• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1441-1446
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• 2022

현대인들은 음식 레시피에 대한 다양한 정보들을 인터넷이나 소셜 미디어 등에서 매우 쉽게 접할 수 있게 되었다. 음식 레시피를 제공하는 공급량이 많아지면서 범람하는 정보 안에서 사용자들이 각자에 맞는 레시피를 찾기에는 수고로움이 따르게 된다. 이처럼 사용자들의 요구사항을 반영하여 정보를 제공할 필요성이 높아졌고, 음식 레시피와 요리 추천에 관련 연구가 활발해지고 있다. 또한, 이를 활용한 인터넷, 영상 및 어플리케이션 시장 역시 급속도로 활성화되고 있다. 본 연구에서는 음식 레시피 사용자들의 관점에서 레시피를 분류하기 위하여 사용자의 리뷰 데이터를 비지도학습인 K-평균 군집화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 "음식 레시피 분류 모델"을 도출하였다. 그 결과 특정 목적, 조리 단계 등 많은 사용자들이 필요한 정보를 포함한 총 25개의 군집으로 분류하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.738-747
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• 2021

오늘날 딥러닝 기술의 향상으로 영상 분류, 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 컴퓨터 비전 분야 또한 큰 발전을 이루고 있다. 지능적 감시, 로봇, 사물 인터넷, 자율주행 자동차 등 딥러닝 기술이 결합된 다양한 응용 기술들은 실제 산업에 적용되고 있으며, 이에 따라 사람의 소비를 위한 영상 데이터 뿐만 아니라 머신 비전을 위한 영상 데이터의 효율적인 압축 방식에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 머신 비전을 위한 열 적외선 영상의 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축과 신경망의 좋은 성능을 유지하기 위해 본 논문에서는 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 입력 영상을 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 부호화를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 VVC로 영상 전체를 압축하는 방식보다 BD-rate 값이 최대 -19.83%로 압축 효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.748-757
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• 2021

본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.538-547
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• 2022

최근 소개된 트랜스포머(Transformer)를 이용한 이미지 분류 방법들은 기존 합성곱 신경망 기반 방법 대비 괄목할 만한 성능 향상을 보여주고 있다. 지역적 특성을 효과적으로 고려하기 위해 이미지 영역을 복수의 윈도우 영역으로 나누어 트랜스포머를 적용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으나, 윈도우 간 관계 및 중요도에 대한 학습은 여전히 부족한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 각 윈도우의 중요도를 학습에 반영할 수 있는 트랜스포머 구조를 제안한다. 제안하는 방법은 각 윈도우 영역에 대한 자기주의(Self-attention) 연산을 기반으로 압축과 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)을 통해 각 윈도우 영역의 중요도를 계산한다. 계산된 중요도는 윈도우 영역들 간의 관계를 학습한 가중치로써 각 윈도우 영역에 곱해져 특징 값을 재조정 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 트랜스포머 기반 방법의 성능을 효과적으로 향상 시킬 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.238-241
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• 2023

최근 인공지능 모델을 이용한 얼굴인식, 얼굴 수정 등 다양한 얼굴 작업들이 실생활에도 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 모델의 학습에 사용되는 대부분의 얼굴 데이터셋은 사회활동이 활발한 특정 나이에 편중되고, 어린아이나 노인의 데이터가 적은 경향이 있다. 이와 같은 데이터셋 불균형 문제는 모델의 학습에도 좋지 않은 영향을 끼쳐, 아이나 노인같이 데이터가 적은 나이의 사람이 인공지능 모델을 사용할 때 사회활동이 활발한 나이의 사람이 사용할 때보다 성능이 떨어질 수 있고, 이들의 인공지능 모델 사용을 어렵게 할 가능성이 높다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 특징 분해를 활용하여 얼굴 영상으로부터 나이를 분류하고 목표 나이로 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 FFHQ-Aging 데이터셋을 이용한 정량적, 정성적 평가를 통해 기존의 방법보다 더 나은 성능을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.333-336
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• 2023

최근 자연어 처리에서 사용되던 트랜스포머 모델이 이미지 초해상화 분야에서도 적용되면서 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 트랜스포머 기반 모델들은 복잡하고 많은 학습 파라미터를 가지고 있어 많은 하드웨어 자원을 요구하기 때문에 작은 모바일 기기에서는 사용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜스포머 기반 초해상화 모델의 크기를 효과적으로 줄일 수 있는 지식 증류 기법을 제안한다. 실험 결과 트랜스포머 블록의 개수를 줄인 학생 모델에서 제안 기법을 적용해 교사 모델과 비슷한 성능을 내거나 더 높일 수 있음을 확인하였다.

