• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.138-144
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• 2018

본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.305-312
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• 2020

기존 동영상 부호화 표준보다 더 높은 효율의 표준에 대한 수요가 커지면서, 최근 MPEG과 VCEG에서 Versatile Video Coding(VVC)이라는 차세대 동영상 부호화 프로젝트를 개발하고 표준화하고 있다. 압축 효율 증대를 위하여 다양한 화면간 부호화 기법이 등장하였으며, 특히 움직임 벡터의 적응적인 해상도 부호화가 등장하여 VVC의 압축 효율을 올리는데 기여하였다. 다만, 최적의 움직임 벡터 해상도를 결정하기 위해 부호화기에서 다양한 율-왜곡 비용을 계산해야 했기에, 부호화기 시간 복잡도가 높아지게 되었다. 실시간 동영상 방송 및 스트리밍 서비스를 위해서는 부호화기의 복잡도를 줄이는 것이 필요하나, 아직 적응적 움직임 벡터 해상도 결정기법에 대한 복잡도 감소 연구는 미개척분야이다. 따라서, 본 논문에서는 이 움직임 벡터 해상도 결정을 위한 부호화 복잡도를 줄이는 연구를 제안한다. 이를 위해, VVC의 특별한 트리 구조인 multi-type tree 구조 내에서의 부호화된 문맥을 활용한 고속 결정기법을 고안한다. 실험 결과, 본 고속결정 기법은 VVC 참조 소프트웨어 대비 약간의 압축효율 감소 내에서 10%의 전체 부호화 시간을 줄임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.255-260
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• 2011

본 논문에서는 안전한 국내 도시철도 환경을 구축하고자 영상 분석 소프트웨어 및 센서로 구성된 지능형 종합 감시 시스템 구축 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 감시 시스템 뿐만아니라 구성요소 중에서 비디오분석 기능이 있는 카메라의 설치 방안을 중심으로 제안하였다. 카메라의 설치 방안 중, 첫째는 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 카메라를 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하였고, 둘째는 기존의 일반 카메라에 영상 분석 박스를 추가 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하는 방법을 제안하였다. 제안한 영상 분석 알고리즘은 자동으로 영상을 분석하여 위험 요소에 대해 신속한 대응할 수 있어서 관리자의 집중력 저하로 인한 위험 요소를 감소시킨다. 유동인구가 많은 도시철도 환경에서 본 시스템을 설치하고 및 시험 운용하였으며, 제안한 종합감시시스템 및 카메라의 우수한 성능뿐만 아니라 연계성능을 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1195-1211
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• 2016

The emerging video coding standard High Efficiency Video Coding (HEVC) has shown almost 40% bit-rate reduction over the state-of-the-art Advanced Video Coding (AVC) standard but at about 40% computational complexity overhead. The main reason for HEVC computational complexity is the inter prediction that accounts for 60%-70% of the whole encoding time. In this paper, we propose several fast coding unit (CU) encoding schemes based on the Merge mode and motion estimation information to reduce the computational complexity caused by the HEVC inter prediction. Firstly, an early Merge mode decision method based on motion estimation (EMD) is proposed for each CU size. Then, a Merge mode based early termination method (MET) is developed to determine the CU size at an early stage. To provide a better balance between computational complexity and coding efficiency, several fast CU encoding schemes are surveyed according to the rate-distortion-complexity characteristics of EMD and MET methods as a function of CU sizes. These fast CU encoding schemes can be seamlessly incorporated in the existing control structures of the HEVC encoder without limiting its potential parallelization and hardware acceleration. Experimental results demonstrate that the proposed schemes achieve 19%-46% computational complexity reduction over the HEVC test model reference software, HM 16.4, at a cost of 0.2%-2.4% bit-rate increases under the random access coding configuration. The respective values under the low-delay B coding configuration are 17%-43% and 0.1%-1.2%.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.692-702
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• 2001

본 논문에서는 표준화 영상부호화기에서 사용할 수 있는 새로운 블럭정합 방식을 제안하였다. 제안방식은 기존 방식처럼 광역-협역 탐색방식을 사용하는 방식이 아닌, 미리 선정된 각 후보에 대하여 SAD 누적추이를 사용하여 움직임 벡터를 찾는 방식이다. 확산누적배열(dispersed accumulation matrix)의 제안으로 SAD 추이곡선의 선형성(linearity)을 높여서 누적 초기에 가능성 낮은 후보를 제거하였다. 이를 토대로 고속 슬라이스 경쟁 블럭정합 방식을 제안하였다. 후보선출단계와 후보경쟁단계를 통하여 최종 움직임 벡터를 생성하였으며, 국부최소값에 빠질 확률을 줄이는 동시에 불필요한 연산을 감소시켰다. 기존의 고속 블럭정합 방법들에 비하여 연산량은 10%∼70%가 줄었으며, 18%∼35%의 실제 수행시간이 감소되었다. 평균 MAD는다양한 테스트영상에 대하여 항상 우수하였으며, 전역탐색의 결과에 가장 가까운 결과를 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.443-451
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• 2003

