nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 가상의 체스보드판을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 카메라 포즈나 체스보드판의 움직임을 모사하기 위해 가상 카메라로 획득한 여러 포즈의 체스보드 이미지를 디스플레이에 표시하고 디스플레이를 캘리브레이션 대상이 되는 카메라로 촬영한다. 가상 체스보드 격자점좌표와 촬영된 이미지의 체스보드 격자점좌표 사이의 homography 행렬로부터 카메라 파라미터에 대한 제한조건을 추출할 수 있음을 보였고, 렌즈 왜곡을 고려한 전체 카메라 캘리브레이션 방법 또한 제안하였다.


(게재일: 2019.06.19)
현재 MPEG은 최대 6DoF(Degrees of Freedom) 사용자 운동시차를 지원함과 동시에 고해상도의 360VR 서비스를 제공하기 위한 영상 포맷, 부호화 등 요소기술에 대한 MPEG-I(Immersive) 표준화를 진행 중에 있다. 6DoF는 가상 공간 내 임의의 위치에서 운동시차를 제공하는 것으로 이를 획득 및 재현하기 위한 360VR 영상 표현 및 포맷에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문은 제한된 공간 내 임의의 위치에서 사용자에게 자연스러운 6 자유도를 제공하기 위한 360VR 영상 포맷을 제안한다. 실험결과 제한된 공간 내에서 사용자에게 자연스러운 운동시차를 제공할 뿐만 아니라 향후 실사 환경에서도 획득 및 적용 가능성을 확인하였다.


(게재일: 2019.06.19)
드론에 프로젝터를 탑재한 드론 프로젝터 시스템을 활용한 이동형 프로젝션 디스플레이를 사용할 경우, 드론의 비행시 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝터에 의해 투영된 영상에 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 종래에 사용되던 드론의 비행정보 기반 투영영상 변환행렬을 실제 영상에 적용해보고 비행 움직임에 의해 발생하는 실제 투영영상에서 발생하는 오차를 평가하기 위한 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.06.19)
TV홈쇼핑 생방송 제작 시 스튜디오 방송용 카메라 외에 추가로 다양한 카메라가 활용된다. 현재 지상파 방송 등에서 많이 활용되는 5D카메라는 홈쇼핑 생방송 제작 시 활용되어지고 그 활용도는 더욱 증가되고 있다. 본 논문에서는 활용도가 높아지고 있는 5D카메라 유선 인터페이스 활용이 아닌 60GHz 주파수 대역의 무선 영상 전송 시스템 생방송 제작에 관한 것이다.


(게재일: 2019.06.19)
360 도 VR (Virtual Reality) 영상을 기존의 비디오처럼 재생하고 전송하기 위해서는 아직까지도 논의 되어야할 많은 문제들이 존재한다. 특히 보는 장면에 비하여 전방위의 영상을 보내야하는 VR 영상은 매우 큰 용량을 가질 수 밖에 없다. 그럼에도 불구하고 사용자의 불편함을 덜기 위해서는 HMD (Head-Mounted Displays) 의 빠른 반응 속도가 필요하다. 따라서 QER (Quality Emphasized Region)기반의 전송 기법은 영역별로 차별화된 화질의 영상을 전송하여 실감미디어의 몰입감을 유지하고 대역폭의 낭비를 줄이는 뷰포트 적응적 360 도 비디오 스트리밍 시스템 (Viewport-Adaptive 360-Degree Video Streaming System)의 일종으로 제안되었다. 그러나, 사용자의 시점 정보를 계산하기 위해서는 매 프레임마다 차원 변환을 위한 복잡하고 많은 계산이 필요하고, 이러한 중복된 계산은 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차원 변환에 따른 자원낭비를 줄이기 위하여 QER 선택을 위한 개선 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.06.19)
포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 V-PCC에서 3차원 미디어인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여, 새로운 품질 변화를 달성하고 비트전송률 변경을 추가 지원하는 방법을 제시하였다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 사용자에게 더욱 몰입감 있는 콘텐츠를 제공하기 위한 기술에 대한 관심이 증가하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 360 VR 영상이라고 할 수 있다. 미디어 표준화 단체인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 MPEG-I(Immersive) 차세대 프로젝트 그룹을 이용하여 이러한 움직임에 대응하고 있다. MPEG-I는 2021년 말 6DoF VR 영상을 목표로 8개의 파트가 표준화를 진행중이다. 360 VR 영상의 경우 획득시 영상의 픽셀들이 3D 공간 상에 존재하게 되는데, 이를 처리 및 출력 하귀 위해서는 2D 영상으로 전환이 필요하며 이 때 사용되는 것이 Projection format이다. 현재 JVET(Joint Video Exploration Team)에서는 3D에서 2D로 전환이 이루어 질 때 손실을 최소화 하기 위한 Projection format들에 대한 연구가 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 현재까지 제안된 다양한 Projection format들에 대하여 소개하고 이에 대한 성능 측정 방식에 대하여 소개한다.


