• 방송공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.933-944
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• 2012

본 논문은 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 새로운 방법인 거리 변환 기반의 양측 업샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리변환 값에 따라 공간 도메인 가중치 함수를 조절하기 때문에 에지의 선명도를 유지하면서 깊이맵의 해상도를 증가시킨다. 이를 위해, 제안하는 방법은 거리 변환 단계, 공간 가중치 조절 단계, 영상 보간 단계를 거친다. 다양한 실험 깊이 맵을 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 양측 업샘플링 방법보다 출력 깊이맵의 화질 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.61-68
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• 2020

e-sports는 최근 꾸준한 성장을 이루면서 세계적인 인기 스포츠 종목이 되었다. 본 논문에서는 e-sports의 대표적인 게임인 리그오브레전드 경기 시작 단계에서의 승패 예측 모델을 제안한다. 리그오브레전드에서는 챔피언이라고 불리는 게임 상의 유닛을 플레이어가 선택하여 플레이하게 되는데, 각 플레이어의 선택을 통하여 구성된 팀의 챔피언 능력치 조합은 승패에 영향을 미친다. 제안 모델은 별다른 도메인 지식 없이 플레이어 단위 챔피언 능력치를 팀 단위 챔피언 능력치로 임베딩한 Bidirectional LSTM 임베딩 기반 딥러닝 모델이다. 기존 분류 모델들과 비교 결과 팀 단위 챔피언 능력치 조합을 고려한 제안 모델에서 58.07%의 가장 높은 예측 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.645-648
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• 2004

현재 웹 데이터는 폭발적으로 증가하고 있지만 이를 통해 유용한 정보를 추출한 지식 표현 위주의 웹 데이터는 부족한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반구조로 하고 있다. 그러나 현재 온톨로지의 생성에 관한 기존 연구들은 대부분 도메인 전문가들의 휴리스틱에 의존하는 수작업 형태를 띠고 있다. 이러한 방법은 많은 시간과 노력이 소요될 뿐만 아니라 뜻하지 않은 오류가 나타날 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 우리는 소프트웨어 공학적인 접근방법을 통하여 온톨로지를 효과적으로 설계 및 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 기존의 UML과 OWL을 단순 매핑하는 방법에 MDA 접근법의 장점들을 취하여 통합, 확장하였다. 즉, MDA를 기반으로 UML을 이용하여 온톨로지를 설계한 후 설계된 온톨로지 모델을 XMI를 통해 온톨로지 기술 언어인 OWL로 변환하는 과정을 거쳐 온톨로지를 생성한다. 끝으로 구체적인 보기를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.50-54
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• 2007

소프트웨어 개발을 위한 모델링 방법 중 대표적인 것으로 UML을 이용한 방법이 있으며, 제품계열공학에서 소프트웨어의 재사용을 위한 모델링 방법으로 feature 모델링에 관한 연구가 진행 되고 있다. feature 모델링 방법은 잘 정의된 개발 기법을 제공하여 활용되고 있으나 다소 범용 적이지 않다. 또한 그 구조물이 UML과 상이하여 UML사용자가 feature 모델을 재사용하는 데는 어려움을 가지고 있고, feature 모델에서 class모델로의 변환을 제시한 기존연구는 도메인 전문가에 의해 경험적으로 모델링을 하기 때문에 모호성과 이해의 오류, 그리고 잘못된 해석 등의 문제가 발생 된다. 그리고, feature 모델과 class모델의 모든 요소를 매핑하여 변환하지 않는다는 점에서 완전하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 Ontology를 이용하여 의미 기반의 명확한 명세를 통한 feature모델의 class 모델로의 변환기법을 제시하고, 이를 위해 feature 모델과 class 모델의 구조물의 요소를 정의하고 이를 기반으로 feature 모델과 OWL, 그리고 class 모델 속성간의 매핑 규칙을 제시하고, 본 논문에서 제시한 변환 프로세스를 이용하여 사례연구를 하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.323-330
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• 2021

