• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권11호
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• pp.1133-1144
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• 2019

최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.369-381
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• 2019

As tactical networks are gradually shifting toward IP-based flexible operation for diversified battlefield services, QoS(Quality-of-Service) coordination for service differentiation becomes essential to overcome the heterogeneous and scarce networking resources limitations. QoS coordination for tactical network traffic should be able to monitor and react the dynamic changes in underlying network topology and service priorities. In this paper, by adopting the emerging cloud-native service mesh concept into tactical network context, we study the feasibility of intelligent QoS coordination by employing tactical service mesh(TSM) as an additional layer to support enhanced traffic quality monitoring and control. The additional TSM layer can leverage distributed service-mesh proxies at tactical mesh WAN(Wide Area Network) nodes so that service-aware differentiated QoS coordination can be effectively designed and integrated with TSM-assisted traffic monitoring and control. Also, by validating the feasibility of TSM layer for QoS coordination with miniaturized experimental setup, we show the potential of the proposed approach with several approximated battlefield traffics over a simulated TSM-enabled tactical network.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1645-1652
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• 2018

군사적 용도로 처음 개발된 드론(drone)은 현재 드론 관련 기술의 발전으로 인해 다양한 용도로 군사적 용도 외 민간 분야에서도 개발되어 사용할 수 있게 되었다. 이러한 분야 중 영상 촬영을 목적으로 개발된 촬영용 드론은 드론에 카메라를 장착하여 현재 영화나 방송분야를 넘어 다양한 영상콘텐츠 제작 분야에서 활발히 사용되고 있다. 촬영용 드론은 기존의 촬영 기술로는 촬영하기 어려웠던 현장성과 역동성 있는 영상 촬영을 가능하게 해 준다. 본 논문은 드론을 이용하여 촬영을 할 때 드론 조종자가 드론을 조정하면서 드론 카메라가 촬영하는 피사체를 직접 보면서 드론을 조종할 수 있는 뷰파인더를 제작하였다. 제작한 드론용 뷰파인더는 안경 형식으로 3D MAX로 모델링한 데이터를 3D 프린터로 출력하여 초소형 LCD 모니터를 장착하는 과정으로 제작하였다. 이렇게 제작된 드론 촬영용 뷰파인더는 드론의 안전한 비행과 함께 촬영하고자 하는 피사체의 정확한 프레이밍 촬영을 가능하게 해 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1531-1537
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• 2018

해운 물류에서 대량의 컨테이너는 선박, 트럭, 철도 등 복합 운송의 형태로 항만을 거쳐 목적지로 이동된다. 선사, 화주와 같은 물류 주체는 화물의 주요 물류 거점에 대한 실시간 반 출입 정보를 필요로 한다. 특히 항만은 해운과 내륙을 연결하는 중요한 공간으로써 물류 주체의 관심이 높다. 본 논문에서는 GPS를 이용한 위치 추적을 점 단위가 아닌 면 단위를 기반으로 동적으로 나타낸다. 즉 어느 항만의 영역 안으로 들어가는지, 나가는지, 또는 통과하는지와 같은 동적인 위치 추적을 나타내고 있다. 이전 연구의 위치 추적 알고리즘을 기반으로 능동형(Active) IP-RFID 기술을 활용한 항만 진출입, 항만 내부에서의 실시간 위치 추적 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.568-573
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• 2019

최신의 레이더는 동시에 다양한 다수의 표적을 탐색하고, 추적하며, 외부 재밍신호를 회피할 수 있는 다기능레이더 형태로 발전하고 있다. 이러한 다기능레이더 요구사항을 만족시키기 위해서 레이더 안테나는 실시간 빔조향 뿐만 아니라 동시에 다중 빔을 형성하고, 특정 방향에 대해 수신빔 제거 등 디지털 빔 형성이 가능한 능동위상배열 안테나 형태로 구현된다. 본 논문에서는 디지털 빔 형성이 가능한 부배열 타입 배열안테나의 하드웨어 구현방안에 대해 기술하였다. 또한 배열수신빔 형성시 부엽 준위를 낮추기 위한 안테나 개구면 진폭 가중치 적용방법에 따른 부배열 수신기 설계 방법을 제시하고, 진폭 가중치 적용방법에 따른 G/T 성능을 비교하였다. 또한 설계된 부배열 마다 부배열 수신기 동적 영역에 대해 분석하고, 디지털 빔형성기의 정렬 및 보정에 더 유리한 하드웨어 구현 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1380
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• 2021

우리나라는 재난안전통신망 개통 초기로 응용서비스 앱에 대한 보안 대응은 아직은 미흡한 실정이기에, 이에 대한 선제적 보안 대응이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 재난안전통신망에서 앱을 유통하는 앱 스토어와 전용 단말에서 앱이 동작되는 안드로이드 운영체제에 대한 잠재적 취약점을 사전 예방하고자 '재난안전망 앱 보안 체계 구축'을 제안하였다. 응용서비스 앱이 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하고자 하기 위해서는, 우선 악성 및 정상 앱에 대한 데이터 셋을 구축하여 피쳐를 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행한다. 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우에 대해서 '안전 앱 인증서'를 인증하여 공인 앱에 대한 신뢰성을 확보한다. 궁극적으로 재난안전통신망 앱의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱의 재난안전 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 통신망의 안전성을 확보할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1323-1329
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• 2021

손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제48권1호
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• pp.107-113
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• 2021

Background Applicants to integrated plastic and reconstructive surgery (PRS) residency in the United States spend exorbitant amounts of time and money throughout the interview process. Outside of first-hand experience through a visiting rotation, applicants utilize various resources in learning about a program. Today's applicants are "Millennials," the demographic cohort raised during the information age and proficient with digital technology. The authors evaluated whether programs have a presence on social media, and whether applicants are following these accounts. Methods An online survey was sent to applicants to a single integrated plastic surgery program evaluating basic demographics, social media utilization, and sources of information accessed throughout the residency application process. A manual search of popular social media platforms (Instagram, Facebook, and Twitter) was performed in October 2019. Accounts affiliated with integrated PRS programs were identified and analyzed. Results Eighty-four of 222 applicants (37.8%) completed the survey. Ninety-six percent of applicants were within the Millennial demographic. Ninety-six percent of applicants had some form of social media presence, with Facebook (90%) and Instagram (87%) being the most popular platforms. Seventy-three percent of applicants reported following a PRS residency social media account. As of October 2019, 59 integrated residency programs (73%) have active Instagram accounts. Conclusions Applicants still rely on the program website when researching potential residencies, but social media is being rapidly adopted by programs. Program social media accounts should be used as a dynamic form of communication to better inform applicants of program strengths and weaknesses.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1463-1469
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• 2020

동영상이나 음성을 포함하는 멀티미디어 정보는 사람들이 쉽게 이해 가능하다는 점에서 활용도가 높다. 이러한 이유로 멀티미디어 정보를 저장한 IoT 장치가 스마트폰과 연동하여 정보를 전달하는 응용들이 연구되었다. 문제는 동영상이나 이미지 등으로 인해 정보의 크기가 IoT장치의 용량보다 커질 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 IoT 장치처럼 저장용량에 한계가 있는 경우, 저장 용량의 한계를 고려한 멀티미디어 콘텐츠 설계 기법을 연구하였다. 동영상이 문자보다 정보 이해도가 높은 반면 용량은 크다는 점을 고려하여 정보 이해도와 용량 간의 해법을 구하는 것이다. 정적미디어와 동적미디어의 크기를 변수로 하고 선형 계획법에 의거하여 해를 풀이한다. 사례 연구를 통하여 본 논문의 설계기법이 유용함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.