nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
2.5D C/SiC를 적용한 구조물의 거동 특성을 유한요소해석으로 근사하기 위해 기계적 물성 특성화와 모델링 기법에 관한 연구를 수행하였다. 2.5D C/SiC 소재의 거동 특성을 분석하기 위해 인장시험을 수행하였고 수학적 균질화 기법과 수정된 혼합 법칙을 적용하여 2.5D C/SiC를 구성하는 섬유와 기지의 탄성 물성을 정의하였다. 탄소성 거동을 나타내는 기지는 소성 영역의 거동을 bilinear 함수로 근사하고 시험과 해석의 오차를 최소화하여 등가 항복 강도와 등가 소성 강성을 계산하였다. 그리고 2.5D C/SiC의 RVE를 정의하고 수정된 혼합 법칙을 적용하여 유효강성행렬을 계산하는 과정을 ABAQUS의 User-defined subroutine을 통해 구성하였다. 제안된 과정을 바탕으로 정의된 섬유와 기지의 기계적 물성을 적용하여 유한요소해석을 수행한 결과는 시험의 거동을 잘 근사하고 있음을 확인하였다.

A study on mechanical property characterization and modeling technique was carried out to approximate the behaviour of structures with 2.5D C/SiC material. Several tensile tests were performed to analyze the behaviour characteristics of the 2.5D C/SiC material and elastic property was characterized by applying a mathematical homogenization and a modified rule of mixture. SiC matrix representing the elasto-plastic behavior approximates as a bilinear function. Then the equivalent yield strength and equivalent plastic stiffness were calculated by minimizing errors in experiment and approximation. RVE(Representative Volume Element)was defined from the fiber and matrix configuration of 2.5D C/SiC and a process of calculating the effective stiffness matrix by applying the modified rule of mixture to RVE was implemented in the ABAQUS User-defined subroutine. Finite element analysis was performed by applying the mechanical properties of fiber and matrix calculated based on the proposed process, and the results were in good agreement with the experimental results.

(게재일: 2020.09.01)
본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.


(게재일: 2020.11.28)
심층 신경망은 적대적인 공격으로 생성된 적대적 예제에 의해 쉽게 오작동할 수 있다. 이에 따라 다양한 방어 방법들이 제안되었으나, 더욱 강력한 적대적인 공격이 제안되어 방어 방법들을 무력화할 가능성은 존재한다. 이러한 가능성은 어떤 공격 범위 내의 적대적인 공격을 방어할 수 있다고 보장할 수 있는 인증된 방어(Certified defense) 방법의 필요성을 강조한다. 이에 본 논문은 인증된 방어 방법 중 가장 효과적인 방법의 하나로 알려진 구간 경계 전파(Interval Bound Propagation)의 성능을 향상하는 방법을 연구한다. 구체적으로, 우리는 기존의 구간 경계 전파 방법의 훈련 과정을 수정하는 방법을 제안하며, 이를 통해 기존 구간 경계 전파 방법의 훈련 시간을 유지하면서 성능을 향상할 수 있음을 보일 것이다. 우리가 제안한 방법으로 수행한 MNIST 데이터 셋에 대한 실험에서 우리는 기존 구간 경계 전파 방법 대비 인증 에러(Verified error)를 Large 모델에 대해서 1.77%, Small 모델에 대해서 0.96% 낮출 수 있었다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 다양한 분야에서 딥 러닝 기반의 많은 연구가 진행되고 있으며 이에 따라 딥 러닝 모델의 경량화를 통해 제한된 메모리를 가진 하드웨어에 올릴 수 있는 경량화 된 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 개발하는 연구도 활발해졌다. 이에 본 논문은 주파수 영역에서의 군집화 기반 계층별 딥 뉴럴 네트워크 압축을 제안한다. 이산 코사인 변환, 양자화, 군집화, 적응적 엔트로피 코딩 과정을 각 모델의 계층에 순차적으로 적용하여 DNN이 차지하는 메모리를 줄인다. 제안한 알고리즘을 통해 VGG16을 손실률은 1% 미만의 손실에서 전체 가중치를 3.98%까지 압축, 약 25배가량 경량화 할 수 있었다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 무선통신기술의 발달로 텍스트나 이미지 등 적은 양의 데이터를 송출하는 것을 넘어 동영상과 같은 많은 양의 데이터 전송이 가능해졌다. 이에 본 논문은 실시간으로 사고의 상황을 효과적으로 구조기관에 전달하기 위해 GPS와 각종 센서를 활용한 GPS 데이터 및 비디오를 실시간으로 전송하는 무선 네트워크 상황 전파 시스템을 제안한다. Raspberry pi module의 카메라와 GPS 데이터는 ffmpeg와 ffserver를 사용하여 서버와 구조기관으로 실시간 송출 및 전송된다. 제안된 시스템은 실제 프로토타입으로 구현되었으며, 실험 결과 제안한 시스템은 즉각적으로 구조기관에 영상 및 GPS 좌표를 송출함으로써 조기에 사고상황을 파악하고 빠른 구조에 이바지함을 보여준다.