코드북 기반의 CELP 부호기는 코드북에 미리 할당된 부호화 비트율에 따라서 여기 신호를 모델링한 후 코드북을 이용하여 음성신호를 합성한다. 따라서 임의의 다양한 비트율을 하나의 부호기에서 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 가변 비트율 부호기는 웨이블렛 변환 (wavelet transform과 1차원 SPIHr (one dimensional SPIHT)를 이용하여 현재 프레임에 할당되는 비트수에 따라서 여기신호를 부호화한다. 또한 CELP 부호기의 경우처럼 특정한 몇 가지 형태로 여기신호(또는 코드북)를 모델링할 필요가 없고, 정확한 피치정보가 없어도 여기신호를 사용자의 요구에 따라 다양한 비트율로 부호화할 수 있다. 그 결과 코드북이 존재하지 않기 때문에 부호기의 복잡도가 낮으며, CELP 기반의 G.729와 G.723.1 부호기와의 음질 비교 결과 동등하거나 나은 결과를 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.573-580
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• 2017

심층 신경망은 많은 노드의 층을 쌓아 만든 거대한 신경망이다. 심층 신경망으로 대표되는 딥 러닝은 오늘날 많은 응용 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 하지만 다년간의 연구를 통해 심층 신경망에 대한 다양한 문제점이 식별되고 있다. 이 중 일반화는 가장 널리 알려진 문제점들 중 하나이며, 최근 연구 결과인 드롭아웃은 이러한 문제를 어느 정도 성공적으로 해결하였다. 드롭아웃은 노이즈와 같은 역할을 하여 신경망이 노이즈에 강건한 데이터 표현형을 학습할 수 있도록 하는데, 오토인코더와 관련된 연구에서 이러한 효과가 입증되었다. 하지만 드롭아웃은 빈번한 난수 연산과 확률연산으로 인해 신경망의 학습 시간이 길어지고, 신경망 각 계층의 데이터 분포가 크게 변화하여 작은 학습율을 사용해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 돌연변이 연산을 사용하여 비교적 적은 횟수의 연산으로 드롭아웃과 동등 이상의 성능을 나타내는 모델을 제시하고, 실험을 통하여 논문에서 제시한 방법이 드롭아웃 방식과 동등한 성능을 보임과 동시에 학습 시간 문제를 개선함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.385-393
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• 2016

본 논문에서는 선체 청소로봇의 자동화를 위한 새로운 위치추정 방법을 제안하였으며, 제안한 위치추정 방법을 실제 선체 청소로봇에 적용 가능성을 평가하기 위해 동일한 주행방법을 가지는 소형로봇에 적용하여 위치추정 실험을 수행하였다. 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더를 사용한 방법보다 더 정확하게 위치를 추정하는 것을 확인하였으며, 더불어 제안한 위치추정 방법을 통해 로봇 주행방향 또한 기존의 회전 엔코더 방식보다 정확하게 계산되는 것을 확인하였다. 이후의 연구에서 제안한 위치추정 방법에 오차보정을 위한 센서를 추가하여 위치추정 정확도를 보완하고, 이를 실제 선체 청소로봇에 적용하여 사용할 계획이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.535-546
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• 2019

Recently, there have been a lot of researches on the whole face replacement system, but it is not easy to obtain stable results due to various attitudes, angles and facial diversity. To produce a natural synthesis result when replacing the face shown in the video image, technologies such as face area detection, feature extraction, face alignment, face area segmentation, 3D attitude adjustment and facial transposition should all operate at a precise level. And each technology must be able to be interdependently combined. The results of our analysis show that the difficulty of implementing the technology and contribution to the system in facial replacement technology has increased in facial feature point extraction and facial alignment technology. On the other hand, the difficulty of the facial transposition technique and the three-dimensional posture adjustment technique were low, but showed the need for development. In this paper, we propose four facial replacement models such as 2-D Faceswap, OpenPose, Deekfake, and Cycle GAN, which are suitable for the Cox platform. These models have the following features; i.e. these models include a suitable model for front face pose image conversion, face pose image with active body movement, and face movement with right and left side by 15 degrees, Generative Adversarial Network.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.63-71
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• 2020

음성 인식은 딥러닝 및 머신러닝 분야에서 활발히 상용화 되고 있는 분야 중 하나이다. 그러나, 현재 개발되고 있는 음성 인식 시스템은 대부분 성인 남녀를 대상으로 인식이 잘 되는 실정이다. 이것은 음성 인식 모델이 대부분 성인 남녀 음성 데이터베이스를 학습하여 구축된 모델이기 때문이다. 따라서, 노인, 어린이 및 사투리를 갖는 화자의 음성을 인식하는데 문제를 일으키는 경향이 있다. 노인과 어린이의 음성을 잘 인식하기 위해서는 빅데이터를 구축하는 방법과 성인 대상 음성 인식 엔진을 노인 및 어린이 데이터로 적응하는 방법 등이 있을 수 있지만, 본 논문에서는 음향적 데이터 증강에 기반한 재귀적 인코더와 언어적 예측이 가능한 transformer 디코더로 구성된 새로운 end-to-end 모델을 제안한다. 제한된 데이터셋으로 구성된 한국어 노인 및 어린이 음성 인식을 통해 제안된 방법의 성능을 평가한다.