• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.298-300
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• 2005

오늘날 공장 자동화에 이용되는 필드버스 네트워크는 많은 종류가 있으며 각각의 특징 및 장단점을 가지고 다양하게 이용되고 있다. 이러한 필드버스 네트워크용 프로토콜은 서로 다른 특징으로 인하여 관리자가 효율적으로 네트워크를 관리하는데 어려움이 크다. 본 논문에서는 이러한 이기종의 필드버스 네트워크를 통합할 수 있는 필드버스 네트워크 프로토콜 변환 게이트웨이를 설계 및 구현하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.12 no.4
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• pp.1-5
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• 2006

This paper introduces the surface detailed painterly rendering using heightfield map. To do this, we implement painterly rendering using normal mapping and displacement mapping method by heightfield map. The suggested method can apply to the 3D visualization program and game engine for representing the surface detailed realtime rendering using GPU Programming.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.321-323
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• 2016

최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.350-354
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• 2003

영상 워핑이란 어떤 사물의 형태를 다른 형태로 변화시키는 기법을 말한다. 대표적인 영상워핑 기술로는 메쉬 워핑과 필드 기반 워핑 등을 들 수 있는데, 이중에서 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어한 수 있는 것이 장점이다. 영상 워핑 과정의 특성 상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응 시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽 재현성에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.331-332
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• 2011

본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.72-73
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• 2007

기존의 공정자동화 설비에서는 센서를 통하여 계측된 데이터들이 4-20mA의 아날로그 신호를 통하여 제어기와 컴퓨터들로 전송되었다. 이러한 아날로그 신호 전송 방식에서는 제어 시스템의 구조가 복잡해지고 설치에 많은 비용과 노력이 투입될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 기술 선진국에서는 필드 장비들 간에 고속의 직렬 통신을 통하여 제어 및 자동화 관련 디지털 데이터의 전송을 실시간으로 지원하는 필드버스 통신망을 개발하였으며, 1990년대 이후 공장 자동화, 공정 제어 및 발전 설비 등 각종 산업 설비에 필드버스를 매우 활발히 도입하고 있다. Foundation Fieldbus 모듈은 공정제어 시스템예서 사용되는 센서, 제어기, PLC, 밸브, 구동기, 스위치 등의 모든 필드 장비에 바로 탑재되어 Foundation Fieldbus의 통신 기능을 제공하는 통신 부품으로 첨단의 공정자동화 시스템을 구축하기 위하여 반드시 확보되어야 할 핵심기술이다. 본 연구를 통해 제작된 Foundation Fieldbus 모듈은 기존의 센서제품을 FF기반의 지능형 센서로 바로 전환할 수 있는 핵심부품이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.49-52
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• 2019

머신러닝을 이용한 악성코드 분류 시스템의 대부분이 캐글 데이터셋 10,868건을 사용하여 분류의 정확도를 측정한다. 이 데이터셋에 포함된 바이러스 바이트코드에는 미확인(undefined)필드라는 부분이 과도하게 존재한다. 캐글 데이터셋 특정 Label의 미확인필드 포함도는 75%가 넘는 경우도 존재한다. 이 경우 미확인 필드를 어떻게 처리하느냐가 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 이러한 캐글 데이터셋의 미확인필드 처리방법을 제시하고 그에 따른 분류 정확도를 연구하였다. 다양한 처리방법에 대한 정확도를 측정하여 제안한 방식의 타당성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.95-96
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• 2021

본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.567-570
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• 2020

본 논문에서는 폴리곤기반 CGH 생성에서 텍스쳐 적용을 위한 준해석적 기법을 소개한다. 각각의 단위 폴리곤의 근방에서 폴리곤에 의해 회절되는 파면을 서로 독립인 기하학적 필드와 텍스쳐 필드의 곱으로 표현한다. 기하학적 필드는 기존의 해석적 방법을 적용하고 텍스쳐필드는 FFT 기반의 비해석적 방법을 적용하여 폴리곤 근방에서의 각스펙트럼을 얻고 이들의 FFT기반 합성곱을 통해 폴리곤 근방의 텍스쳐가 포함된 폴리곤의 회절 파면을 얻고 이를 홀로그램 평면까지 진행시켜 최종 홀로그램을 생성한다. 본 방법은 기하학적 필드에 해석적 방법을 적용하여 FFT기반의 비해석적 방법에 비해 복원 영상의 품질이 우수하며 CGH 생성속도 측면에서는 텍스쳐가 없는 경우의 해석적 방법과 유사하며 텍스쳐 이미지의 해상도에 상관없이 홀로그램 해상도에만 의존하는 장점이 있다.