• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.1-8
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• 2012

HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권5호
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• pp.57-70
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• 2009

벡터 데이터 기반의 CAD 설계도면은 대부분 산업 분야에서 매우 주요한 저작물로, 저작권 보호 기술이 매우 필요한 콘텐츠로 인식되고 있다. 본 논문에서는 k-means++ 기반의 CAD 설계도면 워터마킹 기법을 제안한다. 하나의 CAD 설계도면은 여러 레이어들로 구성되며, 각 레이어는 폴리라인, 원, 호, 폴리곤 등의 다양한 기하학 객체들로 구성된다. 이들 기하학적 요소들 중 폴리라인 호 및 쿼드폴리곤 객체들은 CAD 설계도면의 기본적인 객체들로 객체 분포의 거의 대부분을 차지한다. 따라서 제안한 기법에서는 설계도면 내에 폴리라인, 쿼드폴리곤 및 호 객체들 중 가장 많은 수를 가지는 객체를 선택한 후, 이들 객체를 많이 분포하는 레이어들을 선택한다. 그리고 선택된 레이어 내에 객체들을 k-means++ 기반으로 그룹화한 다음, 각 그룹내에 기하학 특징 분포에 워터마크를 삽입한다. 이 때 기하학 특징 분포로는 폴리라인의 정규화된 길이 분포, 쿼드폴리곤의 정규화된 면적 분포 및 호의 각도 분포이다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 CAD 도면툴 상에서 제공하는 다양한 기하학 편집과 파일포맷변환, 레이어 공격 등에 대하여 강인함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.127-133
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• 2014

다양한 악성코드로부터 정보자산을 보호하기 위해서 허니팟 시스템을 구축한다. 허니팟 시스템은 내부 시스템이 공격받지 않도록 공격을 유인하는 목적으로 설계되거나, 악성코드 정보를 수집하기 위한 목적으로 설계된다. 그러나 기존의 하니팟은 정보 수집을 목적으로 구축되었기 때문에 위장서버 혹은 위장 클라이언트 서버를 구축하거나 위장 콘텐츠를 제공하여 공격자의 유입을 적극적으로 유도하도록 설계되었다. 그러나 위장서버구축의 경우는 빈번한 디스크 입출력으로 약 1년 주기로 하드웨어를 재설치하여야 하고, 위장 클라이언트 서버를 구축하는 경우는 획득한 정보 분석의 자동화에는 한계가 있기 때문에 전문 인력 확보와 같은 운영상의 문제가 있다. 이처럼 기존 허니팟의 하드웨어적인 문제와 운영상의 문제들을 해결 및 보완할 수 있도록 본 연구에서는 하이브리드 허니팟을 제안하였다. 제안한 하이브리드 허니팟은 허니월, 분석서버, 통합콘솔을 두고 공격유형을 2가지 유형으로 분류하여 처리한다. 유형1인 고수준 상호작용서버와 유형2인 저수준 상호작용서버를 동작하도록 하여 위장(유인용)과 거짓응답(에뮬레이션)이 공통스위치 영역에 연계되도록 설계하였다. 이러한 하이브리드 허니팟은 허니월의 저수준 허니팟과 고수준 허니팟을 동작하도록 한다. 분석서버는 해킹유형을 해쉬값으로 변환하고 이를 상관분석 알고리즘으로 분리하여 허니월에 전송한다. 통합모니터링 콘솔은 지속적인 모니터링을 실시하므로 최신 해킹기법과 공격 툴에 대한 정보 분석뿐만 아니라 악성코드에 대한 선제적인 보안대응 효과를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Telecommunications review
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• 제24권5호
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• pp.677-691
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• 2014

