nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.


(게재일: 2020.07.13)
고해상도의 홀로그램을 얻기 위한 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 고해상도의 위상 홀로그램을 획득하기 위하여 딥러닝 기반의 학습과 복원 결과를 가지고 분석을 진행한다. 사용된 위상 홀로그램은 보편적인 이미지와 값의 범위가 동일하다. SISR(Single Image Super Resolution)에서 좋은 결과를 보인 네트워크를 사용하여 위상 홀로그램에 대한 학습을 진행하였다. 네트워크로 획득한 홀로그램과 원본 홀로그램의 복원 결과를 비교하여, 차이점과 개선해야할 것들에 대해서 심도 있게 분석한다.


(게재일: 2020.07.13)
논문에서는 3D 체적형 모델을 이용하여 홀로그램에 랜덤 위상 효과를 주는 방법을 제안한다. CGH(Computer Generated Hologram)에서 랜덤 위상의 추가는 실제 촬영하여 획득한 홀로그램에서 물체 표면의 난반사에 대한 영향을 고려한 것이다. 이 랜덤 위상은 생성한 홀로그램의 광 시야각 확장 효과가 있다. 하지만 이것은 랜덤으로 발생하기 때문에 홀로그램 시퀀스를 생성할 때 같은 객체 표면에 대해서 고정된 효과를 줄 수 없다. 본 논문에서는 CGH를 진행할 때 물체의 고유한 랜덤 위상 추가를 위해 3D 체적형 모델을 사용하는 방법을 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 초고화질 영상, 가상현실 등 프리미엄 콘텐츠에 대한 요구가 커지면서 360° VR과 8K TV 등의 시장이 확대되고 있다. 360° VR 영상을 만드는 데에 스티칭 기술이 사용되고 있고, 8K 영상을 촬영할 수 있는 장비는 매우 제한적이기 때문에 스티칭 기술을 통해 콘텐츠를 확보하려는 노력이 이어지고 있다. 스티칭 기술은 여러 영상을 합성하여 기존 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결하고 보다 넓은 시야각의 영상을 만드는 기술이다. 최근에는 해당 분야에 관한 연구가 진행됨에 따라 이미지를 넘어 동영상 스티칭에 대한 연구가 주로 진행되고 있다, 기존 동영상 스티칭 방식은 이미지 스티칭 방식을 프레임마다 반복하기 때문에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 활용하여 객체가 존재할 것으로 예측되는 부분에 사각형 모양의 경계 상자(Bounding box)를 생성하는 객체 탐지(Object detection) 분야에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고 이를 기반으로 객체의 경계선을 검출하여 해당 영역만을 구분하는 객체 분할(Instance segmentation)에 대한 연구 또한 진행 중이다. 본 논문에서는 앞서 말한 스티칭 속도 문제를 해결하기 위하여 빠른 속도로 객체 분할이 가능한 YOLACT를 이용하여 스티칭 속도를 개선하는 방안을 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 Print-Cam 공격에 강인한 비가시성 워터마크 기법에 대해 제안한다. Print-Cam은 영상을 인쇄하고 다시 스캐닝 혹은 촬영하는 과정으로 워터마크에 큰 손실이 발생한다. 워터마크 삽입 및 추출은 영상을 2차원 이산웨이블릿 변환(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform, 2D-DWT)하여 주파수 영역에서 진행하였다. 추출한 워터마크는 디지털 홀로그램이므로 이를 복원함으로써 Print-Cam 공격에 강인함을 보였다.


