 2020

최근 이미지 분류의 성능 향상을 위해 깊은 레이어와 넓은 채널을 가지는 모델들이 제안되어져 왔다. 높은 분류 정확도를 보이는 모델을 제안하는 것은 과한 컴퓨팅 파워와 계산시간을 요구한다. 본 논문에서는 이미지 분류 기법에서 사용되는 딥 뉴럴 네트워크 모델에 있어, 프루닝 방법을 통해 상대적으로 불필요한 가중치를 제거함과 동시에 분류 정확도 하락을 최소로 하는 동적 필터 프루닝 방법을 제시한다. 원샷 프루닝 기법, 정적 필터 프루닝 기법과 다르게 제거된 가중치에 대해서 소생 기회를 제공함으로써 더 좋은 성능을 보인다. 또한, 재학습이 필요하지 않기 때문에 빠른 계산 속도와 적은 컴퓨팅 파워를 보장한다. ResNet20 에서 CIFAR10 데이터셋에 대하여 실험한 결과 약 50%의 압축률에도 88.74%의 분류 정확도를 보였다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.365-374
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• 2003

최근 많은 TV방송사들은 다채널의 경쟁에서 우위를 지키기 위해 채널브랜드 전략의 일환으로 네트워크디자인(Network Design)에 매우 높은 관심을 가지고 있다. 네트워크디자인이 1997년 국내에 도입된 이래 주요 케이블채널 및 위성채널들은 앞 다투어 네트워크디자인을 방송에 반영하기 시작했다. 그러나 그 연구와 정보가 부족한 이유로 현장의 네트워크디자인 제작은 많은 어려움을 안고 있다. 성공적인 네트워크디자인 실행을 위해서 스타일가이드는 일관된 기획 및 구체적인 제작을 위한 필수적인 과정으로 매우 중요하게 인식되고 있다. 본 논문은 TV채널 이미지 제고를 위한 네트워크디자인의 이론적 체계를 마련하고자 네트워크디자인 스타일가이드를 연구하였다. 먼저 네트워크디자인 개념과 네트워크디자인 스타일가이드의 필요성을 논하였다. 그 다음, 네트워크디자인 스타일가이드의 사례연구를 통하여 주요 구성요소를 체계화하였고 각 요소의 개념을 정의하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.119-133
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• 2012

소셜미디어는 기업과 소비자와의 관계와 커뮤니케이션에 있어서 일대 혁신을 가져옴으로써 기업의 마케팅 활동을 급속히 변화, 발전시키고 있다. 블로그와 SNS 는 고객과의 커뮤니케이션 효과를 극대화하기 위한 새로운 크로스미디어 플랫폼으로, 국내 기업들도 포탈검색, 블로그, SNS 등, 다양한 채널들을 활용하여 마케팅 하는 사례들이 증가하고 있다. 본 연구는 마케팅 활용 관점에서 포털 검색 광고와 블로그, SNS 채널들의 특징과 기대되는 성과들을 국내 기업 사례 분석을 통해 비교 분석하고, 마케팅 활동 목적과 방향에 따라 각 채널들을 어떻게 독자적, 혹은 통합적으로 활용하여 마케팅 성과를 극대화시킬 수 있을지에 관한 전략적 틀과 시사점을 제시하고자 하였다. 포탈검색 광고 채널은 관계지향성, 운영독창성 측면에서 우수한 것으로 평가되었으나 채널차별성, 내용적합성, 고객활용성, 네트워크성 측면, 특히 협업과 사회공헌 활동에의 참여 부문에서는 성과가 낮다고 판단되었다. 블로그 채널은 공개적절성, 질적수월성, 정보관리, 협업, 사회공헌활동 측면에서 높은 성과가 있다고 평가되었다. SNS 채널은 관계지향성, 고객지향성, 내용충실성, 고객활용성, 브랜드 이미지 강화, 비용절감, 홍보 및 광고 효과 등에서 높은 성과를 보였다. 따라서 기업은 시장 및 타겟 고객 조사활동, 홍보, 고객관계관리 강화, 신제품 테스트 및 입소문, 이벤트 진행 등, 마케팅 활동의 목적을 분명히 정의하고 각 채널의 상대적인 장점과 단점을 이해하여 각 채널을 독립적, 혹은 유기적으로 연계하여 상호 보완하면서 통합 마케팅 커뮤니케이션 전략을 수립하여야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.191-197
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• 2013

본 논문에서는 광학식 기법을 이용한 적외선 센서(IR Sensor)를 이용하여 지폐 계수기에서 지폐가 32채널 IR Sensor를 지났을 때 빛에 대한 반사량과 투과량을 측정하여 진폐와 위폐를 구분하는 방법을 구현하였다. 진 위폐를 감별하기 위하여 10bit gray scale의 지폐 IR 이미지를 사용하였으며, 지폐이미지 정보는 0부터 4095까지이다. IR 이미지의 특징은 어두운 부분과 밝은 부분으로 나뉘며, 위폐는 이러한 IR 특징이 진폐와 다르게 나타난다. 적외선 센서는 비교적 고가이었으나 최근 대량생산으로 가격이 저렴해져 이 분야에 적용이 적합하다. 제안된 방법에서는 IR 특징을 정의한 SW의 Table과 입력된 IR 이미지의 특징을 비교하여 진폐 및 위폐를 감별하는 방법을 사용하였다. 결과적으로 구현된 시스템의 성능은 유로화 진폐의 경우 권종에 따라 1-2%의 오인식 경우가 있으나, 여러 나라의 위폐의 경우 100% 검출하여 구현 성능이 양호함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.426-438
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• 2016

본 연구는 공공외교가 이루어지는 소통의 채널에 관심을 두고, 소셜미디어를 이용한 공공외교 활동의 효과를 검증하는데 목적이 있다. 이에 따라 소셜 미디어의 특성이 공공외교 콘텐츠 호감도와 국가 이미지, 국가 브랜드 호감도와 로열티에 미치는 영향 관계를 규명하고자 하였다. 체계적인 실증분석을 위하여 7개 대륙 42개국 외국인 301명을 대상으로 표본을 수집하였으며, 연구 결과, 소셜 미디어 특성 중 상호작용성과 신속성을 제외한 모든 변수가 공공외교 문화 콘텐츠 호감도와 유의한 영향 관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한, 공공외교 문화콘텐츠 호감도는 국가 이미지에 유의한 영향을 미치며, 국가 이미지는 국가 브랜드 호감도와 국가 브랜드 로열티에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이로써 21세기 공공외교 정책의 효과적인 수단으로써 소셜 미디어가 가지는 영향력이 검증되었으며, 공공외교를 수행하는 주체들에게 기초자료를 제공하여 미래 공공외교 활동에 이바지할 수 있는데 시사점이 있다.