• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.113-117
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• 2020

Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.205-207
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 기반의 깊이 영상 초해상도 기술에 대해서 제안한다. 기존 깊이 영상의 초해상도 기술은 고해상도의 컬러 영상과 저해상도 깊이 영상을 이용하여 화소 값을 개선시켜 고해상도의 깊이 영상을 예측하였다. 하지만 이라한 방법들은 단순히 화소 값을 증가 또는 혹은 감소시키는 방법으로 언더슈팅 또는 오버슈팅과 문제를 발생시켜 성능 향상을 제한한다. 제안하는 기법에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 화소의 위치를 이동하여 영상을 복원하는 격자 워핑 방식을 반복적으로 적용하여 고해상도 깊이 영상을 예측하였다. 실험 결과, 제안한 방식이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 개선시켰음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2020

Unsupervised deep learning methods have shown impressive results for the challenging monocular depth estimation task, a field of study that has gained attention in recent years. A common approach for this task is to train a deep convolutional neural network (DCNN) via an image synthesis sub-task, where additional views are utilized during training to minimize a photometric reconstruction error. Previous unsupervised depth estimation networks are trained within a fixed depth estimation range, irrespective of its possible range for a given image, leading to suboptimal estimates. To overcome this suboptimal limitation, we first propose an unsupervised adaptive depth estimation method guided by minimum and maximum (min-max) depth priors for a given input image. The incorporation of min-max depth priors can drastically reduce the depth estimation complexity and produce depth estimates with higher accuracy. Moreover, we propose a novel network architecture for adaptive depth estimation, called the AdaMM-DepthNet, which adopts the min-max depth estimation in its front side. Intensive experimental results demonstrate that the adaptive depth estimation can significantly boost up the accuracy with a fewer number of parameters over the conventional approaches with a fixed minimum and maximum depth range.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.125-126
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• 2021

본 연구는 대학교육에서 학습자 주도수업에 대표적으로 활용되는 PBL-교수학습방법을 SNS기반 온라인 플랫폼에서의 과제수행을 통해 해결하는 PBL-수업모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 및 이론탐색을 통해 PBL-수업설계에 대한 선행연구를 고찰하고, 적용 가능한 수업모형 및 교육내용을 선정하여 기초내용을 구성한 후 3인의 교육공학 전문가와 5인의 대학교수를 대상으로 FGI 인터뷰 방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 과거 PBL-교수학습방법을 적용한 수업설계 들이 모의수행이나 발표 후 토론에 한정되었던 것에 반해 본 연구에서는 SNS기반 온라인 플랫폼에 직접 적용하는 매체제작 및 커뮤니티 활동을 포함하는 수업활동이 도출 되었으며, 실행 가능한 수업모형 개발을 위해 대상자 인터뷰와 분석을 통해 이를 위한 교수학습방법을 설정할 것이다. 본 연구를 통해 제시될 SNS기반 온라인 플랫폼을 활용한 PBL-학습모형은 이후 고등교육기관의 교수학습모형 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.630-633
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• 2020

무의식적인 손-얼굴의 접촉으로 인한 감염의 문제점을 해결하기 위해, 얼굴 만지기 행동을 인식할 필요가 있다. 본 연구는 최근 각광을 받는 딥러닝 기술을 이용하여 비디오 영상에서 얼굴 만지기 행동 인식에 대한 연구이다. 우선, 비디오 영상에서 얼굴 만지기와 관련된 11 가지 행동에 대한 시, 공간적 특징을 컨볼루션 신경망을 통해 추출한다. 추출된 정보는 각 행동 레이블로 인코딩되어 비디오 영상에서 얼굴 만지기 행동을 분류한다. 또한, 3D, 2D 컨볼루션 신경망의 대표 네트워크인 I3D, MobileNet v3에 대해 비교 실험을 진행한다. 제안하는 시스템을 적용하여 인간의 행동을 분류하는 실험을 진행했을 때, 얼굴을 만지는 행동을 99%의 확률로 구분했다. 이 시스템을 이용하여 일반인이 무의식적인 얼굴 만지기 행동에 대해서 정량적으로 또는 적시적으로 인식을 하여, 안전한 위생 습관을 확립하여 감염의 확산방지에 도움을 줄수 있기를 바란다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.354-357
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• 2020