(게재일: 2020.11.28)
전 반도체 제조 및 검사 공정 과정을 자동화하는 스마트 팩토리의 실현에 있어 제품 검수를 위한 검사 장비는 필수적이다. 하지만 딥 러닝 모델 학습을 위한 데이터 처리 과정에서 엔지니어가 전체 웨이퍼 영상에 대하여 결함 항목 라벨을 매칭하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 소량의 라벨 (labeled) 데이터와 나머지 라벨이 없는 (unlabeled) 데이터를 적절히 활용해야 한다. 또한, 웨이퍼 영상에서 결함이 발생하는 빈도가 결함 종류별로 크게 차이가 나기 때문에 빈도가 적은 (minor) 결함은 잡음처럼 취급되어 올바른 분류가 되지 않는다. 본 논문에서는 소량의 라벨 데이터와 대량의 라벨이 없는 데이터를 동시에 활용하면서 결함 사이의 발생 빈도 불균등 문제를 해결하는 점진적 데이터 평준화 (progressive pseudo-labeling balancer)를 제안한다. 점진적 데이터 평준화를 이용해 분류 네트워크를 학습시키는 경우, 기존의 테스트 정확도인 71.19%에서 6.07%-p 상승한 77.26%로 약 40%의 라벨 데이터가 추가된 것과 같은 성능을 보였다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 모바일 기기에서 딥러닝 모델을 사용하기 위한 경량화 연구가 진행되고 있다. 그중 모델의 가중치 표현 bit를 줄이는 양자화와 사용하기 위한 다양한 압축 알고리즘이 개발되었다. 하지만 대부분의 양자화 및 압축 알고리즘들은 한 번 이상의 Fine-tuning을 거쳐야 하는데 이 과정은 모바일 환경에서 수행하기에는 연산복잡도가 너무 높다. 따라서 본 논문은 양자화된 가중치를 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 통해 압축하는 방법을 제안하고 정확도와 압축률을 실험한다. 실험결과는 양자화만 실시한 경우 대비 크기는 25%의 감소했지만, 정확도는 0.7% 감소했다. 따라서 이런 결과는 모바일 기기에 가중치를 전송하는 과정에 적용될 수 있다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 스포츠 경기나 차량 블랙박스 등에서 비디오를 이용한 판정이 점차 확대되고 있지만, 일반 카메라로 촬영된 비디오에서 정확한 판정을 하기 어려울 때가 빈번히 발생한다. 초고속 카메라로 촬영한 슬로우 모션 비디오를 이용할 수 있다면 판정의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 일반 카메라로 촬영한 비디오로부터 마치 초고속 카메라로 촬영한 것과 같은 슬로우 모션 비디오를 생성하여 제공하는 서비스를 제안한다. 제안 방법은 NVIDIA에서 개발한 Super Slomo 기술을 기반으로, 초당 30장의 표준 비디오를 초당 60장에서 240장까지의 고품질 슬로우 모션 비디오로 변환한다. 이 기술은 시간적으로 이웃한 두 영상을 입력하여 딥 러닝 기반으로 중간 프레임을 보간함으로써 프레임율을 향상시킨다. 또한 본 논문에서는 Super Slomo 기술에 FP16을 적용하여 처리속도를 향상 시켰으며, 웹 서버를 이용하여 비디오를 업로드하고 슬로우 모션으로 변환된 비디오를 다운로드 할 수 있는 사이트를 구현했다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문은 홀로그램 압축을 위한 다양한 양자화기에 대한 특성을 분석한다. 홀로그램의 정보는 32 비트 혹은 64비트의 부동 소수점으로 표현되어 표준코덱을 이용하여 압축하기 위해서는 양자화 과정이 반드시 필요하다. 홀로그램 데이터는 JPEG Pleno에서 제공하는 표준 데이터 세트를 사용하였다. 사용한 양자화기는 균일 양자화기와 비균일 양자화기 중 -law 양자화기를 사용하였으며 파워 변환 함수를 사용하였다. 사용한 표준 코덱은 HEVC Intra를 사용하였다. 본 논문에서는 다양한 양자화기를 통해 홀로그램을 압축하고 그 성능을 비교한다.


(게재일: 2020.11.28)
VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 얻은 특징점들을 활용하여 기초행렬(Fundamental matrix)을 추정하는 실험을 한다. 획득한 영상들은 보정이 되어 있으며, 특징점 추출 후 매칭은 RANSAC 등의 기존 알고리즘을 활용한다. 기초 행렬을 얻기 위해 스테레오 영상으로부터 정의되는 에피폴라 점, 에피폴라 선, 에피폴라 평면을 정의하고, 이들로부터 얻을 수 있는 기하학적 관계식을 활용하여 기초행렬을 수학적으로 추정해 보고, 실험으로 수학적 이론을 검증해 본다.


(게재일: 2020.11.28)
본래 대중문화는 그 자체로 '집단(Mass)'의 의미가 들어있다. 하나의 방송콘텐츠는 PD, 작가, 출연자와 방송 스텝들은 물론이고 관객들까지 참여함으로써 완성된다. 하지만 방송의 이런 집단 창작 시스템은 코로나19 같은 전 세계적인 감염병 유행 앞에서 유례없는 변화를 가져왔고, 쉽게 가라앉지 않는 감염병으로 랜선 콘서트, 라이브 뮤지컬 등 여러 언택트 시스템(Untact System)이 시도되어지고 있다. 본 논문에서는 언택트 시스템(Untact System)의 도입으로 변화하는 방송에 대해 알아보고, 라이브 방송 시스템을 설계한다.[2]


(게재일: 2020.11.28)
현재 자동차 대수 당 주차면 수가 충분한 상황이지만, 외부인이 사용할 수 없는 허수 주차 공간이 대부분이다. 이에 본 논문은 불법 주정차의 원인을 비효율적인 주차 공간 활용이라 판단하였다. 아파트 및 상가 주차 공간은 출근 시간대에 여유 주차면 수가 급격히 증가하는데, 이 잉여 공간 중 일부를 외부인에게 공유하여 주차 공간을 최대한 활용할 수 있도록 한다. 애플리케이션 이용자는 원하는 주차장을 예약하고, 출입통제 자동화 시스템의 QR코드 인식을 통해 주차장을 사용할 수 있다. 전체적인 예약 시스템 관리는 웹 브라우저를 이용한다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 최근 대두되고 있는 심층신경망 압축 연구에서 가중치 공유와 관련하여 심층신경망 모델 압축방법 Inter-Layer Kernel Prediction을 제안한다. 제안 방법은 영상 압축에서 사용되는 프레임 간 prediction 방법을 응용한 컨볼루션 신경망 가중치 공유 및 모델 압축 방법이다. 본 논문은 레이어 간 유사한 kernel들이 존재한다는 것을 발견하고 이를 기반으로 Inter-Layer Kernel Prediction을 사용하여 기존 모델 가중치를 보다 더 적은 비트로 표현하여 저장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 CIFAR10/100으로 학습된 ResNet에서 약 4.1 배의 압축률을 달성했으며 CIFAR10으로 학습된 ResNet110에서는 오히려 기존 Baseline 모델에 비해 0.04%의 성능 향상을 기록했다.


