Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.43-46
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2021
최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.7-9
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2020
현재 드론을 이용한 측량 기술은 '드론 사진측량' 방식이 일반적이다. '드론 사진측량' 방식은 드론의 고질적인 문제점인 배터리 문제와 모델링 시 시간이 오래 소요된다는 단점이 있다. 따라서 효율적이고 새로운 방식의 드론 측량 기법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 드론을 활용하여 수치지적의 경계점 좌표 기반의 새로운 측량 방식을 제안하여 경계 복원 측량의 효율성을 향상시키고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.311-314
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2020
본 논문에서는 효율적인 웹 파노라마(panorama) 콘텐츠의 효율적인 생성을 위한 에디터를 설계하고 구현한다. 이 에디터는 360° 카메라로 촬영한 파노라마 사진을 활용하여 제작하는 웹 콘텐츠의 주요소인 파노라마 관리, 핫스폿(hotspot) 지정, 추가 및 수정 관리, 파노라마 방향 보정 등의 기능을 구현 할 수 있게 마련하여 누구나 손쉽게 웹 파노라마 콘텐츠를 제작, 관리 할 수 있게 한다. 또한, 파노라마 에디터에 대한 라이브러리와 자료구조를 마련하여 콘텐츠를 개발하고자 하는 초보자나 전문 지식을 가지고 있는 개발자에게도 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.
국방분야에서 전력 운영유지를 위한 군수분야 운영 효율화는 매우 중요한 이슈이다. 군수분야의 효율성을 위해 적정한 수리부속 확보는 장비의 가동률과 예산 절감 차원에서 중요성이 크다. 이에 군은 다양한 기법을 활용하여 수리부속 수요예측에 대한 노력을 계속해 왔으나, 여전히 예측 정확도 향상을 위한 지속적인 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 지난 9개년의 수리부속 수요데이터를 분석하고 다양한 머신러닝을 활용하여 예측정확도를 비교·분석하고, 가장 적합한 수리부속 수요예측 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.235-237
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2019
국내 연안선박에 대하여 화물 고박에 대한 수학적 물리적인 검토 없이 일괄적인 거리 적용이 이루어 지고 있으며, 현행 규정과 현실간의 괴리가 존재함에 따라 국내 연안 로로 선박의 화물 적재 및 고박등에 관한 국내외 기준을 비교 연구 하고 효율적인 개선방안을 모석하고 화물 고박에 대한 수학적인 검토를 통해 현실적인 방안을 검토하였다. 이러한 효율적인 화물 고박에 관한 규정 및 기초적인 검토는 향후 국내 현황에 최적화되는 심층적인 분석을 통해 연안 화물 운송의 안전성 향상 및 효율화에 대한 기초적인 연구가 될 것이고 국내 연안화물 운송이 관련된 체계적인 기준 및 운용방안 마련에 본 연구가 적용 될 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.550-552
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2022
A video wall controller has a special type of multi-monitor that displays multiple monitors on a single large screen by arranging them consecutively. Operator maps and stores the video and monitor in advance. In a small system the mapping task of videos and monitors is simple. But as the number of monitors increases, the number of mapping cases increases, and thus work efficiency decreases. In this paper, we propose a association rule-based recommender system which help improve the efficiency of mapping task.
실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.693-694
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2023
본 논문에서는 FastText 알고리즘을 기반으로 한 사용자 지정 키워드 기반 동영상 요약 시스템을 제안한다. 사용자가 키워드를 입력하면 시스템은 해당 키워드와 관련된 단어들을 FastText를 통해 추출하며, 이를 STT (Speech-to-Text)로 변환된 동영상에서 타임 스탬프 기반으로 인식한다. 인식된 키워드와 관련된 내용은 클립 형식으로 요약되어 사용자에게 제공된다. 본 연구의 목적은 숏폼 콘텐츠 환경에서 효과적인 콘텐츠 추출 및 제공을 통해 사용자 경험과 정보 제공의 효율성을 향상시키기 위함이다. 제안된 시스템은 사용자 지정 키워드에 맞춰 다양한 동영상 플랫폼에서 효율적인 영상 요약을 제공함으로써 온라인 동영상 환경에서 큰 혁신을 이끌어낼 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.233-235
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2022
43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.
레이블링 작업은 데이터 분석 시 필요한 사전 작업중 하나이다. 모든 데이터들에 대해 레이블링 작업은 시간/인적 자원을 필요로 하기에, 해당 작업을 보완할 방법이 존재한다면 요구되는 리소스를 줄여 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통신회사에서 적재된 데이터 셋에 대하여 레이블이 없는 데이터(Unlabeled-data)에 대해 의사 레이블링(Pseudo-labeling), SMOTE 를 통한 데이터 증강을 활용하여 기존에 활용되지 못한 데이터를 추가하여 모델에 학습시킨다. 실험을 통해 의사 레이블을 통한 모델 학습 방법이 기존 도메인 지식의 레이블 방법보다 효율적이고 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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