• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3383-3397
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• 2023

Scene graphs serve as semantic abstractions of images and play a crucial role in enhancing visual comprehension and reasoning. However, the performance of Scene Graph Generation is often compromised when working with biased data in real-world situations. While many existing systems focus on a single stage of learning for both feature extraction and classification, some employ Class-Balancing strategies, such as Re-weighting, Data Resampling, and Transfer Learning from head to tail. In this paper, we propose a novel approach that decouples the feature extraction and classification phases of the scene graph generation process. For feature extraction, we leverage a transformer-based architecture and design an adaptive calibration function specifically for predicate classification. This function enables us to dynamically adjust the classification scores for each predicate category. Additionally, we introduce a Distribution Alignment technique that effectively balances the class distribution after the feature extraction phase reaches a stable state, thereby facilitating the retraining of the classification head. Importantly, our Distribution Alignment strategy is model-independent and does not require additional supervision, making it applicable to a wide range of SGG models. Using the scene graph diagnostic toolkit on Visual Genome and several popular models, we achieved significant improvements over the previous state-of-the-art methods with our model. Compared to the TDE model, our model improved mR@100 by 70.5% for PredCls, by 84.0% for SGCls, and by 97.6% for SGDet tasks.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.1-9
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• 2024

연합학습은 보안 및 프라이버시 측면에서 중앙 집중식 방법보다 안전하도록 설계되었음에도 불구하고 여전히 많은 취약점을 내재한다. 적대적 공격(adversarial attack)을 수행하는 공격자는 신중하게 제작된 입력 데이터, 즉 적대적 예제(adversarial examples)를 클라이언트의 학습 데이터에 주입하여 딥러닝 모델을 의도적으로 조작하여 오분류를 유도한다. 이에 대한 보편적인 방어 전략은 이른바 적대적 학습(adversarial training)으로 적대적 예제들의 특성을 선제적으로 모델에 학습시키는 것이다. 기존의 연구에서는 모든 클라이언트가 적대적 공격 하에 있는 상황을 가정하는데 연합학습의 클라이언트 수가 매우 많음을 고려하면 실제와는 거리가 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 일부가 공격 하에 있는 시나리오에서 적대적 학습의 양상을 실험적으로 살핀다. 우리는 실험을 통해 적대적 예제에 대한 분류 정확도가 증가하면 정상 샘플에 대한 분류 정확도의 감소하는 트레이드오프 관계를 가짐을 밝혔다. 이러한 트레이드오프 관계를 효과적으로 활용하기 위해 클라이언트가 자신이 공격받는지 여부에 따라 손실함수를 적응적으로 선택하여 적대적 학습을 수행하는 방법을 제시한다.

• 산업융합연구
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• 제22권2호
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• pp.63-71
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• 2024

기존 스마트폰에서 사용된 PIN과 같은 인증기법은 디스플레이 구조의 변형 또는 화면 크기의 가변성에 대한 고려가 이루어지지 않아 최근의 가변 디스플레이 기반 스마트폰에 적용될 경우 비밀정보 입력부의 축소나 확대로 발생 가능한 취약점과 같은 디스플레이 면적의 변형에 따른 사회공학 공격에 대한 취약점이 있다. 본 연구는 롤러블 및 벤더블 스마트폰과 같이 디스플레이 크기 변화에 대응하는 보안 키패드를 제안한다. 이를 위해 우선 각 기존 인증기법에서 새로운 폼팩터에 적용될 경우 발생할 수 있는 보안 문제를 분석하였으며 이에 대응하는 보안 요구사항을 도출하였다. 제안하는 보안 키패드는 롤러블 및 벤더블 스마트폰의 디스플레이 크기에 따라 입력에 적합한 간격과 크기로 키의 배열 및 배치가 변형 가능하므로 화면 크기가 작을 때 발생할 수 있는 키 입력 오류 문제를 고려하였다. 또한, 키 입력 좌표를 불규칙적으로 분산하여 사회공학 공격에 대한 입력 정보 유출 문제도 고려하였다. 제안 기법은 다양한 크기와 형태의 스마트폰에서 사용할 수 있어 기존 기법보다 더 나은 사용자 경험과 보안성을 제공한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.357-363
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• 2012

