• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.490-492
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• 2003

Wireless Network과 Ubiquitous Computing의 확산은 다양한 대역폭과 다양한 단말 능력을 가능하게 하였다. 이런 환경에서 비디오 인코딩을 담당하는 단말은 자신의 능력이 제한됨에 따라서, 재생을 담당하는 장치의 능력을 충분히 활용하지 못 하고 있다. 이 논문에서는 이런 제한을 없애기 위해서 네트웍 구조 상에 위치한 서버의 능력을 인코딩에 사용함으로써, 인코딩 능력을 최대화하고, 재생을 담당하는 단말의 능력을 최대화하는 방법을 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.113-121
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• 2018

포지션 인코딩은 문장 내 등장하는 단어의 위치에 따라 가중치를 적용하는 방법이다. 포인터 네트워크는 입력열에 대응되는 위치를 출력하는 딥 러닝 모델이며, 상호참조해결에 적용될 수 있다. 그러나 포인터 네트워크는 입력열의 길이가 긴 경우에 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포지션 인코딩과 동적 포지션 인코딩을 포인터 네트워크에 적용할 것을 제안하고, Encoder RNN의 레이어를 더 깊게 쌓아 높은 수준으로 추상화할 것을 제안하며, 이를 이용한 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크 모델이 기존의 포인터 네트워크 모델보다 6.01% 향상된 CoNLL F1 71.78%의 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.189-192
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• 2009

게임에서 주인공 캐릭터나 MPC(Non Player Character)가 목적지까지의 경로를 찾는 것은 매우 중요하다. 또한 캐릭터가 이동 중 다양한 오브젝트와 벽을 만나면 이를 회피해야 하며 최단 경로로 이동해야 한다. 본 논문에서는 게임 맵에서 캐릭터의 길 찾기 방법으로 유전 알고리즘을 이용하는 방법을 제안하였다. 특히, 유전 알고리즘의 구성요소 중해 집합을 구성하는 염색체 인코딩 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 염색체의 인코딩은 캐릭터의 이동 방향을 비트 스트링으로 표현하였다. 캐릭터가 현재 위치에서 이동할 수 있는 방향은 8 방향이다. 따라서 하나의 방향을 표현하기 위해서는 3비트의 이진스트링으로 나타낼 수 있다. 하나의 해를 나타내는 염색체는 3비트의 이진 스트링을 맵을 나타내는 그래프의 노드 수만큼 할당하여 구성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.321-322
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• 2014

게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.81-86
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• 2024

영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.974-983
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• 2005

위치기반 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘에서 정적 유전자 재배열이란 상관성이 높은 유전자들이 서로 인접하도록 배치하는 것을 말한다. 그것은 유전 알고리즘이 효과적으로 고품질의 스키마들을 생성하고 보존하는 데 도움을 준다. 본 논문에서는 선형의 위치기반 인코딩을 위한 정적 재배치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 문제에 한정된 정보를 사용하지 않는다는 점에서 기존의 방법들과 차이가 있다. 그것은 모든 유전자들 사이의 상관성을 계산하여 가중치가 있는 완전 그래프를 만든다. 그리고 그 그래프에서 상대적으로 가중치가 높은 간선들만 골라 냄으로써 가중치가 없는 희소 그래프로 변환한다. 끝으로 그래프 탐색을 통해 유전자 재배열을 찾는다. 여러 문제에 관한 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법은 재배열을 하지 않은 유전 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보여 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.879-880
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• 2008

본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 차량들의 이동이력 데이터에 대한 처리구조를 설계하고 구현한다. 각 차량은 1분마다 자신의 위치와 GPS 정보 및 택시의 상태에 관련된 보고를 발생시키며 중앙의 관제시스템은 이를 수합하여 이력데이터를 구성한다. 본 논문에서 구현하는 시스템은 위치 보고를 처리하여 인코딩 변환, 좌표 변환, 맵 매칭, 도로상에서의 위치 계산 등을 수행한 후 오라클 데이터베이스의 이력 테이블에 저장하도록 한다. 이를 위하여 도로 네트워크가 데이터베이스로 변환되었으며 도로망에의 가시화를 위하여 지도 인터페이스 프로그램이 구현되었다. 이러한 정보들은 이력 테이블과 아울러 공간 데이터베이스 엔진과 결합하여 C 언어나 SQL 문장에 의하여 다양한 위치기반 질의를 가능하게 할 뿐 아니라 배차 정보 분석, 현재 통행 속도 분석 등 부가가치가 높은 정보를 산출하는데 필수적인 역할을 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2590-2598
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• 2011

AIS(선박자동식별시스템)는 인접한 선박의 정보를 서로 통신하여 해양사고를 예방하거나 대응할 수 있게 해주고, 해상의 다양한 정보를 다른 정보와 융합하여 새로운 정보를 창출할 수 있는 해양 정보시스템의 핵심이라 할 수 있다. 이러한 AIS정보는 많은 잠재적 정보를 담고 있지만, 저장과 관리의 미흡으로 사용하기 쉽지 않고, 또한 정보를 얻기 위해 반드시 AIS 송수신기가 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 AIS와 XML을 이용한 선박위치정보 서비스를 제안한다. 이를 위해 NMEA-0183으로 인코딩된 AIS 정보를 디코딩하여 데이터베이스로 저장하고, 인터넷 상에서 XML을 이용하여 정보를 탐색하는 서비스를 구축하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.188-199
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• 2018

자율협력주행과 C-ITS의 핵심은 통신을 통한 정보의 교환이다. 이를 위해 반드시 요구되는 것이 위치 정보를 교환하는 기술인데, 현재까지 미래 교통수단에서 요구되는 차로 수준의 정확도를 갖는 위치정보 교환 방법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 차로 수준의 정확도를 가지면서 동시에 빠르게 도로 시설물 또는 이벤트의 위치 정보를 교환할 수 있는 방법인 동적위치참조방법을 개발하였다. 이를 위해 관련 용어를 정의하고 기술에 요구되는 전제조건을 제시하였다. 또한 기술에 필요한 데이터의 논리적 포맷과 물리적 포맷을 설계하고, 데이터의 효율적인 처리를 위한 인코딩과 디코딩 알고리즘을 개발하였다. 개발된 기술의 성능을 검증하기 위해 두 개의 서로 다른 정밀전자지도를 구축하고, 검증용 소프트웨어 프로그램을 이용하여 정확도, 소요시간, 데이터 크기 측면에서 성능을 검토하였다. 그 결과, 제안된 기술은 정확도 측면에서 매우 우수한 것으로 확인되었다. 소요시간과 데이터 크기 측면에서는 다소 성능이 저하되는 것으로 확인되었으나 이는 향후 하드웨어와 ICT 기술의 발전으로 보완 가능할 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.