nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.


(게재일: 2019.11.29)
영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 블록체인 및 암호화폐를 이용한 재능 거래 플랫폼을 제안한다. 재능 거래 플랫폼은 프로그램의 외주나 컨텐츠 제작 등의 재능 거래를 중개하는 플랫폼이다. 기존의 재능 거래 플랫폼은 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하고 있다. 이에 따라 서버를 운용하는데 드는 비용과 관리를 위한 인건비가 발생한다. 따라서 이용자들은 높은 수수료를 부담하게 된다. 또한 서버-클라이언트 모델의 서비스의 경우 이용 업체의 요청에 따라 중앙 관리자가 평가 및 평점에 대한 조작 및 수정을 할 수 있는 가능성이 존재한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 블록체인 및 암호화폐 기술을 적용하여 P2P 거래를 통해 이용자에게 부과하는 수수료의 부담을 낮추고, 평가를 블록 데이터로 포함하여 데이터의 위 변조 가능성을 낮춰 신뢰성을 확보하는 시나리오를 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
홀로그램을 재생하기 위한 SLM(Spaital Light Modulator)에서 홀로그램의 실수 정보 혹은 위상 정보를 사용한다. 본 논문에서는 홀로그램의 위상 정보를 효율적으로 압축하기 위한 방식을 제안한다. 홀로그램 압축 표준 코덱 개발에서는 표준 코덱을 기점으로 전후처리를 이용하여 압축효율의 개선 시키는 연구를 진행 중이다. 위상 정보는 -𝜋에서 +𝜋의 제한된 동적 범위를 가진다. 이는 위상 정보 사이의 공간적인 상관도를 낮추며 압축효율을 크게 떨어뜨리는 요인이 된다. 위상 펼침 기법을 이용하여 위상 정보 간의 공간적인 상관도를 확보한다. 공간적인 상관도가 확보된 위상 정보에 JPEG2000 표준 코덱의 입력을 고려하여 양자화한 뒤 압축 후 복원하고 효율을 분석한다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 특징점 기반의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 각각 다른 카메라에서 획득한 데이터를 하나의 통합된 데이터로 정합하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 방법들은 큰 오차를 가지고 있거나 많은 카메라 대수나 고가의 RGB-D 카메라를 필요로 한다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 깊이 영상과 색상 영상을 이용하고 함수 최적화 알고리즘을 적용해 저가의 RGB-D 카메라 8대를 이용하여 오차가 적은 포인트 클라우드 정합 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 딥 러닝을 기반으로 홀로그램을 생성하는 방법을 제안한다. 컴퓨터를 이용하여 홀로그램을 생성하기 위해서는 방대한 양의 계산이 필요하다. 따라서 이를 줄여 빠른 속도를 얻고자 Point source 에 대한 간섭무늬를 모델링한 수식과 같은 출력을 내는 딥 러닝 모델을 학습시키고자한다. 딥 러닝 모델 중 생성 모델인 GAN을 학습시켜 이의 유효성을 보인다.


