Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.
실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.
본 논문에서는 전체 차원으로 데이터베이스 내의 모든 영상에 대해 순차적인 검색을 했을 때의 상세 검색 결과와 동일한 적합성을 유지하면서 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있는 통합 검색 시스템을 제안한다. 통합 검색 시스템은 적합성을 유지하는 서로 다른 두 독립적인 시스템이 병합되어 있다. 하나는 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 시스템이고 나머지 하나는 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 시스템이다. 각각의 방법은 1단계에서 상세 검색에서의 검색 결과를 항상 포함하는 후보 영상들을 추출하고, 추출된 후보 영상들을 대상으로 2단계 검색에서 전체 차원으로 재 검색을 한다 그러므로 각 방법과 통합 검색 방법은 모두 상세 검색을 수행했을 때와 동일한 검색 결과를 얻게 된다. 특징 벡터 차원 축약을 이용한 2단계 검색 방법은 Cauchy- Schwartz 부등식의 성질을 이용하여 특징 벡터를 차원 축약하여 검색에 사용하는 방법이다. 이때 전체 검색 시간을 최소로 하는 최적 차원 축약율이 존재하게 되고, 이를 후보 영상 추출을 위한 1차 검색에 적용하게 된다. 이진 트리 클러스터링을 이용한 2단계 검색 방법은 재귀적인 2-means 클러스터링을 통해 각 클러스터의 반경이 동일하게 동적으로 분할하는 방법이다. 동일한 적합성 유지를 위해 유사도 기준이 보정된 질의를 통해 1단계 검색에서 후보 클러스터를 추출하고, 2단계 검색에서 후보 클러스터 내의 영상을 대상으로 최종 결과 영상들을 얻게 된다. 통합 검색 방법은 위의 두 검색 방법을 통합한 것으로 서로 독립적인 두 방법을 동시에 적용함으로써 검색 시스템의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있다 제안하는 방법은 상세 검색의 적합성을 유지하면서도 검색 속도를 훨씬 더 향상시킬 수 있음이 실험을 통해 입증되었다.
OLED 디스플레이는 빠른 응답속도, 전력 효율성 등 여러 장점 때문에 점차 사용이 증가하고 있는 추세이다. 뛰어난 전력 효율성에도 불구하고 메신저, 게임 등의 사용자와의 상호작용 기반의 어플리케이션 사용의 증가로 OLED에 의한 전력 소모 비중이 여전히 크게 나타나고 있다. OLED에서는 출력하는 영상에 따라 소모 전력이 크게 달라지기 때문에 저전력 색 변환 기법이 대표적인 전력 절감 기법이다. 기존의 저전력 색 변환 기법들은 색 변환 시 인간 시각 시스템의 만족에 대한 엄밀한 연구가 없으며, 시각 만족도와 소모 전력을 동시에 최적으로 고려하는 연구가 부재했다. 본 연구에서는 기존 기법들의 문제점을 보완한 새로운 저전력 색변환 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해서 제안 기법이 기존 기법보다 시각 만족도 측면에서 더 인간 시각 시스템을 만족하며 또 전력절감 측면에서도 색 변환거리에 따라 기존 기법보다 평균 13.4% 및 22.4% 향상된 전력 절감이 가능한 것으로 나타났다.
인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.
정보화시대로 변하는것처럼 경호경비에 있어서도 변화가 요구되고 있는 실정이다. 통신과 하드웨어 기술이 빠르게 발전하고 인터넷 환경이 유선에서 무선으로 변화함에 따라 현대인들은 노트북, 컴퓨터, PDA, 모바일 폰 등과 같은 이동성있는 무선 통신기기들은 이용하여 더욱 더 쉽게 각종 정보 서비스에 접근할 수 있게 되었다. 필요한 정보와 서비스를 언제, 어디서나 그리고 어떤 디바이스에도 비전을 제시한 LBS분야는 유비쿼터스(ubiquitous)개념의 출현과 더불어 그 영역을 더욱 더 넓혀가고 있는 상황이다. LBS는 바로 이 모바일 폰 속의 칩을 이용해 가입자들의 위치를 반경 수십센티에서 수백미터 내에서 언제든지 확인할 수 있도록 해준다. LBS는 서비스 방식에 따라 이동통신기지국을 이용하는 방식과 위성을 활용한 GPS로 나뉜다. 또 서비스의 유형별로는 크게 위치추적서비스, 공공안전서비스, 위치기반정보서비스 등으로 구분할 수 있으며 이것이 경호경비 발전에 함께 도모할 부분이라고 할 수 있다. 2005년에는 8,460억원 규모, 2007년에는 1조 6,561억원의 시장규모로 성장할 것으로 전망된다. 이처럼 LBS활용에 따른 경호경비도 발빠르게 변화해야하는 추세라 짐작할 수 있다. 연구의 방법에 있어서는 기본적으로 문헌조사(Cocumentary Review)를 선택하였으며, 먼저 이론적 연구는 국내${\cdot}$외에서 발간된 학술지와 단행본, 인터넷 검색, 기타 각종 연구보고서, 법령집 및 경찰청 치안 연구소에서 발간한 각종 논문과 경찰과 업무자료, 법률관계의 자료, 민간경호업체들의 문헌과 통계자료 등에 의존한 2차 문헌검토를 위주로 하였다.
