• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1451-1466
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• 2023

해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5B호
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• pp.899-912
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• 2000

PVM(Parallel Virtual Machine)은 네트워크 상에 분산되어 있는 여러 시스템들을 투명하게 활용하여 사용자에 고성능 병렬 컴퓨팅을 지원하는 단일 가상 시스템(single virtual system)으로 인식되게 하는 middle-ware 소프트웨어이다. 초고속 통신망을 기반으로 하는 PVM에서는 임의의 태스크로부터 하나의 메시지를 전송하기 위해 세 번의 메시지 복사가 필요하며, 이는 PVM의 성능 저하를 가져오는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 zero-copy PVM 통신 모델을 제안한다. 제안된 모델은 PVM 태스크, PVM 데몬, 네트워크 인터페이스 보드 등에 의해 동시 접근이 가능한 전역 공유 메모리(global shared memory)를 이용하며, 초고속 통신망을 기반으로 하고 있다. 이 모델에서 PVM 태스크는 전송하고자 하는 메시지를 전역 공유 메모리에 저장하고, 메시지를 보낼 준비가 되었음을 PVM 데몬에게 알리며, 데몬은 해당 메시지를 커널을 통하지 않고 바로 초고속 통신망으로 전송함으로써, 메시지의 메모리 복사 횟수를 감소 시킨다. 실험 결과 두 시스템간의 메시지 왕복 시간은 제안된 모델을 사용함으로써 현저히 줄어 들었음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.24-30
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• 1996

광추적표현(ray tracing rendering) 기법은 컴퓨터를 이용하여 현실감 있는 영상을 얻기 위한 음영처리 방법의 하나로 오랜 컴퓨터 처리시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법을 적용함으로서 컴퓨터 처리시간을 효과적으로 줄일 수 있어, 본 논문에서는 광추적 기법을 위한 병렬 알고리듬을 구현하고 트랜스퓨터시스템 상에서 실험하였다. 또한 알고리듬의 확장성과 부하균형을 위하여 프로세서 farm 모델을 응용하였다. 전체의 영상을 균일한 크기로 분할하고 각각의 프로세서 farm에 분배하는 방식을 사용하였기 때문에 제안된 알고리듬에서는 병렬시스템의 확장성과 부하의 균형문제를 자연스럽게 해결하였다. 구현된 병렬 알고리듬은 가변의 일꾼을 가지는 트랜스퓨터에서 실행하였으며 효율은 9개의 프로세서를 사용하였을 때 65% 이상으로 나타났다. 가장 우수한 성능을 가지는 경우는 작업의 분할 크기가 256~1024개의 화소를 가질 때인 것으로 측정되었다. 이와 같은 높은 효율과 우수한 확장성 이외에도 트랜스퓨터시스템이 지니고 있는 가격 대 성능비의 우수성으로 인하여, 트랜스퓨터는 확장성 있는 병렬시스템으로 적합한 것을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.365-371
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• 2015

무선 네트워크 환경에서 수신측의 재생 버퍼에 있는 비디오 스트리밍 패킷 정보량은 무선 네트워크 상태에 따라 가변될 수 있다. 이것의 영향으로 예상치 못한 지연과 지터가 발생하고 그에 따라 군집적인 비디오 트래픽이 생성이 될 수 있다. 수신측 재생 버퍼에 들어오는 버퍼 정보량이 특정 버퍼량보다 많아지면 버퍼 오버플로우(buffer overflow)문제가 발생한다. 목적지 수신 버퍼에서 비디오 스트리밍을 서비스 할 경우 이러한 오버플로우 문제는 비디오 스트리밍 서비스의 스킵(skip)현상 및 패킷 손실로 인한 영상의 손실을 일으켜 비디오 품질 저하 및 재생의 불연속성을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍의 버퍼 오버플로우 문제를 해결하기 위하여 군집적인 트래픽을 대비하기 위한 토큰 버킷(Token Bucket)기법을 수신측 단말에 적용하고 그 효과를 분석하였다. NS-2(Network Simulation-2)와 JSVM(Joint Scalable Video Model)을 이용하는 모의실험 결과는 제안하는 방법이 오버플로우 발생 횟수, 패킷 손실 비율, PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제12권2호
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• pp.107-113
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• 2012

최근 개인정보보호법 제정에 따라 인터넷에서 개인정보를 취급하는 공공기관 및 기업들은 개인정보 보호를 위해 접근제어, 암호화 등 기술적 대책을 강구하고 있다. 개인정보 유출시 공공기관이나 기업은 이미지 훼손뿐만 아니라, 법적책임을 면할 수 없는 실정이다. 그러나, 대용량 데이터베이스 시스템에서 매 접속 시마다 개인정보 항목에 대해 접근제와와 암 복호화를 하도록 하는 것은 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 동시 트랜잭션이 많은 Oracle DBMS 환경에서 JVM(Java Virtual Machine)을 이용한 경량화 시스템을 설계 구현하여 성능에 최소한 영향을 미치면서 개인정보보호법에 정한 요구사항을 효율적이고 안전하게 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템을 A 공공기관 포털 및 인사 시스템 내 개인정보 보호에 적용하여 성능 차이를 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.58-65
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• 2002