(게재일: 2019.11.29)
TV홈쇼핑 Full-HD(High Definition)로 제작, 송출되어 시청자가 시청하게 된다. 대부분의 장비들은 Coaxial Cable로 각 장비 간의 신호를 전달하며 제작, 송출되어 진다. 현재 IP기반의 제작 형태가 나오기 시작하며 UHD(Ulitra-HD) 제작 시스템에서는 IP 시스템 방식에 대해 이슈화가 되고 있다. 본 논문에서는 홈쇼핑 Full HD 생방송 제작에서 네트워크 케이블인 UTP(Unshielded Twisted Pair) 케이블을 이용하여 생방송 방송시스템 설계에 관한 것이다. 네트워크를 이용하여 다양한 확장성 및 생방송 방송시스템에 활용된 네트워크 시스템을 제시하고자 한다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 CNN 등 인공신경망은 최근 이미지 분류, 객체 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 대부분의 분야에서 보다 더 높은 성능을 얻기 위해 사용한 인공신경망 모델들은 파라미터 수 및 연산량 등이 방대하여, 모바일 및 IoT 디바이스 같은 연산량이나 메모리가 제한된 환경에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서 연산량 및 모델 파라미터 수를 압축하기 위한 딥러닝 경량화 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디트 보드에서의 압축된 CNN 모델의 성능을 검증한다. 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605 를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축된 CNN 모델의 분류 성능과 동작속도 비교 분석한다. 본 논문의 실험에서는 CNN 모델로 MobileNetV2, VGG16 을 사용했으며, 주어진 모델에서 가지치기(pruning) 기법, 양자화, 행렬 분해 등의 인공신경망 압축 기술을 적용하였을 때 원래의 모델 대비 추론 시간 및 분류의 정확도 성능을 분석하고 인공신경망 압축 기술의 유용성을 확인하였다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 구역을 나눔으로써 상황에 따라 강조하고 싶은 부분을 부각시키는 방법을 활용하여 히스토그램을 처리하는 기법을 제안한다. 기존의 히스토그램 스케일링과 평활화 방법은 간단한 알고리듬으로 사용이 편하지만 쓸 수 없는 상황이 존재한다. 먼저 히스토그램 스케일링에서는 사진이 갖고 있는 명암 최댓값과 최솟값을 늘리는 방법이지만, 범위를 늘릴 수 없는 경우에는 이 방법이 제한된다. 히스토그램 평활화는 사진이 갖고 있는 명암의 히스토그램 누적분포함수 (CDF)가 일정한 기울기를 갖게 변환하는 방법이다. 이 방법에서는 밝기 변화가 거의 없었던 부분에서 품질이 낮아지는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 영상에서 강조하고 싶은 부분을 설정한 뒤, 구역을 나눔으로써 기존의 히스토그램 스케일링과 히스토그램 평활화의 단점을 개선했다. 제안한 알고리듬을 평가하기 위해서 주관적인 지표로 20명을 대상으로 설문을 진행하였다. 블라인드 테스트로 원본과, 기존의 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상, 제안된 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 영상의 화질을 개선했음을 확인했다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 도메인 어댑테이션을 이용하여 폰트 변화에 강인한 한글 분류기를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델은 총 7 개로 이루어져 있으며 각각 이미지로부터 폰트에 무관한 정보를 추출하는 인코더, 추출된 정보의 유효성을 판단하기 위해 이미지 재합성에 사용되는 디코더, 재합성된 이미지의 글자 분류기, 폰트 분류기, 재합성된 글자의 정교함을 판단하는 판별기(discriminator), 그리고 인코더에서 추출된 정보에 대한 글자 분류기, 폰트 분류기이다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망의 학습법을 따르는 도메인 어댑테이션 기법을 이용하여 인코더의 추출 정보가 폰트 정보는 속이면서 글자 분류의 정확성은 높이도록 학습하였다. 학습 결과 인코더로부터 추출되는 정보들은 폰트에 무관한 성질을 지니면서 글자 분류에 높은 정확성을 띄었으며, 추가로 디코더에서 나오는 이미지들도 원본 폰트와 같은 이미지를 생성해 낼 수 있었다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 360 미디어 콘텐츠의 수요가 높아지면서 360 영상을 효율적으로 전송하기 위한 다양한 압축 및 전송 기법들이 연구되고 있다. 360 영상의 스트리밍 기법 중 하나인 타일 기반 적응적 스트리밍 기법은 360 비디오를 타일 그리드로 나누어 부호화 하고, 뷰포트(Viewport)에 해당하는 타일만 스트리밍 할 수 있도록 한다. 기존의 타일 기반 스트리밍 기법은 뷰포트가 전환될 때 서버에 새로운 인트라 프레임을 요구하고, 지연 시간을 줄이기 위해 빈번한 RAP(Random Access Point)가 요구된다는 단점이 있다. 본 논문은 기존의 타일 기반 스트리밍 방법에서 인트라 프레임의 공유를 통해 비트율의 효율을 높이는 IFS(Intra Frame Sharing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 IFS 방법은 낮은 화질의 인트라 프레임을 높은 화질의 인트라 프레임 부호화 시 공유하여, 뷰포트 스위칭 시점에서 다른 화질 간의 뷰포트 전환 작업이 필요 없어 비트율의 증가를 최소화한다. 실험에서, IFS 방법은 기존의 MCTS 기반의 적응적 스트리밍 방식과 비교했을 때 BD-rate(%)가 약 13% 절감되었다.


(게재일: 2019.11.29)
모바일 디바이스와 스마트 글래스의 확산/보급으로 다양한 AR/VR/MR 어플리케이션이 출시 되었으나, 사용자들이 일반적으로 가정에서 많이 사용하는 대형 Display인 TV에서 이용할 수 있는 AR/VR/MR 어플리케이션은 거의 없는 실정이다. TV 디바이스에서 이러한 영상처리 기법을 이용하려면 별도의 카메라나 CPU가 필요한데, 이를 이용하기 위해 사용자들이 별도의 투자를 하기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 사용자에게 가장 친숙한 모바일 디바이스와, 디지털 TV신호를 수신하기 위한 STB를 연동하여 다양한 AR/VR/MR 서비스를 이용할 수 있는 방법을 제안하고 실제 시스템 구현과 실험을 통해 제안된 방법의 품질 및 실시간성 향상을 검증한다.