최근 스포츠 경기나 차량 블랙박스 등에서 비디오를 이용한 판정이 점차 확대되고 있지만, 일반 카메라로 촬영된 비디오에서 정확한 판정을 하기 어려울 때가 빈번히 발생한다. 초고속 카메라로 촬영한 슬로우 모션 비디오를 이용할 수 있다면 판정의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 일반 카메라로 촬영한 비디오로부터 마치 초고속 카메라로 촬영한 것과 같은 슬로우 모션 비디오를 생성하여 제공하는 서비스를 제안한다. 제안 방법은 NVIDIA에서 개발한 Super Slomo 기술을 기반으로, 초당 30장의 표준 비디오를 초당 60장에서 240장까지의 고품질 슬로우 모션 비디오로 변환한다. 이 기술은 시간적으로 이웃한 두 영상을 입력하여 딥 러닝 기반으로 중간 프레임을 보간함으로써 프레임율을 향상시킨다. 또한 본 논문에서는 Super Slomo 기술에 FP16을 적용하여 처리속도를 향상 시켰으며, 웹 서버를 이용하여 비디오를 업로드하고 슬로우 모션으로 변환된 비디오를 다운로드 할 수 있는 사이트를 구현했다.

• 영어영문학
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• 제58권6호
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• pp.1167-1191
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• 2012

For Romantic women writers the paratext itself is essentially a masculine literary space affiliated with established writing practices; however, this paper suggests that Charlotte Turner Smith's mode of discourse in her use of notes and their relation to the text proper are never fixed in her contemplative blank-verse long poem, Beachy Head (1807). Even though the display of learning in the paratext partly supports the woman writer's claim to authority, this paper argues that Smith's endnotes also indicate her way of challenging the double bind for women writers, summoning masculine authority on the margins of her book while simultaneously interrogating essentialist thinking and instructions about one's identity in a culture and on the printed page. The poem shows how the fringes of the book can be effectively transformed from a masculine site of authority to an increasingly feminized site of interchange as Smith writes with an awareness of patriarchal, imperial abuses of power in that area of the book. There is a persistent transgression of cultural/textual boundaries occurring in Beachy Head, which explores the very scene and languages of imperial encounter. Accordingly, if Wordsworth's theory of composition suggests a subjective and abstract poetic experience-an experience without mediation-in which its medium's purpose seems to be to disappear from the reader's consciousness, an examination of the alternative discourse of self-exposure in Smith's poem reveals the essentially fluid nature of media-consciousness in the Romantic era, which remains little acknowledged in received accounts of Romantic literary culture.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.93-98
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• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.

• 유통과학연구
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• 제22권5호
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• pp.81-91
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• 2024

Purpose: Edutech, which is the application of information and communication technology to education, is being introduced in various ways across all levels, from primary and secondary education to lifelong education. The purpose of this study was to present metadata about Edutech tools to provide the method for providing various Edutech tools. Research design, data, and methodology: To achieve the research purpose, the necessary elements for the metadata of Edutech tools were first derived based on a literature review. A focus group interview (FGI) with experts was conducted to gather opinions on the developed metadata, further validating its appropriateness. Results: The metadata area consisted of "Basic Information", "Product Information", and "Utilization Information". The "Basic Information" section had 9 items, "Product Information" had 8 items, and "Utilization Information" was presented with 4 items. Conclusions: This study proposed metadata for Edutech tools, which can be utilized to develop distribution system to proliferate and harness various Edutech tools in the educational setting. For the future establishment of an Edutech tool distribution system based on this metadata, it's imperative to operate a credible platform to ensure a stable distribution framework.