(게재일: 2020.07.13)
IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 합성곱 기반의 얼굴 검출기 Dual Shot Face Detector (DSFD)에 대하여, 특징점 맵의 희소화와 채널 프루닝 목적 함수를 사용하여 네트웍 경량화를 수행하였다. 특징점 맵을 희소화하기 위해 L1 목적 함수를 사용했고, 특징점 맵의 채널 프루닝을 하기 위해 채널 최대값이 가장 낮은 채널들의 합을 최소화 시키는 목적함수를 적용했다. 기존의 신경망은 특징점 맵 희소화 비율이 45%였고 두 목적 함수를 적용했을 때 69.67% 로 희소화 비율이 높아진 것을 확인했다. 얼굴 검출 성능을 다양한 조명, 크기, 환경, 각도, 표정의 얼굴들을 포함하는 영상들로 이뤄진 Wider Face 데이터 셋으로 실험한 결과, average precision은 하락 했고 easy validation set에서 0.9257, hard validation set에서 0.8363 였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖기 때문에 표준화가 어려운 엣지 플랫폼에서 동일한 머신 러닝 모델로도 확장 가능한 분석 서비스를 하기 위해, 마이크로서비스 기반으로 협업 분석 하는 설계 방법을 소개한다. 이를 위해 실제 사용자 분석 결과 적응적인 컨텐츠 서비스 시나리오를 고려하였다. 서로 다른 성능을 갖는 엣지가 협업하기 위해서 클라우드에서 제공 받는 어플리케이션을 마이크로 서비스화 하고 다수의 엣지에 해당 서비스를 분산 분포하여 연결한다. 해당 방법은 전체 서비스를 상호 독립적인 최소 구성 요소로 분할하고 모든 요소가 독립적으로 연동되어 타스크를 수행하게 하며 유사한 프로세스는 공유함으로서 상대적으로 성능이 떨어지는 엣지들간 협력으로 효율적인 분석 서비스 제공이 가능하도록 할 것이다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 큰 크기의 심층 신경망을 압축하기위해 네트워크 수준의 가중치 공유방법인 Global Weight 패러다임을 최초로 제시한다. 기존의 가중치 공유방법은 계층별로 가중치를 공유하는 것이 대부분이었다. Global Weight 는 기존 방법과 달리 전체 네트워크에서 가중치를 공유하는 효율적인 방법이다. 우리는 Global Weight 를 사용하여 학습되는 새로운 컨볼루션 연산인 Global Weight Convolution(GWConv)연산과 GWConv를 적용한 Global Weight Networks(GWNet)을 제안한다. CIFAR10 데이터셋에서 실험한 결과 2.18 배 압축에서 85.64%, 3.41 배 압축에서 85.46%의 정확도를 보였다. Global Weight 패러다임은 가중치 공유가 궁극적으로 풀고자 했던 중복되는 가중치를 최소화하는 획기적인 방법이며, 추후 심도 있는 연구가 수행될 수 있음을 시사한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.


(게재일: 2020.07.13)
방송의 디지털화에 따른 비장애인 대비 소외 계층의 정보 접근성의 부족은 소외 계층에 대한 정보 격차를 심화시킬 수 있다. 이에 캐릭터 수화 방송, 자막 방송 등 장애인을 위한 방송 서비스의 양적, 질적 개선에 관한 연구가 진행되고 있다. 자막 방송 서비스의 경우, 관련 법령에 따라 서비스를 실시하고 있으며 지상파 UHD 방송의 경우에도 본 방송을 시작한 이래 폐쇄 자막 서비스 시스템을 구축하여 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기존 자막 서비스는 텍스트 형태의 단조로운 내용 전달 방식이어서 다양한 스타일로 풍부하게 내용을 전달하는 것에 대한 요구가 있다. 이에 본 논문에서는 지상파 UHD 방송을 대상으로 개선된 형태의 자막 서비스인 감성자막 서비스를 소개하고 이를 위한 감성 자막 편집기 기술 개발에 대하여 다룬다. 감성자막 서비스는 화자의 감정 정보를 자막 메타데이터에 추가적으로 제공하여, 감정에 따라 다양한 이모티콘이나 다른 종류의 폰트 스타일로 자막 서비스가 가능하게 하는 서비스이다. 감성자막 편집기는 이러한 감성 자막 메타데이터를 추가, 편집하고 감성자막 파일로 생성하기 위한 시스템으로, 지상파 UHD 송출 시스템 및 폐쇄 자막 표준을 고려하여 개발하였다.


(게재일: 2020.07.13)
6 자유도 오디오 재현 기술은 사용자가 6 자유도를 가지는 콘텐츠 또는 응용에서 음향학적 주변 환경과 사용자의 위치에 맞는 오디오를 재현하는 기술로서, 가상 현실, 게임 등에 적용이 될 수 있다. 6 자유도 오디오는 기존의 고정된 위치에서 재생되는 채널 기반 오디오와는 다른 특징이 있어 오디오 재생 장치와 헤드폰 또는 스피커만으로 수행하던 기존의 오디오 청취 평가 방법으로 비교하고 평가하는 것이 불가능하다. 최근 MPEG 오디오 서브그룹에서는 6 자유도 오디오 재현 기술에 대한 표준화를 진행하고 있으며, 이를 평가할 수 있는 시스템도 함께 제시하고 있으며, 2019 년 12 월에는 제안한 시스템을 활용한 파일럿 테스트가 진행이 되었다. 본 논문에서는 MPEG 에서 진행한 파일럿 테스트 시스템과 평가 방법에 대하여 살펴보고, 본 기관에서 평가한 내용 및 결과에 대해 기술하며, MPEG 에서 제시한 평가 시스템이 6 자유도 오디오 재현 기술의 평가에 적절한지에 대한 의견을 제시한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 들어 정부의 적극적인 지원책에 힘입어 전통적인 축산농장의 환경을 스마트 축사로 개선하는 사업이 다양하게 추진되고 있다. 이에 축산농장의 스마트화를 위해 다양한 축산용 ICT 기기들이 개발되어 도입되고 있고, 클라우드기반의 인터넷환경까지 연결되고 있으나, 이러한 ICT 기기들을 사용하여 스마트 축사를 구축하고 운영하는데, 편의성 측면에서나 효율성 측면에서 어려움을 겪는 경우가 다수 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 축산 현장에서 사용자의 편의성 측면을 고려하여 축산현장 정보를 기록하는 스마트 블랙박스 시스템을 개발하고, 효율성을 고려하여 이 시스템을 위한 지능형 시스템 관제 플랫폼을 개발하였다. 그리고 현장상황에서 실증평가를 통해 축산 인들이 현장에서 축산 ICT 기기를 쉽고, 안전하게 운영하도록 하도록 사용자 환경을 구축하였다. 본 논문에서는 개발된 스마트 축산 ICT 블랙박스 시스템(Smart.Dx)과 IoT센서 수집용 게이트웨이(Smart.Dn), 그리고 클라우드 데이터 분석 솔루션(Smart.Center)을 기술한다. 이 연구내용은 또한 축산업에 종사하는 고령자나 스마트폰 환경에 익숙하지 않은 사용자 환경 특성을 고려하여, 유니버셜 디자인의 7대 원칙을 지원하고 있다.