(게재일: 2019.06.19)
최근의 IoT 기술의 발전은 다양한 형상, 네트워크 특징 및 서비스 아키텍쳐를 가지는 IoT 기기, 서비스 및 단말을 활용한 서비스의 발전을 가져오고 있다. 특히 OneM2M, OCF 등의 표준기구등은 다양한 IoT 기기 및 서비스 아키텍쳐에 대한 정의를 최근 수년간 진행해 오고 있으며, 이러한 IoT 서비스는 단순히 기기의 원격 상태 확인 및 제어 뿐만 아니라, 클라우드 및 AI 기술과의 연계를 통하여 그 서비스 영역을 지속적으로 확장 중에 있다. 이 중 Internet of Media Things 표준은 다양한 미디어 기반 서비스를 Thing으로 표현하여 다양한 Thing과의 연계 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 기존에 다양한 기법을 통하여 연구 및 구현되고 있는 영상 기반 서비스를 Internet of Media Things 표준 기반으로 구현하기 위한 방법을 제시한다. 기존 영상 분석 기술은 대부분 정확도의 향상에 그 목적을 가지고 있어 서비스 형태로 제공하고 타 기기와의 연계성을 제공하기 위한 추가적인 기술간 연계가 필요하다. 본 논문에서는 Yolo v3 기반의 Face Detection 기술에 대하여, 해당 기술을 Internet of Media Things 표준으로 표출하기 위한 요구사항을 파악하고 실제 구현하기 위한 방안에 대하여 검토한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 홀로그램의 연산 간소화를 제안한다. 딥 러닝 중에서도 GAN model을 기반으로 진행된다. Point source 에 대응되는 홀로그램 모델링 식을 이용하여 Amplitude 와 Phase의 Component 들을 각각의 GAN 으로 훈련시켜 얻는 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.06.19)
이 논문에서는 가정내 음향 상황에 대한 사운드 이벤트 검출을 수행하는 시스템을 개발하는 내용을 담고 있다. 사운드 이벤트 검출 시스템은 마이크로폰 입력에 대해서 입력신호로부터 특징을 추출하고, 특징으로부터 이벤트가 있었는지 아닌지를 분류하는 형태를 가지고 있다. 본 연구에서는 독립형 디바이스가 가정내 위치한 상황을 가정하여 개발을 진행하였다. 가정내에서 일어날 수 있는 음향 상황을 가정하고 데이터셋 녹음을 진행하였다. 데이터셋을 기반으로 특징과 분류기를 개발하였으며, 적은 계산량으로 결과를 출력해야 하는 독립형 디바이스에 활용하기 위해서 특징셋을 간소화하는 과정을 거쳤다. 개발결과는 가정의 거실환경에서 녹음된 소리를 스피커로 출력하여 테스트하였으며, 다양한 음향 상황에 대한 개발이 추가적으로 필요하다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 RGB-IR 이미징 센서가 탑재된 드론을 사용하여 태양광 발전소의 태양광(PV) 패널을 탐지하는 방법을 제안한다. 태양광 발전소에서 드론에 설치된 IR 영상의 활용은 PV 패널의 결함 여부를 판단하는데 큰 도움이 된다. 그러나 IR 영상만을 사용해서 태양광 패널을 탐지하고 결함 여부를 판단하는 것은 태양광에 의해 생긴 정반사로 인해 정확도가 떨어진다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 드론을 이용해서 IR 영상과 RGB 영상을 동시에 획득하고 활용하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템으로부터 IR 영상과 RGB 영상으로 패널 탐지의 정확도를 향상시키고, 태양광에 의한 정반사와 같이 오검출 될 수 있는 문제를 극복할 수 있다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 들어 지진이나 국지적 폭우 등 자연재해로부터 발생하는 재난뿐만 아니라 미세먼지나 화재와 같은 다양한 형태의 사회재난이 빈번하게 발생함에 따라 재난경보서비스에 대한 많은 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 ATSC 3.0 전송방식에 기반한 지상파 UHD 방송망을 통하여 신속하게 재난방송 서비스를 제공하기 위한 전송시스템의 구조에 대하여 설계하고, 이를 수행하기 위한 기능사항을 제안한다. 제안한 내용은 이미 서비스되고 있는 지상파 UHD 방송망을 통하여 국가 재난경보를 위한 중요한 매체로 활용될 것으로 기대한다.