(게재일: 2019.11.29)
현 재난문자 서비스는 텍스트 기반의 재난경보 서비스 이다. 이 경우 한글에 익숙하지 않은 외국인 들은 제공받은 문자 메시지를 정확히 이해하기가 불가능하다. 이에 이미지 등 멀티미디어 정보를 제공함으로써 효과적인 재난경보 서비스를 실현할 수가 있다. 그러나 현 재난문사 서비스 방식은 멀티미디어 정보 전송에 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 단말기에서 재난 이미지 표출을 위한 펌웨어 기반의 재난문자 서비스 방식을 제안한다. 이 방식을 위한 단말기는 재난 종류에 대응하는 이미지들을 미리 저장하고 있어야 한다. 또한 재난문자 메시지는 이미지 표출을 알려주는 특수문자를 사용한다. 이 방식은 신형 단말기에 장착되는 새로운 펌웨어를 이용하여 구현될 수 있다. 또한 본 논문은 이러한 방식이 기존 단말기와 충돌이 없음을 보여준다.


(게재일: 2019.11.29)
이미지 스티칭 기술은 360 VR 영상을 제작하기 위한 기술들 중 가장 중요한 기술 중 하나이며 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 이렇게 제작된 VR 영상에서 발생하는 이질감은 이미지를 합성하는 스티칭 과정에서 오류에 의해 전체적인 품질이 저하되기 때문이다. 본 논문에서는 스티칭 과정에서 발생하는 다양한 오류 중 다양한 시점으로의 촬영으로 인해 발생하는 밝기 차에 의해 발생하는 이질감을 감소시키고 명암 대비를 높임으로써 후처리 과정에서 발생 가능한 오류를 사전에 감소시킬 수 있는 밝기 보상 알고리즘을 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 영상에서 발생하는 주기적 잡음을 제거하기 위해 다양한 필터들을 이용하여 성능 비교 실험을 수행한다. 영상의 주파수 도메인에서 지역적으로 잡음이 발생하면 영상의 공간 도메인에서 주기적인 잡음이 발생한다. 우선, 영상을 주파수 도메인에서 잡음을 야기시키는 영역을 분석하여 해당 영역에 지역적으로 노치 필터를 적용한다. 이를 통해 영상의 원신호를 유지하면서 영상에서 발생했던 주기적 잡음을 제거함으로써 영상의 화질이 개선됨을 실험을 통해 검증했다. 또한 객관적 지표 비교를 통해 3 가지의 지역적인 노치 필터들의 성능을 비교하고 최적의 필터를 제시한다.


(게재일: 2019.11.29)
이 연구에서는 현 재난 경보에서 재난 약자가 가질 수 있는 취약성에 대해 알아보았다. 그리고 해당 취약성에 대한 해결 방안과 해결을 위해 적용할 수 있는 기술적 요구사항도 함께 알아보았다. 재난 약자는 경보 수신 공백, 맞춤형 서비스 부족, 단독 대응 불가 등과 같은 공통적 재난 경보 취약성과 함께 어린이, 노인, 외국인, 장애인 집단 별로 차별적 취약성을 가지는 것으로 나타났다. 이를 보완하기 위해서는 단말기에 이동통신 수신 모듈과 ATSC 3.0 수신 모듈 모두 탑재, ATSC 3.0 방송망을 통해 재난 약자 유형에 맞춘 복수의 메시지 전송, 단말기의 수신자 프로파일 설정에 의한 메시지 표출, 기존의 AEAT 개선 등이 공통적으로 필요하다. 그리고 어린이, 노인, 외국인, 장애인 집단 별로 차별적 취약성을 보완할 수 있는 차별적 기술도 필요하다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 기존의 DERS, VSRS를 이용한 가상시점 합성이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 비지도 학습 방식의 학습 모델을 이용하여 가상시점 합성에 적용하는 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존의 DERS와 달리 Disparity의 탐색범위를 지정하지 않고 Depth의 예측이 가능하며 단안의 영상에서 Depth를 예측하기 때문에 가상시점 합성 시 더 넓은 시점을 합성 할 수 있다. 또한 기존 방식은 Depth와 합성 영상을 각각 처리해야하지만 제안하는 방식은 한 번에 작업이 이루어지며, GPU를 기반으로 구현하였기 때문에 기존의 합성 방식 보다 처리 속도가 우수하다.