최근 MPEG-A(ISO/IEC 23000)에서는 MAF(Multimedia Application File Format)[1]라는 새로운 멀티미디어 파일 포맷을 제안하고 있다. MAF 파일포맷은 기존의 MPEG 압축 규격을 갖는 미디어 파일에 더해, 미디어 내용 정보를 기술하는 메타데이타를 MPEG-7을 사용하여 하나의 시스템 포맷 내에 포함할 수 있도록 해준다. 하지만 현재로서는 이러한 표준을 구현한 실제 시스템이 없기 때문에, 응용 측면에서 MAF가 얼마나 유용한지 검증하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PC와 모바일 단말기상에서 MPEG-A 표준을 기반으로 한 멀티미디어 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 MPEG-A에서는 아직 동영상에 관련된 메타데이타에 대해서는 제안된 바가 없기 때문에 MPEG-7 MDS(Multimedia Description Scheme)[2]와 TV-Anytime[3]을 기반으로 모바일 환경에서도 저작 및 사용하기 편리한 메타데이타들을 설계한다. 전체 시스템을 설계하기 위해서 MAF 검색 시스템이 가져야 할 5가지 요구사항인 이식성, 확장성, 호환성, 적응성, 효율성을 정의하고 이러한 요구사항을 바탕으로 하여 MAF 검색 시스템의 전체 구조를 응용 계층, 미들웨어 계층, 플랫폼 계층으로 설계한다. 제안하는 검색 시스템은 MAF 형식의 멀티미디어 데이타를 저작, 재생, 검색할 수 있는 클라이언트 파트와, 대용량의 MAF 형식의 멀티미디어 파일과 MAF 파일로부터 추출한 MPEG-7 형태의 메타데이타를 저장, 관리할 수 있는 서버 파트로 구성된다. 그리고 설계한 MAF 검색 시스템의 유용성을 검증하기 위하여, PC에서는 MS 윈도우 플랫폼 그리고 모바일 단말기에서는 WIPI 플랫폼 상에서 클라이언트 시스템을 구현하고 시스템 요구사항들을 모두 만족하는지 여부를 확인한다. 제안하는 검색 시스템은 MPEG-A 표준을 검증하고 그 유용성을 확인하기 위해 사용될 수 있다.