(게재일: 2019.06.19)
실사 기반의 VR (Virtual Reality) 영상을 생성하기 위해서는 카메라 리그 (rig) 설계 기술, 스티칭(stitching) 기술, 3 차원 공간 정보 추정 기술 등 여러 기술이 필요하다. 이러한 기술에 대한 연구를 진행하려면 카메라 위치, 피사체 거리, 조명 정도 등 다양한 요소를 고려한 수 많은 실험을 수행해야 하는데, 실사 조건에서 이를 직접 수행하려면 상당한 시간과 노력이 소요된다. 따라서 원하는 실험 조건을 쉽게 구성할 수 있는 컴퓨터 그래픽스 (CG: Computer Graphics) 환경 상에서 먼저 실험을 진행한 이후 실사로 확장하는 것이 더욱 효율적인 접근법이 될 것이다. 본 논문에서는 VR 영상의 생성에 요구되는 다양한 기술을 연구할 때 활용할 수 있는 CG 기반의 툴을 소개하고자 한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 다시점 영상과 스테레오 매칭을 수행하여 얻은 깊이 정보를 통해 가상시점을 합성할 때 적용되는 블렌딩 기법을 제안한다. 다시점 영상에서 스테레오 매칭으로 얻을 수 있는 깊이정보는 물체와 배경의 경계부분에서 큰 오차를 갖는다. 이러한 이유로 원본 시점들의 영상을 깊이정보를 통해 특정 가상시점으로 워핑할 때 물체의 경계 부분에 배경의 화소가 일부 포함되는 문제가 발생한다. 이 문제는 워핑된 영상들을 블렌딩하여 하나로 합성 시 영상의 품질에 영향을 주는 요인이 된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이정보와 함께 영상의 수퍼픽셀 분할에서 얻은 정보를 이용하여 블렌딩 대상이 되는 영상에 화소 단위로 가중치를 부여하여 해당 문제의 영향을 완화한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 블록체인 및 암호화폐(토큰)를 이용해 미디어사물인터넷 내 카메라로부터의 비디오 스트리밍 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자가 분산형 애플리케이션을 통해 블록체인 상에 작성되어 있는 스마트 컨트랙트의 계약조건에 따라 토큰을 지불하고, 토큰을 지불 받은 IP 카메라는 촬영하고 있는 동영상을 실시간으로 사용자에게 스트리밍하는 시나리오를 구성하였다. 블록체인 카메라 스트리밍 서비스의 가능성을 알아보기 위해, 이더리움 기반의 블록체인 위에 스트리밍 서비스를 위한 스마트 컨트랙트를 업로드하고, 거래에 필요한 ERC20 토큰을 제작하여 시스템을 구현하였다.