(게재일: 2019.11.29)
ISO/IEC JTC1 WG11 Moving Picture Expers Group 과 ITU-T SC16 은 Joint Video Experts Team 을 구성하여 차세대 비디오 부호화 표준으로서 Versatile Video Coding(VVC)를 표준화 중이다. VVC 는 현재 블록의 화면내 예측 모드일 가능성이 높은 모드의 집합인 Most Probable Mode(MPM) 리스트를 유도하고, MPM 을 이용하여 효율적으로 화면내 예측 모드를 부호화한다. VVC 참조 소프트웨어는 주변 블록의 화면내 예측 모드가 일치하는지 여부에 따라 1 개 또는 2 개의 모드를 최종 후보 선택을 위한 과정인 Rate-Distortion Optimization(RDO) 과정에 추가한다. 하지만 현재 MPM 은 항상 첫 번째 후보로 Planar 모드가 위치하며 이로 인하여, 주변 블록의 화면내 예측 모드가 RDO 에 추가되지 않는 경우가 존재한다. 따라서 본 논문은 VVC 의 부호화기에서 주변 블록의 화면내 예측 모드가 고려되지 않는 경우가 존재하는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 MPM 유도 과정에서 RDO 에 포함할 후보의 개수를 수정하여 RDO 과정에 항상 주변 블록의 화면내 예측 모드가 추가되도록 한다. 본 논문은 실험을 통해 제안 방법이 약 0.04%의 부호화 효율을 향상시켰음을 보인다.


(게재일: 2019.11.29)
다양한 워터마킹 방식 중 m-sequence 기반 방식은 일반적으로 상관 관계를 이용한 다른 시퀀스 기반 방식에 비해 노이즈에 취약하고, 블러링에 안정성이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 블러링과 gaussian noise 에 안정성을 가지는 watermark 인코더와 디코더의 알고리듬을 제안한다. 인코더에는 히스토그램 평활화 과정을 추가하고 디코더에는 샤프닝 필터를 추가하여 실험을 진행했고, 결과적으로 워터마크의 복원율이 개선되었다.


(게재일: 2019.11.29)
영상처리 분야에서 이미지 샤프닝 기법은 주관적 화질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 향상된 이미지 샤프닝 알고리듬을 제안한다. 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자는 에지 검출에 있어서 잡음에 취약하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 잡음에 상대적으로 민감하지 않은 모폴로지 기법을 이용했다. 우선, 침식 연산을 수행한 이미지와 원본 이미지와의 차를 통해 에지를 얻는다. 이 에지는 원본 이미지의 히스토그램의 표준 편자 값을 기반으로 원본 이미지와 가중합을 통해 에지를 중점적으로 선명하게 만든다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬은 기존의 Sobel이나 Laplacian 연산자 보다 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.


(게재일: 2019.11.29)
영상 보안 시스템에 사용되는 일반적인 CCTV 로 획득한 영상에서의 움직이는 피사체의 화질은 좋지 않다. 본 논문에서는 주변광을 정의하고 이를 통해 외부조명 조건하에 획득한 영상의 모션 디블러링을 위한 PSF 패턴을 최적화하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 외부조명 동작 패턴에 주변광을 분석한 패턴을 더하여 영상복원을 수행하기 위한 PSF 패턴을 생성한다. 제안한 방법으로 최적화된 PSF 패턴을 사용하여 영상을 복원한 결과 기존에 사용된 방법에 비해 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.


(게재일: 2019.11.29)
MPEG 에서는 최대 6 자유도(6DoF)를 가지는 몰입형 미디어의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오에 움직임 시차(parallax)를 추가한 것으로 정의되는 3DoF+의 가상 공간에서, 원하는 위치의 장면을 제공하려면 다른 위치에서 찍은 여러 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰(view)를 렌더링 해야 한다. MPEG-I Visual 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 효율적인 부호화 및 전송을 위한 표준화가 진행되고 있으며, 최근 시험모델(TMIV)을 개발하고 있다. 본 논문은 TMIV 에서 패치(patch)를 아틀라스(atlas)에 효율적으로 패킹하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 패치 패킹 방법을 제안한다. 제안 방식은 패킹되는 패치들 간에 보호 대역(Guard Band)를 적용하여 패치간의 거리를 둠으로써 부호화로 인해 발생할 수 있는 아티팩트(artifact)를 줄여 최종 복원 뷰의 화질을 향상시킨다.


