본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.
2D 게임의 이미지들은 2D 스프라이트(Sprite) 조각들을 같은 평면에 겹쳐 그리는 방식으로 표현한다. 탑다운 뷰(Top-Down View) 2D 게임 시점은 평면의 그림에 입체적인 묘사를 함으로써 캐릭터나 오브젝트가 수직으로 일어서 있는듯한 3D 느낌을 전달한다. 그러나 실제로는 2D 평면이므로 3D 그림자 맵(Shadow Map) 방식을 사용할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 2D 스프라이트 오브젝트의 그림자를 3D 그림자맵으로 생성하는 방법과 동반되는 이슈들을 제시한다.
최근 스마트폰과 태블릿 PC 등의 스마트 기기들의 발전으로 인해 SNS(Social Network Service) 사용자가 증가함에 따라 SNS 정보를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 대한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 사용자 감정 분류는 SNS 게시글의 텍스트, 이미지 등을 이용하여 감정을 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 텍스트에서 대표 형용사를 추출하고 이미지에서 Canny 알고리즘과 삼각함수를 이용해 대표 도형에 대한 값을 추출하여 사용자의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 추출한 대표 형용사는 텍스트에서 추출한 형용사 중에 빈도수가 가장 높은 형용사로 선정하였으며, 영어 감정어휘 사전인 SentiWordNet을 이용하여 긍정-부정의 수치를 측정했다. 이미지에서 추출되는 도형에서 삼각형, 사각형, 원중에 추출되는 도형을 대표 도형으로 선정했으며, 대표 도형의 종류와 기울기에 따라 쾌-불쾌 수치를 측정하여 사용자의 감정을 분류했다. 최종적으로 Plutchik의 감정 바퀴를 긍정-부정과 쾌-불쾌의 수치를 나타내는 x축과 y축을 갖는 좌표평면으로 재정의하고 대표 형용사와 대표 도형의 값을 재정의한 Plutchik의 감정 바퀴의 좌표 평면에 나타내어 사용자의 감정 분류를 수행한다.
국부 선형 임베딩(Locally Linear Embedding, LLE) [1]는 다양체 학습(manifold learning) 알고리즘 중 하나로 고차원 공간에 있는 데이터들 사이의 내적 값을 기반으로 임베딩하는 방법이다. LLE를 이용하여 임베딩 한 결과는 독특한 성질이 있는데, 고차원 공간 상에서 같은 평면에 있는 데이터들은 내적 값이 크기 때문에 저차원 공간에서도 가깝게 위치하도록 임베딩 되는 반면 수직으로 위치한 평면에있는 데이터들은 내적 값이 0이 되기 때문에 서로 떨어진 위치에 임베딩된다. 한편, 한 사람의 얼굴에 다양한 각도에서 조명을 비추면서 촬영한 이미지들은 저차원의 선형 부분공간을 구성한다는 사실이 잘 알려져 있다 [2]. 이에 본 논문에서는 다른 평면에 위치하는 데이터들을 자연스럽게 분류하여 임베딩하는 LLE 알고리즘을 얼굴 이미지에 사용하여 효과적으로 얼굴 인식 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 LLE에 연립 대각화(Simultaneous Diagonalization, SD)를 적용한 방법으로, S연립 대각화를 적용하면 데이터들이 형성하는 평면이 수직이 되도록 바꿀 수 있기 때문에 LLE의 성질을 극대화 할 수 있다. 실험 결과, 연립 대각화를 적용하고 LLE를 적용하면 서로 다른 사람의 얼굴 이미지들이 겹치지 않고 뚜렷하게 구분되는 효과가 있음을 확인하였다.
일반적으로 흙의 파괴는 전단 변형이 집중되는 영역인 전단면의 형성과 발달에 의해 발생한다. 정규압밀 점성토의 파괴거동을 확인하기 위해 시료 내부의 변형거동 분포에 대해 평가가 필요하다. 본 연구에선 재성형된 카올리나이트 시료에 대해 평면변형률 시험을 수행하였으며, 전단 과정에서 일정 변형률 간격에서 디지털 이미지 해석을 수행하였다. 시험 결과로 도출된 응력-변형률 결과를 통해 4개의 단계를 결정하여 시료의 변형거동과 전단면 특성을 평가하였다.