(게재일: 2019.06.19)
4차 산업혁명과 더불어 1인 미디어 시대를 맞아 개인의 미디어 컨텐츠 제작과 소비가 간편해졌다. 이에, 유튜브, 트위치 등의 플랫폼을 통해 엄청난 양의 미디어 컨텐츠가 생성 소비되고 있다. 이와 관련하여 미디어 컨텐츠의 저작권에 대한 분쟁이 뜨겁다. 특히, 뮤직(음원)컨텐츠의 경우, 동영상을 비롯한 거의 모든 컨텐츠의 제작에 있어 없어서는 안 될 요소로 자리 잡고 있기 때문에 뮤직 컨텐츠와 관련된 저작권 분쟁은 더욱 치열하다. 이에, 본 논문에서는 뮤직 컨텐츠에 대한 저작권 분쟁을 블록체인을 적용하여 해결할 수 있는 방안을 제안한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 기존의 연구를 극복하여 단일 영상이 아닌 단안 비디오로부터 5D 라이트필드 영상을 합성하는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 현재 일반적으로 사용 가능한 Lytro Illum 카메라 등은 초당 3프레임의 비디오만을 취득할 수 있기 때문에 학습용 데이터로 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 환경 데이터를 구성하며 이를 위해 UnrealCV를 활용하여 사실적 그래픽 렌더링에 의한 데이터를 취득하고 이를 학습에 사용한다. 제안하는 딥러닝 프레임워크는 두 개의 입력 단안 비디오에서 의 각 SAI(sub-aperture image)를 갖는 라이트필드 비디오를 합성한다. 제안하는 네트워크는 luminance 영상으로 변환된 입력 영상으로부터 appearance flow를 추측하는 플로우 추측 네트워크(flow estimation network), appearance flow로부터 얻어진 두 개의 라이트필드 비디오 프레임 간의 optical flow를 추측하는 광학 플로우 추측 네트워크(optical flow estimation network)로 구성되어있다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 휘도 및 색차 성분에 따른 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능을 분석한다. SHVC 상위 계층에서는 하위 계층의 픽처를 DCT-IF 기반 업샘플링하여 사용한다. 상위 계층의 부호화 성능을 높이기 위해 딥러닝 기반 필터링을 이용하여 휘도, 색차 성분의 고주파 신호 복원이 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 기존 Y 성분에만 VDSR 네트워크를 이용하여 필터링을 적용하였을 때보다 색차 성분까지 필터링을 진행할 경우 최대 2.18%, 평균 1.5% 감소된 결과를 보였다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.


(게재일: 2019.06.19)
현재 상업적으로 널리 쓰이는 CCTV 용 카메라는 충분한 광량이 보장된 환경에서는 가시영역 영상을, 저조도 환경에서는 적외선 영상을 획득한다. 적외선 영상은 색채정보를 갖고 있지 않아 객체의 색채 정보를 이용하여야 하는 응용에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 ND 필터를 사용하여 가시광선 및 근적외선 영역의 영상정보를 분리하여 취득하는 가능성에 대한 연구를 하였다. 먼저 카메라 내부의 Hot Mirror 필터를 제거하여 가시영역 및 근적외선 신호 모두가 카메라에 들어오도록 한 후 ND 필터를 사용하여 영상을 취득한 후, 본 논문에서 제안하는 분리방식을 사용하여 가시영역 및 근적외선 영역으로 분리하였다.


(게재일: 2019.06.19)
가상현실 기술의 발전으로 보다 많은 사람이 가상현실 콘텐츠를 즐길 수 있게 되었다. PC나 스마트폰과 같은 이전의 콘텐츠 플랫폼과 달리 가상현실에서는 3차원 정보를 전달할 수 있는 인터페이스가 요구된다. 2차원에서 3차원으로의 변화는 보다 높은 자유도를 가지는 반면, 사용자는 새로운 인터페이스에 적응해야 하는 불편함 또한 존재한다. 이러한 불편함을 해소하기 위하여 본 논문에서는 가상현실상에서 음성과 손동작을 결합한 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 음성과 손동작은 현실 세계에서의 의사소통을 모방하여 구현하였다. 현실 세계의 의사소통을 모방하였기 때문에 사용자는 추가적인 학습이 없이 가상현실 플랫폼에 보다 쉽게 적응할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 가상객체를 생성하는 예제를 통하여 기존의 3차원 입력장치를 대신할 수 있음을 보인다.


(게재일: 2019.06.19)
영상이 포함하고 있는 풍부한 정보를 검출하고 이해하기 위해서는, 영상속의 일관된 상호관계를 갖는 영상 객체 그룹을 이해하고 표현하는 영상 구문 검출 기술(Visual Phrase Detecting Technology)이 필수적이다. 영상 구문 검출 기술은, 영상이 포함하고 있는 다양하고 풍부한 정보를 추출하고 활용하기 위한 핵심 기술로 이를 이용한 자동차 주행중 전방 감시, 영상의 자동 주석 달기, 동영상의 검색, 쇼핑 공간에서의 부정행위 검출(fraud detection) 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.


