• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1214-1217
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• 2018

본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드은 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부, FPGA 부, 메모리 부, FIFO to USB 전송부 등으로 구성된다. 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부는 소형 $360^{\circ}$ 전방위 구강 렌즈와 이미지 센서를 통해 들어온 MIPI 형식의 구강 영상을 Low Power Signal Mode와 High Speed Signal Mode로 나누어 포트에 분산 입력하고 레벨 시프트를 하여 FPGA 부에 전송한다. FPGA 부에서는 $360^{\circ}$ 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 처리, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한다. FIFO to USB 전송부에서는 FPGA 내부의 FIFO를 통해 전달되어진 RAW 데이터를 트랜시버 칩을 사용하여 USB 3.0, USB 3.1 등의 통신 규격으로 PC에 전송한다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 보정 영상 후 초당 프레임은 60fps 이상, 데이터 전송률은 4.99Gb/s로서 높은 수준의 결과가 산출되어 그 효용성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.225-233
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• 2012

<아바타>이후 3D 입체영상은 차세대 콘텐츠 산업의 블루칩으로 떠올라있다. 그에 반해 국내에서 상업적으로 제작하였던 모든 입체 콘텐츠들이 흥행에 실패 하였다. 이는 국내 입체콘텐츠의 완성도가 해외의 콘텐츠에 비하여 매우 떨어지기 때문이며, 현행되고 있는 2D기반의 입체 후반작업 프로세스가 그 원인으로 작용하고 있다. 그중에서도 입체 편집프로세스는 콘텐츠의 질과 가장 밀접한 관련이 있다. 영화<나탈리>의 제작사례를 통해 알아본 현행 입체 편집프로세스는 2D기반의 시스템을 이용하여 편집을 진행한 후 3D 디스플레이 시스템으로 확인하며 이후 문제가 발생할 경우 수정하는 방식을 취하고 있다. 이러한 현상을 개선하고자 좌 우 영상의 분석을 통해 합성에서 사용되고 있는 변위지도와 깊이지도 등의 깊이정보를 시각화 하여 현행 입체 편집 프로세스에 적용하였으며, 보다 객관성 있는 입체편집 프로세스를 제안하고자 한다. 제안한 프로세스를 실제 뮤직드라마 <기억의 조각>제작에 활용하여 영화<나탈리>와 비교해보았다. 그 결과 <나탈리>의 경우 컷과 컷 사이의 입체 값 변화가 매우 큰 것을 볼 수 있었으나 <기억의 조각>의 경우 입체 값이 전체적으로 균일한 결과를 도출 할 수 있었다. 현행 프로세스의 경우 주관적인 입체감을 바탕으로 하기 때문에 작업자의 컨디션과 상태에 따라 그 값이 달라 질수 있다. 또한 Positive영역에 대한 예상은 할 수 없기 때문에 동일한 공간 혹은 한정된 공간에서 컷에 따라 각기 다른 입체 값을 보임으로써 공간의 입체감을 왜곡시킬 우려가 있다. 반면 깊이정보의 시각화를 활용한 객관적인 입체 편집은 동일한 공간에 대한 입체감과 콘텐츠 전체의 입체감을 균일하게 맞추어 입체 콘텐츠의 질을 높이고, 나아가 입체감 왜곡, 시각적 피로 등의 문제도 동시에 해결 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.