• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.177-180
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• 2008

최근 유/무선 통신망과 접속 기술의 발달로 사용자들은 다양한 네트워크로의 접근이 가능하게 되었다. 하지만 이러한 여러 종류의 접속 기술은 접속 기술간 서비스 이동에 따른 이동성 보장이 서로 독립적이기 때문에 핸드오버 시 부가적인 지연이 발생하는 문제가 있다. 또한 다른 접속 서비스로의 비디오 전송 시 QoS 보장이 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 IEEE 802.21 Media Independent Handover 정보 서비스를 이용하여 네트워크 접속망에서 스케일러블 비디오 코딩 전송 방법을 제안한다. 이는 MIH Function에서 각 단말기에 대한 데이터 전송률과 QoS 정보를 MIH 정보 서버로부터 얻어 비디오 스케일링 레이어를 결정한다. 이렇게 결정된 스케일링 레이어를 이용하여 스케일러블 비디오 코딩을 수행한 후, 각각의 단말기에게 비디오를 전송하게 된다. 이러한 새로운 스케일러블 비디오 전송 모델은 서로 다른 여러 종류의 해상도, 화질, 프레임 전송률을 갖는 영상을 다양한 네트워크의 다양한 디바이스로 적응적인 비디오 전송이 가능하다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.101-107
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• 2010

본 연구의 목적은 벡터 도메인 안에 대규모 도로 선형 사상을 대상으로 실시간 데이터 변경, 관리가 가능한 네트워크의 다중 표현 데이터베이스 모델을 구축하는 것이다. 즉, 최상위 레벨의 네트워크 데이터로부터 이에 대응하는 하위 베이스 네트워크 데이터로 순차적으로 데이터 통합과 자동 매칭을 수행하는 상의하달 방식(top-down)을 기초로 하는 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 변화 가능한 축척(variable-scale)의 지도를 생성하는 모델을 제안하였다. 구현된 MRDB(Multi-Resolution Database) 모델을 차량 항법 서비스에 적용하여 실제 동적 경로 안내 시스템에 활용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.306-307
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• 2018

본 논문에서는 해양관측부이 보호 및 해상 관측 등을 위해 사용되고 있는 국내외 영상감시 시스템 및 기술 현황을 살펴보고, 차세대 해상용 통신 네트워크 및 인공위성을 통한 해양 공공시설의 안전감시 시스템이 가져야 할 요구사항과 이에 대한 국내외 기술개발 현황을 살펴본다. 또한, 선박 인식 및 추적, 나아가 충돌 예측 등을 수행하여, 해상사고를 예방할 수 있는 해양관측부이용 감시시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 개발하는 시스템은 해양관측부이에 장착되어 저전력으로 동작하며, 해수에 강한 트레일 감시카메라를 개발하여 적용한다. 추가적으로 AIS정보를 활용한 충돌 예방 경고 모듈이 탑재되고, LTE-M 등과 같은 차세대 해상이동통신 및 위성망 M2M 네트워크를 응용한 통신 모듈을 기반으로 육상 알람 기능을 제공한다. 이를 통해 시스템의 신뢰성을 확보하고, 대형 선박과의 해상사고(선박추돌사고 및 기름유출 등)와 소형선박에 의한 시설물 훼손(Vandalism)의 발생 가능성을 인지할 수 있는 종합적인 데이터를 수집하여 사고의 예방 및 재난 상황 등을 예측함으로써 중요시설의 안전 및 해양환경 보호에 기여하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권3호
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• pp.189-195
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• 2006