최근 네트워크와 연동된 스마트 단말들의 개발과 보급이 거세다. 이런 트렌드는 홈 가전 디바이스들에도 반영되어 스마트 기능을 탑재한 TV, 오디오, 전등, 냉장고, 세탁기 등이 속속 출시되고 있다. 이를 통해 미디어 콘텐츠들의 공유와 소비가 그 어느 때보다 편리하고 유연해지고 있다. 본 논문은 이러한 홈 내 스마트 디바이스들의 기능들이 상호공유되고 협력적으로 제어됨으로써 더욱 창의적이고 혁신적인 서비스 구성이 가능한 클라우드 기반 디바이스 가상화 프레임워크 기술을 제시한다. 본 논문에서는 홈 내에서 UPnP 통신 프로토콜을 사용하는 디바이스들의 서비스 정보 및 제공하는 기능정보를 클라우드 서버에서 자동으로 분석 및 처리하여 동적으로 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공할 수 있도록 한다. 이를 위한 디바이스 서비스 및 제공 기능정보를 분류하고 정의된 규칙에 의해 홈 내 스마트 디바이스들을 가상화된 자원으로 등록하고 검색 가능한 형태로 변환하는 기술을 제안한다. 디바이스 가상화 처리를 통해 독립적으로 제공되었던 스마트 디바이스들의 기능들이 상호 협업이 가능한 단위 기능들로 분해되고 이를 조합하여 클라우드 기반 신규 서비스 개발이 가능하게 된다. 본 논문에서는 이러한 디바이스 가상화 프레임워크와 이를 기반으로 하는 다양한 클라우드 서비스들을 제시하여 그 실효성을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.680-691
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• 2021

최근 3차원 스캐너 등을 이용한 3차원 영상 획득 기술이 발전함에 따라 AR(Augmented Reality)/VR(Virtual Reality) 분야에서 활용되는 콘텐츠가 다양해졌다. 이러한 3차원 영상을 나타내는 방식에는 여러 가지가 존재하며, 포인트 클라우드는 그중 하나다. 포인트 클라우드는 3차원 공간에 존재하는 물체를 표현하는 점들의 집합을 의미하고, 실제 객체를 촬영하여 정밀하게 데이터를 획득 및 표현할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 3차원 영상의 특성상 2차원 영상보다는 표현해야 하는 데이터가 많고, 특히 여러 장의 프레임으로 구성된 동적인 3차원 객체는 더욱 많은 데이터를 요구하기에 이를 효율적으로 다루기 위한 고효율의 압축 기술이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 도메인 변환 방법인 3D DCT(3-Dimensional Discrete Cosine Transform)를 이용한 움직임 예측을 통하여 포인트 클라우드 영상의 I 프레임 및 P 프레임을 효율적으로 압축하는 기술을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안된 기술과 Intra 프레임 기반의 배경 기술 및 2D DCT 기반의 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와의 비교를 통해 제안 기술의 압축 성능을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.731-736
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• 2023

최근 의료 현장은 전자의무기록, 전자건강기록 등의 의료 기록을 전산화하여 저장하고 관리하는 시스템이 의무적으로 적용되거나 전체 의료 현장에 보급되어 환자 개개인의 과거 의료 기록을 추가적인 의료 행위에 활용하고 있다. 그러나 일반적인 의료 문진 및 상담 간 발생하는 의료진과 환자 간의 대화는 별도로 기록되거나 저장되지 않고 있어 추가적인 환자의 주요 정보는 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 따라, 의료 문진 현장에서 발생하는 의료진과 환자와의 대화를 저장하고 이를 텍스트 데이터로 변환하여 주요한 문진 내용만 자동으로 추출, 요약하여 정보화하는 음성인식과 자연어 처리 딥러닝을 통한 의료상담 요약문을 자동으로 생성하는 전자의무기록 시스템을 제안한다. 본 시스템은 의료 종사자와 환자의 의료 상담 내용의 인식과정을 거쳐서 텍스트 정보를 획득한다. 이렇게 획득된 텍스트를 복수의 문장으로 구분하고, 생성된 문장에 포함된 복수 키워드의 중요도를 산출한다. 산출된 중요도를 기반으로 복수의 문장에 순위를 매기고, 순위를 기반으로 문장들을 요약하여 최종 전자의무기록 데이터를 생성한다. 제안하는 시스템 성능은 정량적 분석을 통하여 우수함을 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.683-690
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• 2009