(게재일: 2020.11.28)
현재 국내에는 여러 가지 경보전달 시스템이 운영되고 있으나 국가 단위의 경보시스템은 민방위 경보시스템이 거의 유일하다 하겠다. 이러한 민방위경보 전달체계 현황에 대한 분석을 통해 현재의 문제점을 짚고, 향후 개선에 필요한 시사점을 도출하고자 한다. 민방위경보는 민방공경보와 재난경보를 포괄하고 있지만, 현재는 민방공경보에 치우친 운용절차와 경보전달체계를 갖고 있으며, 이는 근래에 들어 광역단위의 재난경보 상황에 대한 민방위경보시설을 이용한 대국민 경보대응이 점차 늘어나는 추세이긴 하지만 민방공경보에 치우친 경보전달체계로 인한 재난경보 대응 운용에서 제약을 받고 있음이 사실이다. 이에 본 논문은 민방위경보가 민방공경보와 재난경보를 동등한 수준으로 이해하고, 현재의 민방위경보 전달체계의 개선점을 토대로 시사점을 짚어내어 차세대 융합형 통합경보전달체계를 도출함을 목적으로 하였다.


(게재일: 2020.11.28)
스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.


(게재일: 2020.11.28)
언택트 문화가 활성화되면서 다양한 업체에서 홈트레이닝 어플리케이션이 출시되고 있다. 많은 어플리케이션이 관절 특징점 검출 기능을 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하지만, 자체 컨텐츠만 사용가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 본 작품에서는 딥러닝 기반의 관절 특징점 검출기 및 특징 추출기를 결합하여 실시간 자세 유사도 측정기를 구현하였다. 목표영상 및 사용자의 관절 위치를 파악함과 동시에 관절 위치 정보에 대한 특징을 추출하여 자세 유사도를 실시간으로 점수화해 사용자에게 제공한다.


(게재일: 2020.11.28)
급격하게 증가하는 온라인 수업 환경에서 원격으로 학생들의 집중도를 파악하는 것은 중요하다. 집중도를 측정할 수 있는 시스템이 필요하지만 아직까지 실시간으로 정확하게 수업 집중도를 파악할 수 있는 알고리즘이 제안되고 있지 않고 있다. 따라서, 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 발전하는 딥러닝 네트워크와 이에 기반한 시선 추적 알고리즘을 동시에 활용한 수업 집중도 추정 프레임워크를 제안한다. 결과적으로, 이를 통해 학생들의 집중도를 실시간으로 정확하게 측정하여 온라인 수업 환경 개선에 기여한다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 스마트시티, 자율 주행 자동차 등 기계에 의해 소비되는 영상 데이터의 양이 증가함에 따라 기계의 임무 수행 능력을 향상시킬 수 있는 압축기술이 필요하게 되었다. 그런데, 전통적 방식의 영상 코덱은 사람의 인지 화질 특성을 고려해 개발된 기술이기 때문에 기계의 임무 수행에 필수적인 정보 외에도 불필요한 정보가 존재한다. 따라서 사람이 아닌 기계의 임무 수행에 대해 효율적으로 영상을 압축하기 위한 비디오 코덱 기술이 필요하다. 이와 관련하여, 최근 MPEG에서 Video Coding for Machines라는 영상 압축기술에 대한 표준화가 논의되고 있다. 본 논문에서는 기계를 위한 영상 압축기술의 연구배경과 연구를 통해 전통적인 영상 압축 코덱 방식과 neural network 기반 압축 코덱 방식에 대해 각각의 방식이 머신비전 임무를 수행한 정확도를 기준으로 영상 압축성능을 비교해 효율적인 압축 코덱 방식에 대해 분석한다.


(게재일: 2020.11.28)
CNN의 중간 단계에서 추출되는 feature를 인코딩했을 때 결과 성능평가에 미치는 영향을 알아보는 실험을 수행하였다. 물체검출(Object detection)과 물체영역분할(Object segmentation)에 대하여 성능평가를 하였으며, 비교를 위해 원본 이미지와 256채널의 feature들을 한 장으로 합친 이미지 두 가지에 대해 인코딩하여 성능 평가를 실시하는 실험을 하여 결과를 도출했다. 실험 결과, 인코딩 시 압축 정도를 약하게 했을 경우 성능이 거의 떨어지지 않거나 심지어는 더 높은 경우도 있다. 하지만 256채널의 feature들에 대하여 인코딩을 하기 때문에 이미지의 용량과 해상도가 높아지는 단점이 있다.


