nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
VVC (Versatile Video Coding)는 기존 HEVC에 비해 약 2 배 높은 부호화 효율을 목표로 HD / UHD / 8K 및 HDR (High Dynamic Range) 비디오를 지원하기 위하여 개발되어 현재 표준화의 막바지에 이른 새로운 최신 비디오압축 국제표준기술이다. 또한 스크린 컨텐트 부호화, 적응적인 해상도 변경 및 독립적인 서브 픽처와 같은 다양한 기능의 지원도 목표로 한다. 본 논문에서는 VVC의 색차 인트라 예측모드를 위한 효과적인 부호화 방법을 개발하기 위해 색차신호의 인트라부호화 모드를 위한 신호방법을 조사하고, 이중 DM모드 (Derived Mode) 가 사용되는 경우 휘도블록의 각도 (angular) 모드 참조 시 단순화된 방향을 적용하여 색차블록에 적용되는 화면 내 예측모드를 간략화 시킬 수 있는 방식을 제안한다. 이 기술은 시스템의 복잡도는 낮추면서 DM모드의 선택확률을 높여 부호화 효율을 높일 수 있으며, 이때, 블록의 크기까지 고려할 경우, 부호화 효율을 더욱 높일 수 있는 장점이 있다.

VVC (Versatile Video Coding) is a new video compression technique that is being standardized, and it supports HD / UHD / 8K video, and High Dynamic Range (HDR) video with a goal of approximately 2 times higher coding efficiency than the conventional HEVC. It also aims to support a variety of functionalities such as screen content coding, adaptive resolution changes, and independent sub-pictures. In this paper, we investigate the signaling process of intra prediction mode first, and develop an effective coding method of the chroma intra prediction mode. In case of the DM mode, the proposed method simplifies the prediction mode of the chorma intra prediction mode when referring to the angular mode of the luminance block. It can improve coding efficiency of the chroma intra prediction mode, and the proposed process can also consider the size of the block in order to further improve its coding efficiency.

(게재일: 2020.05.30)
영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.

The jitter in the digital videos lowers the visibility and degrades the efficiency of image processing and image compressing. In this paper, we propose a video stabilizer architecture based on triplet CNN and a method of synthesizing training datasets based on video synthesis. Compared with a conventional deep-learning video stabilization method, the proposed video stabilizer can reduce wobbling distortion.

(게재일: 2020.05.30)
확장현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 카메라를 개발함에 따라 설비의 부담 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해져 FBX와 같은 3D 형식과 결합하여 실시간 애니메이션 생성이 가능해졌다. 하지만 키넥트는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보인다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라 기반 FBX 형식의 모션 캡쳐 애니메이션 시스템에서의 자연스러운 인체 움직임을 구현하고자 관절 추정 오류를 보정하는 두 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로 키넥트로 사람의 위치 정보를 취득하고 깊이 지도를 생성하여 인체 부위 길이 제약 정보를 이용해 잘못된 관절 위치 값을 보정, 새로운 회전 값을 추정한다. 두 번째로 기존 및 추정된 회전 값들에 미리 설정된 관절 가동 범위 제약을 적용, FBX로 구현해 비정상적인 동작을 제거한다. 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였고 알고리즘 간 오차를 비교하여 시스템의 우수성을 입증하였다.

Due to the popularization of the Extended Reality, research is actively underway to implement human motion in real-time 3D animation. In particular, Microsoft developed Kinect cameras for 3D motion information can be obtained without the burden of facilities and with simple operation, real-time animation can be generated by combining with 3D formats such as FBX. Compared to the marker-based motion capture system, however, Kinect has low accuracy due to its lack of estimated performance of joint information. In this paper, two algorithms are proposed to correct joint estimation errors in order to realize natural human motion in motion capture animation system in Kinect camera-based FBX format. First, obtain the position information of a person with a Kinect and create a depth map to correct the wrong joint position value using the human body segment length constraint information, and estimate the new rotation value. Second, the pre-set joint motion range constraint is applied to the existing and estimated rotation value and implemented in FBX to eliminate abnormal behavior. From the experiment, we found improvements in human behavior and compared errors between algorithms to demonstrate the superiority of the system.

(게재일: 2020.05.30)
재난문자 서비스는 텍스트 기반으로 국민에게 재난 경보를 전달하는 서비스이다. 그래서 한글에 익숙하지 않은 외국인 들은 제공받은 재난문자 메시지를 정확히 이해하기 어렵다. 이미지 등 멀티미디어 정보를 제공하면 이러한 문제가 많이 해소 될 것으로 기대한다. 그러나 현재의 재난문자 서비스 방식은 멀티미디어 정보 전송에 적합하지 않다. 이 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 단말기에서 재난 이미지 표출을 위한 펌웨어 기반의 재난문자 서비스 방식을 제안한다. 이 방식을 적용한 단말기는 재난 종류에 대응하는 이미지들을 저장하고 있어야 하고 재난문자 메시지에 이미지 표출을 알려주는 특수문자를 사용해야 한다. 이 방식은 신형 단말기에 장착되는 새로운 펌웨어를 이용하여 구현할 수 있으며 기존 단말기에서도 문제없이 작동할 수 있음을 보여준다.