최근 영상시스템 환경은 2D 비디오카메라에 깊이 카메라가 부착되어 2D 및 3D 어플리케이션을 지원하는 형태로 보편화 되고 있다. 이러한 3차원 멀티미디어 시스템 환경으로의 변화는 비디오 시스템에서 깊이정보 획득을 용이하게 만들었다. 깊이정보는 객체 구분, 배경영역 인지 등에 이용할 수 있는데, 2D 부호화에 이를 이용한다면 높은 부호화 효율을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 2D 비디오 코덱인 HEVC 인코더에 반영한 깊이정보 이용 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안방법으로, 현재 부호화하려는 CU가 배경영역에 위치할 경우 1) 주변블록의 SKIP 모드를 참조하여 결정하는 CU 분할 조기 결정, 2) 시간적 위치의 CU 정보를 이용하여 수행하는 CU 분할 구조 제한, 3) 배경영역에 따른 움직임 예측 탐색 범위 제한이 있다. 실험은 HEVC 참조 소프트웨어인 HM 12.0에 적용하였고, 실험결과 40% 이상의 부호화 복잡도가 감소했으며, BD-Bitrate는 0.5% 손실되었다. 특히, 마이크로소프트사에서 개발한 키넥트를 통해 획득한 영상을 이용한 실험 결과에서는 영상 품질의 큰 열화 없이 기존대비 최대 53%의 부호화 복잡도가 감소하는 결과를 나타내어, 향후 실시간 화상통신, 모바일 또는 핸드헬드 환경에서의 비디오 서비스 등에서 광범위하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
Objective: The aim of this paper is to inquire into the influences form factors and control types affect a search time and comfort at list menu of full touch phone. Background: Various studies have been proceeded that are related to the optimum touch area for enhancing usability of control and legibility in mobile touch device. In the environment of list menu which is widely used to provide various information effectively, however, not only comprehensive consideration for legibility and control is to be seek but also research for control type which is to scroll a list. Method: This study executed form factor experiment to inquire into the influence that font size, height of row and fixed area affect searching time and comfort in the while information processing even if the information on the list is unsorted in alphabetical order. Among the result of form factor experiment, control type experiment was executed by selecting shortest performance time, highest legibility comfort and control comfort. Control type experiment was implemented to figure out the influence which existing flicking type, scrolling bar type, newly established button page type and button raw types affect performance time and subjective comfort depending on location of the information. Results: Font size 12pt, height of row 7mm and fixed area 15mm was shortest performance time and got highest comfort and legibility score in form factor experiment. A Button page which was newly proposed type was shortest performance time and got highest comprehensive comfort in control type experiment. Conclusion: Form factor experiment showed similar results with the study through reading a long passage of character or controlling a grid icon type. However, height of row turned out to affect not only touch area for control but also legibility by ruling space between the lines. Button page type which was newly proposed showed shortest performance time and got highest comprehensive comfort. Because Button page type needs few finger movements than other control types and implements search in the fixed form, unlikely other type which list keeps moving. Application: This study should be applied in deciding form factors and control type for scroll when designing a list menu of full touch phone.
무선 애드 혹 네트워크에서는 제한된 무선 자원을 효율적으로 이용하여 신속하게 패킷을 전송하는 것이 중요하다. 따라서 애드 혹 네트워크에서는 여러 가지 패킷 전송 방법 중 패킷 수신을 원하는 모든 노드에 짧은 지연 시간을 보장하여 소스 노드로부터 신속하게 패킷을 수신할 수 있는 플러딩(flooding)을 통한 패킷 전송 기법이 유용하게 쓰인다. 플러딩이란 통신 가능한 모든 노드에 패킷을 브로드캐스팅 하는 패킷 전달의 한 방식으로서, 수신한 패킷을 다시 전송하되 그 패킷을 한번이라도 전송한 경우에는 다시 전송하지 않는다. 기본적으로 플러딩은 전송할 패킷에 전송 단말의 주소와 시퀀스 번호만 기록하여 전송함으로서, 구현이 단순하고 토폴로지의 변화에 적응이 빠른 장점이 있다. 하지만 플러딩은 모든 단말이 최소 한번은 패킷 전송을 수행하기 때문에 과도한 트래픽이 발생하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하기 위해 노드의 위치 정보에 기반하거나 전송할 확률에 기반하여 패킷의 중복된 송수신을 억제하는 플러딩 기법이 다방면으로 연구되었다. 그러나 적은 트래픽과 짧은 지연 시간을 동시에 보장하는 것은 쉽지 않으며 여전히 해결과제로 남아있는 사항이다. 본 논문에서는 패킷을 수신한 노드가 자신의 주위 노드 중 패킷의 전송 방향에 대해 한 개의 노드에 전송 우선순위를 할당하고, 우선순위를 가진 노드가 패킷을 수신하면 지체 없이 패킷을 전달하도록 하여 지연 시간을 최소화시킬 수 있는 플러딩 기법을 제안한다. 또한 노드의 위치정보를 이용하여 동일한 패킷을 수신한 노드를 탐색하고 중복된 패킷의 송수신은 억제할 수 있는 새로운 방식의 플러딩 알고리즘을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 이용하여 제안한 알고리즘과 기존의 플러딩 기법들의 성능을 비교하고, 그 결과 제안한 알고리즘이 기존의 플러딩 방식보다 더 적은 패킷 전송 횟수로 신속하게 패킷을 전달할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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