본 연구의 목적은 직장암 국소병변의 수술 전 검출을 위한 고 확산경사계수(High-b-values) 자기공명영상의 유용성을 평가하고자 한다. 직장암의 진단을 위하여 확산강조 자기공명영상을 시행한 60명의 환자 중 연령분포는 38 - 78세(평균 60세)였고 남자 40명, 여자가 20명 이었다. 사용된 장비는 1.5 Tesla 자기공명 영상기기(GE, General Electric Medical System, Excite HD)로 사용하였고, 검사 프로토콜은 고속기법 T2, T1강조영상을 얻은 후 정확한 병변 검출을 위하여 같은 위치를 정하여 확산강조영상을 얻었다. 확산강조영상의 b-value$(s/mm^2)$값은 250, 500, 750, 1000, 1500, 2000까지 변화시키면서 얻었다. 영상평가는 정량적 분석방법으로 직장, 방광과 종양간 대조도대 잡음비(rectum, bladder to tumor contrast noise ratio, 이하 CNR)를 GE software Functool tool을 사용하여 비교분석 하였고. 정성적 분석방법은 영상내의 인공물의 유무, 병변의 명확성, 직장벽 구분을 기준으로 네 명의 경험 있는 영상의학과 의사와 세 명의 방사선사가 영상을 분석하였다. 영상의 유의성 평가는 각 b-values 값에 대하여 ANOVA 검증과 Freedman 검증을 이용하여 분석하였다(p<0.05). 정량적 분석결과는 b-values 값 중 1000에서 직장, 종양의 평균 대조도대잡음비는 27.21, 24.44로 가장 높았고(p<0.05), 이때 확산계수는 $0.73\times10^{-3}$이었다. 정성적 분석결과로서, 병변의 명확성과 직장벽 구분은 $4.0\pm0.14$, $4.4\pm0.16$로 1000 값에서 가장 높았으며, 인공물유무는 $4.8\pm0.25$로 2000 값에서 높은 결과 이었다(p<0.05). 결론적으로, 확산강조영상은 수술 전 직장암 환자의 병변 검출에 유용성 있는 정보를 제공해 주었으며, 정확한 종괴의 발견을 위해는 고 확산경사계수 값 1000 영상이 가장 우수한 확산경사계수 값 이었다.

• 동양고전연구
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• 제68호
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• pp.509-538
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• 2017

20세기 후반이후로 디지털 게임은 현대의 문화와 산업에 매우 중요한 부분으로 자리 잡았다. 때문에 고소설을 디지털 게임의 소스로 활용하려는 시도가 계속되고 있다. 이 시도는 산업분야 뿐만 아니라 인문학 분야에서도 이루어 졌다. 본고는 고소설을 디지털 게임으로 변환하는데 필요한 사항을 살펴보는데 목적이 있다. 특히 고소설 연구자들이 산업에 기여할 수 있는 영역을 찾아 볼 것이다. 기존의 연구들은 고소설의 스토리, 환상성, 아이템이 게임의 창작에 직접 도움을 줄 수 있을 것으로 파악했다. 하지만 게임은 규칙(rule), 결과(outcome), 경쟁(conflict), 자발성(voluntary)의 네 요소를 이용해 재미를 준다. 스토리와 환상성, 아이템이 게임에 쓰이지만 핵심적인 요소는 아니다. 고소설은 게임의 네 가지 요소 중 규칙을 세우는 데 큰 도움을 줄 수 있다. <태원지>가 제시하는 규칙다음과 같다. (1)난세를 바로잡아야 한다. (2)천명(Heaven's will)은 절대적인 힘을 가지고 있으며 천명을 얻은 자만이 나라를 세울 수 있다. (3)중심(화(華))과 주변(이(夷))은 절대적인 것이 아니라 가변적인 것이다. (1)과 (2)는 <삼국지연의>등에서 흔히 찾아 볼 수 있는 것이다. 때문에 매우 익숙하다. 특히 중요한 규칙은 (3)인데 이는 <태원지>만의 독특한 생각이다. 자신의 고향에서 주인공 임성은 중심(화(華))이었지만 새로운 대륙에서는 주변(이(夷))이 되는 경험을 한다. 디지털 게임에서는 작품의 줄거리, 아이템 등을 활용하여 플레이어가 이 세 가지 규칙을 직접 체험하게 되는 만드는 세계를 만들어야 한다. 고소설 연구자들은 우선 고소설 속에서 게임에 적용할 만한 규칙을 찾아내는 것이 중요하다. 이것은 고소설을 게임에 활용하기 위한 특별한 분야가 필요하지 않음을 뜻하기도 한다.