The Disaster text service is a text-based service for public alert. But, foreigners who are not familiar with korean can not understand exactly the disaster text messages provided. Using multimedia information such as images is expected to solve this problem. However, the current disaster message service method is not suitable for multimedia information delivery. This study proposes a firmware-based disaster character service method for displaying disaster image in a terminal. A device using this method should store images corresponding to the type of disaster and use special characters to inform the presentation of image in a terminal. This approach can be implemented in the new firmware installed device and it can be work with the existing device.

(게재일: 2020.05.30)
본 논문에서는 dense point cloud 의 평면영역에서 발생하는 bump 을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이상적인 point cloud 의 평면영역에서 점의 위치의 차이가 균일하다는 특성을 이용하여 점의 위치를 재구성하는 방식을 제시한다. 또한 더 작은 개수의 점으로 물체를 나타낼 수 있으며, 더 작은 잡음이 나타나는 sparse point cloud 의 성질을 고려하여 dense point cloud 의 점의 개수 또한 감소시킨다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 dense point cloud 의 잡음을 감소시키면 평면영역의 bump 감소 및 점 개수의 감소를 통한 데이터 전송 시 더 작은 크기로 보낼 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문은 고정되지 않고 흔들리는 영상을 각 프레임마다 이미지 스티칭(Image Stitching)으로 비디오를 구성하였을 때 생기는 영상이 심하게 흔들리는 문제 등을 보완하기 위해 새로운 비디오 스티칭(Video Stitching) 방법을 제안한다. NISwGSP 알고 리즘으로 각 프레임 이미지를 스티칭하고 스티칭 형태를 어느 정도 유지시켜주는 새로운 코스트 함수를 도입하여 스티칭 영상의 흔들림 문제를 해결한다. 메쉬(Mesh) 기반 이미지 스티칭 알고리즘인 NISwGSP를 써서 비디오 스티칭을 할 때 메쉬의 버텍스(Vertices)를 이전 프레임의 버텍스로 유지하도록 하여 스티칭 형태를 고정시키는 것이 본 논문에서 제시하는 방법이다.


(게재일: 2020.07.13)
드론 탑재형 프로젝터 시스템의 경우 비행 시 드론의 모터와 프로펠러 그리고 비행 환경에 의해 발생하는 흔들림이 그대로 프로젝터에 전달되기 때문에 프로젝터에 의해 투영된 영상에 왜곡이 발생하게 된다. 이를 보정하기 위해 센서를 통해 얻어진 드론의 비행정보 기반 투영영상 변환행렬이 적용된다. 본 논문에서는 디스플레이 영역의 해상도를 고정된 값으로 제한하는 대신 비행 환경에 따라 해상도를 결정하는 방법을 제안하고 실제 영상에 적용하였다. 실험 결과, 제안한 디스플레이 영역의 해상도 최적화 방법을 적용하는 경우 기존의 고정된 디스플레이 영역의 해상도보다 확장된 디스플레이 영역의 해상도로 운용 가능함을 관찰할 수 있었다.


(게재일: 2020.07.13)
부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.


(게재일: 2020.07.13)
지상파 방송에서는 청각장애인을 위해 폐쇄자막(closed caption) 서비스가 제공되고 있다. 현재의 폐쇄자막 방송은 속기사가 실시간으로 방송을 보면서 입력하기 때문에 지연이 있다. 또한 이렇게 입력된 폐쇄자막은 TV 프로그램 영상과 별도로 저장되기 때문에 영상과 그 시작점이 맞지 않는 경우가 대부분이다. 폐쇄자막을 온라인 서비스 등에 제공하고자 할 때 이러한 문제로 인해 영상과의 동기가 맞지 않아 사용이 어렵다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 음성을 인식하여 동기화된 텍스트를 추출하고, 이를 기 저장된 폐쇄자막과 정렬하여 동기화하는 방법을 제안한다. 실제 TV 프로그램과 자막에 적용하였을 때 대부분의 음절과 라인에서 동기화가 정확히 이루어짐을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
디지털과 인터넷의 발달로 재난안전 정보 서비스는 오프라인, 온라인 등 다양한 채널을 통하여 제공되고 있다. 특히, 재난안전과 관련된 정보는 재난 대비와 재난 피해에 영향을 미치는 점에서 재난안전 정보 서비스 제공은 중요하다. 그러나 노인은 오프라인과 온라인 정보 접근성에 있어 제한사항이 있다. 따라서 본 연구에서는 노인의 관점에서 현재 제공되고 있는 대비에 초점을 둔 재난안전 정보 서비스를 오프라인과 온라인으로 구분하여 현황분석을 하였다. 노인을 위한 재난안전 정보 서비스의 개선방안을 통하여 앞으로 재난안전 정책에서 나아가야할 방향을 살펴보고자 한다.


(게재일: 2020.07.13)
코로나 바이러스가 2019년 12월 처음 중국 우한에서 발생한 뒤 우리나라를 포함한 전 세계로 확산되어 있다. 각 나라에서는 사전차단을 위한 방역과 격리 등 바이러스의 확산을 막기 위하여 온 힘을 다하고 있으며, 우리나라 역시 국가 차원에서 대응정책을 펼치고 있다. 이에 코로나 바이러스를 대비한 정부의 대응정책과 긴급재난문자를 이용한 상황지원 현황, 그리고 포스트 코로나 시대의 긴급재난문자 발전방향에 대하여 살펴보고자 한다.


