일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.
정보기술의 발달로 정보를 수집, 관리, 공유하기가 용이해 짐에 따라 여러 조직이나 기관에서는 개인정보를 수집해 관리하고 있다. 수집한 개인정보를 통계나 연구 등을 목적으로 배포할 때 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 k-anonymity 와 l-diversity 원리가 제안되었고 이를 기반으로 하는 프라이버시 보호 기법들이 제안되었다. 그러나 기존 방법들은 정적인 데이터를 단 한번 배포하는 것을 가정하기 때문에 지속적으로 데이터에 삽입이나 삭제가 발생하는 동적 데이터 환경에 그대로 적용하기 적합하지 않다. 본 논문에서는 동적 데이터 환경에서 l-diversity 을 유지하면서 데이터 삽입과 삭제를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 일반화를 사용하지 않기 때문에 일반화에서 발생하는 정보의 손실이 발생하지 않고 삽입과 삭제의 처리가 간단한 것이 특징이다.
본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 정보를 이용한 계층적 스테레오 정합 기법을 제안한다. 특징기반의 스테레오 정합 방법을 이용하여 초기 변이지도를 생성하고, 계층적 스테레오 정합 기법으로 최종 변이지도를 획득한다. 영상을 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할하여 영상의 경계(edge)를 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이(disparity)를 추정한다. 추정된 변이는 각 색상 성분에서 자기상관도(autocorrelation)에 따라 주변 영역으로 확산되어 초기 변이지도(disparity map)를 생성한다. 초기 변이지도는 최종 변이지도를 생성하기 위한 변이 탐색의 초기값으로 사용되고, 각 색상 성분에서 정합 창과 탐색 범위(search range)의 변화를 이용하여 최종 변이 지도를 생성시킨다. 본 논문에서는 Middlebury stereo vision의 4개의 실험 영상을 가지고 객관적 성능 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 Graph-cuts와 Dynamic Programming 기법보다 우수한 성능을 보였다. 최종 변이지도의 부정확한 변이는 전체 영상에서 평균11% 존재했고, 변이지도에서 불연속점의 경계가 뚜렷한 것을 확인하였다.
대학교육에서 이상적인 '집단지성기반의 협력학습' 모델은 아직 합의되지도 않았고 여전히 이론적인 수준에 머물러 있다. 집단지성기반의 협력 학습이 되기 위해선 다양한 구성원들이 자신이 가진 최대한의 역량을 동원하여 공동의 목표 달성을 위한 기여에 능동적으로 참여할 수 있도록 촉진하고 배려해야 한다. 아직 교육현장에서 실제 모형이 개발되지 않고 있는 집단지성기반의 협력학습모델은 창의적 융합인재 양성에 핵심적 프로그램이라 판단된다. 그러하기에 현대 강연의 주요 특징인 집단지성형 콘텐츠로의 진화는 수시로 확인하고 눈여겨 볼 필요가 있다. 그와 연관된 시도의 일환으로 본 연구는 tvN이 기획하고 시도한 커넥티브 강연쇼 '창조클럽 199' 콘텐츠에 주목하였다. 지향하는 기획 의도도 시대의 요구를 잘 수렴하고 있지만 더욱 돋보이는 것은 참여자들과 함께하는 집단지성 기반의 '방법' 들을 현실에 구현해내었다는 점이다.
촬영시기가 다른 두 위성영상을 비교 분석하여 시간에 따른 변화정보를 획득하는 변화탐지 기술은 다양한 분야에 유용하게 활용이 가능한 기술이다. 특히 최근 활용기대가 높아지고 있는 고해상도 위성영상을 활용하는 변화탐지 기술은 환경감시, 재해재난 후 피해상황 분석, 불법건축물 감시, 군사적 목적 등 기존의 중 저 해상도 위성영상으로는 얻을 수 없는 유용한 변화정보의 추출이 가능하다. 하지만, 고해상도 위성영상의 특수성으로 인해 저해상도 위성영상에 적용하였던 화소기반 변화탐지 기법을 그대로 사용 할 수 없으며 인공물이나 지형지물의 지리적, 형태학적 특징을 활용하여 변화요소를 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 촬영시기가 다른 두 매의 고해상도 위성영상에 대하여 사용자가 신속하고 손쉽게 변화를 감지해 낼 수 있도록 이동창을 이용한 인터페이스를 구성하고, 영상에 대한 육안분석을 통해 사용자가 건물의 신축 및 철거 등 변화를 발견하여 변화지도를 작성할 수 있는 시스템 개발함으로써 반자동 방식에 의한 고해상도 위성영상의 변화탐지 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
기지/창 계획정비와 불시 결함발생에 따른 항공기 불가동 최소화를 위해 장착엔진에 추가로 보유하는 엔진이 예비엔진으로 항공기의 적정 가용도 달성을 통한 군사력 유지에 핵심적인 중요성을 지닌다. 본 연구의 목적은 다양한 군용항공기의 유형을 고려한 예비엔진/모듈의 최적 소요를 산출하는 방법을 제시하는 것이다. 먼저, 이 분야의 대표적 접근법인 METRIC과 메타모형에 대하여 각각의 개념, 특징 및 제한사항을 고찰하고 본 연구에서의 접근 방향을 제시하였다. 다음으로, 다양한 군용항공기에 대한 검토를 수행하고 이들을 총 5가지 유형으로 분류하였다. 유형별 계획, 비계획 정비에 대한 상세 분석을 기반으로 관련된 변수와 파라메터들을 도출하였다. 본 문제의 복잡성으로 인해 수식을 이용한 최적해의 도출이 불가능하며, 기지/야전/창 등의 정비로직을 분석한 후 ARENA 기반의 시뮬레이션과 OptQuest를 이용하여 최적소요를 산출하였다. 개발된 시뮬레이션 모델이 일련의 사례들을 통하여 최적해를 효율적으로 도출할 수 있음을 보였다.