(게재일: 2019.06.19)
번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 얼굴 검출에서 좋은 성능을 보이는 Dual Shot Face Detector (DSFD)을 WIDER FACE 데이터 기반으로 네트워크의 성능 및 특성을 분석한다. 얼굴 검출 엔진의 동작 및 학습을 확인하기 위해 WIDER FACE 데이터를 기반으로 DSFD 를 학습한 후 기존 논문에서 발표되었던 성능을 보이는지 확인한다. 성능 확인된 얼굴 검출기 DSFD 를 세부적으로 분석하기 위하여 테스트 데이터를 10 개 그룹으로 분할하여 AP 측정 후 성능 열화가 높은 그룹의 이미지를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 얼굴 영역 주변에 모자 헬멧, 방패 등에 의해 가려진 경우 얼굴 검출에 많은 어려움이 발생했다. 또한 이미지에 있는 상황을 61 개로 구분하여 정량적 분석을 수행하며 분석 결과 Car Accident 와 People Marching 상황에서 성능이 열화되는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 DSFD 네트워크의 성능 열화 부분 및 경향 등을 분석하였다. 이러한 내용은 DSFD 얼굴 검출기의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞는 검출기를 개발하는데 매우 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문은 안드로이드 환경에서 사용자의 피부색으로부터 퍼스널 컬러를 추정하고, 퍼스널 컬러와 함께 조화 색상을 추천하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기존 영상 처리를 이용한 퍼스널 컬러 분석 방법[1]에 색채 이론을 도입하여 입력 영상으로부터 보다 정확하게 퍼스널 컬러를 추정하는 방법을 제안한다. 결과적으로, 기존 퍼스널 컬러 이론이나 방법보다 더 개인에게 최적화된 색상을 추천할 수 있었다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 초고해상도 기술의 복잡도를 줄이기 위하여 픽셀단위 생략 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 픽셀 단위로 수평, 수직 방향의 밝기에 대한 2 차 미분치에 기반하여 생략을 결정한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 가장 간단한 초고해상도 알고리즘인 SRCNN 과 제안하는 방법의 PSNR 비교한다. 그 결과 제안하는 방법이 평균적으로 약 47%의 픽셀이 생략이 되면서 SRCNN 대비 0.2dB PSNR 감소를 보인다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서 기존의 이미지 캡셔닝의 문제점인 행동 인식 관련한 문제를 해결한다. 이미지 캡셔닝 모델의 학습 데이터의 행동 부분 즉, 동사 부분으로 행동 인식 데이터 셋을 만들었을 경우 많은 클래스, 각 클래스에는 적은 데이터로 구성됨을 보였다. 따라서, 본 논문에서 행동 인식 모델을 추가하고, 임계값을 두어 이미지 캡셔닝의 동사 부분의 정확도가 낮을 경우, 그리고 행동 인식 모델의 정확도가 높을 경우 두 결과물을 교체하는 방식으로 이미지 캡셔닝의 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 모델에 대한 설명과 구현 과정 및 행동 인식에 강인한 이미지 캡셔닝 실험 결과를 보인다.


(게재일: 2019.06.19)
360 영상을 이용한 실감형 미디어에 대한 관심이 날로 높아지고 있지만 높은 대역폭 요구사항으로 인해 원활히 보급되지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 360 영상을 타일 분할 기법을 적용한 뒤 각 영역의 중요도에 따라 독립적으로 품질을 조절하여 서비스하는 타일 기반 방법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 사용자 시점에서 타일 경계에 있는 영상 지점을 바라볼 경우 다양한 품질의 영역이 부분적으로 존재하여 사용자 경험 평가가 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 360 영상을 비균등 품질의 타일들로 구성한 후 시선 위치 데이터를 통해 사용자 시점의 영상을 렌더링하는 과정에 대해 설명한다. 또한 다양한 품질의 영역으로 존재할 수 있는 사용자 시점의 영상의 두드러지는 영역에 대해 가중치를 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 사용자 경험을 크게 해치지 않으면서 동시에 대역폭을 낮출 수 있는 360 영상 타일의 최적 구성을 찾기 위한 방향을 제시한다.