(게재일: 2020.07.13)
영상의 세부 분류 인식에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7390장에 대하여 학습 및 실험하여 그 효과를 검증하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 ANC 시스템의 빠른 수렴을 위한 적응 필터의 초기화 방법을 제안한다. 기존 ANC 시스템은 적응 필터의 계수를 0으로 초기화한다. 이러한 초기화 방법은 일반적으로 발생하는 외부 소음의 특성을 고려하지 않은 방법으로 ANC의 수렴 소요시간이 길다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 핑크 노이즈를 입력으로 ANC를 수행하여 얻은 적응 필터의 계수 값을 초기값으로 사용하는 새로운 초기화 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 여러 잡음에 대해 실험한 결과, 낮은 초기 에러를 갖고 기존 방법보다 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다. 또한, 기존 방법에서 수렴하지 못한 일부 소음에 대해서도 수렴하는 것을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 연구는 119구조구급활동 시스템의 데이터를 활용하여 어린이 놀이시설에서 발생한 사고에 대해 분석하였다. 어린이 놀이시설사고는 7~9세, 봄과 가을, 하교시간 이후인 15~18세, 미끄럼틀, 그네, 트램펄린 등에서 사고 발생이 많은 것을 확인 할 수 있었다. 향후 사고 예방을 위해서 취약시간과 놀이기구에 대한 관리 강화 및 픽토그램과 QR코드, 키오스크 형태의 위험안내를 통한 사고예방 및 개선방안을 제시한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 기 구축된 케이블 방송망 인프라 교체에 따른 경제적 부담을 줄이면서도 효과적으로 네트워크 개선 및 진화가 용이하도록 가입자에 근접한 지점까지 전송 장치를 위치하는 방법을 제안한다. 최근 들어 케이블 방송망은 융합화, 지능화, 개인화 형태로 발전하는 미래 방송·통신 서비스의 수요 충족에 한계를 보이고 있어 이를 해결하기 위한 전송 기술의 개발 및 네트워크 진화 등이 요구되고 있는 실정이다. 국내 케이블 방송 사업자들도 네트워크 개선 및 신규 서비스 도입 등의 노력을 시도하고 있으나 기존에 설치 및 구축된 케이블 방송·통신 인프라의 전반적인 교체에 따른 경제적 부담이 걸림돌이 되고 있다. 제안한 방법에서는 전송 장비를 셀인입점으로 이동함으로 셀 분할 비용을 절감할 수 있으며 향후 셀인입점 이후의 종단 망만 업그레이드함으로써 네트워크의 개선이 가능한 장점을 가진다.


(게재일: 2020.07.13)
공공시설에 대한 안전점검은 공공시설의 노후화에 따라 정기적인 검사의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 안전점검 방식은 대부분 육안으로 점검하는 것에 의존하는데 이는 점검자의 숙련도에 따라 결과의 품질이 달라지게 된다. 본 논문에서는 XAI 기반의 공공시설물 건전도 안전검사 평가시스템을 제안하며, 이는 점검자의 숙련도와 무관하게 항상 같은 결과를 도출해 내며 XAI 를 통해 사용자에게 안전점검에 대한 결과를 제시해준다. 공공시설물 중 터널 시설물의 안전검사 평가시스템을 기반으로 하는 연구를 진행하였으며 이는 수정없이 교량 시설물 등 다른 공공시설물에 적용이 가능하다. 본 논문은 5 가지로 구분된다. 1) 터널 이미지와 균열에 마스크를 적용한 이미지 두 가지의 데이터 셋을 448x448 로 생성한다. 2) UNet 과 Resnet152 의 두 모델을 적용한 혼합 모델을 이용하여 생성한 데이터 셋을 훈련시킨다. 3) 훈련된 혼합 모델에서 생성된 분할 이미지에 대해 노이즈 제거 과정을 진행한다. 4) 노이즈 제거가 끝난 이미지에 스켈레톤화(Skeletonization)를 적용시켜 균열 이미지의 뼈대를 구한다. 뼈대 이미지 기반으로 균열의 길이, 두께, 위치등의 정보를 얻는다. 5) XAI 부분에서는 뼈대 이미지의 정보를 토대로 균열의 위치, 두께, 길이 등에 대해 계산을 진행한 후 사용자에게 제시해준다.


(게재일: 2020.07.13)
패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.