(게재일: 2020.11.28)
본 작품은 코로나 바이러스로 인한 언택트 서비스의 부각과 더불어, 대중교통 이용시 승객들이 하차에 신경쓰지 않고 자신의 일에 집중 할 수 있도록 지원하기 위해 제작된 서비스이다. 버스 하차 전(혹은 승차 시) 미리 희망하는 하차 지점을 예약해놓으면 해당 정류장에 자동으로 버스의 하차벨을 울리게 된다. 스마트폰 앱과 버스에 설치된 단말을 활용하여 추가적인 설치비용을 절약하며, 이 후 완성된 시스템을 발전시켜 사용자별 타겟광고가 가능해지면 버스회사의 부족한 재원을 보다 확보할 수도 있다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 4차 산업혁명이 가속화되면서 IT 기반 산업들이 제품 중심 사업에서 서비스 위주의 사업으로 변화하는 양상을 보인다. 그에 뒤 받침 하듯이 세계 스타트업 기업 가치를 측정해 보았을 때 1위부터 4위까지 모두 IT 기반의 사업이라는 것을 확인할 수 있다. 그중 750억 달라 가치를 가진 Uber, 560억 가치를 가진 디디추싱은 모두 차량 공유 시스템을 서비스를 기업으로, 세계 각국의 사람들의 현재 차량 매칭 서비스에 관심이 집중 되어있다. 이러한 차량 매칭 서비스는 사용자들 실시간 매칭을 해주기 때문에 많은 사람들이 서버에 접속하여 인증을 요청하게 된다. 또한 기업은 많은 사람들의 실시간 인증을 처리해야하기 때문에 다수의 요청을 처리하는 것은 시스템 사양을 결정하게 되는 중요한 요소가 된다. 이러한 서버 기반 인증 방식은 메모리에 부하가 걸리는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다수의 사람들이 들어오는 차량 매칭 서비스에서 토큰 인증 기반 방식인 JWT를 활용하여 기존의 서버에 사용자의 정보를 저장하는 세션 인증 방식보다 좀 더 효율적인 인증 방식을 제안하고자 한다.


(게재일: 2020.11.28)
코로나(COVID-19)로 인해 언택트(Untact) 방송이 활성화된 현 시점에서 기존 방송의 형태는 나날이 변화하고 있다. 특히 1인 미디어 대한 관심이 급증하게 되면서 1인 방송 체제가 전통적 미디어뿐만 아니라 대중에게까지 많은 영향을 미치며 하나의 트렌드로 자리 매김하게 되었다. 따라서 본 연구는 1인 방송의 특성과 시스템 설계를 바탕으로 최소한의 장비를 사용하여 양질의 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 1인 방송 시스템을 구축하고자 한다.


(게재일: 2020.11.28)
현재 국내에서는 기존의 재난문자 보다 더 향상된 서비스를 제공하기 위해 노력 하고 있다. 하지만 향상된 재난문자 서비스를 직접 적용하기 위해서는 해당 기능을 수용할 수 있는 신형 휴대폰이 필요하다. 기존의 구형 휴대폰에서는 수용하기 어려운 기능이 있을 수 있다. 이로 인해 휴대폰 종류에 따라 재난문자 서비스에 차등이 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 미국에서 국내보다 앞서서 향상된 재난문자 서비스를 어떻게 제공하는지 알아본다.


(게재일: 2020.11.28)
처음 방문하는 도시에서 건물의 외형만을 보고 목적지를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 카메라로부터 촬영된 영상에서 특징점을 추출하고 이를 이미 데이터베이스에 저장된 영상과 매칭하는 작업을 통해 해당 건물의 이름이 무엇인지 알려주는 시스템을 개발하였다. Oriented fast and rotated brief 알고리즘을 이용하여 크기 변화, 회전 등에 강인한 특징점을 추출하였고 알고리즘과 Brute-Force Matcher와 K-Nearest Neighbor 방법을 이용하여 특징점을 매칭하였다. 제안된 시스템은 실제 스마트폰으로 촬영된 영상을 데이터베이스에 연동하여 실험한 결과 90% 이상의 정확도를 보여 주었다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 비대면 원격강의의 비율이 증가하였지만 비대면 상황에서 원격으로 진행하는 강의로 인해 강의를 수강하는 학생들의 강의를 진행하는 교수와의 질문에 대한 즉각적인 상호작용과 피드백이 부족하고 교수 또한 비대면 상황에서 학생들과의 소통의 어려움으로 인해 질문에 대한 답변을 하는 것에 어려움 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학생들에게 질문에 대한 즉각적인 답변을 해주고 교수에게는 질문-답변을 관리할 수 있는 인공지능 챗봇 웹 서비스를 제안한다. 웹 서비스는 강의를 수강하는 학생과 강의를 진행하는 교수로 나눠져 제공된다. 구현을 위해 Seq2Seq 모델을 활용하였고 질문-답변 데이터셋으로 학습을 하여 테스트 하였다.


(게재일: 2020.11.28)
Optical Flow는 컴퓨터 비전 분야의 많은 응용기술에 사용된다. 객체 탐지, 추적, 연속 영상 보간, 3D Reconstruction과 같은 최근에 활발히 연구되는 여러 분야에서 사용되는 기반 기술이다. 최근 딥러닝을 기반으로 한 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 높은 정확도를 보이고 있다. 이런 분야들은 많은 경우에 실시간 시스템에 적용되어 이미지로부터 정보를 연산한다. 본 논문은 MaskFlownet, SelFlow, LiteFlowNet2 등과 같은 높은 정확도를 가진 신경망 네트워크로 추정된 Optical Flow를 살펴본다. 각 신경망 네트워크로 얻어진 정확도를 비교하고 디스플레이 기술과 이미지 센서 기술의 발전으로 사용 수요가 많아진 고화질의 이미지를 실시간으로 처리하는 경우, 적용 가능한 Optical Flow의 성능을 분석하였다.