(게재일: 2019.11.29)
정보를 전달하는 데에는 여러 수단이 있다. 그 중 가장 많은 양의 정보를 가장 직관적으로 전달하는 수단은 영상이다. 그렇기 때문에 사람들은 예로부터 공연과 연극을 통해 시각적인 형태로 내용과 분위기 등 다양한 정보들을 전달해왔고, 오늘날에는 영화 필름의 형태로 전달하기도 한다. 현대에는 기술이 점점 발전하고 한 매체가 담을 수 있는 용량이 커지면서 통용되는 데이터량이 늘어나고 있고, 또한 개개인의 삶이 하나의 컨텐츠가 되면서 사회 전체적으로 유통되는 데이터량이 급증하고 있는 추세이다. 이러한 사회적 추이를 따라 영상을 효과적으로 운용하는 중요성이 대두되고 있고, 이를 위해 그 데이터량을 효과적으로 관리하는 다양한 압축 기술에 대한 연구가 이루어지고 있다. 최근 국내에서 5G 통신 기술이 상용화되는 것을 보면서도 알 수 있듯이 기술이 발전함에 따라 처리해야하는 데이터량이 많이졌고 많은 데이터량을 처리하는 속도도 발전하였지만 많은 데이터량을 효율적으로 줄이는 방법도 매우 중요해졌다. 이점에 착안하여 본 논문은 JPEG 인코더를 구현해봄으로써 영상의 효율적인 압축에 대한 이해도를 높이고 압축 자체에 대한 개념을 깊이 있게 함양하기 위해 본 연구 주제를 선정하였다.


(게재일: 2019.11.29)
ISO/IEC JTC1 WG11 Moving Picture Expers Group 과 ITU-T SC16 은 Joint Video Experts Team 을 구성하여 차세대 비디오 부호화 표준으로서 Versatile Video Coding(VVC)를 표준화 중이다. VVC 는 현재 블록의 화면내 예측 모드일 가능성이 높은 모드의 집합인 Most Probable Mode(MPM) 리스트를 유도하고, MPM 을 이용하여 효율적으로 화면내 예측 모드를 부호화한다. VVC 는 주변 블록의 화면내 예측 모드에 따라 7가지 종류의 MPM 리스트 유도 방식을 가지고 있으나 이 중 두 가지는 동일한 MPM 들로 유도되는 중복성이 있다. 따라서 본 논문은 이 중복성 문제를 해결하기 위한 MPM 유도 방법을 제안한다. 제안 방법은 MPM 유도조건을 수정하여 중복적인 유도 방식이 제거된 6 가지 MPM 리스트 유도 방식을 갖는다. 실험을 통해 제안방법이 부호화 효율에 전혀 영향을 주기 않고 MPM 유도 과정을 단순화시켰음을 보인다.


(게재일: 2019.11.29)
지구 온난화의 영향 등으로 해외 및 국내의 재난 재해 발생빈도가 증가하고 있으며, 그와 비례하여 인명 및 재산 피해 규모도 높아지고 있다. 재난방송은 예상되는 재난 등의 위험을 미리 알림으로써 재난 등에 적극적으로 대비하여, 생명과 재산을 재난으로부터 지키게 하므로 그 중요성이 더욱 증가하고 있다. KBS는 재난방송 주관방송사로 신속하고 정확한 재난보도를 전달하기 위하여 노력하고 있으며, 그 일환으로 재난을 실시간으로 통보할 수 있는 재난자막 자동화 송출 시스템을 구축하여 운용하고 있다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 디지털 워터마크 삽입 및 추출 방법을 제안한다. 호스트 영상의 데이터 셋은 128×128 크기의 흑백 영상인 BOssBase 데이터 셋을 사용하고, 워터마크 영상은 8×8 크기의 이진 영상을 사용한다. 네트워크는 호스트 영상에 워터마크를 삽입하는 삽입기와 워터마크가 삽입된 영상에서 워터마크를 추출하는 추출기로 구성된다. 강인성을 위해 삽입기가 생성한 영상에 공격 시뮬레이션을 수행한 다음에 워터마크를 추출한다. 그 결과, PSNR은 31.47dB가 나왔고, 공격에 강인한 워터마크를 추출할 수 있다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 화면 내 예측 모드를 결정하기 위하여 기존의 RDO 프로세스 대신 합성곱 신경망을 접목시켜 예측 모드를 결정하는 연구를 진행하였다. 네트워크 학습에는 실제 화면 내 예측 모드를 결정하는 데 사용되는 데이터들이 사용되었다. 실험 결과 본 제안 기법은 HM 16.20 대비 0.05%의 부호화 성능 향상을 보였다.


