• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.217-220
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• 2018

본 논문에서는 딥러닝을 활용한 비디오 보간법(video interpolation)에 대한 최근 모델들을 HD 급 비디오로 학습시키는 방법과 평가 성능을 비교 분석하는 것을 목표로 한다. 기존의 딥러닝을 활용한 비디오 보간법에 대해 제안된 모델들은 낮은 해상도의 비디오로 실험을 진행하였다. 반면 본 연구에서는 한정된 메모리를 가지고도 높은 해상도의 비디오를 학습시키기 위해서 패치 단위 데이터 셋을 구성하여 학습을 진행하였다. 평가 성능을 보이기 위해서 학습 데이터와 마찬가지로 패치 단위 평가와 전체 프레임 단위 평가 성능의 결과를 비교한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.1-3
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• 2022

최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.273-276
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• 2011

스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.46-48
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• 2020

HEVC (High Efficiency Video Coding)의 In-Loop 필터 중 하나인 디블로킹 필터는 예측과 변환 블록 주변의 균일하지 않은 잡음을 제거하기 위해 사용된다. 영상을 복원할 때 텍스쳐 정보의 경우, 디블로킹 필터로 눈에 보이는 잡음을 제거하는 데 유리하지만 깊이 정보는 깊이를 예측하여 합성하는 데 사용되므로 디블로킹 필터를 적용하면 합성에 방해가 될 수 있다. 이에 본 논문은 TMIV (Test Model 6 for MPEG Immersive Video) 인코더를 거쳐 나온 기본 시점과 추가 시점의 텍스쳐와 깊이 영상에 디블로킹 필터를 적용하여 BD-Rate의 향상 정도와 인지 화질적 관점에서의 화질 개선 여부를 실험을 통해 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.57-59
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• 2020

본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용하여 다시점 비디오의 중간 시점 양자화 노이즈를 제거하는 방안을 제안한다. 다시점 비디오에서 중간 시점의 화질을 개선하기 위한 방안으로 인접 시점의 정보를 활용하였다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 중간 시정에서의 양자화 노이즈를 제거할 수 있으며, 화질 (PSNR, peak-to-noise ratio)를 개선할 수 있다. 인접 시접의 정보를 활용할 경우, 일반적인 양자화 노이즈에 대해서 학습한 결과 대비 성능 향상을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1092-1093
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• 2023

본 논문에서는 한국무역협회(KITA)의 오픈상담 자료들을 바탕으로, 딥러닝 기술을 이용하여 구현한 해상물류 대화형 챗봇 ShipMate를 제안한다. 챗봇 ShipMate는 KoGPT2를 활용한 답변과 Doc2Vec 기반의 유사 상담사례 추천이 가능하고, 무역상담을 시간제약 없이 진행할 수 있기 때문에, 기존 해상물류 서비스의 접근성을 한층 더 높일 수 있으며 이를 실험을 통해 입증하였다.

• 유기물자원화
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• 제31권3호
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• pp.73-82
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• 2023

본 연구는 느타리버섯 수확후배지를 이용하여 바이오차를 제조하고 바이오차 시용이 토양 이화학성과 작물생육에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행되었다. 연구에 사용한 바이오차는 TLUD 연소생산시스템 사용하여 450~600℃에서 제조하고 바이오차의 성분을 조사하였다. 사용한 바이오차는 원소분석결과 C 76.2%, H 2.5%, N 3.2%로 H/C 비율이 0.39로 국제적인 바이오차의 분해 안전성 인증기준(IBI)인 0.7 이하로 나타났으며 pH는 10.1, P₂O₅ 1.0%, K₂O 1.8%, CaO 2.5%로 나타났다. 느타리버섯 수확후배지 바이오차를 시용량별로 처리하여 배추, 대파 포장시험 결과 바이오차를 시용하지않은 시험구와 비교하여 바이오차 시용으로 토양의 유기물(OM), 전질소(T-N), 전탄소(T-C), K 함량이 증가하고 치환성양이온교환용량(CEC)이 증가하였다. 또한 토양 물리성에 대한 영향을 조사한 결과 바이오차 시용으로 토양의 용적밀도가 낮아지고 공극률이 높아져 토양 물리성이 개선되는 효과가 나타났다. 바이오차 200 kg/10a 시용시 배추와 대파 생육이 양호하고 최대수량을 나타내었으나 통계적인 차이는 없었다. 바이오차 시용량이 증가할수록 토양 탄소함량이 증가하고 이에 따라 토양 탄소격리량도 증가하였다. 느타리버섯 수확후배지 바이오차를 토양개량제로 활용하면 토양의 이화학성 개선에 효과가 있어 친환경 농가에서 토양개량제로 활용도가 높을것으로 생각되며 농업 부산물의 유기자원화를 통한 버섯 수확후배지의 소비처 확대에도 기여할 것으로 기대된다.