(게재일: 2020.11.28)
라디오 방송은 무선 통신 매체로써 가장 오래된 방송 역사를 가지고 있다. 최근에는 다매체의 등장과 인터넷의 발달로 위상이 과거에 비해 추락하였다. 하지만 다양한 매체 속에서도 라디오가 가지는 특수성이 있음은 분명한 사실이다. 따라서 이에 대한 청취자들의 수요가 꾸준히 존재하기에 본 논문에서는 라디오만이 갖는 오디오의 특성을 살려 청취자들의 흥미를 유발할 수 있는 멀티 채널 오디오 시스템을 제안한다. 이를 통해서 기존의 라디오 시스템에서 탈피하여, 청취자들이 선택적으로 오디오를 청취하는 시스템을 구축하고자 한다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 IoT 기술이 대중화됨에 따라 커넥티드 카, 스마트 시티와 같은 machine-to-machine 기술의 활용 분야가 다양화되고 있다. 이에 따라, 기계 지향 비디오 처리 및 부호화 기술에 대한 연구분야에 산업계와 학계의 관심 역시 집중되고 있다. 국제 표준화 단체인 MPEG은 이러한 추세를 반영하여 기존 비디오 부호화 표준을 개선할 새로운 표준을 수립하기 위해 Video Coding for Machines (VCM) 그룹을 구성하여 기계 소비를 대상으로 하는 비디오 표준의 표준화를 진행하고 있다. 이에 본 논문에서는 VCM이 기계 소비를 대상으로 진행하고 있는 특징맵 부호화의 부호화 효율을 개선하기 위해 특징맵을 시간적, 공간적으로 재정렬하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법이 CityScapes의 검증 세트 내 일부 이미지에 대해 시간적 재정렬을 수행한 결과 random access 조건에서 최대 1.48%의 부호화 효율이 향상됨이 확인되었다.


(게재일: 2020.11.28)
재난문자 전송은 기지국에서 다수의 단말기로 재난문자를 전달하는 단방향 프로토콜인 CBS 긴급 재난문자 서비스를 이용한다. 이 CBS 전송 기법은 일대다(One-to-Many) 방식을 이용한다. 현 CBS 프로토콜은 일종의 방송 방식으로 기지국은 긴급재난문자를 수신한 단말기로부터 어떠한 확인 메시지도 전달받지 못한다. 그러나 재난관리기관은 효율적인 재난 대응을 위하여 재난지역의 재난문자 수신자로부터 유용한 정보를 전달받을 필요가 있다. 즉 CBS 재난문자를 수신한 단말기들로부터 재난관리기관 서버로 CBS 메시지에 대한 응답 메시지를 전달받는 방식으로 유용한 정보를 취합할 수 있다. 이러한 전달방식을 위해 다대일(many-to-one) 통신 기법이 고려된다.


(게재일: 2020.11.28)
이 연구에서는 재난문자에 대한 이용자 인식에 대해 알아보았다. 이용자 인식조사는 재난 발생 시 주 이용매체, 재난문자 길이, 재난문자 수신 량, 재난문자 내용 만족/불만족을 중심으로 살펴보았다. 우선, 재난이 발생하였을 때 주로 이용하는 매체는 휴대폰이 가장 높게 나타났다. 다음으로, 현 재난문자의 길이(90자)가 적당하다고 생각하고 있는 반면에 재난문자의 수신 량은 많다고 생각하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로, 재난문자 내용에 불만족하는 이유로는 '일반적으로 알고 있는 내용을 받는 것'이 가장 많은 것으로 나타났다.


(게재일: 2020.11.28)
AI가 각광받고 있는 시대에 발 맞추어 머신러닝, 딥러닝을 활용한 이미지 인식 기술을 구현하였다. 사용자가 원하는 음식 사진을 업로드하면 인공 신경망 알고리즘이 convolution을 수행해 데이터베이스에 학습시켜 두었던 이미지들 가운데 유사도가 가장 높은 수치로 나오는 이미지를 결과로 보여주어, 사용자는 사진만으로도 음식의 칼로리 정보, 칼로리를 소모하기 위한 운동량 등의 정보를 간편하게 알 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한 MYSQL과 PHP를 활용하여 자신의 칼로리 정보를 저장하고, 사용자가 매일 입력하는 몸무게의 변화량 등을 실시간으로 확인할 수 있는 등의 데이터베이스 서버를 구축하였다. 스마트폰을 통해 정보를 얻을 수 있도록 어플리케이션을 구성했다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 장면 구성 특징을 파악하고, 그에 적응적으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 생성된 캡셔닝 피처는 비디오를 잘 요약하고, 이를 통해 효과적인 캡셔닝을 수행할 수 있다. 기존 비디오 캡셔닝 연구에서는 비디오의 장면 구성을 고려하지 않고 단순 등간격으로 프레임 추출을 통하여 비디오 캡셔닝을 수행하였다. 이는 다양한 장면의 모임으로 이루어진 비디오의 특성을 고려하지 않은 방법으로, 경우에 따라 주요 장면을 놓치거나, 불필요하게 중복된 프레임을 선택하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 피처레벨 분석을 통해 비디오의 구성 특징을 파악하고, 이를 고려해 적응적으로 주요 프레임을 추출하여 이와 같은 문제를 해결하여 비디오 캡셔닝 에서의 성능향상을 보인다. 제안 알고리즘을 이용하여 생성된 피처는 비디오를 잘 요약하여 비디오 캡셔닝 수행 시, MSVD 데이터 셋에서 4 개의 평가지표에 대해 약 0.78%의 성능향상을 보였고, MSR-VTT 데이터 셋에서 약 0.6%의 성능향상을 보였다.


