• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.439-440
• /
• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.183-192
• /
• 2015

본 논문에서는 통신 판매사에서 사용하는 문서와 이미지 파일에서 개인 정보의 유출을 방지할 수 있는 개인 정보 자동 검색(PIAD, Personal Information Auto Detection) 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 개인 정보를 포함하는 신분증과 계약서 이미지를 자동으로 검색하고 그 결과를 사용자에게 전달하고, 문서상의 개인 정보 또한 검출할 수 있다. 본 시스템은 빠르고 정확한 검색을 위하여 선별 과정과 분석 과정으로 나뉘고, 분석 과정은 SURF, 침식과 팽창, FindContours 알고리즘들을 사용한다. 제안하는 PIAD 시스템은 272장의 입력 이미지들 중 267장을 선별 및 검출함으로써 98% 이상의 정확도를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2008년도 동계학술대회
• /
• pp.191-195
• /
• 2008

가상 성형 시스템은 실제 성형 수술을 시행하지 않은 상태에서도 성형 후의 형상을 가상적으로 시뮬레이션해 봄으로써 고객의 의사 결정과 성형의의 수술 계획 및 상담을 효과적으로 지원할 수 있는 그래픽 시스템이다. 본 논문은 가변 워핑 마스크와 스머지 필터를 이용한 2D 가상 성형 시스템의 반자동 필드 워핑을 제안함으로써 가상 성형의 편의성과 실용성을 제고함에 그 목적이 있다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 마우스로 스머지 필터를 조작하여 얼굴 구성 요소의 윤곽 형상을 원하는 형태로 변형할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공한다. 얼굴 구성 요소의 스머징 전후의 윤곽선을 대상으로 다각형 근사화에 기반한 계층적 제어선 매핑을 통해 획득한 제어선 쌍들을 이용하여 반자동 필드 워핑을 수행함으로써 소스 제어선으로부터 목표 제어선까지 점진적으로 변해가는 다수의 중간 프레임들을 생성한다. 또한 이 반자동 필드 워핑을 수행할 시, 성형부위의 변형을 따라 단계적으로 모양이 변하는 가변 워핑 마스크를 사용함으로써 변형 부위 이외의 얼굴 구성 요소들에 대해서는 왜곡을 최소화하는 지역적 변형 특성을 제고한 것이 특징이다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 직관적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 시간이 적게 소요되고 작업 피로도가 낮아 실용성이 높다. 따라서 비숙련자도 간단한 사용자 입력만으로 만족스러운 가상 성형 결과를 얻을 수 있다. 특히 짧은 시간 내에 성형의와 고객이 만족하는 직관적인 상담을 가능케 하는 것이 장점이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.141-146
• /
• 2012

본 논문에서는 영상 기반 자동 착륙 시스템 개발과 이 시스템을 사용하는 멀티로터 플랫폼 개발에 대해서 소개 한다. 멀티로터 플랫폼은 뉴턴 오일러 개념을 근간으로 하는 강체 운동 모델링을 하였고, LQR 제어 기법을 통한 제어기 튜닝 및 시뮬레이션을 하였다. 영상기반 자동 착륙 시스템은 멀터로터 시스템에 탑재된 단일 카메라를 사용하여 추가적인 임무장비 없이 증강 현실 알고리즘을 사용하여 마커를 탐지하고 정밀한 착륙을 유도하도록 GCS와 연동 코드를 구현 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.201-205
• /
• 2020

구조적인 텍스처는 텍스처를 구성하는 기본요소인 텍셀 (texel)이 규칙적으로 반복되는 형태로 정의된다. 구조적 텍스처 분석/인식은 직물류의 자동검사, 금속표면 자동테스트 및 마이크로 이미지의 자동 분석 등, 산업적인 응용이 다양하다. 본 논문에서는 구조적 텍스처 분석을 위한 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 합성곱신경망이 분류 대상 텍스처들의 구성 요소인 텍셀을 학습한다. 인식 단계에서는 입력되는 텍스처 영상에서 얻은 부분 영상을 이용하여 학습된 합성곱신경망이 텍스처를 인식하다. 실제 구현 및 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.248-251
• /
• 2013