(게재일: 2020.07.13)
실감미디어의 수요가 높아짐에 따라, 실감 미디어 컨텐츠 제작에 반드시 필요한 깊이영상에 대한 중요성이 커지고 있다. 다시점 영상으로부터 계산된 깊이 영상은 물체 주위와 배경 영역에 홀을 가지고 있다. 이러한 깊이영상에서의 홀을 채울 때, 이에 대응하는 컬러영상의 색상 특성을 고려하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상의 화소들을 색상 유사성을 이용하여 클래스로 분류하고, 홀의 깊이정보를 예측할 때 같은 클래스의 유효한 깊이값 만을 사용하는 방법을 소개한다. 제안하는 방법을 사용하면 깊이영상의 홀을 효율적으로 채워 넣을 수 있다. 실감미디어 제작에 있어 제안하는 방법을 사용한다면, 사실감 있는 깊이 정보를 얻을 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 폴리곤기반 CGH 생성에서 텍스쳐 적용을 위한 준해석적 기법을 소개한다. 각각의 단위 폴리곤의 근방에서 폴리곤에 의해 회절되는 파면을 서로 독립인 기하학적 필드와 텍스쳐 필드의 곱으로 표현한다. 기하학적 필드는 기존의 해석적 방법을 적용하고 텍스쳐필드는 FFT 기반의 비해석적 방법을 적용하여 폴리곤 근방에서의 각스펙트럼을 얻고 이들의 FFT기반 합성곱을 통해 폴리곤 근방의 텍스쳐가 포함된 폴리곤의 회절 파면을 얻고 이를 홀로그램 평면까지 진행시켜 최종 홀로그램을 생성한다. 본 방법은 기하학적 필드에 해석적 방법을 적용하여 FFT기반의 비해석적 방법에 비해 복원 영상의 품질이 우수하며 CGH 생성속도 측면에서는 텍스쳐가 없는 경우의 해석적 방법과 유사하며 텍스쳐 이미지의 해상도에 상관없이 홀로그램 해상도에만 의존하는 장점이 있다.


(게재일: 2020.07.13)
중앙 집중형 구조로 인터넷을 통해 온디맨드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 범용화 됨에 따라, 다양하고 높은 성능의 컴퓨팅 자원을 사용하는 어플리케이션이 늘고 있다. 하지만 특정 어플리케이션은 인터넷을 이용한 중앙 집중형 구조인 클라우드 컴퓨팅 자원을 사용하는 경우 서비스 품질에 영향을 받을 수 있다. 본 연구는 영상 기반 멤버 검증 어플리케이션의 운용에 있어 영상 데이터의 방대한 크기에 따른 지연시간, 네트워크 병목현상 및 영상에 포함된 얼굴 이미지로 인한 개인신상정보 관련 문제 등을 완화하기 위한 마이크로서비스화 및 분산 배치 기법을 보인다. 또한 이 멤버 검증 어플리케이션의 분산 배치 기법을 적용하여 Docker 컨테이너 단위 마이크로서비스의 배포, 스케일링, 운영을 자동화하기 위한 오픈소스 플랫폼인 Kubernetes를 활용하여 구현함으로써 검증하였다.


(게재일: 2020.07.13)
재난상황에서 통신망의 불통상황에 대비하여 지상파 방송망을 통한 재난경보메시지를 전달하는 것이 사회안전망의 구축을 위해 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히, 사회가 국제화 되고 다양한 국가의 사람들과의 경제 교류를 통해 국내 서비스라고 할지라도 외국인을 대상으로 한 재난경보 메시지도 제공 되어야 재난 상황에서 인명 피해를 최소화 할 수 있다. 지상파 방송 시스템은 비디오 등 정규 프로그램 편성 외에 데이터 채널을 활용하여 다양한 정보를 송출할 수 있으며, ATSC 3.0 방송 시스템은 IP 방식의 데이터 송출을 통해 특정 대상을 타겟으로 정보를 보내는 것이 가능하다. 따라서 이러한 지상파 방송망을 통한 IP 데이터 송출의 장점을 잘 활용하면 재난 상황에서 적은 데이터를 가지고도 효율적으로 다양한 언어로 국민들에게 안전 정보를 보낼 수 있다. 이를 통해 국내 거주 외국인들이 재난에 대비하는데 크게 기여할 수 있다. 본 연구는 디지털 방송망을 통해 다국어 재난메시지를 보내기 위한 효율적인 방법을 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 다중 스케일로 구성된 뉴럴 네트워크를 이용하여 영상 내 모아레 무늬을 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상 피라미드를 생성하여 모아레 무늬를 구성하는 다양한 주파수 범위의 정보를 제거한다. 각 branch는 Multi-scale Feature Block (MFB)과 Tone-Mapping Block (TMB)으로 구성하여 효과적으로 모아레 현상을 제거하고 저하된 색상 저하를 복원한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 높은 모아레 제거 성능을 보이는 것을 확인한다.


(게재일: 2020.07.13)
미디어 기술의 발전으로 스마트미디어의 대표적인 OTT서비스와 일인방송 규모가 급격히 확대되고 있다. 이로써 Z세대나 밀레니얼세대들은 더 이상 레가시미디어에 종속되지 않고 동기화, 개인화, 직관화, 실감화가 특성인 스마트미디어를 일상생활에서 향유하고 있다. 따라서 미디어 소비 행태도 급격히 변화하여 레가시 미디어인 지상파방송, 유료방송은 광고 매출, 콘텐츠 소비 등에서 디지털 인터넷 플랫폼과 경쟁에 어려움을 겪으며 성장에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 OTT와 일인방송이 중심이 되는 스마트미디어에서의 미디어 소비 행태의 변화를 알아보고 이에 따른 스마트미디어의 성장과 교육환경과의 상관성에 대해 고찰하고자 한다.