(게재일: 2019.11.29)
VVC(Versatile Video Coding)는 입력 YUV영상을 CTU(Coding Tree Unit)으로 분할하고, 다시 이를 QTBTTT(Quad Tree, Binary Tree, Ternery Tree)로 최적의 블록으로 분할하고 각각의 블록을 공간적, 시간적 정보를 이용하여 예측하고 예측블록과 원본블록의 차분신호를 변환, 양자화를 통해 전송한다. 이를 위해 여러가지 인코딩정보가 디코더에 전송되며 이를 이용하여 디코더는 인코더와 똑같은 순서로 영상을 복원 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 VVC 인코더에서 반드시 전송하는 정보를 추가적으로 이용하여 딥러닝 기반의 Convolutional Neural Netwrok로 영상의 압축률 및 화질개선 하는 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 들어 다양한 초 고화질 스트리밍 서비스의 보급과 통신기술의 급격한 발전에 따라 고화질 비디오 신호를 포함하는 멀티미디어 데이터의 이용과 전송의 중요성이 급속도로 증가하고 있다. 또한, 동시에 동영상에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있어, 더욱 효과적인 동영상의 압축기법이 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준화를 위하여 채택한 기술인 변환 생략 기술의 적용범위를 확장하여 기존의 방법처럼 휘도 채널에 적용하는 것뿐만 아니라 특정한 조건 하에서는 동일한 방법을 색차 채널에도 적용하도록 하여 압축 효율을 향상하는 방법을 연구하였다. 실험결과, 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 (두번째는 SCC 영상의 실험결과) All Intra 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.03%), U(-0.01%, -0.01%) 그리고 V(0.02%, -0.04%), Random access 방법에 대하여 Y(0.00%, 0.01%), U(-0.01%, -0.11%)그리고 V(0.03%, -0.15%)의 결과를 얻을 수 있었다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 딥러닝의 급격한 발전과 함께 얼굴표정 인식(facial expression recognition) 기술이 상당한 진보를 이루었다. 얼굴표정 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 관심을 받고 있으며, 인포테인먼트 시스템(Infotainment system), 인간-로봇 상호작용(human-robot interaction) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 얼굴표정 인식 분야는 학습 데이터의 부족, 얼굴 각도의 변화 또는 occlusion 등과 같은 많은 문제들이 존재한다. 본 논문은 얼굴표정 인식 분야에서의 위와 같은 고유한 문제들을 다룬 기술들을 포함하여 고전적인 기법부터 최신 기법에 대한 연구 동향을 제시한다.


(게재일: 2019.11.29)
감정인식 기술은 인간과 인공지능이 감정적인 상호작용을 위하여 매우 중요한 기술이다. 얼굴영상 기반의 감정인식 연구는 가장 널리 진행되어 왔으나 우리는 표정에서 드러나지 않는 내면의 감정을 인식하기 위하여 뇌전도를 이용한 감정인식 기법을 제안한다. 먼저 2 초 구간의 뇌전도 신호에 대하여 time, frequency, time-frequency 영역에서 특징점을 추출하고 이를 3 개의 fully connected layer 로 구성되어 있는 regressor 를 이용하여 valence 정보를 추정한다. MAHNOB-HCI 데이터세트에 대한 실험결과에서 제안기법은 종래기법보다 낮은 오차를 보이며 감정의 변화를 실시간으로 인식하는 결과를 보인다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.


(게재일: 2019.11.29)
MPEG-IoMT 프로젝트는 미디어 사물 간 미디어 또는 가공된 데이터를 주고 받을 수 있게 제정된 표준으로 MPEG-IoMT 표준을 통해 센서, 분석기 등 다양한 미디어 사물과의 연결로 새로이 가공된 데이터를 만들어 주고 받을 수 있게 된다. 하지만 현재는 사용자가 다른 미디어 사물을 연결하고자 할 때 그 기능을 직접 찾고 설정을 해야하는 불편이 있다. 본 논문에서는 MPEG-IoMT 내에 다른 미디어 사물과의 자동적인 연결과 통신이 가능하도록 설정할 수 있는 Setup Information 온톨로지에 대해 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
MPEG-IoMT(Internet of Media Thing) 국제 표준은 미디어 사물 인터넷 간 프로세싱된 데이터를 주고 받기 위한 표준이다. 미디어 사물 간 주고 받기 위한 표준화된 데이터 표준은 제정되었으나, 미디어 사물에 연결하기 위한 미디어 사물의 서비스 조건에 대한 서술 표준은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 미디어 사물을 연결하기 이전에 서비스 정보를 제공하기 위한 Service Description 온톨로지를 제안하며 제안된 온톨로지를 통해 미디어 사물의 자동화된 스마트 계약이 수월해질 것으로 예상된다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.

