최근, 딥러닝 및 인공신경망 기술의 발전으로 비디오 부호화 분야에서도 인공지능을 이용한 요소 기술에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 주변 참조샘플로부터 문맥정보를 이용하여 현재블록을 예측하는 CNN 기반의 화면내 예측 모델을 구현하고, 비디오 부호화의 블록 분할 구조를 반영한 학습 기법에 따른 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 HM(HEVC Test Model)에 구현한 문맥적응적 신경망 기반 예측 모델에서 트리 분할 구조를 반영한 학습이 HM16.19 대비 0.35% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)의 색차신호 화면내 예측(Intra Prediction)은 복호화된 주변 화소로부터의 예측과 동일한 위치의 휘도신호의 예측 모드를 이용한 예측을 수행한다. 본 논문에서는 색차신호 화면내 예측의 성능 향상을 위하여 합성 곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반의 색차신호 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 복원된 주변 블록의 휘도 및 색차신호로부터 CNN 을 이용하여 현재블록의 색차신호를 예측한다. 실험결과 제안한 CNN 기반의 색차신호 예측 기법이 HEVC 의 색차신호 화면내 예측보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
항공사진이나 LiDAR 데이터를 이용하여 건물의 자동 추출에 있어서 많은 연구가 이루어졌지만, 3차원 위치정보와 영상의 형상정보라는 두 데이터의 장점을 융합하여 정확도를 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 등고선 기반의 건물인식 알고리즘을 사용하여 LiDAR 데이터를 이용한 건물 인식 정확도를 향상시키고, 항공사진을 이용하여 건물 경계의 정교화도 추구하였다. 등고선기반 건물 인식 방법은 건물의 경계와 지붕구조물 정보를 생성할 수 있으며, 기존 TIN기반 인식 방법이나 NDSM기반 방법보다 우수한 건물 탐지 정확도를 보여주었다. 등고선으로 추정된 건물경계에 일정한 크기의 버퍼를 생성하여 항공사진의 경계영역을 한정시키고, double active contour를 사용하여 항공사진의 에지에 맞도록 건물경계를 정교화 하였다. 본 연구성과를 이용하여 향후 추출된 개체 경계의 일정 범위에서 최적의 정합을 수행하여 3차원 건물 경계를 생성할 수 있다.
가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.
우리나라의 항공우주산업은 군항공기의 기술 도입생산을 반복해 가면서 발전해 왔으나, 아직까지도 산업적 기반은 매우 취약한 형편이다. 일반적으로 항공우주산업은 군수 의존도가 큰 산업으로서 그림 1을 보면 선진 8개국의 경우를 보면 국방비의 규모와 항공산업의 규모가 정비례함을 볼 수 있다. 우리나라의 국방예산규모가 세계 10위권인 것을 감안하면 우리나라의 항공우주산업의 규모가 현재 세계 10위권 정도에 도달해 있어야 정상적인 것으로 보이며, 더욱이 1인당 국민소득 2만불을 목표로 한다면, 항공우주산업의 발전목표를 최소 세계 8위는 되어야 한다. (중략)
국내외적 여건으로 미루어 볼때, 1990년대야말로 다가오는 21세기에 더욱 심화되리라 예상되는 국제기술경쟁에서 당당히 선진국과 어깨를 겨룰수 있는 기술적 기반을 확고히 하는 절호의 기회라고 생각합니다 그러나 아직 우리 항공우주산업은 기술기반이 취약하고 자본과 전문인력이 부족한 상태에 머물러 있는 실정입니다 항공우주산업의 육성과 기술개발에는 방대한 투자와 장기간이 소요되며, 따라서 범국가적 연구개발 체제의 수립 및 역할분담과 장기계획이 필요합니다
360 도 영상은 기존 미디어와 다른 몰입감을 제공하지만 HMD 기반 시청은 멀미, 신체적 불편함 등을 유발할 수 있다. 또한, 시청 디바이스 보급 문제, 네트워크 대역의 문제, 단일 소스 다중 이용의 수요 등으로 일반 디스플레이 기반 서비스 수요도 존재한다. 본 논문에서는 360 도 영상의 일반 디스플레이 서비스를 위한 뷰포트 추출에 필요한 영상 내 객체의 동적 속성을 활용한 시각적 관심 지도 증강 기법과 이를 이용한 서비스 구조를 제시한다.
항공/여행 상품은 타 산업보다 불확실성에 취약하며 시간의 절대적인 종속성으로 인해 정확한 수요 파악 및 예측을 하지 못할 경우 가치가 0으로 수렴한다. 이에 본 논문은 웹 크롤링을 기반으로 잠재여행 욕구를 파악하고, 향후 성장할 것으로 예상되는 항공 노선 및 취항지를 예측 및 분석하는 기법을 제안하고자 한다.
테러리즘 양상의 변화와 과학기술의 발전으로 항공보안 분야의 선제적 대응 필요성에 따라 각 국가는 공항 및 항공관련 기관에 생체인식기술을 활용하고 있으며 적극적으로 확대하여 도입하고 있다. 항공안전을 위협하는 요소를 사전에 예방하기 위한 ICAO 항공보안계획은 글로벌 항공운송산업의 지속적인 발전을 위한 전제로써 생체인식을 기반으로한 항공보안 시스템 구축 및 향상 방안을 강구하였다. 본 연구의 목적은 생체인식기술을 도입하여 각 국가 간 균질적인 항공보안시스템을 구현하는 데 기초자료로 활용되기 위함이다. 본 연구는 주요 선진국의 생체인식기반 보안시스템 운영현황을 살펴보고 법적·제도적 분석을 통한 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. ICAO 회원국들이 항공테러를 사전에 예방하고 항공보안 관련 정보를 실시간으로 공유하기 위해 항공여객의 생체인식정보 활용을 위한 ICAO 회원국 간 표준화 방향 및 구체적인 가이드라인이 필요하다. 항공안전을 향상하기 위해 항공보안시스템에서 생체정보의 활용은 이제 거의 모든 국가에서 보편적으로 이루어지고 있는 시대적 흐름이 되었다. ICAO 차원에서 국제적 표준 기준이 제시 된다면 글로벌 항공운송산업의 안전 향상 위한 생체정보 활용 시, 회원국 간 실시간적인 정보 공유 등을 통해 발생할 수 있는 항공안전 위협 요소 또는 예상되는 보안사고를 일관성 있게 대처 할 수 있을 것이다.
항공용 SIL은 항공전자시스템의 통합 및 검증에 사용되는 통합시험환경이다. 최근에는 항공전자시스템의 요구도 검증을 시스템 통합 측면에서부터 충분히 고려하기 위하여 항공용 SIL 분야의 개발 참여를 비행체 요구분석 단계부터로 앞당기고 있으며, 비행체의 체계종합 일정에 영향을 주지 않도록 항공용 SIL의 개발 비용 및 기간을 최소화하기 위한 노력을 꾸준히 진행하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 항전체계 검증에 사용되는 항공용 SIL의 모델링 방법 표준화를 통한 개발기간/비용 단축 및 유지보수성 증대를 위하여 항공용 SIL에 적용 가능한 모델링 형식론 기반의 항공용 시뮬레이션 모델 프레임워크(ASMF)를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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