(게재일: 2020.07.13)
MPEG-IoMT(Internet of Media Thing)은 국제 표준으로서, 미디어 사물 간 데이터를 주고 받을 수 있도록 데이터 포맷과 API를 정의하고 있고 있기 때문에 본 표준을 통해 호환되지 않는 모든 미디어 사물 간에도 쉽게 연결될 수 있을것이다. 하지만, 현재 여러 미디어 사물 간 자동화된 연결에 대한 표준은 존재하지 않아 미디어 사물을 연결하고자 할 때는 사용자가표준 API를 통해 직접 연결을 해야 하는 단점이 있어 미디어 사물 간 자동 연결이 가능하게 특정 기능에 대한 필요한 미디어 사물을 제공할 수 있는 서술 도구에 대한 필요성이 나타나고 있다. 따라서, 본 논문에서는 Finite Machine 기반으로 미디어 사물 간 자동화된 연결을 제공할 수 있는 Mission Diagram 서술 도구에 대해 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
MPEG-IoMT(Internet of Media Thing)는 미디어 사물 간에 데이터를 주고 받을 수 있도록 MPEG 표준화를 진행 중인 프로젝트이다. MPEG-IoMT 에서는 미디어 사물의 자원을 사용할 수 있도록 미디어 사물 인터넷 Usecase 에 맞는 API 를 정의하고 있지만 다수의 미디어 사물을 연결하고자 할 때 자동 연결 플랫폼을 가지고 있지 않는다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-IoMT Mission Diagram 기반 미디어 사물 간 자동화 연결을 위해 IoT 에서 주로 활용되는 MQTT 를 이용해 MThing 간 자동 연결 플랫폼을 구현하였다.


(게재일: 2020.07.13)
3DoF+ 및 6DoF를 구현하기 위해선 사용자의 움직임에 따른 운동시차를 반영하여 가상 시점 이미지를 렌더링 해야 한다. 이를 위한 방법 중 하나인 멀티뷰 기반 합성 방법은 멀티뷰 데이터(텍스쳐, 뎁스맵, 카메라 파라미터)를 기반으로 가상 시점 이미지를 합성한다. 본 논문은 멀티뷰 기반 합성의 과정 중 하나인 메쉬 구성 단계에서 뎁스맵과 텍스쳐의 엣지 정보를 고려한 효율적인 메쉬 구성을 제안한다. 제안 방법은 각 2×2 화소 격자 단위로 엣지의 방향을 측정하고 측정한 엣지를 고려한 보간으로 1/2 화소들을 생성한 뒤, 이 새로운 화소들을 메쉬 구성에 이용하여 기존 방법보다 특성이 비슷한 화소끼리 메쉬를 구성하게 하였다. 제안한 방법으로 합성된 이미지는 뭉게짐 현상과 잔상 현상이 사라진 결과를 보였다.


(게재일: 2020.07.13)
기존의 스티칭 사용되어 온 특징점 추출 방법들은 영상의 고주파 영역과 저주파 영역에 따라 빈도수가 다르다는 특징이 있고, 이러한 특징점 빈도수의 불균일성 없이, 일정한 간격으로 분포하는 특징점 매칭하는 계층적 탐색 기반 매칭 방법을 제안한다. 이는 스티칭 영상의 화질 개선뿐만 아니라 3D VR 영상의 화질개선에서도 효과를 줄 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문은 YOLO v4 알고리즘을 이용하여 산업 현장에서 근로자의 개인 보호장비를 검출하는 방법을 제시한다. 학습데이터 주석은 사람 영역, 안전모, 안전 조끼 혹은 벨트 영역을 검출하도록 처리하였으며, 학습데이터 2,198개, 검증데이터 275개를 학습하는 데 이용하였다. 실험 결과 학습 반복 수 10,000번을 기준으로 81.81%의 mAP가 나옴을 확인하였다. 추후 정확도 개선을 위해 학습데이터 구축 및 전·후처리 알고리즘 관련 연구를 수행할 예정이다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 홀로그램 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 워터마킹을 딥 러닝을 기반으로 하는 네트워크로 수행한다고 가정하고, 이 네트워크를 학습시킬 때 학습 데이터 세트를 어떻게 구성하는 것이 워터마킹 네트워크에 가장 효율적인지에 대해, JPEG Pleno에서 표준 데이터 세트로 제공하고 있는 홀로그램들을 사용하여 분석한다. 이 홀로그램들의 표준편차에 따라 학습 데이터세트의 구성을 달리하여 동일한 워터마킹 네트워크에 학습시킨 후 학습에 사용되지 않은 시험 데이터세트를 시험하여 나온 결과의 비가시성과 워터마크, 데이터의 추출률을 비교함으로써 학습 데이터세트 구축 방식에 대해 분석한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.


