• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.89-100
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• 2007

고전력수용가포털(Consumer Portal)은 소비자의 다양한 장치들과 광역 네트워크, 그리고 에너지서비스사업자(ESP: 한전 등)의 서비스 애플리케이션 플랫폼을 연결하는 물리적 링크이자 논리적 결합으로, 전력서비스 체계에서 소비자-공급자 간 정보교환과 서비스 거래를 담당하는 양방향 통신의 핵심 인프라로서 포털이다. 전력수용가포털(Consumer Portal)의 성공적인 설계와 개발을 위해서는 효율성, 경제성, 확장성을 고려한 네트워크 설계가 선행되어야 한다. 그러나 전력수용가 포털의 네트워크 설계에 필요한 네트워크 용량 설계 모델링에 대한 공학적 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 논문에서는 전력수용가포털의 네트워크 설계에 필요한 네트워크 용량 설계 모델링 방법을 논하고 실제 구축 중인 시스템에 적용하였다. 그 결과 기존 네트워크 설계방법의 문제점을 파악하고, 개선하여 네트워크의 최대수용 단말기의 수를 $30{\sim}40$배 증대시킬 수 있는 데이터 수집 알고리즘을 개발할 수 있게 되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.57-67
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• 2007

모바일 증강 현실 분야에서는 이동성이라는 특성으로 인해 발생하는 기술적인 난제들의 해결에 주로 많은 관심을 두어 왔다. 그러나 이러한 기술적인 난제들뿐만 아니라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상호작용을 위한 서비스 인터페이스 및 콘텐츠 제공에 관한 문제들도 동시에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모바일 증강 현실 기반환경 제어, 미디어 콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-Aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 미디어 콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 유비쿼터스 환경에 대한 고려 없이 사용자들에게 다양한 종류의 방대한 미디어 콘텐츠를 일방적이고 일괄적인 방식으로 제공하는 것은 사용자들에게 혼란만 가중시킬 것이다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 미디어 콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.651-661
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• 2008

본 논문에서는 변형된 오차확산 (ED: error diffusion)을 이용한 새로운 컬러 영상의 콘트라스트 개선 (CE: contrast enhancement) 알고리즘을 제안하였다. 기존의 컬러 히스토그램 평활화 (HE: histogram equalization)를 하면 콘트라스트가 개선된 영상에 잘못된 윤곽선 (false contour)과 같은 왜곡 현상들 (artifacts)이 생긴다. 변형된 ED를 이용한 제안하는 CE 알고리즘은 HE 부분과 ED의 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째 부분에서는 기존의 HE 방법으로 낮은 콘트라스트를 갖는 입력 영상의 콘트라스트를 개선하였고 두 번째 부분에서는 제안한 변형된 ED를 사용하였다. 두 번째 부분의 입력들은 낮은 콘트라스트를 갖는 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상의 평균과 차 영상이다. 이 때 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상 간의 차는 스케일링되어 ED에 의해 주변으로 확산된다. 제안한 방법에서 변형된 ED 기법은 HE 영상에서 생긴 왜곡 현상을 줄이고 더 많은 수의 컬러 값을 사용할 수 있도록 한다. 낮은 콘트라스트를 갖는 많은 영상들에 대해 실험한 결과에서, 제안한 CE 알고리즘의 결과가 probability mass function 뿐만 아니라 시각적인 측면에서 더 좋은 화질을 가짐을 보였다. 제안한 CE 알고리즘은 낮은 콘트라스트의 컬러 입력 영상을 CE 하면서 동시에 왜곡 현상을 줄이기 위한 다양한 디스플레이 장치에서의 후처리 기법으로 사용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.500-511
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• 2012

최근 운행경로와 소통상태 등을 제공하는 교통정보의 이용자 활용빈도가 높아지고 있다. 특히, 교통정보 제공 매체 중 편의성이 가장 좋은 인터넷 포탈사이트의 이용자 선호도가 가장 높은 것으로 조사되었다. 하지만, 포탈사이트 교통정보콘텐츠는 민간(포탈업체)에서 자체적으로 정보를 수집 제공하고 있어 공공에서 제공하는 콘텐츠에 비해서 신뢰성 등에 관한 검증 체계가 부재한 실정이다. 본 연구의 목적은 포탈사이트에서 제공하는 정보의 실제 정확도와 이용자가 느끼는 정확도를 알아보는 것이다. 이에 본 연구에서는 포탈사이트를 중심으로 현장 데이터를 통하여 정확도를 검증해보고, 설문조사를 통하여 이용자의 콘텐츠 이용실태와 이용자가 느끼는 교통정보콘텐츠의 정확도를 알아보았다. 또한, 교통정보콘텐츠에 대한 이용자의 기대치와 만족도를 조사하고, IPA기법을 적용하여 개선을 요구하는 콘텐츠를 선정하였다. 이동식 DSRC(Dedicated Short Range Communication)검지장비를 활용한 현장데이터 정확도 검증결과, 오차율은 14~32%로 조사되었으며 경우에 따라 아주 높은 오차율을 보이기도 하였다. 또한 설문에 응한 전체 응답자 중 28.3%가 포탈사이트의 정보를 가장 선호한다고 답변했으며, 포탈 교통정보 콘텐츠의 정확도에 대해서는 50.8%가 부정확하다는 답변하였다. 가장 부정확한 정보 콘텐츠는 '실시간 소통현황'을 지목하였으며, IPA기법을 적용한 결과에서도 '실시간 소통현황' 정보의 집중적인 개선노력이 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.914-923
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• 2015