본 연구는 두부 컴퓨터 단층 촬영 검사 시 적응식 통계적 반복 재구성법인 알고리즘을 적용하여 노이즈 및 화질평가, 피폭선량의 감소에 대하여 알아보고자 하였다. 두부 CT 검사 시 ASIR를 적용하지 않은 군[A군], ASIR 50 % 적용한군 [B군]으로 나누어 검사하였다. 팬텀연구에서 측정된 CT 노이즈 평균값의 측정결과는 B군이 A군보다 중심부(A)와 주변부(B, C, D)에서 각 각 46.9 %, 48.2 %, 43.2 %, 47.9 %가 감소되었다. 영상화질 평가에서 정량적 분석방법으로 CT 값(number)을 측정하여 잡음(noise) 정도를 분석하였다. 영상 잡음은 A군과 B군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, A군이 B군보다 영상 잡음이 유의하게 높았다(group A ;우엽에서 31.87 HU, 좌엽에서 31.78 HU, group B ; 우엽에서 26.6 HU, 좌엽에서 30.42 HU : P<0.05). 영상의 정성적 평가방법으로 두부 임상 영상 평가표에 의해 평가한 결과 80점 만점에 A군의 관찰자 1의 점수는 73.17 점, 관찰자 2의 점수는 74.2 점으로 평가하였으며, B군의 관찰자 1의 점수는 71.77 점, 관찰자 2의 점수는 72.47 점으로 평가하였다. 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(P>0.05), 진단에 적절한 영상을 보였다. 피폭선량은 ASIR 50 % 적용하여 검사함으로써 영상의 질적 저하 없이 방사선 피폭선량을 47.6 % 감소 시킬수 있었다. 결론적으로 임상 부위에 ASIR가 적용이 된다면 훨씬 더 적은 선량으로도 검사가 가능할 것으로 사료되며, 검사 시에 검사자가 판단하는데 있어 긍정적인 요인이 될 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.63-68
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• 2010

프린터와 모니터 장치간의 색 일치를 위한 색 관리 시스템으로 ICC 프로파일을 사용한다. 그러나 모니터 각각의 실제 출력색 자극은 색온도, 밝기, 대비와 같은 모니터의 사용자 설정 값에 따라 달라지고 이를 ICC 프로파일은 반영하지 않기 때문에 실제 이러한 색 관리 시스템을 이용하여 모니터의 색을 프린터에 그대로 재현하기는 어렵다. 또한 LCD 모니터의 경우 사용 시간에 따라 백라이트의 밝기와 색이 변하기 때문에 모니터의 출력 색 자극값은 시간에 따라 달라진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모니터의 ICC 프로파일 정보를 보정하여 실제 모니터의 출력 색 자극 값을 추정한다. 테스트 영상의 출력물과 모니터, 프린터 ICC 프로파일을 이용한 소프트 프루핑 과정으로 모니터에 재현된 테스트 영상을 칼라 매칭을 통하여 일치하는 과정에서 모니터 ICC 프로파일 정보를 보정한다. 추정된 모니터 ICC 프로파일은 일반적인 색 관리 시스템에서 동일하게 적용하여 입력 영상을 프린터로 출력한다. 실험 결과 기존의 ICC 프로파일을 사용한 경우보다 보정된 ICC 프로파일을 사용해서 출력한 영상의 모니터의 색과 비교하였을 때 더 작은 색차를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.116-124
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• 2009

근래 휴대 단말기용 모뎀 칩셋이나 멀티미디어 프로세서의 CPU성능은 노트북PC에 버금가는 수준으로 향상되면서 휴대단말기가 전자기기의 컨버전스화를 주도하는 아이콘으로 떠오르고 있다. 더불어 DMB, 디지털 카메라, 화상통화, 인터넷 검색 등이 기본적으로 제공되면서 소형크기의 휴대 단말기용 디스플레이에서도 화질에 대한 관심이 높아지고 있다. 휴대단말기의 경우 야외에서 태양광과 같은 주변광원의 변화로 동일한 영상이 열화 또는 과도하게 밝아져 보이는 야외 시인성 문제를 해결해야 하며, 더구나 최근 터치방식 패널이 휴대단말기 디스플레이 장치에 사용되면서 ITO 필름에 의한 투과율 손실로 디스플레이 화면의 컨트라스트 저하가 더해지고 있다. 본 논문에서는 휴대 단말기용 영상개선 SoC를 위해 영상 개선 알고리즘을 개발하였고 이에 대한 성능 비교를 수행하였다. 컨트라스트 개선을 위해 적응형 기법으로 Clipped Histogram Stretching을, 정적 기법으로 S형 곡선조정과 Gain 조정 기법을 사용하였고 야외 시인성 개선을 위해서는 CIELCh 색공간에서 외부 조도센서의 정보에 따라 명도(Lightness)와 채도(Chroma)가 조절될 수 있도록 하였다. 개발한 알고리즘에 대한 성능평가는 결과영상의 히스토그램, RGB 화소값 분포도, 엔트로피 그리고 동적영역 확장비 등을 통해 분석을 진행하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.433-438
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• 1999

본 논문은 기계장치에서 발생하는 소음 중 불필요한 소음만을 제거하고 실제로 필요한 소음(경고음 작동음 등)의 정보를 가진 소리는 제거하지 않는 소음 제어 방법을 Active Noise Control(ANC)를 이용하여 구현하였다. 소음원으로는 축류팬(Akial Fan)을 사용하였으며 여기서 발생하는 BPF를 효과적으로 제어할 수 있는 Feedback Active Noise Control 방식을 사용하였으며 적응 알고리즘으로 Filtered-X LMS 알고리즘을 사용하였다. 실험은 두 가지 Case(덕트 내 전파 소음, 외부 자유 음장 방사 소음)로 실행되었다. 제거하고자하는 대상은 BPF 소음이며 이 이외의 주파수에는 영향을 주지 않게 하기 위하여 대역필터를 이용하였다. 또한 실제 인간이 느끼는 소음 감소 효과를 알아보기 위해 Loudness로 제어 전후의 결과를 비교하였다. 실험 결과 BPF만 감소시키고 BPF이외의 주파수에는 영향을 주지 않음을 알 수 있었으며 6.7dB의 Loudness level의 감소 효과를 얻어, 제어하고자 하는 주파수만을 제어하였으며 음압뿐 아니라 인간이 느끼는 소음도에서도 효과적으로 감소할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.9-15
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• 2019