(게재일: 2020.07.13)
최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
데이터의 다양성은 학습에 따른 모델의 성능을 좌지우지하는 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 많은 양의 데이터를 확보하는 것은 학습에 있어서 아주 중요하다. 하지만, 데이터를 수집하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 단계 중 하나이다. 본 논문에서는 제한된 데이터를 가지고 이미지 처리를 거쳐 대량의 데이터로 증폭시켜 많은 양의 데이터를 확보하는 과정에 대해 제안한다. 가지고 있는 YOLOv4용 학습 데이터 셋을 활용하여 사용자로부터 입력받은 확대/축소 비율, 각도로 데이터를 변형하고, 이렇게 추가로 생성된 데이터 셋을 기존 학습 데이터 셋에 재포함시키는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다. 구현된 소프트웨어로 증폭된 대량의 데이터 셋을 다시 원본 학습 데이터 셋에 추가하고, 같은 영상에 대해서 원본 데이터 셋만 학습시킨 경우의 객체 검출 결과와 증폭된 학습 데이터 셋이 포함된 데이터 셋의 경우의 객체 검출 결과를 비교하여 그 성능을 검증하고 분석하도록 한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 청각장애인에게 자막방송을 제공하기 위하여 오디오 콘텐츠에 등장하는 음향 사건을 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 복수의 잔차 신경망(ResNet)을 연결하는 연쇄잔차(concatenated residual) 신경망 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징을 위해 음성의 멜-주파수 켑스트럼 벡터를 다수의 프레임으로 결합하여 형성한 2 차원 이미지와 전체 프레임에 대한 멜-주파수 켑스트럼 벡터들로부터 얻은 1 차원의 통계 특징벡터를 얻는다. 각각의 입력은 2 차원 잔차 신경망과 1 차원 잔차 신경망으로 모델링되고, 두 개의 잔차 신경망을 연쇄연결(concatenation)하는 구조를 가진 연쇄잔차 신경망으로 구성된다. 성능평가를 위해 수집된 데이터셋으로부터 6-fold 교차검증을 통해 평가한 결과, 85.48%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.


(게재일: 2020.07.13)
저조도 환경에서 획득한 CCTV 컬러 영상은 품질이 좋지 않으므로, 일정 조도 이하의 저조도에서 CCTV 는 근적외선을 이용하여 회색조 영상을 획득한다. 본 논문에서는 저조도에서 획득한 근적외선 영상을 이용한 물체 검출 및 GAN 을 통해 재구성된 컬러 영상에 생기는 컬러 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 기존의 재구성된 컬러 영상의 PSNR 측면에서 22.5dB 가 나왔으나, 영상 합성을 통해 컬러 노이즈를 제거한 영상의 PSNR 은 34dB 가 나왔다. 본 논문은 컬러 노이즈를 제거하면서 원래의 색의 유지가 제대로 이루어 졌는지는 주관적인 평가 방법을 통해 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문은 USAC(Unified Speech and Audio Coding) 오디오 부호화 기술의 성능 개선에 관련한 것이다. USAC 은 FD(Frequency domain) 양자화 모듈과 LPD(Linear prediction domain) 양자화 모듈을 탑재하고 있다. 본 논문에서는 LPD 모드로부터 생성되는 잔차신호에 대하여 주파수 영역에서 다중밴드로 분할하고 각 밴드 별 양자화를 독립적으로 수행함으로써 USAC 의 LPD 모드의 양자화 효율을 개선하였다. 그 결과 동일 조건에서 제안방법이 기존의 LPD 모드의 성능을 음질 측면에서 향상시킴을 확인할 수 있었다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 360 도 VR 영상을 전송하는 기법의 일종인 타일 기반 전송을 MMT(MPEG Media Transport) 프로토콜 기반으로 구현하기 위하여 영상의 공간 분할 정보를 전달하는 방법을 소개한다. 360 도 VR 영상 전송은 대용량 미디어 전송인 동시에 사용자의 움직임에 따라 신속하게 적응적 영상을 전달해야 한다. 타일 기반 전송은 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 MCTS(Motion Constrained Tile Sets) 기법을 이용하여 뷰포트에 해당하는 타일들을 고화질로 전달함으로써 이러한 요구사항을 해결한다. 반면, MMT 프로토콜은 초저지연 고화질 영상 전송에 유리한 기술로써 사용자의 시점 변화에 따라 기민하게 영상의 품질을 변환시킬 수 있다. 따라서 HEVC 의 SEI(Supplemental Enhancement Information) 메시지에 포함되는 타일들의 공간 분할 정보를 MMT 프로토콜에 적용하는 방식에 따라 적응적 타일 기반 전송 기법의 효율을 높일 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 블록체인 기반 재능 거래 플랫폼의 프로토타입을 설계하고 구현한다. 기존에 재능 거래 플랫폼은 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하여. 서버를 운영하는 비용과 거래에 대한 중재자 인건비가 발생한다. 따라서 이용자들이 높은 거래 수수료를 부담하는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 이더리움 플랫폼 기반 dapp 으로 구현하여 거래 정보를 블록에 올려 서버 및 데이터베이스 운영 비용을 절감하고, 스마트 컨트랙트를 통해 거래 중재자 인건비를 절감하여 거래 수수료를 낮추기 위한 재능 거래 플랫폼을 구현하였다.