스마트 디바이스의 보급과 더불어 스마트 TV, 웹 기반 IPTV등의 확산으로 사용자 측의 방송 콘텐츠 재생 단말의 급속한 변화가 일어나고 있다. 이러한 환경 변화를 통해 방송 콘텐츠들은 다양한 웹 서비스들이 결합된 응용 서비스들이 가능해졌으며 방송 환경에서의 웹 콘텐츠의 수용을 더욱 촉진하고 있다. 이러한 변화와 함께, 교육 콘텐츠의 경우 교수자의 강의를 일방적으로 전달하던 방송 형태에서 점차 웹을 응용한 온라인 교육 환경으로 발전함에 따라 점점 교수자와 학습자간의 상호작용에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 기술과 방송이 결합된 환경에서 양방향 교육 환경을 지원하기 위해, WebRTC (Web Real-Time Communication) 기반 원격 협업 학습 플랫폼을 제안한다. 변화된 환경에서의 원격 협업 교육 서비스 시나리오 도출을 통해 요구사항을 정의하고, 이를 지원하기 위한 웹 기반 원격 협업 콘텐츠 객체 공유 기술과 협업 스트리밍 기술을 제시한다. 특히 WebRTC를 기반으로 한 효율적인 사용자 세션 제어, 연동 및 관리를 위한 협업 교육 플랫폼 구조 제안 및 구현을 통해 실제 교육 환경에서의 적용 및 검증하고, 본 기술의 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.197-206
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• 2010

고성능 저가의 디지털 인쇄기기의 출현으로 불법적인 위변조가 사회적인 문제로 대두되고 있고, 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하기 위한 디지털 포렌식 기술을 제안한다. 컬러 디지털 인쇄기기는 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에, 출력물에 작은 차이가 존재한다. 이와 같은 차이점을 활용하면, 임의의 주어진 출력물에 대해 어떠한 인쇄기기로 출력되었는지 구별이 가능하다. 제안하는 방법에서는 차이점을 구별하기 위하여 출력물을 스캔한 디지털 이미지에 대해 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 계산한 고주파 영역을 추출한다. 이에 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산한 후에 행렬 데이터의 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출된 특징을 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 디지털 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 총 2,597장 이미지와 7대 프린터(HP, Canon, Xerox DCC400, Xerox DCC450, Xerox DCC5560, Xerox DCC6540, Konica)를 가지고, 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 그 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기를 판별하는데 있어서 평균 96.9% 정확률을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.359-369
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• 2019

본 연구는 소극장 여건에 맞는 영상 솔루션 구성 및 활용방안을 제안하고자 하였다. 맵핑 서버로 밀루민을 선택했는데 이는 프로젝터를 4대 이상 사용하기 어렵고 제작 예산이 적은 소극장의 환경을 반영한 것이다. 미디어 서버의 장단점을 비교하여 제작요건에 적합한 서버를 선택하도록 했으며, 맵핑 프로그래머가 작품의 분석단계부터 참여하여 예술성과 효율성을 높이는 방안을 제시하였다. 뮤지컬 <트레이스 유(2018)>를 토대로 작품의 발단, 전개, 위기, 절정, 반전에 사용된 영상의 변화와 제공된 내러티브의 관계를 분석하였다. 전문가 그룹 인터뷰를 통해 위 내용을 검증했다. 그 결과 밀루민의 경제성에 64.3%, 맵핑 프로그래머의 분석과정 참여에 따른 효율성에 85.8%가 긍정적인 평가를 했다. 영상의 비주얼 모티브를 묻는 질문에 음악적 변화, 가사, 배우의 행동, 대사 순으로 선호했다. 소극장 영상은 플롯의 전환점, 인물의 감정, 서브플롯, 반전과 관련이 있음을 확인했으며 이는 소극장 영상의 모티브는 드라마의 개연성을 떠나서는 생각할 수 없음을 함의하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.483-497
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• 2022

최근 COVID-19로 인해 비대면 온라인 강의가 전 세계적으로 진행되고 있다. 포스트 코로나 시대의 고등교육은 원격수업이 주요 교수 학습방법으로 자리 잡고 있다. 이러한 때에 메타버스(Metaverse)가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 메타버스는 아바타, 3D 공간, 상호작용을 동반한 활동과 같은 기본요소를 가지고 있으며 이것은 기존VR(Virtual Reality) 콘텐츠와 비교되는 차이점이다. 본 연구는 메타버스의 3요소를 반영하여 실제 강의에 적용할 수 있는 교육용 메타버스 플랫폼을 설계하고 구축하였다. 즉, 중학교, 고등학교, 교사, 학부모 등의 사용성 평가를 통해 사용자의 요구사항을 반영하여 HMD, 스마트폰, 타블렛, PC 등 다양한 디바이스를 지원하는 크로스 디바이스 플랫폼을 구현하여 누구나 쉽게 메타버스 강의에 참여할 수 있도록 했다. 현재 메타버스 플랫폼은 다양하게 개발되어 서비스되고 있으나 교육용으로 설계된 서비스는 거의 찾아볼 수 없다. 기존 화상회의 솔루션인 Zoom과 같은 서비스를 비대면 교육용으로 사용했듯이 현재 서비스되는 메타버스의 일부 기능을 교육용으로 활용하여 일회성 이벤트 형태로 사용되고 있다. 본 연구를 통해 개발된 교육용 메타버스 플랫폼은 향후 교육을 위한 메타버스를 구축함에 있어서 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.