As the development of ICT and integration technology, many changes and innovations in agriculture field are implemented. The agricultural sector has shifted from a traditional industry to a new industrial form called the 6th industry combined with various advanced technologies such as ICT and IT. Various approaches have been attempted to analyze and predict crops based on spatial information. In particular, a variety of research has been carried out recently for crop cultivation and smart farms using drones. The goal of this study was to establish an agricultural drought monitoring system using drones to produce scientific and objective indicators of drought. A soil moisture sensor was installed in the drought area and checked the actual soil moisture. The soil moisture data was used by the reference value to compare and analyze the temperature and NDVI established by drones. The soil temperature by the drone thermal image sensor and the NDVI by the drone hyperspectral was analyzed the correlation between crop condition and soil moisture in study area. To verify this, the actual soil moisture was calculated using the soil moisture measurement sensor installed in the target area and compared with the drone performance. This study using drone drought monitoring system may enhance to promote the crop data and to save time and economy.

(게재일: 2019.09.30)
최근 자율주행 분야가 4차 산업혁명 시대에 맞이하여 주요한 기술분야로 각광받고 있다. 자율주행 분야는 4차 산업의 핵심 기술의 집합체라고 볼 수 있는데, 이 중 자율주행 지원을 위한 정밀도로 지도 및 도로시설물 구축을 위한 DB 분야가 필수적인 부분이다. 기존 2차원 자료형식으로 제작되고 관리되던 지도 DB가 3차원으로 급격히 변화하고 있으며, 더불어 이러한 정밀도로 지도를 구축을 위한 핵심기술로 Mobile Mapping System(MMS)가 활발히 이용되고 있다. 특히 MSS에서 획득되는 다양한 자료 중에서 LiDAR를 통해 취득되는 정밀 Point Cloud는 정확한 위치 정보를 포함하고 있어, 정밀도로 지도 구축 및 도로시설물 관리 등을 위한 다양한 관련 DB 구축에 활용되고 있다. 하지만 현재는 정밀도로 지도 제작 시 3D 모델링을 위한 기반 데이터로만 활용되는 것으로만 국한되어 그 사용 범위가 넓지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 MMS 취득자료의 활용성을 높이기 위하여 MMS LiDAR Point Cloud를 활용하여 도로 주변 시설물을 추출하고, 그 위치를 현장조사 성과와 중첩하여 비교 분석하여 그 위치 정확도에 기준한 도로시설물 분야 활용성을 확인하고자 하였다. Point Cloud로부터 전신주와 통신지주 DB를 구축하고 도로명주소기본도와 위치 비교를 수행한 결과, Point Cloud에서 추출한 시설물 DB의 위치 정확도는 도로명주소기본도 보다 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 MMS Point Cloud 자료를 도로시설물 관리 분야에 충분히 활용하는 것이 가능하며, 추후 이를 통해 도로시설물 지도 확대 구축하고, 도로대장 관리 등에 적용하는 연구가 필요 할 것으로 판단된다.

Technology that cannot be excluded from 4th industry is self-driving sector. The self-driving sector can be seen as a key set of technologies in the fourth industry, especially in the DB sector is getting more and more popular as a business. The DB, which was previously produced and managed in two dimensions, is now evolving into three dimensions. Among the data obtained by Mobile Mapping System () to produce the HD MAP necessary for self-driving, Point Cloud, which is LiDAR data, is used as a DB because it contains accurate location information. However, at present, it is not widely used as a base data for 3D modeling in addition to HD MAP production. In this study, MMS Point Cloud was used to extract facilities around the road and to overlay the location to expand the usability of Point Cloud. Building utility poles and communication poles DB from Point Cloud and comparing road name address base and location, it is believed that the accuracy of the location of the facility DB extracted from Point Cloud is also higher than the basic road name address of the road, It is necessary to study the expansion of the facility field sufficiently.