(게재일: 2020.11.28)
COVID-19으로 인해 국민들에게 전달되는 재난정보의 양상이 서서히 변화하고 있다. 이는 정보통신의 발전 양상과도 매우 깊은 관계를 가지고 있다고 볼 수 있다. 이전까지의 정부 및 지자체에서 제공되는 재난정보에 대한 형태는 문자와 음성으로만 제공하므로써 고령자와 외국인과 같은 재난 약자에게 명확한 상황인지를 하기에 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위한 전방위적인 노력을 하고 있으며, 보다 정확하고 보다 다양한 정보를 제공하고자 관련 연구를 수행하고 있다. 이는 급속도로 발전하는 정보통신 매체(UHD 및 5G, 오픈스크린 등)를 기반으로 국민들로 하여금 신속.정확한 재난상황인지를 가능케 할 수 있다. 이로 인한 재난경보 관련 최근 이슈는 '내 위치 맞춤형 정보'와 '다매체 정보'가 아닐까 싶다. 정보통신 매체가 발달함에 따라 제공되는 재난경보의 범위가 내 위치를 기준으로 좁아지며, 시각적으로 직관적인 콘텐츠를 제공할 수 있다. 이는 각 매체의 고유 정보를 통해 위치가 확인 가능하면서 해당 지역에 맞는 정보만 선택적으로 취함으로써 불필요한 정보를 제공하지 않게 된다. 본 연구를 통해 이러한 부분을 해결하기 위해 TTA에서 표준으로 제정된 CAP (Common Alerting Protocol)을 활용하였으며, 'Area' 항목에 지역코드(전국~읍면동)를 함께 포함함으로써 가능해졌다. 또한 CAP을 활용함에 따라 텍스트부터 음성, 이미지, 웹 콘텐츠까지 최신의 영상 매체에 적용 가능한 재난정보 콘텐츠를 제공 가능해졌으며, 특히 UHD 및 5G, 오픈스크린과 같은 통신 네트워크 기반 영상 매체에 적합한 멀티미디어 재난정보 콘텐츠를 제공할 수 있다. 제공된 콘텐츠에는 각종 관련 정보를 확인 가능하도록 링크를 제공하여 필요에 따라 보다 자세한 재난정보를 확인할 수 있다. 이를 기반으로 재난경보에 대한 다변화를 통해 나에게 꼭 필요한 정보가 제공될 수 있도록 발령 체계 개편이 필요하다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 디지털 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 재현에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행한다. 다음으로, 홀로그램 압축에 용이한 필터를 제안한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Bi-Orthogonal (4, 4)와 제안하는 웨이블릿 필터를 이용하여 SPIHT(Set partitioning in hierarchical trees)를 이용하여 압축하고 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.


(게재일: 2020.11.28)
본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 텍스처를 선택한 이미지의 스타일로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션하고 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다. 제안하는 네트워크는 물체를 다양한 스타일로 바꾸는 것이 가능한데, 이 중에서 이미지에 명화의 화풍을 입히는 것을 중점으로 하여 데모를 구현했다. 빠른 속도로 네트워크를 실행하기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어 옵티컬 플로우를 생성하고, 첫 번째 프레임을 인스턴스 세그멘테이션한 후 마스크를 추출했다. 이후 마스크 영역만 뽑아낸 이미지를 새로운 입력으로 하여 스타일 트랜스퍼를 거치고, 이 첫번째 프레임과 나머지 프레임들의 옵티컬 플로우로 나머지 프레임들의 세그멘테이션과 스타일 트랜스퍼를 예측하여 다시 비디오 프레임으로 만들어 주었다. 본 알고리즘은 옵티컬 플로우 설정으로 네트워크의 계산량을 줄이며 속도를 개선했다. 빠른 데이터 처리로 사용자가 원하는 물체의 텍스쳐가 바뀔 수 있게 되었고, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌을 들게 한다. 또한, 컴퓨터 비전에서 활발하게 연구되었던 분야를 AR로 끌어와 두 분야의 융합 가능성을 열었다. 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다. 명화를 느낄 수 있는 다양한 콘텐츠를 이용하여 박물관이나 미술관의 홍보 효과도 기대할 수 있다.


(게재일: 2020.11.28)
기존 초해상화 방법들은 주로 자연 영상에 대해서는 많이 다뤄져 왔지만 단조$로운 배경과 복잡한 문양, 질감을 가진 문화재 영상에 대해 적용한 사례가 많지 않다. 또한 대부분의 초해상화 기술은 현재 딥러닝을 적용하고 있지만 복잡도와 구현 난이도에서 상대적으로 수월한 비딥러닝 방법을 사용하여 4 배와 8 배로 초해상화를 실현하는 연구 또한 많지 않다. 본 연구에서는 선형 매핑을 이용한 SI (Super Interpolation)을 기반으로 하여 2 배까지 초해상화에 특화된 기존 연구를 문화재 영상에 대하여 4 배 및 8 배로 초해상화 하였다. 간단한 윤곽선 방향 분석 및 선형 매핑으로 4 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.44dB 가량 개선하였으며, 8 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.31dB 가량 개선하였다. 또한 결과 영상에서도 단순 보간법인 Bicubic Interpolation 보다 더욱 선명하고 질감을 잘 표현하는 것을 알 수 있다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 네트워크 이상치 탐지를 위하여 정상 데이터만을 활용한 메모리 기반 정상성 학습 모델을 제안한다. 오토인코더를 기반으로 정상 데이터의 특징을 표현하는 프로토타입을 생성할 수 있도록 신경망을 구성하고, 네트워크 데이터의 특성을 반영하여 쿼리의 수를 한 개로 고정하며, 사용되는 프로토타입의 수를 지정한 값으로 고정하여 모든 프로토타입에 정상 데이터의 특징을 반영할 수 있는 학습 방법을 제안한다. 해당 모델을 네트워크 이상치 탐지 데이터 세트인 Kyoto Honeypot, UNSW-NB15, CICIDS-2018에 적용하여 본 결과 Kyoto Honeypot에서는 0.821, UNSW-NB15에서는 0.854, CICIDS-2018에서는 0.981의 AUROC를 달성했다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위해 기하적 복잡도가 낮은 정점들의 영향을 최소화하는 포인트 클라우드 리샘플링 방법을 제안한다. 3 차원 특징 기술자(3D feature descriptor)를 기반으로 하는 포인트 클라우드 정합은 정점 법선 벡터의 변화량을 특징으로 사용한다. 따라서 강건한 특징은 대부분 정점 법선 벡터의 변화량이 큰 영역에서 추출된다. 반면에 정점 법선 벡터의 변화량이 거의 없는 평면 영역은 정합 수행 시에 이상점(outlier)으로 작용할 수 있으므로 해당 정점들이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 제안하는 방법은 모델 포인트 클라우드의 기하적 복잡도를 고려한 리샘플링을 통해 전체 정점의 수 대비 복잡도가 낮은 정점들의 비율을 낮추어 이상점이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화하고 정합 성능을 향상시켰다.


