• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.36-39
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.544-545
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• 2023

최근 화제인 가상 아이돌의 춤 제작에 많은 자원 및 비용이 발생한다. 만일 춤을 자동으로 생성해 3D 모델에 피팅하면 이러한 비용을 줄일 수 있으며, 다양하고 복잡한 춤의 구현도 가능할 것이다. 또한, 댄스 게임을 통해 춤을 배우고 즐기는 사람들이 많지만, 경험할 수 있는 춤이 한정적이며, 모션 인식 정확도가 낮다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜스포머 구조의 인공지능 모델을 통해 음악에 어울리는 3D 춤 모션을 자동으로 생성하고, 3D 자세 추정 모델을 사용해 사용자의 모션을 추정한 후, 두 모션의 유사도를 랜드마크 3D 좌표로 계산하여 판정하고자 한다. 이는 1 인 댄스 룸 또는 댄스 게임에 활용되어 발전 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.461-462
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• 2023

많은 사람이 사회적 문제로 인하여 대두되고 있는 스트레스 및 정신질환 문제를 해소하기 위하여 다양한 문화생활을 선택하고 있다. 그중 휴식을 제외하면 취미, 오락, 스포츠가 가장 큰 비중을 가지고 있다. 본 논문에서는 모션 캡처를 활용하여 움직임의 변화를 인식하고 이에 따라 신디사이저 사운드를 발생시키는 시스템을 제작하였다. 해당 시스템은 악기를 대신하여 연주와 춤이 동시에 이루어져 취미와 스포츠가 결합 된 새로운 여가 활동의 가능성을 제기하며, 공연 및 아이들의 교육적 목적으로 활용되는 등 교육적, 신체적, 심리적 건강을 위하여 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.648-652
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• 2007

병행 Java 프로그램의 경합은 프로그램의 비결정성을 초래하므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하기 위해서는 모든 접근사건들을 감시할 수 있어야 한다. 기존의 경합탐지 기법들은 대상 프로그램을 수정하여 감시하므로 모든 감시지점을 인식하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구에서는 JDI (Java Debug Interface)를 이용하여 모든 접근사건을 감시하여 선택할 수 있는 투명한 감시도구를 제안한다. 그리고 벤치마크 프로그램을 이용한 실험결과를 분석하여 투명성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.615-616
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• 2024

현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.31-43
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• 2013

벡터 맵 데이터는 다른 멀티미디어에 비하여 높은 가치를 지님에도 불구하고 데이터의 불법복제와 저작권에 대한 인식과 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 벡터 맵 데이터의 저장 구조를 고려하여 다양한 공격에 대하여 강인한 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 워터마킹 알고리즘의 설계를 위하여 여섯 가지 접근 방법을 고안하였다(포인트 기반의 접근, 최소 둘레 삼각형 구성, 길이 비율에 대한 워터마크 삽입, 워터마크 이미지의 위치를 참조, 그룹화, 일방함수의 사용). 제안 방법은 입력 효과성, 오검출률, 충실도의 특성을 만족하고 강인성 측면에서 노이즈 첨가를 제외한 모든 공격에서 강인함을 보였다. 또한 제안 방법은 원본 데이터가 필요 없는 Blind 방식이며, 데이터 의존적이지 않은 장점을 갖는다. 추가로 단순화 공격에 대하여 단순화 정도가 심해짐에 따라 강인성이 저하되는 선행 연구의 문제점을 해결할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권9호
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• pp.463-470
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• 2017

본 연구는 공동체 위협을 극복하는 북유럽 국가들의 전략적 디자인 협업체계 분석을 통해 사회공유 서비스와 삶의 질적 가치인식을 제고하는 디자인 거버넌스의 역할을 이해하는 데 목적이 있다. 핀란드의 시트라(Sitra), 덴마크의 마인드 랩(Mind Lab), 독일의 걸리버(Gulliver) 프로젝트에서 살펴본 디자인 거버넌스는 사회 현상을 분석하고 문제 해결의 전 과정에 디자인 방법론을 적용한 민 관 산 학 협의체의 개입을 장려하고 있다. 특히 시민은 정보 제공이나 일시적인 참여가 아니라 다른 거버넌스 구성원들과 함께 문제 해결 아이디어 개진과 새로운 정책 설계에 적극적으로 개입한다. 이 사례들에서 디자인 거버넌스는 사회 문제가 발생하는 현장 중심적 접근, 지역의 특수성과 다원주의, 다양성에 대한 존중을 바탕으로 정책 집행에 있어 불필요한 행정적 재정적 소모와 불편을 줄인다. 결과적으로 향후 디자인 정책 패러다임은 소수의 관계자들에 의한 정책 결정의 방식에서 민간 참여를 토대로 한 디자인 거버넌스 중심의 정책 설계와 다원적 모니터링의 개념으로 진화해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권2호
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• pp.165-174
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• 2004