본 연구의 목적은 영상 처리 기법의 히스토그램 분석을 이용하여 콘크리트 구조물 표면의 최대 균열 폭을 평가하는 것이다. 이를 위하여 콘크리트 표면 균열에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 회색 영상 및 이진화 영상으로 변환하였다. 이진화된 영상은 팽창과 침식이 적용된 후 레이블링을 통하여 분리된 객체로 인식된다. 콘크리트 표면은 시간이 경과함에 따라 먼지와 얼룩 등이 발생될 수 있으며, 촬영 조건에 따라 그림자 및 조명 반사가 포함될 수 있다. 또한, 콘크리트 균열은 연속적인 형상으로 발생되는 반면에 잡음은 점의 형태로 나타난다. 이러한 영향을 제거하기 위하여 이진화 과정은 양방향 블러와 적응적 경계를 적용하였으며, 레이블링된 영역에 대하여 면적비를 통한 잡음 제거를 수행하였다. 잡음이 제거된 각각의 균열 객체는 히스토그램 분석을 통하여 x축과 y축에 대한 최대값 및 그 위치가 연산되고, 분리된 객체에 대한 각각의 최대값 위치에서 삼각비를 통하여 균열 폭을 평가하게 된다. 제안된 방법에 의해 평가된 최대 균열 폭은 균열 게이지에 의해 계측된 값과 비교 분석되었다. 본 연구에 의해서 제안된 방법은 콘크리트 표면 영상에 대한 균열 폭 평가에 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.701-713
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• 2009

본 논문은 LTE 상향 링크 전송에서 물리적 채널간의 전력 과도 현상으로 인한 인접 부 반송파 간섭으로 반송파간의 직교성이 손상되어 수신 신호에 성능감쇄를 초래하는 문제점을 개선하기 위한 기법을 연구하였다. 전력과도 현상에 의해 발생하는 인접 부 반송파 간섭은 도플러 효과에 의해 발생하는 인접 부 반송파 간섭과는 다른 형태로 채널의 전후에서 전력 변화의 각 주기마다 발생한다. 인접 부 반송파 간섭이 발생하는 원인은 채널간의 전력 차이, 전력 과도 구간의 길이, 다중경로 채널 지연 스프레드 그리고 부 반송파의 수에 의해서 발생한다. 본 논문에서는 위에 언급한 4가지 원인으로 인해 발생하는 인접 부 반송파 간섭을 개선하기 위한, 각 채널별 다중 탭 등화기의 탭 수를 결정하는 새로운 기법을 제시하였다. 이 기법은 정규화된 간섭(normalized interference) 즉, 정규화된 부 반송파간의 간섭이 정규화된 잡음(normalized noise)보다 클 때 다중 탭 등화기의 탭 수를 결정하는 기법이다. 모의 실험 결과에서, 수신 신호의 SNR에 따라 적응적으로 탭 수가 조절되고 비트 오류율(BER)의 성능이 향상 됨을 보였고 또한 제안한 기법의 복잡도가 전통적인(classical) 방법의 복잡도 보다 88 % 줄어듦을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.25-32
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• 2017

본 논문은 입자 기반 대규모 유체 시뮬레이션의 가속화 기법을 새롭게 제안한다. 전통적인 입자 기반 유체 시뮬레이션은 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)기법[1]을 통해 인접 입자와 물리량을 상호작용하는 방식으로 이루어졌다. 이러한 방식은 잔잔한 표면이나 유체 내부와 같이 입자의 움직임이 적은 부분에서는 연산량에 비해 가시적인 변화를 보이지 않는다는 특성이 있다. 이러한 현상은 입자의 개수가 많아질수록 두드러지게 나타난다. 기존 연구에서는 유체의 각 부분을 적응적으로 나눔으로써 낭비되는 연산량을 줄이려는 시도를 했다. 본 논문은 대규모 시뮬레이션에 적합한 입자 기반 유체 시뮬레이션 기법을 제안한다. 시뮬레이션에서 사용되는 모든 입자를 유체 움직임의 기준이 되는 샘플링 입자와 샘플링 입자에 의해 움직임이 결정되는 보간 입자로 분류하고 샘플링 입자에 의해 생성되는 삼각형 맵과 무게중심 좌표계를 이용한 보간 방법을 통해 연산 시간을 단축하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 입자의 개수가 많을수록 더욱 효율적이며 유체 표면의 세밀한 움직임 또한 표현하는 것이 가능하다.