(게재일: 2020.07.13)
IoMT 표준은 미디어 관련 분석 기술에 대한 IoT 기술의 적용을 통하여 IoT 기반 프로토콜로 미디어 분석 기술에 대한 제어 및 IoT 기기간 연동을 제어할 수 있는 기술로써 ISO/IEC SC29 산하에서 이루어지고 있는 표준 기술이다. 2019년 국제 표준의 도출을 통하여 각종 미디어 관련 제어 기술을 분석 (Analyze), 입력 (Sensor), 표현 (Actuator), 저장 (Storage) 등의 기기 분류를 통하여 표준화하고 있으며, 다양한 유즈케이스에 대응하는 영상 분석 기술에 대한 인터페이스가 도출된 바 있다. 본 논문은 이러한 인터페이스를 가지는 IoMT 기술에 대하여 서비스를 구성 및 배포 관리하기 위한 기법을 제안한다. IoMT 기기 혹은 서비스를 조합하여 영상 입력으로부터 최종 결과까지의 서비스를 구성하기 위해서는 각각의 IoMT 기기에 대한 설정 및 기기, 서비스간 연결의 설정이 요구된다. 다만 IoMT 표준은 각 IoMT 서비스 기기에 대한 인터페이스만을 정의하고 있어 이러한 기기 및 서비스간 연결에 대한 구성이 포함되어 있지 않으며, 본 논문에서 제시하는 방법은 클라우드에서 사용되고 있는 자원 관리 및 배포 기술인 Kubernetes를 통하여 IoMT 기기들간의 연결을 설정하고 최종 서비스를 구성하는 방법을 포함한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 확장된 인공지능 생태계를 바탕으로 전 분야에 챗봇 서비스(Chatbot Service)의 활용이 증가했다. 이에 따라 챗봇서비스의 활용 분야 및 전달수단도 메신저 앱을 넘어 온라인 웹, 모바일 어플리케이션 등 점차 다양화되는 추세이다. 디지털서비스의 혁신수단으로 인공지능 기반의 챗봇을 적극 도입 중이고 발전하는 챗봇 서비스에 발맞춰 챗봇이 제공하는 데이터도체계를 갖추고 있다. 이에 본 논문은 챗봇이 제공하는 데이터 중 웹을 기반으로 하는 데이터의 시각화 방안을 제시한다. 전국적으로 분포되어있는 방대한 양의 데이터를 처리하여 사용자에게 웹 미디어로 정보를 전달하기 위한 기술적 방법을 연구.개발하였다. 이는 웹을 기반으로 하는 챗봇뿐만 아니라 방대한 양의 정보를 처리해야하는 다양한 웹 미디어서비스에도 적용 가능하며 웹 미디어를더욱 보편화 할 수 있는 방법이다.


(게재일: 2020.07.13)
마스크 쓴 얼굴에 대해 랜드마크 분석을 진행하기 위해서는 대량의 마스크가 착용된 얼굴 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 공개된 얼굴 데이터셋에 자동으로 마스크를 합성하여 대량의 마스크를 착용한 얼굴 데이터셋을 생성하는 시스템을 제안한다. 마스크는 얼굴의 많은 부분을 가리는 물체이다. 따라서 마스크를 쓴 얼굴에 대해서는 일반적인 얼굴 데이터셋으로 학습된 landmark detector가 잘 작동하지 않는다. landmark detector가 잘 작동하게 하려면 마스크를 쓴 얼굴에 대해서 학습을 시켜야 한다. 그러나 현재 마스크를 쓴 얼굴 이미지와 풍부한 landmark 정보를 함께 가지고 있는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 학습에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 마스크 얼굴 이미지 데이터셋을 만들어내는 방법을 제안하고 마스크를 착용한 얼굴에도 잘 작동하는 랜드마크 검출기를 학습시켜 그 효용을 입증하였다.