(게재일: 2020.07.13)
Cell Broadcast Service (CBS)는 제어 채널을 사용하는 셀 지정 단문 방송형 서비스이며 다수의 사람들에게 일정 크기의 문자정보를 특정 서비스 영역으로 전송하는 서비스 방식을 의미한다. CBS를 이용하면 특정 정보를 빠르고 저렴하게 전달할 수 있기때문에 광고나 정보 서비스에 활용될 수 있으나 국내에서는 재난정보 전달을 위한 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 4G 및 5G 망에서 CBS를 이용하여 재난정보를 전송하기 위해 사용되는 시스템 파라미터 및 변경점에 대해 살펴본다. 또한, 한국과 미국에서 재난정보 구분을 위해 사용하는 메시지 식별자의 비교를 통해 긴급재난문자의 문제점을 분석한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 원격 탐사 영상의 발달로 인해 작지만 중요한 객체에 대한 탐지 가능성이 커져 건물 변화 탐지에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 건물 변화 탐지 방법 중 가장 좋은 성능을 가진 PGA-SiamNet 의 세부 변화 탐지의 정확도가 낮은 한계점을 개선시키기 위해 DensNet 기반의 Dense Siamese Network 를 제안한다. 제안하는 방법은 공개된 WHU 데이터 세트에 대해 변화 탐지 측정 지표인 TPR, OA, F1, Kappa 에 대해 97.02%, 99.5%, 97.44%, 97.16%의 성능을 얻었다. 기존 PGA-SiamNet 에 비해 TPR 은 0.83%, F1 은 0.02%, Kappa 는 0.02% 증가하였으며, 세부 변화 탐지의 성능이 우수함을 확인할 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
방통융합기술이 급격히 발전하고 이에 따른 서비스가 진화함에 따라 기존 미디어 환경은 실감화, 지능화, 연결화, 융합화 되는 스마트미디어 시대로 진입하면서 인간 생활에 혁신을 가져오고 있다. 기존 교육 환경이 학교의 틀에서 일방향의 형태로 지식을 전달하는 체제이지만, 4차 산업혁명시대에 진입하면서 사회는 굳은 조직과 질서의 틀을 벗어나 빠르게 다변화 하고 복잡해지는 사회 구조가 되어 가고 있어 지식을 쌓는 전통적인 교육보다는 당면한 문제를 주도적으로 해결할 수 있는 창의적 역량을 키워주어야 사회에서 적응할 수 있는 시대가 되었다. 따라서 이러한 스마트미디어를 교육 시스템에 활용하면 4차 산업혁명시대에 적합한 창의적 역량을 발휘할 수 있을 것이며 학습의 성취도, 만족도, 몰입도 등에서 상당한 효과를 얻을 수 있을 것이다. 본 논문은 현재와 미래의 융합미디어 환경에서 바람직한 교육정책을 제안하고자 한다.


(게재일: 2020.07.13)
국내에서는 재난 발생 시 재난으로 인한 피해를 경감시키기 위해 다양한 경보 전달 채널을 활용하여 국민에게 경보를 전달하고 있다. 이 논문은 재난 경보 전달 채널별로 경보를 전달하기 위한 CAP 메시지 설계 철학과 기본 사양을 서술한다. 재난 경보 전달 채널들 중 이동통신망 채널과 방송망 채널 프로파일을 위해 사용되는 요소들을 중점적으로 서술한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 몰입형 가상 현실을 제공하기 위한 360 도 영상 전송 기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기가 가지는 연산 능력 및 대역폭으로는 고화질의 360 도 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 해당 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 시점의 고화질 360 도 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. Versatile video coding (VVC) 기반 타일 인코더를 이용해 360 도 영상에 대한 비트스트림을 생성한 후, 사용자 시점에 해당하는 타일들을 선택한다. 이후 선택된 타일들은 제안하는 타일 추출기에 의해 추출되고 전송된다. 또한, 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림을 전송하여 갑작스러운 사용자 시점 변경에 대응한다. 제안된 타일 추출기를 기반으로 360 도 영상 전송을 수행하면, 기존 VVC 기반 시스템 대비 대비 평균 24.81%의 bjontegaard delta rate (BD-rate) 감소가 가능함을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 딥러닝을 이용한 자동차 번호판 인식 알고리즘에 있어서 인조 번호판을 생성하여 데이터 수집과 라벨링 작업 시간을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 번호판의 특성상 정면의 이미지로 구성되어 있기 때문에 자동차의 정면에서 촬영된 번호판의 인식률은 높지만 측면에서 촬영된 번호판의 경우 인식률이 낮아진다. 본 논문에서는 다양한 카메라 설치 위치에 따른 다각도로 촬영된 번호판 영상의 인식률을 보완하기 위해 이미지를 3차원으로 회전하여 데이터를 생성하는 인조 번호판 생성기 프로그램을 개발하였다. 3차원 회전을 하였을 때 번호판 인식 성능을 비교하기 위해 기존 방식으로 생성한 번호판과 제안 방식으로 생성한 번호판 각 600,000장씩 생성하여 총 1,200,000장을 생성하였으며, 데이터의 비율에 따라 10가지의 학습 데이터 셋을 구성하였다. 인조 번호판 데이터의 학습 결과를 평가하기 위해 실제 번호판 이미지 1789장으로 테스트 셋을 구성하였고, 기존의 인조 번호판 생성 방식과 인식 정확도를 비교 분석하였다.