(게재일: 2019.09.30)
최근 에너지 효율에 따른 에너지 관련 통신기술의 스마트화 및 융복합화가 진행되고 있다. 또한 기존에 인터넷망만을 이용한 통신기술 외에 유사시 상황을 위한 전력선 통신 기술 개발이 진행되고 있다. 현재 전력선통신은 변복조 모뎀을 전력선 양단에 연결한 뒤 기존에 사용되는 무선통신기술을 변환하는 형태로 사용되고 있다. 이는 낮은 주파수와 높은 전력을 가지는 전력선 특성에 맞지 않아 전력선 통신에 알맞은 통신기술 개발이 필요하다. 이에 본 논문은 전력의 부하에 따라 최적의 에너지 효율을 검색하고 이에 따라 통신 방식을 변경하는 방식을 연구하였다. 이를 위하여 전력선 통신에서 규격별 잡음 모델링을 연구하고 이에 따른 통신방식을 연구하였다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 에너지인터넷의 한 분야인 전력선 통신 기반 전기 자동차 충전 시스템 구축에서 발생하는 임펄스 노이즈 동기화 문제를 해결하기 위해 OFDM에서 사용하는 프레임 동기화 방식을 제안한다. Kasami sequence를 통한 동기화 방식으로 전력선 통신의 임펄스 노이즈 동기화 결과를 확인한다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 다중 사용자 Rayleigh fading 채널 환경에서 RF 에너지하비스팅 네트워크의 에너지 효율 개선방안으로 DRF-EHN(Decoupled RF Energy Harvesting Network)을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존 RF-EHN 모델보다 에너지 효율이 31% 높아진 것을 확인하였다.


(게재일: 2019.11.29)
본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 실험에는 10명(남 6명, 여 4명, M ± SD = 24.17 ± 2.16세)의 피험자가 참여하였다. 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 과제는 얼굴 표정 모방 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 구분되어 두 사람은 표정으로 상호작용하였고, 2번씩 반복 진행하며 적외선 카메라를 통해 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이동 평균 기법을 활용해 눈깜빡임 노이즈를 제거하고 동공 크기 개인차로 데이터 표준화를 진행하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.508 ± 1.278)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.681 ± 0.968) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(18) = -2.313, p = 0.033). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감의 유무를 추정하는 규칙을 정의하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 보행자 행태를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석이 가능하게 되었다. 차량 분석과 유사하게 보행자 행태 중 가장 빈번히 사용되는 것은 보행속도로 이는 횡단보도 보행자 녹색시간 산정과도 매우 밀접한 관계가 있다. 또한 보도의 밀도를 산정함에 있어서 보행자 속도는 중요한 역할을 담당한다. 이에 본 논문에서는 횡단보도의 보행자 속도를 실측하고, 이를 기반으로 미시적 시뮬레이션인 VISSIM의 주요 파라메타인 보행속도를 이용하여 역삼역 일대의 보행실태를 점검해 보았다. 분석에 사용된 보행속도 실측자료는 서울시 16개 횡단보도에서 조사되었으며, 연령별로 일반인(64세 이하)과 노인(65세 이상)을 구분하여 분석하였다.


(게재일: 2019.11.29)
지속적인 건축물의 노화와 개발지 부족은 현존하는 건축물의 재건축 및 활용 가능 용지에 신규 건축행위를 유도한다. 서울에서는 근 5년간 25,000여 건의 신축이 발생하였으며, 이에 대한 신규 정책 등 다양한 지원 체계가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 2011년부터 2015년까지 발생한 필지별 건축행위 데이터와 추가적 43개의 변수를 활용하여 신규 건축행위가 발생하는 필지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다. 요인도출 기계학습 방식인 의사결정트리 (Decision Tree) 중 CART(Classification And Regression Tree)를 활용하여 신규 건축 예측 모델을 구축하였으며, 86.28%의 정확도와 4개의 주요 신규 건축행위 발생 요인을 도출하였다.


(게재일: 2019.11.29)
서울시 첫 번째 경전철인 우이신설선은 2017년 9월 개통 이후 대중교통 불모지인 서울 동북부지역의 중요한 교통축을 담당하고 있다. 일평균 약 8만 명이 이용하는 우이신설선은 통행시간의 획기적인 개선과 지역 활성화에 기여하는 등 긍정적 효과가 있으나 개통 2주년이 지난 현재 출퇴근시 혼잡도 문제가 심화되는 등 대시민 서비스 측면에서의 쟁점도 제기되고 있다. 본 논문은 우이신설선 사례를 기반으로 서울시 경량전철 통행특성을 분석하고 첨두시 혼잡원인을 파악하여 계획단계부터 혼잡도를 고려한 시설설계 개선방안 등을 제시하였다. 통행특성 및 혼잡원인 분석은 우이신설선을 통과하는 개별 카드데이터를 활용하였으며, 더 나아가 카드데이터의 특성을 고려한 열차 내 혼잡도 산정 알고리즘을 연구·개발하였다.


(게재일: 2019.11.29)
대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.


(게재일: 2019.11.29)