(게재일: 2020.07.13)
기존에 개발한 삼각형 닮음 조건 기반 영상 간 유사 공간 계산 알고리즘은 근접 거리에 과도하게 많은 특징점이 추출되면 정확도가 낮아지는 점, 계산 과정에서의 Threshold를 주관적으로 설정해 주어야 해 정확한 Threshold를 찾기 위하여 전체 알고리즘을 여러번 반복하여 실행시켜야 하는 점에서 비효율적인 측면이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존의 삼각형 닮음 조건 기반 영상 간 유사 공간 계산 알고리즘에 근접 거리 내의 특징점을 제거하는 알고리즘과 서로 다른 Threshold를 가진 유사 공간 계산 알고리즘들을 병렬적으로 계산해 한 번의 알고리즘 실행만으로 자동적으로 적절한 Threshold를 찾을 수 있도록 하는 모듈을 추가하여 기존의 알고리즘과 비교하여 더 효율적으로 영상 간 유사 공간을 계산해낼 수 있도록 개선된 삼각형 닮음 조건 기반 영상 간 유사 공간 계산 알고리즘을 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
기하학적 위상렌즈를 활용한 광시야각 홀로그램 합성을 위한 시스템을 제안하고 설계하여 제작하였다. 광시야각 홀로그램은 실시간 홀로그램 영상을 녹화하는 과정에서 동시에 물체의 다른 파면을 기록할 수 있기 때문에 물체의 3 차원 정보를 일련의 알고리즘을 통해 데이터화 시키는 과정을 가능하게 한다. 본 논문에서는 기하학적 위상렌즈와 편광 이미지 센서를 결합해 비간섭성 광원의 홀로그램을 기록할 수 있는 자가 간섭 디지털 홀로그래피 시스템을 이용하여 관찰하고자 하는 물체의 파면을 다각도에서 기록하는 광시야각 홀로그램 촬영 시스템을 개발하였다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 국내에서도 여러 지역에서 지진의 발생이 빈번해지고 있으며, 대형 화재나 COVID-19 바이러스의 확산과 같은 다양한 형태의 재난재해 상황으로 인해 재난경보를 제공하기 위한 서비스에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. 본 논문에서는 ATSC 3.0 기반의 지상파 UHD 헤드엔드 시스템을 통해 전송되는 멀티미디어 재난경보 방송 서비스 신호를 분석하기 위한 모니터링 시스템의 동작을 분석한다. 구현된 모니터링 시스템을 이용하여 헤드엔드 장비에서 전송되는 멀티미디어 재난경보의 시그널링 분석을 통해 현재 시범서비스 중인 재난경보 방송 서비스의 안정적인 제공에 기여할 것으로 기대한다.