• Safety and Health at Work
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• 제14권1호
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• pp.66-70
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• 2023

Background: Online teaching and learning extend the duration of using gadgets such as mobile phones and tablets. A prolonged usage of these gadgets in a static position can lead to musculoskeletal disorders (MSD). Therefore, this study aims to identify the risk factors related to musculoskeletal symptoms while using gadgets during work from home due to the COVID-19 pandemic. Method: A cross-sectional survey with online-based questionnaires was collected from the University of Indonesia, consisting of lecturers, students, and managerial staff. The minimum number of respondents was 1,080 and was defined by stratified random sampling. Furthermore, the dependent variable was musculoskeletal symptoms, while the independent were age, gender, job position, duration, activity when using gadgets, and how to hold them. Result: Most of the respondents had mobile phones but only 16% had tablets. Furthermore, about 56.7% have used a mobile phone for more than 10 years, while about 89.7% have used a tablet for less than 10 years. A multivariate analysis found factors that were significantly associated with MSD symptoms while using a mobile phone, such as age, gender, web browsing activity, work, or college activities. These activities include doing assignments and holding the phone with two hands with two thumbs actively operating. The factors that were significantly associated with MSD symptoms when using tablets were gender, academic position, social media activity, and placing the tablet on a table with two actively working index fingers. Conclusion: Therefore, from the results of this study it is necessary to have WFH and e-learning policies to reduce MSD symptoms and enhance productivity at work.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.20-30
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• 2022

최근 VR (Virtual Reality) 기술이 주목받기 시작하면서 생동감 넘치는 VR 컨텐츠를 볼 수 있는 360° 파노라마 영상이 많은 관심을 받고 있다. 이미지 스티칭 기술은 360° 파노라마 영상을 제작하는데 주요한 기술로서 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적인 스티칭 알고리즘은 특징점 기반 이미지 스티칭을 기반으로 한다. 하지만 기존의 특징점 기반 이미지 스티칭 방법들은 특징점에 크게 영향을 받는다는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근에는 딥러닝 기반의 이미지 스티칭 기술들이 연구되고 있지만 이미지 간의 겹치는 영역이 거의 없거나 큰 시차가 존재할 때 여전히 많은 문제점이 존재한다. 또한 실제 환경에서는 라벨링 된 정답 파노라마 영상을 얻을 수 없으므로 완전한 지도학습에 한계가 존재한다. 따라서 자율주행분야에 많이 이용되는 칼라(Carla) 시뮬레이터를 통해 카메라 센터가 다른 3개의 fisheye 이미지와 그에 대응되는 정답 영상을 제작하였다. 우리는 제작한 fisheye 영상으로360° 파노라마 영상을 만드는 이미지 스티칭 모델을 제안한다. 최종 실험 결과로는 실제 환경과 비슷하게 구성한 가상의 데이터 세트로 다양한 환경과 큰 시차에도 강인한 스티칭 결과를 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2020

딥러닝 기술이 발전함에 따라 High-Efficiency-Video-Coding(HEVC)와 같은 비디오 코덱을 딥러닝 기술을 사용해 발전시키는 방법이 많아 시도되었다. 가장 많이 연구된 분야 중 하나에는 코덱 내부의 필터들을 영상 복원 기술을 통해 개선시키는 연구가 있다. 본 논문에서는 그 중 Sample adaptive offset(SAO) 필터링 기법을 깊은 신경망으로 대체하는 방식을 제안한다. SAO는 주변 정보들을 통해 에러의 형태를 결정하고 그를 상쇄하는 값을 전송하는 형태를 가진다. 이 때 찾은 보상 값이 최적의 값이 아니기 때문에 제안 기법에서는 깊은 신경망을 통해서 그 값을 찾는다. 제안하는 네트워크는 최적의 보상 값을 찾는 부분과 에러의 형태를 찾는 부분으로 이루어져 있으며, 두 네트워크를 통해 비선형적이고 복잡한 형태의 에러를 제거할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방식은 저지연 P 모드와 임의접근 모드에서 기존 HEVC 보다 좋은 성능을 낸 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.377-379
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• 2022

POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.