(게재일: 2020.11.28)
방대한 비디오 데이터의 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 대두되면서 MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machine) 표준화를 시작하였다. VCM 은 지능형 머신(machine)의 임무 수행을 위한 비디오 또는 비디오 특징(feature)의 압축 표준 기술로 기술 탐색 단계의 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 대용량의 특징 압축을 위한 전처리 단계로 보다 효과적인 특징 표현 방법을 제시한다. 제안하는 특징 표현 방법은 정규화, 양자화 과정을 거쳐 특징 데이터 크기를 감소시킨다. 실험에서 특징을 4 개의 값으로 양자화 했을 때, 원본 대비 16 배의 데이터 크기가 감소되지만 mAP 평가 성능은 35.4592 로 높은 수준으로 유지함을 확인하였다.


(게재일: 2020.11.28)
최근 스마트폰과 어플리케이션의 기술 발전으로 일상생활에서 은행의 주거래 혹은 보안인증으로 생체정보를 이용하는 것이 급격히 확대되고 있다. 이러한 생체정보 보호를 위해 디지털 콘텐츠 내에 저작권자의 정보를 삽입하여 정보를 보호하는 기술인 워터마킹 기술을 도입하여 생체정보의 복제 혹은 도용 시에 발생할 수 있는 문제를 예방하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 논문에서는 홍채 이미지에 DWT를 적용한후 QIM 방식을 이용해 임의의 QR코드로 워터마크를 삽입하여 홍채 코드를 추출한후 워터마크를 삽입하기 전의 홍채코드와 삽입 후의 홍채코드를 PSNR 통해 비교 분석하고 Stirmark 에서 제공하는 강인성 테스트를 이용해 강인성의 정도를 알아본다.


(게재일: 2020.11.28)
입모양 인식(Lip Reading) 기술은 입술 움직임을 통해 발화를 분석하는 기술이다. 본 논문에서는 일상적으로 사용하는 10개의 상용구에 대해서 발화자의 안면 움직임 분석을 통해 실시간으로 분류하는 연구를 진행하였다. 시간상의 연속된 순서를 가진 영상 데이터의 특징을 고려하여 3차원 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)을 사용하여 진행하였지만, 실시간 시스템 구현을 위해 연산량 감소가 필요했다. 이를 해결하기 위해 차 영상을 이용한 2차원 합성곱 신경망과 LSTM 순환 신경망 (Long Short-Term Memory) 결합 모델을 설계하였고, 해당 모델을 이용하여 실시간 시스템 구현에 성공하였다.


(게재일: 2020.11.28)
사용자에게 본인이 원하는 시점과 시각을 선택할 수 있도록 하는 자유시점 (Free Viewpoint) MPEG-I 과제를 통하여 3DOF, 3DOF+, 6DOF의 표준을 개발 중이다. 실사 영상의 자유시점 영상을 구현하는 방법으로는 깊이정보를 사용한 렌더링 기법을 사용하는데, 이를 실시간 재생할 수 있는 시스템은 개발되지 않았다. 본 논문에서는 PC 사양에서 NVIDIA 영상 코덱과 OpenGL사용하는 rtRVSlibrary를 바탕으로, 최대 8개의 HD급 다중 뷰 영상 입력 (컬러+깊이)을 자유 시점을 실시간 생성하여 디스플레이하는 재생기를 설계 및 개발하였다. 사용자는 원하는 시점으로 상하좌우앞뒤(회전)로 자유롭게 이동할 수 있으며, 계산양과 화질 효율성을 고려하여 디코딩한 입력영상 중에 두 개의 시점을 선별하는 알고리즘을 개발하여 실시간 동작 (25fps)을 검증하였다.


(게재일: 2020.11.28)
영상 다운스케일링 기법은 입력 영상의 해상도를 목적으로 하는, 입력영상의 해상도보다 낮은 해상도로 조정하는 기법을 일컫는다. 본 논문에서는 기존의 다운스케일링 기법들을 커널 기반의 방법과 프레임 단위의 최적화 기반 기법으로 분류하고 각 방법들의 대표 기법들에 대해서 분석한다. 이후, 최종적으로 그 결과를 도출하여 각 방법들의 특성을 도출한다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 이미지 분류에서 신뢰도와 실제 예측 정확도가 다른 문제점을 해결하기 위하여 변형된 두 가지 목적 함수를 제안하였다. 첫 번째는 기존 교차 엔트로피 함수에 새로이 신뢰도와 정확도의 차이를 더해준 것이고, 두번째는 예측값의 최댓값을 0.5로 제한한 것이다. 새로운 목적 함수를 통해 학습해본 결과 정확도의 차이는 거의 나지 않았고, 신뢰도와 실제 정확도는 매우 근접하게 되는 결과를 얻을 수 있었다.