(게재일: 2019.06.19)
본 논문에서는 자연스러운 장면 영상에서 임의의 방향성을 가진 텍스트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 텍스트 검출을 위한 기본적인 프레임 워크는 Faster R-CNN[1]을 기반으로 한다. 먼저 RPN(Region Proposal Network)을 통해 다른 방향성을 가진 텍스트를 포함하는 bounding box를 생성한다. 이어서 RPN에서 생성한 각각의 bounding box에 대해 세 가지의 서로 다른 크기로 pooling된 특징지도를 추출하고 병합한다. 병합한 특징지도에서 텍스트와 텍스트가 아닌 대상에 대한 score, 정렬된 bounding box 좌표, 기울어진 bounding box 좌표를 모두 예측한다. 마지막으로 NMS(Non-Maximum Suppression)을 이용하여 검출 결과를 획득한다. COCO Text 2017 dataset[2]을 이용하여 학습 및 테스트를 진행하였으며 주관적으로 평가한 결과 기울어진 텍스트에 적합하게 회전된 영역을 얻을 수 있음을 확인하였다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 재난 발생 빈도가 증가함에 따라 재난이 발생 시 사람들에게 재난에 대한 정보를 전달하는 중요성이 부각되고 있다. 기존에는 재난이 발생 시 지역단위로 다양한 매체를 통해 사람들에게 정보를 제공 하고 있다. 하지만 지역단위(시군구 or 읍면)로 정보를 제공하고 있어 위험 발생지역과 동일 지역에 있더라도 위험 영향범위 내에 있지 않는 사람에게도 동일한 재난정보를 제공하고 있어 혼란을 야기 할 수 있는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 재난 발생 지점을 기반으로 Segment 를 생성하고 관리 하여 위험지역의 사람들에게만 정보를 제공할 수 있는 Segment 기반 재난 정보 제공 시스템을 설계 한다. 제안한 시스템은 재난 발생 시 재난 종류에 따라 위험 지역을 세분화 하고 발생 지점을 중심으로 Segment 를 생성한다. Segment 에 포함된 인구를 추출하고 위험 지역 별로 재난 정보를 제공한다.


(게재일: 2019.06.19)
최근 국내 지상파 UHD(Ultra-High Definition) 방송과 같은 고품질 AV(Audio-Video) 서비스가 증가하면서 그에 맞춰 방송 기술도 진화하게 되면서 방송 표준 또한 새롭게 정의하게 되었다. 또한, 네트워크 기술이 발달함에 따라, 콘텐츠가 해당 나라뿐 아니라 세계적으로 소비되고 있다. 그에 맞춰 국가 및 지역적 환경 등에 맞춰 적합한 콘텐츠를 제공하는 방안인 콘텐츠 삽입 기술이 필요할 것으로 보인다. 본 논문은 지상파 UHD 방송의 전송 표준 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)/ROUTE(Real time Object delivery Over Unidirectional Transport) 및 MMT(MPEG Media Transport)를 기반으로 방송망과 통신망의 이종 망 환경 하에 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 3.0 Event Signaling 표준을 활용한 콘텐츠 삽입 서비스 시스템 모델 및 동기화 방안을 제안한다. 또한, 해당 서비스가 방송 표준을 만족하는 환경에서 동작함을 검증한다.

Recently, broadcasting technologies have evolved as high-quality AV services such as domestic terrestrial UHD(Ultra-High Definition) broadcasting have been increasing, and broadcasting standards have been newly defined. Also, as network technology develops, contents are consumed not only in the country but also the world. Accordingly, content insertion technology, which is a method of providing suitable contents in accordance with the national and local environments, will be needed. This paper proposes a content insertion service system model and synchronization scheme using ATSC(Advanced Television Systems Committee) 3.0 Event Signaling standard under heterogeneous network environment of broadcasting network and internet network based on transmission standard DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)/ROUTE(Real time Object delivery Over Unidirectional Transport) and MMT(MPEG Media Transport) of terrestrial UHD broadcasting. It also verifies that the service operates in an environment that meets the broadcast standard.

(게재일: 2019.03.30)
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.

The main functionality of occupancy sensors is to determine the existence of humans in the space. If the space is occupied, a light is on and for vacancy, the light automatically turns off. In this letter, the functionality is realized by the utilization of color information. The color information of incoming people is saved. For outgoing people, their color distribution is compared with the saved information, thus providing the recognition of the outgoing people. For the comparison, four similarity metrics are examined to validate the proposed method.

(게재일: 2019.03.30)
본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.

We propose an efficient single convolutional neural network (CNN) for pedestrian detection on embedded GPUs. We first determine the optimal number of the convolutional layers and hyper-parameters for a lightweight CNN. Then, we employ a multi-scale approach to make the network robust to the sizes of the pedestrians in images. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is capable of real-time operation, while providing higher detection performance than conventional algorithms.