통일은 방송이 우리 사회에서 지향해야 할 중요한 가치이며, 방송은 통일 이념을 실천하기 위하여 다양한 노력을 기울일 의무가 있다. 이러한 관점에서 방송이 통일문제에 있어 다양한 프로그램을 제공하고, 프로그램의 질적 향상을 위해 노력하는 작업은 중요하다. 이에 본 연구는 2000년대 초반부터 지난 10년간 국내 방송의 북한 및 통일관련 정규 프로그램인 KBS의 <남북의 창>과 MBC의 <통일전망대>를 분석하여 방송 프로그램의 특징과 차이를 살펴보았다. 특히 분석 대상이 되는 2001년부터 2010년까지의 방송 시기를 정권별로 세 개의 시기로 구분하여 아이템의 수, 보도형식과 주제 등이 방송사 간, 정권별로 차이가 있는지 분석하였다. 연구결과, 통일 프로그램에서 정부의 대북정책이나 남북 관계 등의 환경에 의해 정권별로 아이템의 형식과 주제가 차이가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이것은 방송사 스스로 통일 프로그램에 대한 역할 정의 및 실천을 하지 못하고 있음을 보여준다. 국내 통일관련 방송이 상당부분 외부적 요인에 의해 좌우되고 있는 현실을 감안할 때, 통일관련 방송 프로그램에 관한 규제적 토대마련과 관심을 일깨울 기초적 작업은 향후에도 매우 필요하다 하겠다.
[ $\ulcorner$ ]만세보$\lrcorner$에는 <해동영언>이라는 제목 하에 총 111수의 고시조 작품이 연재되어 있다. 이 글에서는 이 <해동영언>을 20세기 초반의 시조 텍스트로 간주하고 그것의 문헌학적 성격 및 가집 편찬사적 의미를 검토하였다. <해동영언>은 신문 연재물과 소규모 가집의 성격을 동시에 지닌다 이 연재물의 기본 형식은 '제목-음악적 표지-작가 정보-작품-단평'의 순으로 구성되어 있다. 이 가운데 이 연재물의 특징을 가장 잘 보여주는 것은 마지막의 단평이라 할 수 있다. 이 단평은 한문에 국문 토를 단 형식을 취하고 있으며. 신문의 독자층 확보를 위해 고안된 장치로 판단된다. 한편 <해동영언>은 연재된 작품 전체를 모아 놓고 보면 전반적 분류 체계나 동일 곡조 내의 작가 배열 방식 등에서 명백한 가집 편찬 의식을 엿볼 수 있어 소규모 가집으로 규정할 수 있다. 이 가집은 지나치다 싶을 정도로 형식적 완결성을 추구하고 있으며, 대중 보급용 독서물을 지향하는 의식이 강한 특징을 보인다는 점에서 20세기 가집의 특성을 명료하게 보여준다고 할 수 있다. <해동영언>이라는 연재물의 기획자 또는 이 가집의 편찬자는 $\ulcorner$만세보$\lrcorner$의 핵심 관계자-오세창, 이인직, 최영년. 신광희-중 한 명일 가능성이 큰 것으로 생각되며, 그 중에서도 여러 가지 정황으로 미루어 최영년일 가능성이 가장 높은 것으로 판단된다. 마지막으로 <해동영언>이 어떤 가집을 참조로 한 것인지에 대해서는 현재로선 밝힐 수 없어 그 판단을 유보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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