육상에서는 기지국을 통해 고속의 무선 통신 시스템을 사용하고 없는 반면, 해상의 경우 기지국을 설치하는데 제약이 따르고, 이로 인해 긴 전송거리를 갖는 저속의 MF/HF 대역 모뎀을 주로 사용 하고 있다. 고속 전송을 위해 해상위성통신이 사용되기도 하지만, 비용이 비싸다는 단점을 가지고 있다. 낮은 비용으로 전송속도를 증가시키기 위해서는 Vehicular Ad-hoc Network (VANET)과 같은 기지국이 없는 상황에서 단말간의 통신이 가능한 네트워크의 구성이 필요한데, 해상의 경우 육상과는 다른 환경적인 특징들을 갖기 때문에 본 논문에서는 해상에서의 Ad-hoc 네트워크를 Nautical Ad-hoc Network (NANET) 이라 칭하며 NANET을 위한 시나리오를 설정하고, 시나리오 별 Multiple Access 및 Duplex 방식을 분석한 후, NANET을 구축하기 위한 주요 후속 연구 주제들을 정리하여 해상 무선 통신 연구를 위한 기본적인 Guide Line을 제시한다.
우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.
본 논문에서는 다양한 해상도의 카메라를 사용하는 감시 카메라 네트워크에서 각 사람을 추적하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 다수의 비겹침 카메라 상에서 사람 추적 시 기존에 사용되던 사람 특징 정보는 다양한 카메라 시야 조건에 쉽게 영향을 받는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안하는 시스템은 외모 정보와 함께 얼굴 정보를 활용한다. 일반적으로 감시 카메라로 촬영하는 사람 영상은 해상도가 낮은 경우가 많기 때문에 추적을 용이하게 하기 위해 저해상도 얼굴에서도 유용한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 제안하는 추적 방식에서 사람 얼굴 특징을 추출하기 위해 탐지된 얼굴을 정면화한 후 텍스쳐 기반의 특징을 추출한다. 또한 감시 카메라에 포착된 얼굴의 크기가 매우 작은 경우 얼굴을 확대하는 초해상도 기법도 함께 활용한다. 공개된 데이터셋인 Dana36을 이용하여 수행한 실험결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 보여준다.
원격 이동체 위치를 전송하기 위해서는, 고출력 송수신국을 갖는 무선 데이터 전용 통신 장치가 필요하다. 이 연구에서는, 국내에 이미 광범위하게 설치된 PCS(Personal Communications Services) 네트워크를 이용하여 원격 이동체의 CPS 위치 데이터를 육상에서 해상으로 또는, 해상에서 육상으로 전송하기 위한 시스템을 구축하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 육상에서 자동차와, 해상에서 모터 보트의 GPS 데이터를 전송 실험한 결과, PCS 서비스 구역 내에서 정확한 데이터 송수신이 가능함을 나타내었다.
해상에서 인터넷을 사용하는 데 많은 기술적, 경제적 제약이 따른다. 육상의 인터넷 서비스를 바다 위에서 실현하기 위해서는 기지국과 같은 중앙 통제 시스템이 없는 MANET을 기반으로 하는 해상통신망이 새롭게 구축되어야 한다. 본 논문에서는 해상환경과 선박 내 단말장치의 특성을 최대한 고려한 해상 MANET 모델을 새롭게 설계하였다. 원양에서 선박들이 주로 주어진 항로를 기준으로 항해하는 특성을 고려하여, 개별적 이동노드(선박)를 대상으로 경로를 찾는 것이 아니라 정적 정보인 항로와 동적 정보인 선박을 복합적으로 활용하여 최단경로를 찾아내는 복합적 항로기반 라우팅(HCBR) 프로토콜을 제안하였다. 지리 정보를 이용하는 LAR 프로토콜과 성능 비교에서 경로 발견 시 제어패킷을 전혀 쓰지 않으면서 최단 경로를 훨씬 더 잘 찾아내는 특성을 실험적으로 파악하였다.
이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.
컴퓨터 비전에서 단일 영상 기반의 초고해상도 영상 복원의 중요성과 확장성으로 관련 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 딥러닝을 활용한 단안 영상 기반 초고해상도 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 딥러닝을 기반으로 하는 단안 영상 기반 초고해상도 복원 연구는 복원 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 구조, 손실 함수, 학습 방법에 초점이 맞추어 연구가 진행되었다. 한편, 딥러닝 네트워크를 깊게 쌓지 않고 초고해상도 영상 복원 성능을 향상시키기 위해 추출된 특징 맵을 강조하는 Attention Module에 대한 연구가 다양한 분야에 적용되어 왔다. Attention Module은 다양한 관점에서 네트워크의 목적에 맞는 특징 정보를 강조 및 스케일링 한다. 본 논문에서는 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 구조의 Channel Attention과 Spatial Attention을 설계하고, 다양한 관점에서 특징 맵을 강조하기 위해 다중 Attention Module 구조를 설계하여 성능을 분석 및 비교한다.
상호증류는 교사 네트워크 도움 없이 다수의 네트워크 사이에 지식을 전달함으로써 협력적으로 학습하도록 유도하는 지식증류 방법이다. 본 논문은 상호증류가 초해상화 네트워크에도 적용 가능한지 확인하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 상호증류를 SRGAN의 판별자에 적용하는 실험을 수행하고, 상호증류가 SRGAN의 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 실험 결과, 상호증류를 통해 판별자의 지식을 공유한 SRGAN은 정량적, 정성적 화질이 개선된 초해상화 영상을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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