Visual object tracking is a challenging area of study in the field of computer vision due to many difficult problems, including a fast variation of target shape, occlusion, and arbitrary ground truth object designation. In this paper, we focus on the reinforced feature of the dynamic search area to get better performance than conventional discriminative model prediction trackers on the condition when the accuracy deteriorates since low feature discrimination. We propose a reinforced input feature method shown like the spotlight effect on the dynamic search area of the target tracking. This method can be used to improve performances for deep learning based discriminative model prediction tracker, also various types of trackers which are used to infer the center of the target based on the visual object tracking. The proposed method shows the improved tracking performance than the baseline trackers, achieving a relative gain of 38% quantitative improvement from 0.433 to 0.601 F-score at the visual object tracking evaluation.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.47-73
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to select the electronic architecture concept of the powertrain domain of the electronic platform to be applied to electric vehicles after 2025. Previously, the automotive electrical and electronic architecture was determined only by trend analysis, but the purpose was to determine the scenario based on the data and select it with clear evaluation indicators. Design/methodology/approach This study identified the function to be applied to the powertrain domain of next-generation electric vehicle, estimated the controller, defined the function feature list, organized the scenario candidates with the controller list and function feature list, and selected the final architecture scenario. Findings According to the research results, the powertrain domain of electric vehicles was selected as the architectural concept to apply the DCU (Domain Control Unit) and VCU (Vehicle Control Unit) integrated architecture to next-generation electric vehicles. Although it is disadvantageous or equivalent in terms of cost, it was found to be excellent in most indicators such as stability, security, and hardware demand.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.631-634
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• 2011

IETF(Internet Engineering Task Force)는 신속하고 안전한 이동성 서비스를 위하여 네트워크 자원의 사용을 안전하게 하고 법적으로 보장하는 핵심기술 같은 많은 의미있는 작업들을 해오고 있으며 기존의 MIPv6(Mobile IPv6)에서 핸드오버 지연과 시그널링 오버헤드 같은 문제를 보완하기 위하여 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6)를 제안하였다. 현재 HMIPv6에 관한 연구의 대부분은 HMIPv6와 AAA(Authentication, Authorization, Accounting) 프로토콜 사이의 상호작용 절차를 최적화하기 위한 방법에 초점을 맞추고 있다. 해당 논문에서는 AAA 절차에서 인증대기를 최소화하는데 중점을 둔 비용효율적인 계층 인증 기법을 제안한다. 이 기법에서는 MAP(Mobility Anchor Point)에 배포되어진 AAA 서버들, 그리고 홈 도메인 안에 있는 AAA 서버를 대신하는 브로커들의 계층적 AAA 아키텍처를 제안한다. 이 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 이전의 전통적인 인증 조합 모델링과 비교하여 핸드오프 지연과 인증대기 시간이 상당히 줄어들었음을 보여준다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.303-310
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• 2023

A single vision system limits the ability to accurately understand the spatial constraints and interactions between robots and dynamic workers caused by gantry robots and collaborative robots during production manufacturing. In this paper, we propose a 3D pose registration method for dynamic workers based on a multi-domain vision system for safety monitoring in manufacturing environments. This method uses OpenPose, a deep learning-based posture estimation model, to estimate the worker's dynamic two-dimensional posture in real-time and reconstruct it into three-dimensional coordinates. The 3D coordinates of the reconstructed multi-domain vision system were aligned using the ICP algorithm and then registered to a single 3D coordinate system. The proposed method showed effective performance in a manufacturing process environment with an average registration error of 0.0664 m and an average frame rate of 14.597 per second.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1833-1836
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• 2003

웹-기반 시스템을 개발하려면 컴포넌트 기반 웹 공학 기술에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 컴포넌트 기반 웹 공학을 지원하기 위한 개발 프로세스와 방법론에 관한 기초 연구이다 컴포넌트 기반 웹 응용 개발 프레임워크의 개발 방법과 관련하여 이 것의 요구사항과 구성에 관해 연구한다 다음과 같은 작업과 순서로 구성된다. 먼저 웹 공학과 관전된 도메인들을 분석하고 컴포넌트 모델링 작업을 수행한다. 여기에 기초한 컴포넌트 기반 설계 및 웹 응용 설계 연구를 통해 컴포넌트 기반 웹 응용 설계 프레임워크를 정의한다. 다음으로 컴포넌트 기반 설계 패턴 및 응용 패턴 추출 연구와 웹 서비스를 지원하는 프레임워크를 정의하며 컴포넌트 기반 웹 응용 시험 및 검증에 관해 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.631-634
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• 2022

컴퓨터 비전에서 딥러닝을 활용한 이미지 분할 기법은 핵심 분야 중 하나이다. 이미지 분할 기법이 다양한 도메인에 사용되면서 딥러닝 네트워크의 오작동을 일으키는 적대적 공격에 대한 방어와 강건함이 요구되고 있으며 자율주행 자동차, 질병 분석과 같이 모델의 보안 취약성이 심각한 사고를 불러 올 수 있는 영역에서 적대적 공격은 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이미지 분할 기법에 따른 구별방법과 최근 연구되고 있는 적대적 공격의 방향성을 설명하며 향후 컴퓨터 비전 분야 연구의 효율성을 위해 중점적으로 검토되고 있는 연구주제를 설명한다