(게재일: 2020.07.13)
어린이 교통관련 안전사고 잠재적 위험요인 및 개선요인을 도출하기 위해 119구조구급자료 중 6세부터 11세까지의 어린이 사고 자료를 분석하였다. 4개 광역지자체의 2014년부터 5년간 자료에 대한 사고내용을 전수 조사하여 분석하였다. 주요 사고 장소 및 시간대 분석 결과 어린이 교통사고는 하교시간 오후 시간대에 도로에서의 집중적 관리가 필요한 것으로 나타났다. 어린이 교통사고 잠재적 위험요인을 분석한 결과 자동차와 자전거를 이외 탈 것에 관한 사고비율이 최근 높아지고 있음을 확인하였다. 연간 교통사고 전체 건수에 대한 추이는 큰 변화는 없었으나 개인 탈것의 사고 증가는 뚜렷하였다. 그 중 킥보드에 대한 사고가 가장 많았고, 퍼스널 모빌리티가 가장 뚜렷한 증가 분야였다. 현재 어린이에게 적용되고 있는 퍼스널 모빌리티 등에 대한 안전가이드라인이나 규정 등은 미비하나 향후 퍼스널 모빌리티의 보급은 크게 늘어날 것으로 전망된다. 향후 어린이 교통사고를 줄이기 위해서는 어린이가 개인 전동 이동수단 활용 시 안전에 대한 규정마련과 교육이 시급하다.


(게재일: 2020.07.13)
일반적으로 CCTV 녹화기는 24시간 중단없이 다중 카메라로 부터 수신되는 Video, Audio, Meta 데이터를 파일형태로 저장한다. 그리고 다양한 IoT 센서들은 사건(event)이 발생되었을 때, 입력되는 데이터를 기록한다. 그런데 이 형태의 데이터를 통합하여 사용하는 서비스들에 대한 요구가 증대되고 있다. 그런데 영상데이터와 IoT센서 데이터를 분리해 저장하고 관리하는 기존의 방식으로는 사용 센서의 개수 등에 따라 물리적인 크기가 커지고 관리의 복잡성이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 카메라로부터 입력되는 동영상 데이터와 IoT 센서 데이터를 통합하여 저장하는 방안을 제시한다. 이러한 통합 데이터의 고속 입출력을 지원하기 위해, 본 연구에서는 자체 파일시스템을 개발하였고 저장되는 각각의 파일을 mp4 표준을 따르게 하여 호환성을 보장하도록 구현하였다. 그래서 동영상 파일 포맷으로 널리 사용되는 MP4 포맷에 IoT센서 데이터를 함께 저장함으로써 동영상과 IoT센서의 정보를 효율적으로 관리하고 검색의 편의성을 높일 수 있게 되었다.


(게재일: 2020.07.13)
이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.


(게재일: 2020.07.13)
포인트 클라우드 콘텐츠는 3 차원 공간에 수십만 개가 넘는 점들의 집합으로 이루어진 3D 데이터로 각 점들은 3 차원 공간의 좌표 데이터를 필요로 하고 추가적으로 색 (color), 반사율 (reflectance), 법선 벡터 (normal vector) 등과 같은 속성으로 구성되어 있다. 기존 2D 영상보다 한단계 높은 차원을 가진 3D 포인트 클라우드를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서 고효율의 압축 기술 연구가 진행되고 있는데, 다양한 장치에서 발생하는 성능 차이에 구애 받지 않고 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 확장성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 구조에 SHVC 코덱을 적용하여, 밀도 확장성을 갖는 포인트 클라우드 압축 비트스트림을 생성하는 방안을 제안하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 딥 러닝 기반의 홀로그램생성기를 통하여 얻은 홀로그램의 공간 확장 기법을 제안한다. 방대한 계산 양을 줄이기 위하여 딥 러닝 기반의 홀로그램생성기를 만들었다. 하지만 이 홀로그램생성기는 객체가 놓일 공간에 제한이 있다. 홀로그램생성기의 공간 확대는 학습시간이나 네트워크의 확장 등 비용적 부담이 크다. 따라서, 생성기로부터의 홀로그램을 서브 홀로그램으로 이용하여 넓은 공간의 객체를 홀로그램으로 만들고 복원할 수 있음을 보인다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 사물 인식 알고리즘을 활용하여 영상 압축에 적용한다. YOLO 는 물체의 일반화된 특징을 학습한 뉴럴 네트워크이다. 영상을 압축하는 동시에 YOLO 를 활용하여, 영상 내의 사물을 인식한다. 사물이 인식된 영역을 영상 압축을 할 때, 더 구체적으로 예측을 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 QP(Quantization Parameter)를 조절하여, YOLO 로부터 인식된 사물을 더 정교하게 사물을 부호화/복호화한다. VVC(Versatile Video Coding) 기반에서 Rate-Control 를 사용하며, QP 를 조절한다. QP 는 CTU-Level 단위로 조절하며, 사물이 포함된 CTU 는 더 낮은 QP 를 바탕으로 효율적인 화질을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 VVC 기반으로 한 Rate-Control 보다 주관적 화질이 선명한 것으로 보인다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 Intra 코딩 기반의 위상 홀로그램 압축 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다음과 같다. 홀로그램을 Intra 코딩의 블록 단위로 세그먼트를 나누는 과정, Intra 코딩의 예측을 고려한 위상 펼침 과정, H.265/HEVC 입력을 고려한 양자화 과정, 마지막으로 H.265/HEVC를 이용한 압축과정으로 구성된다. 제안한 알고리즘은 위상정보에 아무런 전후처리를 하지않고 H.265/HEVC를 압축한 결과보다 100:1 이상의 고압축률 구간에서 압축효율이 향상되었다.