현재 유선 인터넷 컨텐츠와 비교할 때 무선 인터넷 컨텐츠가 크게 부족하여 유선 컨텐츠들을 무선 인터넷 컨텐츠로 변환시키고자 하는 요구가 높다. 본 연구의 변환 서버는 사용자 단말기로부터 요청을 자동적으로 인식하여 대상 URL 서버상의 원본 문서를 검색하여 이들을 중간 언어인 metaXML 문서로 생성하고 이를 사용자 단말기에 적합한 무선 마크업 언어 문서로 변환 출판한다. 또한, 본 변환 서버는 이미지 변환을 위하여 이미지 변환기와 기존 웹 페이지들의 재구성 저작 도구인 Clipper와 연동하여 동작한다. 대상 URL의 정적/동적 웹 페이지를 처리하는 변환 서버의 처리 능력에 대하여 성능 실험을 수행하였으며, 동적 문서에 대한 변환 실험 결과에 따르면, 변환 서버내 스레드 풀의 스레드 개수를 5개로 유지할 때 변환 서버가 가장 나은 처리량을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12B
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• pp.818-830
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• 2005

최근 CAN, Chord, Pastry와 Tapestry 등과 같이 안전한 분산 시스템기반의 P2P (Peer to Peer) 오버레이 네트워크가 일반화되고 있다. 이러한 시스템은 효율적이고 결함에 허용적인 라우팅과 개체의 위치추정 및 스스로 초기화시킬 수 있는 오버레이 네트워크가 갖는 로드 밸런싱을 제공한다. CDN (Contents Delivery Network)온 네트워크 하부구조의 중간 단계로서 궁극적으로 CP(Contents Provider)가 고객에게 전달하고자하는 멀터미디어 데이터를 포함한 컨텐츠의 효율적인 전송을 돕는다. 본 논문에서는 CDN에 적합한 토폴로지-인식 P2P 오버레이 네트워크를 새롭게 제안하였다. 제안된 기법인 Rosary에서 CDN 서버는 구조화된 오버레이 네트워크상에서 두 단계의 Inter-pastry와 Intra-pastry 라우팅을 수행한다. Rosary는 기존의 Pastry 기법을 CDN 환경에 맞도록 적응적으로 수정, 보완 및 추가하였으며 언급한 Intra-pastry 방식과 동적인 랜드마크 토폴로지 기법에 기반을 둔 세미-해싱방법을 제공하고 토폴로지-인식 오버레이 네트워크의 구성과 운용에 이용되었다. NS-2를 이용한 시뮬레이션에서 Rosary 기법은 네트워크 구성 후 안정화 된 컨텐츠 전송에서 보다 전송실패가 적고 효율적이며 견고한 것으로 증명되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.78-83
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• 2007

로봇이 미지의 환경에서 주위의 정보를 추출하여 인식하기 위해 비젼 센서, 적외선 센서, 초음파 센서 등을 이용해 주변 정보를 얻는다. 그 중 가장 많이 사용되고 있는 비젼 센서는 빛에 대한 간섭에 민감하여 어두운 곳이나 밝은 곳에서는 데이터 추출이 어려우며, 표시 된 마크나 직선 성분 및 곡선의 이미지를 통해 데이터를 추출함에 있어 많은 계산을 요구한다.반면 초음파 센서는 비젼 시스템의 단점을 극복하고 쉽게 사용할 수 있는 센서이다. 특히 어두운 곳의 물체 정보 및 거리 정보를 얻을 수 있고 비젼 시스템보다 사용하기 간단하다. 본 논문에서는 초음파 빔의 왜곡 및 산란의 특성을 고려하여 부정확 정보에 대한 오차를 줄여 환경 인식, 경로 계획 및 자율 주행의 극대화를 시키기 위한 알고리즘을 연구 및 개발한다. 그리고 알고리즘을 실제 이동 로봇에 적용하여 경로 계획 및 환경 인식이 가능한 시스템을 구현한다.