준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
$\alpha$-Etchent 부식액과 순수동액을 수소환원시킴으로 아래와 같은 결과를 얻었다. (1) 수소압 및 교반속도가 증가함에 따라 각각 300psi, 500rpm까지는 동의 회수율은 증가하다가 그 이상에서는 오히려 감소하였으나, 반응온도에는 거의 영향을 받지 않았다. 이때 동의 회수율은 순수동용액 및 $\alpha$-Etchent 용액에서 최대 각각 약 90% 및 60%이었다. 또한 모든 실험에 있어 순수동용액이 $\alpha$-Etchent 부식액에서 보다 약 30~40% 동의 회수율이 증가하였다. (2) 반응시간이 증가하면 약 30분까지는 동의 회수율이 증가하지만 그 이상에서는 거의 변화가 없었다. 이때 반응초기에는(30분까지) 침상형의 동분말이었지만 그 이상에서는 포도송이 모양의 noudle 형태로 성장되었고, 분말의 크기는 약 $2~3\mu\textrm{m}$이었다.
현재 온라인 동영상 트래픽은 인터넷 전체 트래픽의 60% 이상을 차지하고 있으며, 앞으로는 더욱 증가될 것으로 전망된다. 그동안 인터넷 상에서 온라인 동영상의 생성과 배포에 관한 생태계가 견고히 구축되었고, 유통되는 동영상의 품질이나 압축기술 등은 그 어느 때보다 급속히 발전되어 왔다. 그에 비해 동영상의 활용에 있어서는 대부분의 이용자가 주로 동영상을 찾고 보고 듣는 데 그치고 있다. 그러나 동영상에는 스토리, 등장인물, 배경이 되는 장소, 의미 있는 사물 등과 같은 부가 정보들이 내포되어 있어 이 정보를 적극 활용하면 동영상의 활용 가치를 높일 수 있다. 본 고에서는 동영상의 활용 가치를 높이는 서비스를 제공하는 수단으로서 동영상에 포함된 부가 정보를 획득하고, 모델링하고, 표현하는 기술들에 관해 고찰한다. 더불어 현재의 온라인 동영상 서비스를 살펴보면서 부가정보를 적극 활용하게 될 미래의 동영상 서비스를 가늠하고자 한다.
Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.
쌀쌀한 찬바람에 어느덧 겨울이 성큼 다가왔다. 전체 화재의 상당부분을 차지하는 동절기 화재사고는 다른 계절에 비해 상대적으로 화기를 필요 이상으로 많이 사용하게 되고 추운날씨로 인해 화재예방 점검을 소홀히 하기 때문이다. 부주의로 인하여 발생되는 동절기 화재사고의 사례을 살펴봄으로써 화재에 대한 경각심을 새롭게 갖는 한편, 그에 따른 문제점과 대책을 알아 보고자 한다.
이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.
본 연구는 허용진동환경을 만족하기 위한 콘크리트 슬래브의 미진동해석 및 제어기법에 관한 것이다. 본 연구에서는 제시된 방법은 임의 두 점간의 전달 함수와 가속 도로부터 미지의 가진력을 산정하고 수치해석 및 구조실험의 검증을 통하여 콘크리트 슬래브의 미진동해석 및 제어를 실시하였다. 미진동제어 설계를 위한 구조물의 고유진동수는 25-30Hz 이상이 되는 것인 바람직하며 콘크리트 구조물에서의 감쇠가 3%-5%인 경우 가진력 진동성분의 1.5배 이상 되는 것이 바람직함을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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