(게재일: 2020.07.13)
JPEG 은 현재의 디지털 이미지 시장에서 가장 널리 사용되는 형식 중의 하나로 대부분 디지털 이미징 응용에서 많이 사용되고 있다. 이와 같은 환경에서 새로운 이미지 부호화 표준의 적용이 없이 현재의 디지털 시장에 쉽게 적용할 수 있는 부호화 방법을 제안한다. 논문에서는 JPEG 의 부호화에 사용되는 YCbCr 색 공간에서 YCbCr 성분의 좌표축을 변환하여 밝기 성분 (Y 성분)이 보다 많은 정보를 가지도록 하는 CCT (Color Coordinate Tuning) 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 블록별로 동적으로 CCT 알고리즘을 적용함으로써 기존 JPEG 부호화의 성능이 개선됨을 보였다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝 기술을 활용하면 기존 방식을 뛰어 넘는 높은 수준의 성능 향상을 기대할 수 있다. 특히 고, 영상 감지 시스템에서의 침입 탐지와 같은 보안 분야에서는 실시간 성과 높은 수준의 정확도를 보장하기 때문에 딥러닝 기술의 적용은 필수적으로 인식 되고 있다(Lee et. al., 2019). 본 논문에서는 상용 서비스 중인 영상 감지 시스템의 침입 탐지 기술 동향 및 Edge Computing 기술을 활용한 영상 인식 시스템의 개선 방안을 제시한다.


(게재일: 2020.07.13)
쿠버네티스는 컨테이너를 사용하는 분산 클라우드에서 컨테이너화를 쉽고 빠르게 배포/확장할 수 있어 유용한 플랫폼이다. 쿠버네티스에서 다양한 애플리케이션들이 동작하며 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 원활한 제공을 위하여 고객과 서비스수준에 대한 약속인 SLA와 SLA의 기준이 되는 SLO에 필요한 지표를 확인하는 것은 중요하다. 본 논문은 쿠버네티스 클러스터로 구성된 분산 클라우드 DECENTER를 소개하고 DECENTER에서 분산 AI 애플리케이션의 효율적인 SLO를 지원하는 모니터링 시스템을 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
고위험의 재난 상황에서 사람이 상황을 판단하고, 요구조자를 탐색하며, 구조하는 것은 추가 피해를 발생시킬 수 있다. 따라서 재난 상황에서도 이동과 접근이 용이한 무인항공에 관한 연구와 개발이 활발히 이루어지고 있다. 재난 상황에서 신속하게 대처하기 위해서는 선제적 상황인지 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 구조 및 대피를 위해 사람, 자동차, 자전거 등의 객체를 인식하고 중복 인식을 피하기 위해 추적하는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 시스템을 제안한다. 2019 인공지능 R&D 그랜드 챌린지 상황인지 부문에서의 대회 결과로 실험 성능을 증명한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서 육안으로도 구별하기 힘든 송전선과 같은 객체가 포함된 송전설비를 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 객체 인식 모델에 송전탑 데이터 셋을 학습시켜 송전설비 Region of Interest(ROI)를 추출한다. 송전선 데이터 셋을 ResNet50 에 학습하고, 추출된 ROI 영상을 Guided Grad-CAM 을 출력한다. 추출된 Guided Grad-CAM 에 노이즈 제거 후처리를 적용하여 송전설비를 추출한다. 본 논문에서 제안된 기법을 적용할 경우 드론 또는 UAV 헬기 등에서 촬영된 영상으로 송전설비 유지보수가 가능하다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 기존 인공 신경망 기반 시계열 학습 기법인 Recurrent Neural Network (RNN)의 많은 연산량 및 고 사양 시스템 요구를 개선하기 위해 랜덤 포레스트 (Random Forest)기반의 새로운 시계열 학습 기법을 제안한다. 기존의 RNN 기반 방법들은 복잡한 연산을 통해 높은 성능을 달성하는 데 집중하고 있다. 이러한 방법들은 학습에 많은 파라미터가 필요할 뿐만 아니라 대규모의 연산을 요구하므로 실시간 시스템에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는, 효율적이면서 빠르게 동작할 수 있는 시계열 다층 랜덤 포레스트(Time series Multilayered Random Forest)를 제안하고 산불 조기 탐지에 적용해 기존 RNN 계열의 방법들과 성능을 비교하였다. 다양한 산불화재 실험데이터에 알고리즘을 적용해본 결과 GPU 상에서 방대한 연산을 수행하는 RNN 기반 방법들과 비교해 성능적인 한계가 존재했지만 CPU 에서도 빠르게 동작 가능하므로 성능의 개선을 통해 다양한 임베디드 시스템에 적용 가능하다.


(게재일: 2020.07.13)