정간보는 우리나라 전통 음악의 대표적인 기보방법 중 하나로서, 세종대왕 때에 창안이 되어 오늘날까지 사용되고 있다. 정간보의 경우, 우리가 흔히 접하는 서양의 오선보와 표기 방법에 많은 차이가 있어, 전통 음악을 전공하지 않은 사람들이 보고 이해하는 데에 어려움이 있다. 이러한 이유로, 정간보 악보를 오선보로 변환하여 사용하는 경우가 있는데, 정간보는 음의 높이와 길이 등을 기술하는 방법이 오선보와는 다른 형태를 가지고 있어, 정간보를 오선보로 변환하는 작업은 주로 사람에 의해 수기로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정간보를 자동적으로 오선보로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 위해서는 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 기술과 디지털 파일 형태로 저장된 정간보를 오선보 악보로 변환하고, 이를 오선보를 저장하는 파일 형태로 저장하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 선행 연구를 통해 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 디지털 파일 형태로 저장된 정간보 악보를 기반으로 이를 오선보로 변환하고, 파일 형태로 저장하는 방법을 제안한다. 제안한 정간보의 자동 오선보 변환 방법의 검증을 위해, 정간보 악보를 수기로 변환한 오선보 악보와 제안한 방법에 따라 자동 변환된 오선보 악보를 비교 분석하여 그 결과를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.91-97
• /
• 2023

GAN(Generative Adversarial Networks)이 합성 이미지 생성 및 기타 다양한 응용 프로그램에 현재 사용되고 있지만, 생성 모델을 제어하기가 어렵다. 문제는 생성 모델의 잠재 공간에 있는데, 이미지 생성과 관련하여 입력된 잠재코드를 받아 특정 텍스트 및 신호에 따라 지정된 대상 속성이 향상되도록 하고 다른 속성은 크게 영향을 받지 않도록 하기 위해서는 상당한 제약이 요구된다. 본 연구에서는 이미지 생성 및 조작과 관련하여 변동 자동 인코더의 잠재 벡터에 관해 특정 제약을 수반한 모델을 제안한다. 제안된 모델에 관해 TensorFlow의 변동 자동 인코더를 통해 실험한 결과 이미지의 생성 및 조작과 관련하여 비교적 우수한 성능을 갖는 것으로 확인된다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.238-252
• /
• 2009

방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.273-281
• /
• 2016

본 논문에서는 인터넷 매체 언어상에서 나타나고 있는 국어 파괴 현상의 고찰을 고찰하여, 이에 대한 기술적 개선 방법으로서 표준어 자동 번역 기술을 제안한다. 실생활 속에서 국어 파괴 현상과 관련된 경험 및 피해 사례들을 설문 조사 및 FGI(Focussed Group Interview)를 통하여 수집 및 분석한 결과를 제시하고, 분석결과 자료 기반으로, '국어 파괴도(degree of Korean destruction)'의 지표를 정의하였다. 국어 파괴도는 표준어 자동 번역 기술이 갖고 있는 번역 오류가 가진 한계를 최소화하여, 표준어 자동 번역 기술의 효율성을 최대로 활용하기 위한 척도로서 활용될 수 있음을 인터넷 매체 문장 2,480 개의 분석을 통하여 제시하였다. 본 논문에서 제안된 국어 파괴도 측정 및 표준어 자동 번역 기술은 Java 언어를 사용하여 REST API 형태로 구현하였으며, 웹브라우저상에서 동작을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.131-136
• /
• 2016

외국어 학습에서 발음학습은 가장 중요한 부분 중 하나이다. 발음학습 과정은 학습자의 발음에 대해 정확한 평가와 잘못된 발음이 있을 경우 적절한 피드백을 주어 이를 개선시키는 작업을 포함한다. 숙련된 평가자의 평가는 비용에서, 비숙련 원어민들의 평가는 일관성에서 문제가 있기 때문에 이를 보완할 수 있는 자동발음평가 시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며 자동음성인식 기술의 활용이 각광받고 있다. 본 연구에서는 자동음성인식 기술과 비원어민 교수자의 음성 모델을 기반으로 단어 수준에서 학습자의 발음 정확성과 유창성을 평가하는 시스템을 구축하였고, 이를 통해 학습자들이 자신의 발음을 정확히 평가받고 평가결과에 따라 적절한 피드백을 받을 수 있도록 하였다. 또한 시스템의 성능평가를 통해 발음 정확성과 유창성에 대한 자동평가결과가 전반적으로 학습자의 실제 영어실력을 정확히 구분한다는 것을 확인하였다.