(게재일: 2020.07.13)
다양한 재난경보 전달 매체 중 재난문자 서비스는 재난 발생 시 재난 지역과 관련된 대국민 대상으로 재난경보를 빠르고 신뢰성 있게 전송할 수 있는 보편 매체이다. 현재 국내 재난문자 서비스는 2G/4G 셀룰러 환경에서 셀룰러 이동 단말기에 재난문자를 전송한다. 특히 4G 이상의 셀룰러 시스템은 재난문자 전송을 위하여 SIB를 이용한다. 그러나 현 재난문자 서비스는 셀룰러 이동 단말기만 수신이 가능한 한계를 보인다. 재난경보 수신의 성공률을 높이기 위하여 다양한 수신 단말기의 재난문자 서비스 지원이 필수적이다. 현재 NB-IoT는 4G 셀룰러 환경을 기반으로 광범위한 지역에 저전력 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 NB-IoT가 재난문자 수신을 위하여 필요한 프로토콜 규격과 NB-IoT 기반의 재난문자 서비스를 위한 네트워크 구조를 제시한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 VVC 화면간 예측 모드 Combined Inter-intra Prediction(CIIP)의 화면내 예측 과정에서의 향상된 PLANAR 예측 방법을 제안한다. Combined Inter-intra Prediction(CIIP) 모드는 화면간 예측 신호와 PLANAR 모드로 생성되는 화면내 예측 신호를 가중합 하여 최종 예측 신호를 생성하는 모드이다. 제안하는 방법은 화면간 예측 신호로 생성된 예측 샘플을 PLANAR 모드 예측 과정에서 우측 및 하단의 참조 샘플로 사용한다. 이후 PLANAR 예측 및 가중합 하여 예측 신호를 만들어내는 것은 기존 CIIP와 동일하다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 VVC의 참조 소프트웨어인 VTM 9.0에 구현하였으며, 기존 VTM 9.0과 부호화 성능을 비교한 결과로 휘도 성분에서 0.01 % 부호화 성능 감소를 보이고 색차 성분에 대하여 각각 0.17%, 0.13% 부호화 성능 향상을 보인다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 초고속 카메라 기반 투구 궤적 분석 시스템 자동화를 위한 투구 유무 판단 방법을 제안한다. 기존의 카메라 기반 투구 궤적 분석 시스템에서는 궤적 분석을 위한 투구 영상을 수동으로 확보해야 하는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 투수가 던진 공이 포수를 향해 등가속도 운동을 한다는 특성을 이용하여 자동으로 영상 시퀀스 내 투구 유무를 판단한다. 먼저 프레임 별로 야구공 위치를 추정하고, 추정된 공 위치들을 사용해 공 궤적을 모델링한다. 이후 모델링 된 각 궤적 별로 투구 시작 위치와 종료 위치를 획득하고, 시작 위치와 종료 위치에 대한 편차 값을 기준으로 투구 유무를 결정한다. 제안하는 방법의 정확도를 측정하기 위해 실제 야구 경기를 촬영한 영상을 이용하여 실험하였고, 영상 내 모든 투구를 정확하게 판단했음을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 CNN을 이용한 TCX 모드 기반의 주파수 정보 복원 기술을 제안한다. TCX 모드는 USAC에서 지원하는 음성을 위한 양자화 기술로 부호화 과정에서 포락선을 평탄화한 후 양자화한다. 이러한 평탄화 동작은 주파수 정보 간의 상관도를 높여 네트워크의 학습을 쉽게 만들고 예측 성능을 높인다. 제안하는 방법은 청각 심리 모델 기반으로 구현된 주파수 정보 복원 방법에 TCX 모드 기반의 양자화 방법을 적용하여 일부 주파수 정보만을 사용해 손실된 주파수 정보를 복원한다. 제안하는 방법을 사용해 기존 방법보다 낮은 학습 오차를 얻었고 최적화 되지 않은 조건에서 동등한 음질을 얻었다.


(게재일: 2020.07.13)
오디오 초 해상도 기술은 저 해상도의 오디오 신호를 이용하여 고 해상도의 오디오를 복원 또는 생성해 내는 기술이다. 본 기술 분야는 기존에 주파수 대역 확장, 인공 대역 확장 기술 등으로 연구되었으나, 최근 딥러닝 기술의 발전, 이미지 초 해상도 기술 연구 등에 힘입어 오디오 초 해상도 기술 이라는 이름으로 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 오디오 초 해상도 기술에 연구 동향에 대하여 설명하고, 기존의 논문 들에서 주로 다루고 있는 음성 데이터 베이스가 아닌 MedleyDB 음악 데이터 베이스를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험은 4-폴드 교차 검증을 통해 수행되었으며, 실험 결과 제안하는 컨벌루션 신경망 구조 기반 오디오 초 해상도 기술은 입력 저해상도 오디오 대비 SNR 이 3.41 dB 향상됨을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 ATSC3.0 Layered-Division-Multiplexing Multiple-Inputs-Multiple-Outputs 방송 시스템에서 Core-Layer(CL) 신호 복조 시 기존 Gaussian-Approximation(GA) 기법과 Partial-GA(PGA) 기법을 선택적으로 사용하여 PGA 기법과 성능은 거의 동일하며 복잡도는 더 작은 새로운 Hybrid PGA(HPGA) 복조 기법을 제안하고자 한다. 제안된 복조 기법은 수신단 신호의 Injection Level(IL) 값이 송신 IL보다 높아 CL 신호 입장에서 채널 상태가 좋을 경우 GA 기법을 사용하고, 반대로 수신단 IL 값이 송신 IL보다 낮아 채널 상태나 좋지 않을 경우 성능을 우선한 PGA 기법을 사용하게 된다. 실험 결과 성능은 PGA 기법과 거의 동일하고 복잡도는 PGA 기법의 복잡도 대비 약 25% 정도 작아짐을 보인다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 시스템 자동화를 위한 재정합 프로세스에서 정합의 실패 유무를 판단하는 기존의 정합 평가 방법을 개선한 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 정합 자동화를 위해 정합의 실패를 판단하여 다시 정합하는 재정합 프로세스는 자동화 시스템에서 필수적인 요소이다. 기존의 정합 평가 방법은 정합하고자하는 두 포인트 클라우드의 점의 간격이나 데이터의 양이 다를 경우 계산된 정합 오차가 정성적인 결과와는 다르게 측정되는 문제가 발생하는데, 이는 재정합 프로세스에서 치명적인 오류를 초래한다. 제안하는 방법은 참조 포인트 클라우드에서 가장 인접한 목표 포인트 클라우드의 세 점이 이루는 평면과의 수직 거리를 계산하고, 일정 거리 임계치를 만족하는 점들의 개수를 측정해 계산된 오차를 검증하여 정합 오판단율을 효과적으로 감소시켰다.