인공지능을 사용하는 다양한 객체 인식은 기본적으로 평면적인 결과를 보여준다. 물체를 분류하거나 이미지상에 있는 객체가 무엇인지를 확인하는 것을 기초로 한다. 하지만, 원래의 물체는 평면이 아닌 입체적 형태를 가지고 있으며 이미지에서 단순 결과만을 얻기 위한 인식은 상관없지만, 다양한 분야에 활용한다면 부족한 정보가 많다. 본 논문에서는 GAN 알고리즘을 기반으로 한 이미지 생성과 관련하여 중간 결과를 생성하는 Layer의 특성을 활용하여 물체의 다방면의 데이터 생성 방법과 그것이 유의미한지를 확인한다. 기존의 다방면 데이터를 생성하기 위한 하드웨어 및 수집과정에서의 문제점을 일부 해결하고, 몇몇 제한적인 객체에서의 데이터 생성 후 활용이 가능함을 확인한다.
이미지 외곽라인과 시점으로 유사이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 첫 번째 테스트에서, 움직임을 통제할 수 없는 3차원 형태의 이미지는 정적인 평면형태 이미지보다 검색 정확도가 낮았다. 원인분석을 위해, 특정 6종류 열대어 데이터를 선별 제작하였다. 종류별 열대어 삼차원 그래픽을 제작하고 상하좌우 12단계 시점으로 144개의 이미지 외곽라인을 제작했다. 종류별 열대어를 수집하고 유사 검색을 통하여 144개의 시점으로 분류 나열했다. 연구 결과, 열대어 종류별로 많이 표현되는 고유 시점이 있음을 증명했다. 검색의 정확도를 높이기 위해, 사용자 시점을 선택하는 사용자 인터페이스를 제작했다. 이미지의 시점을 사용자가 선택하면, 관련 시점의 범위를 고려해 검색 결과를 보여주는 방법을 제안한다.
채색화 기법은 일부 픽셀의 색상 정보를 이용하여 흑백의 이미지에 색상 정보를 추가하는 기법이다. 이러한 채색화 기법을 기반으로한 색상 이미지 압축기법들이 연구되고 있다. 색상 평면에서 대표적인 픽셀들을 소스 픽셀로 자동적으로 선택하고, 이 소스 픽셀들의 위치와 색상 정보만을 디코더에 압축하여 전송한다. 본 논문에서는 밝기 변화량을 이용하여 소스 픽셀의 위치를 결정함으로써, 디코더에서도 동일한 작업으로 소스 픽셀의 위치를 결정할 수 있다. 따라서 소스 픽셀에 대한 위치정보를 전송하기 위한 비트량을 줄임으로써 압축 효율을 높였다. 제안알고리듬은 디코더에서 색상정보의 복원에 이용하는 채색화 기법의 특성에 맞추어서 밝기가 평평하고 넓은 영역에서 먼저 소스픽셀을 선택하여, 이웃의 비슷한 밝기를 가지는 픽셀에 대한 색상 정보를 효율적으로 압축한다.
기존의 디스플레이는 2차원적인 평면 이미지만을 제공하고 있으며, 3차원 이미지를 제공하기 위해서는 추가적인 장비를 설치해야 한다. 본 논문에서는 일반적으로 널리 쓰이는 LCD 디스플레이 내부에 3차원 입체적인 이미지를 제공하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 사용자의 위치를 추적할 때 적외선 카메라를 사용함으로써 사용자는 별도의 장비를 사용하지 않아도 된다. u-City 환경에서 이와 같은 방법으로 GIS 정보가 LCD 디스플레이 내부에 입체적인 형태로 보다 효과적으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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