(게재일: 2019.03.30)
본 논문에서는 다양한 재난치안안전 임무 상황에서 적용할 수 있는 드론 영상 종합정보 처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 각 임무에 따라 필요한 기능은 딥러닝을 활용하여 드론으로부터 확보하는 영상에서 영상분석 시스템을 구성한다. 실험 영상을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인했다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.

In this paper, we propose a system for processing and analyzing drone image information which can be applied variously in disasters-security situation. The proposed system stores the images acquired from the drones in the server, and performs image processing and analysis according to various scenarios. According to each mission, deep-learning method is used to construct an image analysis system in the images acquired by the drone. Experiments confirm that it can be applied to traffic volume measurement, suspect and vehicle tracking, survivor identification and maritime missions.

(게재일: 2019.03.30)
ISO MPEG에서는 향후 대용량의 초고해상도 영상을 이종(Heterogeneous)의 네트워크 환경에서도 소비자에게 원활하게 전달하기 위해 MPEG-H를 표준화 하였다. 그 중 MMT(MPEG Media Transport) 프로토콜은 이종의 네트워크 환경에서 하이브리드 (hybrid) 미디어 전송을 할 수 있는 차세대 MPEG 미디어 전송 규격이다. 대용량 초고해상도의 영상을 이종의 네트워크 환경을 통해 원활하게 서비스하려면 전송된 미디어 간의 정확한 동기화 (synchronization)가 중요한 요소이다. 본 논문에서는 MMT 기술에서 제공하는 대역외 (out-of-band) 미디어 동기화 기법의 추가적인 세션 연결과 과도한 트래픽 발생 문제를 해결하기 위해 대역내 (in-band) 미디어 동기화 기법을 제안하고 그 성능을 검증한다.

In ISO MPEG, MPEG-H has been standardized to smoothly deliver huge volume of ultra-high resolution videos over heterogeneous network environments for the consumers. In the MPEG-H standard, MMT(MPEG Media Transport) protocol is the next generation MPEG media transport technology to provide hybrid media delivery over heterogeneous environments. It is important to sustain accurate media synchronization to provide ultra-high resolution video services over heterogeneous network environments. In this paper, we propose and verify an in-band media synchronization scheme to circumvent the problem of additional session setup and excessive traffic problems of the conventional out-of-band media synchronization supported by the MMT technology.

(게재일: 2019.03.30)
본 논문은 가상현실 음향 구현을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 방법에 관한 것으로서, 이를 통해 두 지점에서 취득한 음향 신호들을 사용하여 두 지점 사이의 음향을 생성한다. 산술평균이나 기하평균 같은 통계적 방법으로 사운드 보간을 수행할 수 있지만 이는 실제 비선형 음향 특성을 반영하기에 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 두 지점과 목표 지점의 음향신호를 기반으로 심층신경망을 훈련하여 사운드 보간을 시도하였으며, 실험결과 통계적 방법에 비해 심층신경망 기반 사운드 보간 방법의 성능이 우수함을 보였다.

In this paper, we propose a deep neural network-based sound interpolation method for realizing virtual reality sound. Through this method, sound between two points is generated by using acoustic signals obtained from two points. Sound interpolation can be performed by statistical methods such as arithmetic mean or geometric mean, but this is insufficient to reflect actual nonlinear acoustic characteristics. In order to solve this problem, in this study, the sound interpolation is performed by training the deep neural network based on the acoustic signals of the two points and the target point, and the experimental results show that the deep neural network-based sound interpolation method is superior to the statistical methods.

(게재일: 2019.03.30)
최근 인터넷 미디어 스트리밍 수요의 증가로 인해 CDN(Content Delivery Network) 비용이 크게 증가하였으며 이를 절감하기 위한 방안의 필요성이 날로 증가하고 있다. 이러한 상황에 맞춰 최근 CDN 비용을 절감할 수 있는 WebRTC(Web Real-Time Communication) 표준 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 병용하는 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기술이 등장하였다. 본 논문에서는, 전달 이력에 기반하여 피어(peer)를 선택하게 함으로써, 이 기술의 CDN 비용 절감 효과를 크게 개선할 수 있는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 또한 실험실 내에서 실제 이 알고리듬을 구현하고 모바일 네트워크 환경과 유사한 환경 조건에서 실험을 시행하여 그 성능을 측정한 결과, 무작위로 피어를 선택하는 기존의 시스템과 비교하여 더 높은 CDN 비용 절감 효과를 달성할 수 있음을 보였다.

