• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.13-20
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• 2004

본 논문에서는 현재 MPEG-4 비디오의 인코더를 분석하고 인코더의 복잡함을 줄일 수 있는 효율적인 압축기술을 제안하였다. 지금까지의 객체기반 비디오에서는 유/무선 저 전송률 부호화환경에 맞추기 위하여 형상부호화(Shape coding)를 제외한 인코더 최적화가 주를 이루었다. 최근에 본 연구팀이 수행한 형상부호화의 복잡도를 줄이기 위한 실험을 통하여 객체기반 부호화에서 형상부호화가 차지하는 계산비중이 상대적으로 높다는 것을 밝혀냈다 본 논문에서는 최근까지의 영상부호화 분야와 형상부호화 분야의 최적화 기술이 성공적으로 결합되어 최적의 객체기반 부호화 기술을 유도할 수 있는지 실험하였다 먼저 영상부호화 부분에서는 기존의 MEMC(Motion Estimation Motion Compensation)에서 사용된 검색 방법인 나선형 검색 대신에 MVFAST(Motion Vector Field Adaptive Search Technique) 기술을 채택하였고, 형상부호화 부분에서는 복잡함을 줄이기 위해 기존의 MEMC에서 사용된 나선형 검색을 생략하고 IVOPF(Intelligent VOP Formation) 대신 TRB(Tightest Rectangular Boundary)을 채택하여 최적화에 적용해 보았다. 실험결과, 객체기반 부호화를 위한 제안된 최적화 방식이 기존의 reference software 보다 $57.3\%$ 향상되었음을 알 수 있었다. 아울러, 본 논문에서 제안된 기술은 형상부호화 부분에만 적용된 최적화 기술보다 $50.8\%$ 향상된 실험결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권4호
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• pp.381-388
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• 2007

데이터 전송 기술의 발달과 디지털 기기의 다양한 보급으로 소비자들은 디지털 콘텐츠를 생산하는 주체로 변화하였다. 생성되는 다양한 콘텐츠 중 사용자는 동영상 제작에 큰 관심을 보였으며, 그 중 음악과 사진으로 동영상을 제작하는 방법은 사용자에게 보다 손쉽게 동영상을 만들 수 있도록 제공되었다. 그러나 현재의 방법은 사진과 사진간의 연관성이 결여되었을 뿐 아니라, 음악의 리듬과 관계없이 일정 시간 간격에 따라 사진이 변화한다. 본 논문에서는 음악 분석을 통하여 음악 리듬에 따라 사진이 변화하고, 사진 분석을 통하여 사진 간의 연관성을 나타낼 수 있는 동영상 제작 방법을 제안한다. 음악 분석은 RMS를 이용하여 리듬이 강한 부분을 찾았으며, 사진 분석은 구조 단순도와 얼굴 영역 추출을 이용하여 인물 사진과 풍경사진으로 분류하였다. 사진 분석은 86.4%의 성공률을 보였으며, 이를 이용하여 음악 리듬에 맞은 사진 변화 위치와 사진간의 연관성을 가진 순서 배치를 할 수 있었다. 따라서 음악 분석과 사진 분석을 이용한 자연스럽고 효과적인 동영상을 제작 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권9호
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• pp.598-605
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• 2014

본 논문에서는 능동형 RFID 시스템용 고속 태그 수집을 위한 개선된 알로하 알고리즘을 제안하고, 이를 TI사의 CC2530 칩을 사용하여 태그와 리더기 각각의 기능을 구현하여 시험함으로써 그 성능을 증명하였다. 기존의 ISO/IEC 18000-7 등의 능동형 RFID 규격에서 제시하고 있는 태그 수집 알고리즘에서는 리더기와 태그의 통신이 성공적으로 종료된 후 리더기가 각 태그들에게 별도의 슬립 명령을 전송하는 반면, 제안된 방식에서는 통신이 종료된 태그들은 두 번째 명령어를 확인한 후 즉시 슬립 모드로 진행할 수 있도록 함으로써 리더기의 태그 수집 시간을 대폭 감소시켰다. 리더기와 태그를 구현하여 시험한 결과 30개의 태그가 평균 400 ms 이내에서 모두 인식되었으며, 1초 이내에 인식되는 인식률은 99.7% 이상임을 확인하였다. 리더기와 태그 간의 거리가 2m 이내인 경우 태그는 100% 인식되었으며, 2.5m 이내인 경우와 3m 이내인 경우 초당 인식 확률이 각각 99.94%와 99.7%였다. 각 거리의 경우를 평균하여 99.91%로 나타남으로써 실제 현장에의 적용 가능성을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.293-297
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• 2015

수중 음향 통신은 과거 군사적 목적을 위해 제한적으로 사용되어졌으나, 수중 탐지, 운동체 추적, 잠수함, 부이를 이용한 해양의 날씨 변화 등 해양에서의 통신에 대한 연구가 활발히 이루어지며 활용 분야가 확대되고 있는 추세이다. 수중음향통신은 다중경로로 인한 신호간의 간섭으로 성능 및 전송율이 열약한 실정이다. 따라서 다중 경로 전달 환경인 수중음향통신에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR에서도 우수한 성능을 보이는 채널 부호화 기법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 데이터 길이의 가변성이 좋은 BCJR기반 (2,1,7) 컨볼루션 부호를 적용하였으며, 다중 경로 전달로 인해 왜곡된 데이터를 보상하기 위해 결정 궤환 등화기가 결합된 터보 등화기 구조를 적용하였다. 문경시 경천호에서의 실제 수중 실험을 통하여 BCJR 기반의 터보 등화 구조가 다른 비터비 복호방식의 경판정, 연판정 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다. 이러한 BCJR 복호의 성능은 반복횟수는 평균 1회에서 3회 정도에 오류가 정정되고, 복호기 입력단의 오류율이 $10^{-1}$ 이하이면 모두 복호가 가능함을 볼 수 있으며, 16번의 수중통신 실험은 약 83%의 성공률을 획득하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.521-530
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• 2018

본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권4호
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• pp.155-162
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• 2013

최근 무선 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 애드 혹 환경에서의 라우팅 프로토콜이 제안되고 있다. 하지만 애드 혹 네트워크라는 환경의 특성 상 보안상 취약한 문제점을 가지고 있으며, 기존의 유선 네트워크 환경에서 제안되었던 보안 라우팅 프로토콜을 적용시키기 힘들다는 문제점이 있다. 이에 따라 Secure AODV나 SRPTES 등의 보안성을 고려한 새로운 애드 혹 라우팅 프로토콜이 제안되었지만 다양한 무선 네트워크 환경의 변화에 유동적으로 대응하기 힘들고 보안적인 측면에 집중을 한 나머지 에너지소모 측면에서는 단점을 노출하고 있다. 본 논문에서는 다양한 애드 혹 네트워크 환경에 적용 가능하고, 기존의 보안 라우팅 프로토콜에 비해 에너지 효율적인 보안 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다. 보안 정보의 보호를 위해 Tree 구조를 도입하고 보안 단계를 통한 Multi-path를 구성하여 악의적인 노드의 Dropping Attack에 대비하여, 예기치 못한 Data Packet의 손실에 대해서도 효율적으로 대처하게 하였다. 실험 결과 악의적인 노드가 존재하는 네트워크 환경에서 기존의 애드 혹 네트워크 보안 라우팅 프로토콜보다 패킷 전송 성공률을 21%정도 향상시킬 수 있었으며 또한 각 노드의 에너지를 균등하게 소모함으로써 전체적인 네트워크의 생존시간이 연장되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.