• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.3
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• pp.23-32
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• 2021

Semantic image segmentation technology in the field of computer vision is a technology that classifies an image by dividing it into pixels. This technique is also rapidly improving performance using a machine learning method, and a high possibility of utilizing information in units of pixels is drawing attention. However, this technology has been raised from the early days until recently for 'lack of detailed segmentation' problem. Since this problem was caused by increasing the size of the label map, it was expected that the label map could be improved by using the edge map of the original image with detailed edge information. Therefore, in this paper, we propose a post-processing algorithm that maintains semantic image segmentation based on learning, but modifies the resulting label map based on the edge map of the original image. After applying the algorithm to the existing method, when comparing similar applications before and after, approximately 1.74% pixels and 1.35% IoU (Intersection of Union) were applied, and when analyzing the results, the precise targeting fine segmentation function was improved.

• School Mathematics
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• v.11 no.2
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• pp.301-316
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• 2009

There are two distinct processes, definite integral and indefinite integral, in the integral calculus. And the term 'integral' has two meanings. Most students regard indefinite integrals as definite integrals with indefinite interval. One possible reason is that calculus textbooks do not concern the meaning in the relationship between definite integral and indefinite integral. In this paper we investigated the historical development of concepts of definite integral and indefinite integral, and the relationship between the two. We have drawn pedagogical implication from the result of analysis.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.1
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• pp.154-165
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• 2012

In this paper, I examine the history of split screens, primarily seek to explain types of them, and explore the narrative meaning of each type in feature films. In short, I try to categorize the types of split screens and present a figure of them according to events and characters, focusing the relations between/among simultaneous images and narrative meanings. In addition, I assert that split screen have altered some methods of filmic storytelling and the ontology of screen. Story lines no longer have to be linear and the screen need not to remain a window through which we can see another world. The screen has come to be a canvas upon which several images can be arranged for narrative purposes.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.786-791
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• 2006

색상 전이는 스타일 전이, 색이 바랜 사진의 복원, 색상화, 색상의 보정에 사용될 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 기존 색상 전이의 문제점을 해결하기 위해서 영상 분할 기반의 색상전이 기법을 제시한다. 영상에서 색상의 가장 의미있는 최소 단위를 픽셀로 보고 있는 기존 연구에 반해서, 본 연구에서는 영상 조각을 영상에서 가장 의미 있는 최소 단위로 보고 색상 전이를 수행한다. 영상 분할 기반의 색상 전이를 통해서 기존 연구에서 발생할 수 있었던 픽셀간의 코헤런스 문제를 해결한다. 또한 영상 분할 기반으로 했을 때에 생길 수 있는 경계 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 제시된 기법을 이용해서 색상 전이의 응용인 스타일 전이에 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.841-844
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• 2021

보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.11
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• pp.45-51
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• 2021

With the development of deep learning, semantic segmentation methods are being studied in various fields. There is a problem that segmenation accuracy drops in fields that require accuracy such as medical image analysis. In this paper, we improved PSPNet, which is a deep learning based segmentation method to minimized the loss of features during semantic segmentation. Conventional deep learning based segmentation methods result in lower resolution and loss of object features during feature extraction and compression. Due to these losses, the edge and the internal information of the object are lost, and there is a problem that the accuracy at the time of object segmentation is lowered. To solve these problems, we improved PSPNet, which is a semantic segmentation model. The multi-scale attention proposed to the conventional PSPNet was added to prevent feature loss of objects. The feature purification process was performed by applying the attention method to the conventional PPM module. By suppressing unnecessary feature information, eadg and texture information was improved. The proposed method trained on the Cityscapes dataset and use the segmentation index MIoU for quantitative evaluation. As a result of the experiment, the segmentation accuracy was improved by about 1.5% compared to the conventional PSPNet.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.131-132
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• 2002

우리나라는 식수의 90% 이상을 지표수로부터 얻고 있다. 그만큼 식수를 위한 취수가 외부의 위험에 노출되어 있음을 의미한다. 원칙적으로 어떠한 대기오염물질의 침적도 수질에 영향을 미칠 수 있다 황과 질소분은 대표적인 산성물질로 수질을 산성화시킬 수 있다 그러나 우리나라 주요 하천과 호소는 적지 않은 양의 산성물질 침적에도 불구하고 pH는 상수원수 등급기준인 6.5-8.5사이로 양호하다 (환경부, 2001). 하천, 호소의 완충 능력이 침적에 비하여 충분함을 의미하나 구체적 메커니즘은 분명치 않다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.331-333
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• 2004

본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 ｜D'｜ 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1506-1510
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• 2006

현재 기상청에서 제공하는 강수자료는 정시자료로서 수문학적 의미의 임의지속시간 강수자료라 볼 수 없다. 따라서 이러한 정시자료를 임의지속시간 강수자료로 변환하여 사용하여야 한다. 이러한 환산계수는 국외에서는 Weiss(1964), Dwyer와 Reed(1995) 등에 의하여 제시되어졌고, 국내에서는 김규호 등(1988)등이 환산계수를 제시한 바 있다. 그렇지만 기존 연구의 자료들은 목측에 의한 자료로서 많은 불확실성을 가지고 있다. 최근 관측기기의 발달에 의하여 기상청에서는 1분 단위의 관측 자료를 구축하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 1분 단위 강수자료를 이용하여 수문학적 의미의 임의지속시간 강수자료를 적출하여 보다 정확하게 강수자료의 환산계수(Adjustment factor)를 구축하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 서울지방 7개 자동기상관측소(AWS:Automatic Weather Station)에서 관측된 6개년(2000년${\sim}$2005년) 1분 강수자료를 이용하여 고정시간 연 최대강수량과 임의시간 연 최대강수량간의 관계를 연구하였다. 1분 강수자료를 이용하여 고정시간과 임의지속시간에 대한 연 최대치 강수 계열을 구축.도시한 후 선형회귀분석에 의해 선정된 계수를 환산계수로 제시하였다. 고정시간 1시간부터 24시간까지의 최대강수량과 임의시간 간격 최대강수량의 비율을 분석한 결과 환산계수는 지속시간이 증가함에 따라 비선형적으로 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 관계를 이용하면 정시 강수자료를 보다 정확하게 임의지속시간 강수자료로 환산할 수 있을 것으로 판단된다.