Recently the huge demand for Internet media streaming has dramatically increased the cost of the CDN (Content Delivery Network) and the need for a means to reduce it is increasing day by day. In this situation, a P2P-assisted DASH technology has recently emerged, which uses P2P (Peer-to-Peer) communications based on WebRTC (Web Real-Time Communication) standards to reduce the CDN cost. This paper proposes an algorithm that can significantly improve CDN cost savings in this technology by selecting peers based on the transport history. Also we implemented this algorithm in an experimental system and, after setting experimental conditions that emulate the actual mobile network environment, we measured the performance of the experimental system. As a result, we demonstrated that the proposed algorithm can achieve higher CDN cost savings compared to the conventional algorithm where peers are selected at random.

(게재일: 2019.03.30)
3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.

Depth from defocus estimates the 3D depth by using a phenomenon in which the object in the focal plane of the camera forms a clear image but the object away from the focal plane produces a blurred image. In this paper, algorithms are studied to estimate 3D depth by analyzing the degree of blur of the image taken with a single camera. The optimized object range was obtained by 3D depth estimation derived from depth from defocus using one image of a single camera or two images of different focus of a single camera. For depth estimation using one image, the best performance was achieved using a focal length of 250 mm for both smartphone and DSLR cameras. The depth estimation using two images showed the best 3D depth estimation range when the focal length was set to 150 mm and 250 mm for smartphone camera images and 200 mm and 300 mm for DSLR camera images.

(게재일: 2019.03.30)
본 논문에서는 클라우드 서버와 영상 품질 향상 알고리즘을 이용하여 고화질의 영상을 서비스하는 방법을 소개한다. 즉, 논문에서 제안하는 ViVa (Video Value Addition)의 개념을 바탕으로 저화질 영상을 서비스하는데 필요한 전송 비트레이트와 계산량으로 고화질의 영상을 서비스함으로써 기존 스트리밍 서비스 대비 향상된 시스템을 제안한다.

In this paper, we show how to provide high quality image service using cloud server and image quality enhancement algorithm. In other words, based on the concept of ViVa (Video Value Addition) proposed in the paper, we propose an improved system compared to the existing streaming service by providing a high-quality video with the transmission bit rate and calculation amount necessary to serve low-quality images.

(게재일: 2019.03.30)
최근 들어 경리단길처럼 빠른 성장세를 보이는 골목상권에 대한 사회적 관심이 높아지면서 골목상권 성장요인에 대한 분석의 필요성이 커지고 있다. 이 연구에서는 서울시의 골목상권 매출액 자료에 동적타임워핑(DTW)을 적용한 시계열 군집분석을 통해 성장 골목상권을 찾아내고 로지스틱 회귀분석을 통해 골목상권의 성장에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 군집분석 결과, 성장상권은 서남권과 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 성장상권의 권역 내 비중은 서북권, 동북권, 서남권이 높게 나타난 반면 동남권은 낮게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과, 20~30대가 매출액에 미치는 영향은 50대에 비해 낮지만 성장에 미치는 영향은 더 큰 것으로 나타났다. 또한, 소득이 높은 지역에 위치한 골목상권들은 성장 한계에 도달한 경우가 많아 정체 또는 쇠퇴하는 경향이 나타났다. 지하철에 가까운 골목상권일 경우 매출액은 더 많지만 성장성은 오히려 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존연구에서 다루어지지 않던 골목상권의 성장요인을 처음으로 분석했다는 점에서 의의를 둘 수 있다.

Recently, growing social interest in alley markets, which have shown rapid growth like Gyeonglidan-gil street in Seoul, has led to the need for an analysis of growth factors. This paper aims at exploring growing alley markets through time-series clustering using DTW (Dynamic Time Warping) and examining the growth factors through logistic regression. According to cluster analysis, the number of growing markets of the Northeast, the Southwest, and the Southeast were much more than the Northwest but the proportion in region of the Northwest, the Northeast, and the Southwest were much more than the Southeast. Logistic regression results show that people in 20s and 30s have a lower impact on sales than those in 50s, but have a greater impact on growth of alley market. Alley markets located in high-income areas often reached their growth limits, indicating a tendency to stagnate or decline. The proximity of a subway station effected positive on sales but negative on growth. This research is an advanced study in that the causes of sales growth of alley markets is examined, which has not been examined in the preceding study.

(게재일: 2019.12.31)