(게재일: 2020.07.13)
CNN(CNN: Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전의 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 단일 영상으로부터 깊이(depth) 추정에서도 기존 기법보다 향상된 성능을 보이고 있다. 그러나, 단일 영상으로부터 신경망이 얻을 수 있는 정보는 제한적이기 때문에 스테레오 카메라로부터 얻은 좌/우 영상으로부터의 깊이 추정보다 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 에지 맵(edge map)을 이용한 CNN 기반의 단일 영상에서의 깊이 추정의 개선 기법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 단일 영상에 대한 전처리를 통해서 에지 맵과 양방향 필터링된(bilateral filtered) 영상을 생성하고, 이를 CNN 입력으로 하여 기존 단일 영상 깊이 추정 기법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
HEVC(High Efficiency Video Coding)의 색차신호 화면내 예측(Intra Prediction)은 복호화된 주변 화소로부터의 예측과 동일한 위치의 휘도신호의 예측 모드를 이용한 예측을 수행한다. 본 논문에서는 색차신호 화면내 예측의 성능 향상을 위하여 합성 곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반의 색차신호 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 복원된 주변 블록의 휘도 및 색차신호로부터 CNN 을 이용하여 현재블록의 색차신호를 예측한다. 실험결과 제안한 CNN 기반의 색차신호 예측 기법이 HEVC 의 색차신호 화면내 예측보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.


(게재일: 2020.07.13)
본 논문은 UHD 모바일 환경에서 서비스 핸드오프를 위한 관련 파라미터를 DNS 프로토콜을 적용하여 통신망을 통해 제공하기 위한 서비스 핸드오프 제공 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 DNS 기반 서비스 핸드오프 프레임워크를 기술하고, 관련 기능을 검증하기 위한 서비스 핸드오프 송신 플랫폼과 RF 간 또는 RF 와 브로드밴드 간 핸드오프를 처리하기 위한 수신 플랫폼을 소개하고자 한다. 제안한 방법을 적용할 경우 지상파 UHD 모바일 수신기에 브로드밴드 모듈이 탑재될 경우, 사용자의 이동 동선에 최적으로 서비스 핸드오프 정보를 적응적으로 제공할 수 있어 핸드오프 성능을 향상시킬 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
방송예술 및 콘텐츠 제작 역량을 교육시키는 방송예술특성화 대학으로서 C3(Creativity, Convergence, Contents) 방송예술 창의융합교육 모델인 융합수업을 개설하고 전체 학과에서 신청한 학생들을 대상으로 교육을 진행하였다. 융합수업은 전공이 다른 학생들이 희망하는 콘텐츠 제작과정을 수강하고, 방송사와 산업체에서 실무경험이 풍부한 교수와 전문가들이 직접 콘텐츠 제작을 지도함으로써 고품질의 수준 높은 콘텐츠 제작 교육을 경험할 수 있는 수업이다. 즉, 재학 중 학교수업을 통해 미리 현장 경험을 쌓음으로써 취업 즉시 콘텐츠 제작 역량을 발휘할 수 있는 자신감 함양과 제작현장에 기여할 수 있는 융합형 인재양성 교육프로그램인 것이다. 본 연구에서는 대학이 보유하고 있는 방송용 버츄얼 스튜디오를 활용한 가상 세트 영상 제작 교육 『영화담』을 제작하는 융합수업과 드론 항공촬영을 활용한 제작교육 『드론 탐사대』 융합수업을 실시하여 첨단 기술을 활용한 콘텐츠 협업 제작의 효과와 학생들의 만족도를 분석하였다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 온라인 쇼핑 시장이 커지면서 소비자들은 다양한 물건을 온라인에서 쉽게 접근하고 구매할 수 있게 되었다. 이와 함께 인터파크의 '톡집사', 네이버 쇼핑 등에서는 다양한 쇼핑몰의 가격 정보를 모아서 소비자들이 합리적인 가격에 상품을 구매할 수 있도록 도와주고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 가격 비교 시스템을 활용하여 판매자들을 대상으로 서비스하는 시스템을 제안한다. 문서 유사도를 비교하기 위하여 쓰이던 코사인 유사도 분석 기법을 쇼핑몰 상품명 분석에 이용할 수 있도록 한다. 실제 상품명 정보를 이용해 코사인 유사도 분석을 실행하고 코사인 유사도 분석 결괏값으로 관련성이 낮은 상품을 배제한다. 나머지 상품의 정보를 바탕으로 최저가 분석을 수행하여 적정 판매가격을 추출하여 제시한다. 따라서 제안하는 방식을 적용하여 상품 분석을 시행하면 비슷한 범주에 있는 상품들을 추출한 뒤 최적의 가격을 제시할 수 있을 것이다.