(게재일: 2020.11.28)
궁극의 3D 디스플레이 기술이라고 할 수 있는 홀로그램 기술로 실물을 보는 것과 같은 3차원 영상이 가능해 지고 있다. 그러나 디지털 홀로그램 영상의 데이터양은 HD나 UHD 영상의 수십에서 수천 배에 달해 원본 화질의 열화를 최소화 하면서 데이터양을 줄이기 위한 압축 부호화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위상 홀로그램 동영상에 대해 최신 영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 VVC(Versatile Video Coding)로 압축한 후 홀로그램 영역과 수치 복원 영역에서 압축 성능을 비교하며, 다양한 실험영상에 대한 HEVC 압축 결과에 대해 객관적 압축성능 분석 및 주관적 성능 분석을 진행한다.


(게재일: 2020.11.28)
HEVC (High Efficiency Video Coding)의 In-Loop 필터 중 하나인 디블로킹 필터는 예측과 변환 블록 주변의 균일하지 않은 잡음을 제거하기 위해 사용된다. 영상을 복원할 때 텍스쳐 정보의 경우, 디블로킹 필터로 눈에 보이는 잡음을 제거하는 데 유리하지만 깊이 정보는 깊이를 예측하여 합성하는 데 사용되므로 디블로킹 필터를 적용하면 합성에 방해가 될 수 있다. 이에 본 논문은 TMIV (Test Model 6 for MPEG Immersive Video) 인코더를 거쳐 나온 기본 시점과 추가 시점의 텍스쳐와 깊이 영상에 디블로킹 필터를 적용하여 BD-Rate의 향상 정도와 인지 화질적 관점에서의 화질 개선 여부를 실험을 통해 검증한다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문은 6DOF 위치기반 자기장 센서(Liverty Latus, Pollhemus)를 사용한 가상현실 방송제작에서 사용할 수 있는 인터랙티브 증강현실 시스템, K-Pointer를 제안한다. 우리는 방송에서 추적 및 인식의 정확성을 높이기 위해 Pollemus사의 6DOF 자기장기반 위치 추적 센서 리버티(수신부,소스)와 라투스(송신부,마커), 그리고 4입력 버튼장치를 결합한 인터페이스를 가지고 기존 방송용 증강현실 시스템과 통합하여 새로운 인터랙티브 증강현실 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 방송용 증강현실 그래픽 합성 시스템(수신부)과 센서의 위치정보와 버튼 이벤트를 전송하는 시스템(송신부)으로 구성되며, 센서추적정보와 버튼이벤트 정보는 UDP로 실시간으로 수신부로 전송된다. 우리는 사용자 손의 모션과 버튼이벤트로 그래픽 정보를 인터랙티브하게 제어할 수 있게 하였다. 결과적으로 본 시스템은 기존의 합성중심의 방송용 증강현실 시스템을 사용자의 모션 기반 그래픽을 제어할 수 있는 인터랙티브 증강현실시스템으로 그 기능을 확장 시킬 수 있게 한다. 제안된 시스템은 광학식 추적을 하지 않기 때문에 조명의 변화에 영향이 없으며, 라투스 수신기가 작기 때문에 손에 쥐었을 때 거의 보이지 않고 가려도 추적이 강인하여 버튼장치를 통해 사용자가 정확한 이벤트로 직접 그래픽을 그리거나 쉽게 제어할 수 있는 장점이 있다.


(게재일: 2020.11.28)
몰입감 있는 가상 현실 영상을 제공하기 위한 360 도 영상 부호화 및 전송 기술이 활발히 연구되고 있으나, 현재 가상현실 장비가 사용가능한 연산 능력 및 대역폭으로는 몰입감 있는 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문은 고화질 360 도 사용자 시점 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. 기존의 high-efficiency video coding (HEVC) 에서 구현되었던 타일 추출기와 달리 제안하는 추출기는 360 도 영상에 대한 비트스트림에서 여러 개의 타일을 추출한다. 이후 추출된 타일들은 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림과 동시 전송되어 예상치 못한 사용자 시점 변경에 대응한다.


(게재일: 2020.11.28)
초 고화질 영상의 등장과 동영상 스트리밍 서비스의 폭발적인 이용증가로 고품질로 영상을 압축할 수 있는 기술의 중요성이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 VVC 차세대 비디오 부호화기술에 따라 색차 블록의 화면 내 예측 시 정확한 예측각도를 측정하여 압축 성능을 더욱 향상시키는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR(Bjontegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 조건의 경우, Y(-0.01%), Cb(-0.07%), Cr(-0.05%)의 성능변화를 얻을 수 있었다.


(게재일: 2020.11.28)
본 논문은 딥러닝 기반의 중첩 블록 단위 이미지 압축 방법에 대하여 제안한다. 이미지를 블록 단위로 나누어 압축을 진행하며, 그 과정에서 생길 수 있는 블록화 현상을 제거하기 위해 블록의 주변부를 압축에 이용한다. 이로 인한 추가적인 부하를 제거하기 위해 복호화에 필요한 부하 영역을 제거한 뒤, 복호화기에서 특징맵들을 병합하여, 제거한 영역에 대해 주변 블록의 정보를 사용하여 복호화를 진행한다. 압축을 진행하고자 하는 이미지의 크기에 따라 급격하게 증가하는 요구 메모리를 이미지의 크기에 상관 없이 고정된 작은 메모리로 이미지 압축을 진행할 수 있다는 장점이 있다. 실험 결과로써 4K 이미지를 통해서 복원된 화질과 메모리의 사용량을 측정한 결과, 동일한 화질을 유지함과 동시에, 기존 방법대비 약 500배 적은 메모리 사용량을 보인다.


(게재일: 2020.11.28)