• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.5
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• pp.155-160
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• 2018

In this paper, we found that buffer cache in general systems does not perform well in rendering software, and presented a new buffer cache management scheme that resolves this problem. To do so, we collected various file I/O traces of rending software and analyzed their characteristics. From this analysis, we observed that file I/Os in rendering consist of long loops, short loops, random accesses, and write-once accesses. Based on this observation, we presented a buffer cache management scheme that allocates cache space to each access types and manages them appropriately, thereby improving the buffer cache performances by 19% on average and up to 55%.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.170-175
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• 2007

영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.167-170
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• 2011

많은 측위 알고리즘이 참조노드가 정사각형의 모서리에 위치한다고 가정 하고 있지만, 실제로는 다각형이 되거나 매쉬형으로 배치될 수 있다. 신호세기를 달리함으로써 동심원을 구성하여 측위하는 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)도 기본적으로 참조노드의 배치가 정사각형으로 가정하고 있다. 본 논문에서는 참조노드는 임의로 배치되어 있는 경우에서의 측위로 확장한다. 즉, 측위하는 센서 노드가 수신 가능한 전파를 송신하는 모든 참조노드로부터 링 번호를 기반으로 자신의 위치를 추청한다. WMRL의 다중 신호 세기 링 방식을 채용, 각 링의 도달거리를 기반으로 센서노드가 자신과 참조노드 간의 거리를 유추하고, 최소자승법을 이용해 자신의 좌표를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 에러가 없는 환경과 다수 참조노드 환경에서 WMRL 및 WCL(Weighted Centroid Localization)보다 2배 이상의 성능향상을 보였으며, 에러가 있는 전파환경에서는 DV-hop 보다 평균 6%, WCL 및 WMRL에는 평균 16% 정도의 성능 향상 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.7
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• pp.515-521
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• 2022

In this paper, we propose Quad BTC that compresses DSM files to allow random access for TRF (Terrain Referenced Flight). The terrain data used for TRF has a large data capacity to be stored in the UAV (Unmanned Aerial Vehicle), so its size must be reduced through compression. Conventional BTC (Block Truncation Coding) based compression methods are suitable for TRF because it can decode randomly accessing specific coordinates. However, These conventional methods have a problem that the error increases because the deviation of the data increases as the size of the block increases. In this paper, we propose Quad BTC method that adaptively divides a block in to 4 sub blocks and compresses to solve this problem. The proposed method may reduce errors because the size of the sub block can be adjusted within the block. Through simulation using actual terrain data, it is verified that Quad BTC has less error at the same compression ratio than conventional BTC and AM BTC.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.432-434
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• 2010

움직임 추정(ME)은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수의 메모리 접근과 연산량이 발생한다. 기존의 움직임 추정 방법은 현재 프레임의 블록을 참조 프레임의 검색범위 내의 블록과 매칭하여 움직임 차이를 계산하여 움직인 위치를 추정하게 된다. H.264와 같은 최근의 압축 표준에서는 1/4화소 단위까지 움직임 예측을함으로써 영상 데이터 압축의 효율을 높일 수 있으나, 많은 양의 메모리 접근과 연산의 복잡도가 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 메모리 접근 횟수를 감소시키기 위하여 SAR(Search Area Reuse)알고리즘을 사용하여, 참조 프레임의 블록을 현재 프레임의 블록과 매칭하여 움직임 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 아키텍쳐는 현재프레임의 검색범위 내에 있는 데이타를 재사용함으로서 메모리 액세스를 줄일 수 있으며, 참조프레임의 한 블록당 1/4화소 단위까지의 연산을 한 번만 하게 되므로 메모리 접근 횟수 감소와 함께 연산의 복잡도도 줄일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.249-253
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• 2020

상호참조해결은 문서 내에 등장하는 모든 멘션 중에서 같은 의미를 갖는 대상(개체)들을 하나의 집합으로 묶어주는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결의 학습 데이터는 영어권에 비해 적은 양이다. 데이터 증강 기법은 부족한 학습 데이터를 증강하여 기계학습 기반 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법 중 하나이며, 주로 규칙 기반 데이터 증강 기법이 연구되고 있다. 그러나 규칙 기반으로 데이터를 증강하게 될 경우 규칙 조건을 만족하지 못했을 때 데이터 증강이 힘들다는 문제점과 임의로 단어를 변경 혹은 삭제하는 과정에서 문맥에 영향을 주는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 이용하여 기존 규칙기반 데이터 증강 기법의 문제점을 해결하고 한국어 상호참조해결 데이터를 증강하는 방법을 소개한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터에서 CoNLL F1 1.39% (TEST) 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.11C
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• pp.1066-1072
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• 2007

In this paper, we propose a fast multiple reference frame selection method for motion estimation and compensation in video coding. Reference frames selected as an optimal reference frame by variable block sizes motion estimation have the statistical characteristic that was based on block size. Using the statistical characteristic, reference frames for smaller block size motion estimation can be selected from reference frame which was decided as an optimal one for the upper layer block size. Simulation results show that the proposal method decreased the computations about 60%. Nevertheless, PSNR and bit rate were almost same as the performances of original H.264 multiple reference motion estimation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.559-561
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• 2000

본 논문은 문자 인식의 기법을 이용하여 임의 영상에서 우리의 일상 생활에서 접하는 일반적인 달력을 포함하는 영상만을 검출하기 위한 영상 인식에 관한 연구이다. 달력이라는 영상내의 객체를 인식하기 위한 과정은 다음과 같이 요약된다. 우선 1~31까지의 숫자, 월요일(MON)과 같이 한글과 영문으로 된 요일, 월, 년과 같이 달력에 존재하는 아주 기본적인 문자에 대한 참조 패턴을 형성한다. 입력된 영상에서는 문자 영역 검출 단계, 문자의 특징 추출 단계를 거쳐 영상의 문자 추출이 이루어지고, 달력을 검출하기 위한 참조패턴과 입력 패턴의 비교를 수행하는 인식 단계를 거쳐, 영상 내의 달력 유무를 판단한다. 특히 불규칙적인 배열을 이루는 문자영역을 추출하기 위하여, 본 논문에서는 Hough Transform을 이용하여 기존의 규칙적 문자 인식의 문자 검출 방법의 한계점을 해결하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.1
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• pp.29-39
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• 2004

사이버상의 의사소통의 도구로 사용되는 아바타나 캐릭터의 3차원 얼굴 모델링에 대한 연구로서 한국인의 안면형태소를 지닌 모델생성으로 인터넷을 즐겨 사용하는 현대인과 청소년들에게 민족적 구체성과 국민적 정체성을 지닌 아바타의 활용에 도움이 되고자 한다. 임의의 20대 남, 녀 각각 40인으로부터 스켄을 하고 머리뼈와 근육 구조를 바탕으로 눈, 코, 눈썹, 뺨, 입, 턱, 아래턱, 이마, 귀 등 각 형태소로 나누고 참조모델을 생성한다. 임의로 생성된 안면형태소 3차원 모델이 한국인의 형상을 갖는지에 관한 평가를 정량적인 치수측정에 의해서 검증 분석하여 입증한다. 이들 안부, 비부, 구순부, 얼굴형의 각 형태소로부터 각 형태소틀 간에 보간 되어 변형된 형태의 형태소 생성이 가능하고, 이 변형 형태소들 간의 임의의 조합된 모델의 안면 생성이 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.