• 유기물자원화
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• 제3권1호
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• pp.3-11
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• 1995

음식물찌꺼기를 $1.1m^3$ 규모로 퇴적하여 강제 송풍방식으로 80일 이상 호기적 퇴비화를 실시하였으며, 퇴비화기간 동안 몇가지 이화학적인 특성을 조사하였다. 음식물찌꺼기의 퇴비화 과정중 색도 및 탄질율의 변화를 분석한 결과, 음식물찌꺼기의 유기성 물질들은 신속하게 분해되어 약 30일이면 안정화에 도달하는 것으로 보인다. 그러나 pH는 40일 이후에 중성범위에서 안정화되고, 원형여지크로마토그램은 45일 이후에 특정적인 변화가 나타났으며, EC값은 50일이 경과한 후 안정화에 도달하는 것으로 평가되었다. 이러한 결과들은 음식물찌꺼기를 이용한 퇴비의 안정화 평가를 위해서는 몇가지 이화학적인 특성을 종합적으로 고려해야 함을 의미하는 것으로 판단된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.119-152
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• 2021

The concept of Self-Sovereign Identity (SSI) has emerged to overcome the limitations of traditional centralized personal identity management systems in our society. Therefore, in this study, 36 seminal researches out of 112 collected studies were investigated with a systematic literature review method to deliver a core common definition as well as the research trends on SSI in the socioeconomic, legal and technological fields. SSI studies in the legal field have mainly considered the conflicts with relevant laws such as General Data Protection Regulation (GDPR) and privacy protection laws. The study of SSI in the technology field have looked at the trends of the technical components to implement SSI and discussed the necessities of establishing standards to increase interoperability for SSI diffusion worldwide. This study ultimately derived the core definition of SSI from a various academic fields as "a trust-based personal identity management system that enables autonomous self-identification by a identity owner without a centralized system or 3rd party intervention". The results of this study contribute to the understanding of the essential SSI concept which were varied on different research fields and industries. The results also provide a foundation for discovering various SSI-based business models, applications as well as future research opportunities. Furthermore, this study suggested that SSI must be developed with interdisciplinary manner among the socioeconomic, legal, and technological fields to be practically applicable system to enable autonomous self-identification by a identity owner in our society.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권1호
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• pp.37-47
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• 2022

본 연구의 목적은 정상 성인 화자의 연령세대에 따른 말 산출의 시간적 특성 간에 유의한 차이가 있는지를 분석하고, 말 산출 변수들 중에서 청년 화자와 노년 화자를 유의하게 분류할 수 있는 변수가 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 청년, 장년, 노년의 말속도(전체 말속도, 조음속도)와 발화당 쉼 빈도, 쉼 지속시간, 쉼의 실현 위치를 살펴보았다. 국립국어원에서 배포하는 오픈 코퍼스인 서울말 낭독 발화 말뭉치에서 청년층, 장년층, 노년층 각 10명씩 총 30명 화자의 발화를 선별해 말 산출의 시간적 특성을 분석하였다. 그 결과, 전체 말속도, 조음속도, 전체 쉼 빈도, 어절 간 쉼 빈도, 전체 쉼 지속시간, 어절 간 쉼 지속시간에 집단 간 유의한 차이가 발생했다. 사후 검정 결과, 장년층이 청년층보다, 노년층이 청년층보다 느린 말속도, 잦은 쉼 빈도, 긴 쉼 지속시간을 보였다. 반면 정상 성인에게서는 부적절한 쉼인 어절 내 쉼 빈도, 어절 내 쉼 지속시간에는 집단 간 유의한 차이가 없었다. 이중 청년층과 노년층을 유의하게 구별하는 변수는 전체 말속도로 나타났다. 노년층이 한 번 쉼을 가질 때 청·장년층과 비슷한 길이지만, 훨씬 더 빈번하게 가진다는 것을 보여주었다. 이러한 결과는 연령세대에 따라 말 산출의 시간적 특성에 변화가 나타난다는 것을 시사한다.