본 논문에서는 프레임간 압축된 영상의 블록화 현상을 감소시키기 위해 재구성하기 전 차분 영상을 처리하는 새로운 복원 알고리듬을 제안한다. 프레임내 압축 영상의 블록화 현상은 오직 8×8 DCT에 의해서 일어나는 반면에, 프레임간 압축된 영상에서는 8×8 DCT뿐만 아니라 움직임 보상을 위해 사용한 16×16의 매크로 블록에 의해서 발생된다. 이러한 이유로 본 논문에서는 차분 영상에 대한 새로운 열화모델을 제시하고, 블록 경계와 내부의 불연속에 대한 POCS를 이용한 복원 알고리듬을 제시한다. 제안된 알고리듬은 DCT계수의 일부를 이용해 블록 경계의 방향을 고려하는 공간 적응적 저대역 통과 필터를 포함하는 표준 정규화의 변환된 형태이다. 일반적인 비디오 압축 표준은 블록을 기준으로 하는 움직임 보상과 블록 이산여현 변환(BDCT)을 이용한 혼성(hybrid) 구조를 채택하고 있다. 이러한 이유에서 블록화 현상은 블록 경계와 블록 내부에서 일어난다. 두 종류의 블록화 현상을 좀 더 완벽히 제거하기 위해서 복원된 차분 영상은 블록 경계와 블록 내부에서의 방향성 불연속과 같은 제약조건을 만족시켜야만 한다. 그러한 제약조건은 차분 영상을 복구하기 위한 convex set을 정의하는데 이용한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.99-106
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• 2013

최근 기업의 개인정보 유출 사고와 관련한 금전적 손실이 점차 증가추세에 있으며 대외 이미지 손실 등의 간접적 피해도 무시 못 할 상황이 되었다. 이 같은 피해를 줄이기 위해서 개인정보보호투자에 대한 필요성이 증대되고 있다. 개인정보보호에 대한 투자가 활성화되기 위해서는 개인정보보호투자의 비용효과 분석 및 정성적 효과분석이 모두 반영된 성과측정 방법이 필요하다. 하지만 현재 국내외 개인정보보호 투자 성과측정에 관한 연구는 매우 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 정량적 및 정성적 성과측정이 가능한 개인정보보호투자 모델을 제시하였다. 이를 위해 정보 보호투자 및 IT 투자성과측정 관련 기존 연구의 비교분석을 수행하였고, 개인정보보호 특성과 현실적용 가능성 측면을 고려하여 정량적 및 정성적 측정이 모두 가능한 WiBe 접근 방법론을 선택하였다. WiBe 방법론을 기반으로 개인정보보호 투자에 적절한 성과측정 모델과 16개의 성과측정 지표를 제시하였다. 특히, 정량적 효과측정에서 사전위협평가방법을 기반으로 기업 및 조직의 성격에 따른 개인정보보호의 투자의사 결정이 가능한 방법을 제시하였다. 포커스 그룹 인터뷰를 통한 성과 측정 지표의 검토 결과, 성과측정 지표는 실현 가능성 및 중요성 측면에서 모두 의미 있는 것으로 판명되었다.

• 경영과정보연구
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• 제31권4호
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• pp.261-286
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• 2012

본 연구는 오늘날 기업에 관한 부정적 소문인 루머의 영향을 최소화하기 위한 관리 방안을 고찰하는데 목적이 있다. 즉, 기업-소비자동일시 수준에 따른 루머의 신뢰 정도와 그에 따른 확산정도를 파악하고 루머의 신뢰와 확산을 막고자 하는 기업이 루머반박을 했을 경우, 동일시 수준에 따른 반박효과의 차이를 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 본 연구에서는 동일시 수준에 따라 악성루머에 대한 신뢰도 반응 확산의도 차이, 재구매 의도 차이가 있는지 확인해 보았으며, 동일시 수준에 따라 유의한 차이를 보였다. 동일시가 낮은 소비자가 루머에 대한 신뢰도가 높았고, 확산의도 또한 동일시가 낮은 소비자에서 높게 나타났다. 이에 반해, 재구매 의도는 동일시가 높은 소비자에게서 높게 나타났다. 따라서 기업-소비자 동일시 수준에 따라 루머에 대한 반응의 차이와 그 후 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가적으로, 기업이 반박기사를 냈을 경우, 동일시 수준에 따라, 반박 기사에 대한 반응이 다를 것이라 보았다. 동일시가 높은 소비자는 동일시가 낮은 소비자 보다 반박기사에 대한 신뢰도가 높게 나타났음을 확인할 수 있었다.