(게재일: 2020.07.13)
인물에 대한 얼굴 이미지 데이터를 수집할 때 유효하지 않은 데이터를 수작업으로 걸러내는 것은 많은 시간과 인력의 투자를 필요로 한다. 얼굴 데이터 셋을 생성할 때 FaceNet을 거쳐 불필요한 정보들을 미리 걸러내고, 사람이 직접 얼굴 데이터의 유효성을 체크하는 수고를 덜어 얼굴 데이터 셋 생성에 있어서의 번거로움을 줄이고자한다. 본 논문에서는 FaceNet을 통해서 얼굴 이미지 데이터에 대한 데이터 수집 시, 더욱 좋은 성능으로 정제된 데이터 셋을 생성하고자 하였다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 DOCSIS 3.1 시스템에서 주파수 이용효율향상을 위해 상향과 하향 신호를 동일대역으로 동시전송하는 DOCSIS3.1 FDX 시스템이 연구되고 있다. 동일대역을 사용할 경우 DOCSIS 3.1 FDX시스템의 하향 송신신호는 높은 전력을 가진 신호로 feedback되어 상향송신기로부터 전송된 낮은 전력의 상향 수신신호와 결합하여 상향수신기에 수신되어진다. 이러한 결합신호는 상향신호와 하향신호간의 심볼타이밍 옵셋이 정확하게 일치하지 않으면 상향신호 성능을 열화시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주파수영역에서 DOCSIS 3.1 FDX시스템의 상하향신호간 심볼 타이밍 옵셋으로 인한 성능 열화 개선 알고리즘을 제시하고 모의실험을 통해 성능열화를 개선할 수 있음을 보인다.


(게재일: 2020.07.13)
최근 사용자에게 더욱 몰입감 있는 콘텐츠를 제공하기 위한 기술에 대한 관심이 증가하고 있으며 기존의 2D 콘텐츠와는 다른 새로운 방식인 3D 콘텐츠에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 Point Cloud 영상이라고 할 수 있다. Point Cloud의 경우 수많은 3차원 좌표를 가진 점들로 구성되어 있으며 각 점들마다 Attribute 값을 이용하여 색상 등의 표현이 가능한 구조로 이루어져 있다. 이러한 특성 때문에 Point Cloud 데이터는 방대한 용량을 가지고 있으며 기존의 2D 방식과 데이터 구조가 상이하기 때문에 새로운 압축 표준이 요구되었다. 이에 미디어 표준화 단체인 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 MPEG-I(Immersive) 차세대 프로젝트 그룹을 이용하여 이러한 움직임에 대응하고 있다. MPEG-I의 part 5(Video-based Point Cloud Compression, V-PCC)에서는 객체를 대상으로 하여 기존의 비디오 코덱을 활용한 Point Cloud 압축 표준화를 진행중이다. V-PCC 데이터의 경우 기존의 2D 영상 데이터와 같이 전송을 통해 소비될 가능성이 아주 높기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 현재 MPEG에서 표준화를 완료한 MMT(MPEG Media Transport)라는 전송 표준이 존재하기 때문에 이 기술을 활용 가능할 것으로 보인다. 따라서 본 논문에서는 Point Cloud 데이터를 압축한 V-PCC 데이터를 전송 표준 방식인 MMT를 이용하여 전송하는 방안에 대하여 제안한다.


(게재일: 2020.07.13)
지상파 UHD방송이 송출이 된지도 벌써 3년째에 접어들고 있다. 지상파 방송은 무료 보편적 서비스로 누구나가 받을 수 있도록 되어 있지만 실제적으로 방송을 수신하고 있는 가정은 소수인 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 관련된 UHD방송이 보편적 서비스가 가능하도록 하는 UHD방송공동수신설비에 관련된 현황을 조사하고자 한다. 기초적인 조사로 UHD방송공동수신설비의 구축을 위한 핵심장비인 UHD신호처리기는 다양한 명칭으로 제작되어 보급이 되고 있지만, 현재 UHD방송공동수신설비가 지원되는 사업 외에 자체적인 사례가 거의 없어 UHD방송을 시청하는 공동주택이 2.3%정도 인 것으로 파악된다. 따라서 본 논문에서는 UHD방송 및 방송공동수신설비의 활성화를 위하여 대안을 제시하고자 한다. 먼저 가장 중요한 UHD방송 콘텐츠의 제작이 우선이다. 또한 지상파 방송만이 UHD방송을 하는 것이 아닌 유료방송사업자의 적극적인 참여도 중요하다. 그리고 기술의 적극적인 수용이다. ATSC3.0은 양방향 서비스뿐만 아니라 다양한 플렛폼과 융합될 수 있다. 마지막으로 지상파 방송의 무료 보편적 서비스로서 사회안전을 위한 재난방송의 활용 방안과 함께 UHD방송공동수신설비에도 소소출력 중계기를 외부에 설치하도록 하는 다양한 수신환경 구축이 요구된다할 수 있다.


(게재일: 2020.07.13)
기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.


(게재일: 2020.07.13)