해상작업 모니터링 시스템은 해상에서 수행될 수 있는 국가와 국가 간의 광케이블 매설 작업이나 낙도의 전기 공급을 위한 해저의 전선 매설 작업, 천연가스공사의 파이프라인 매설 작업 등 각종 해상작업에서 사용되는 선박 자동화를 위한 모니터링 시스템이다. 다양한 센서로부터의 입력과 환경 설정을 통해 얻어진 데이터를 가공 처리하고, 전자해도 데이터를 읽어 GPS의 위치정보와 함께 나타낸다. 또한, 작업과 관련한 루트파일의 정보를 오버레이해서 관련 데이터를 처리하며, 무선 네트워크 환경으로 구축된 무선접속장치(AP; Access Point)와 클라이언트 측의 휴대용 개인정보단말기(PDA; Personal Digital Assistants)를 무선 랜으로 연동시켜 실시간으로 정보를 처리하도록 하며, 유효 반경 내에서의 자유로운 이동을 가능하게해서 작업의 효용성을 높일 수 있다. 본 연구는 이러한 상황 하에서 해상작업과 관련한 모니터링 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현함으로써 선박 자동화와 선박의 안전 항해를 지원하고 해상에서의 작업 부하를 최소화시키며 사고 방지를 통한 선박의 경쟁력을 높일 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.345-347
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• 2021

단일 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 놀라운 성능 향상이 이루어 졌다. 이러한 딥러닝 모델은 매우 많은 파라미터를 갖고 있어 많은 연산량과 메모리를 필요로 한다. 하지만 사용할 수 있는 리소스는 한정되어 있기 때문에 네트워크를 경량화 시키려는 연구도 지속되어 왔다. 본 논문에서는 Stochastic Weight Averaging (SWA) 알고리즘을 이용하여 상대적으로 적은 양의 메모리와 연산을 추가해 이미지 초해상도 모델의 성능을 높이고 안정적인 학습을 달성하였다. SWA 알고리즘을 적용한 모델은 그렇지 않은 모델에 비해 테스트셋에서 최대 0.13dB 의 성능 향상을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.166-175
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• 2020

최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.27-29
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• 2021

인공지능 기반 머신 비전 응용이 증가함에 따라 사람이 아닌 기계에서 소비되는 영상 정보를 전송하는 요구가 발생하고 있다. 일반적으로 영상 정보를 전송할 때는 전송 비용을 고려하여 정보를 압축하며 기존 영상 압축 방법은 사람의 시각 인지적 특성을 반영하여 설계되었다. 따라서 기존 영상 압축 방법은 기계에서 소비되는 영상 정보를 압축하는 방법으로 적절하지 않다고 판단하여 2019년 7월, 기계를 위한 영상 부호화 기술의 표준화가 시작되었다. 본 논문에서는 머신 비전 태스크 중, 객체 탐지를 수행하는 네트워크의 피처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피처 맵의 채널 간 중복성을 제거하기 위해 PCA 기반의 변환을 적용하여 피처 맵의 차원을 축소하며 특히 해상도 계층 구조를 갖는 네트워크의 피처 맵을 압축하기 위해 각 해상도 계층간 변환 기저를 예측하여 추가로 압축률을 높인다. 제안하는 방법을 적용하여 객체 탐지 결과의 큰 성능 하락 없이 약 92.3%에 데이터양 감소를 달성하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.201-208
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• 2015

3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.824-830
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• 2010

본 논문에서는 국제해사기구(IMO), 국제항로표지협회(IALA) 등 국제기구의 DGNSS 서비스 요구성능 증가에 기술적으로 대처하고, 해상교통안전 증대를 위하여 선박자동식별시스템(AIS)의 기지국 시스템에서 DGPS 기준국 기능을 수행할 수 있는 효과적인 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 DGPS 기준국에서 제공하는 보정 정보를 네트워크를 통하여 AIS 기지국에서 수신하고, 수신된 보정정보를 단순히 해상 선박의 AIS 단말기에 중계하는 방법이 아니라 AIS 기지국에서 커버리지 내의 선박에 최적화된 보정정보를 생성하여 전송하는 방법이다. 이를 구현하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 DGPS 기준국과 네트워크를 통해 연결되는 AIS 기준국을 설계하고, AIS 기준국에서 보정정보를 생성하기 위한 알고리즘을 제안한다. 그리고 DGPS 기준국 보정정보의 실측 데이터를 기반으로 제안한 알고리즘의 성능평가를 수행하고 그 결과를 제시한다. 마지막으로 제안한 시스템의 효율적 적용 방안에 대해 논의한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.