• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.701-704
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• 2020

이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.192-195
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• 2010

본 논문에서는 해상 크레인과 중량물의 동적 거동을 시뮬레이션하기 위해, 유한 요소 정식화(finite element formulation)를 이용하여 해상 크레인의 붐(boom)을 탄성체로 모델링 하였다. 붐은 3차원 탄성 빔(beam) 요소로 가정하고, 각 요소의 변형에 의한 변위는 형상 함수(shape function)과 절점 좌표(nodal coordinate)를 이용하여 정의하였다. 변형 변위를 이용하여 탄성 붐의 강성 행렬(stiffnes matrix)을 유도하고, 탄성 변위를 포함하는 위치 벡터를 이용하여 질량 행렬을 유도한다. 해상 크레인과 중량물로 이루어진 운동 방정식에 탄성 붐을 포함하여 유연 다물체계(flexible multibody system) 운동 방정식을 구성한다. 외력으로는 선박 유체정역학적 힘, 유체동역학적 힘, wire rope의 장력, 중력 그리고 계류력(mooring force)이 고려되었다. 먼저 요소의 개수를 변경하며 탄성 붐의 동적 거동을 시뮬레이션 하여, 유한 요소 정식화를 이용한 모델링의 타당성을 검증하였다. 그리고 해상 크레인과 중량물의 동적 거동 시뮬레이션에 탄성 붐 모델을 적용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.228-229
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• 2020

최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.68-71
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• 2020

최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2005년도 추계학술대회지
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• pp.7-14
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• 2005

최근 우리나라 수역에서는 입출항 선박 및 주변해역을 통항하는 선박의 교통량이 꾸준히 증가하고 있고, 또 해상레저활동이 활발해지면서 해양사고의 개연성이 커지고, 이에 따른 인명$\cdot$재산 피해의 규모도 크게 증대될 것으로 예상된다. 이에 따라 본고에서는 해양사고 발생시 인명$\cdot$재산 피해를 최소화하기 위한 국제적 움직임과 선진해양국 수색구조시스템 및 우리나라의 수색구조시스템을 조사, 비교함으로써 우리나라의 해상수색구조시스템의 효율적 운영 방안을 제시하고자 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.107-118
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• 2015

대부분의 비디오 압축 표준들이 1/4 부화소 정밀도와 같은 고정 움직임 벡터 해상도를 사용하고 있는 데 반해, 다중 움직임 벡터 해상도를 지원하는 형태의 구조는 비디오 콘텐츠의 성질에 따라 필요로 하는 만큼의 움직임 벡터 정밀도를 효율적으로 사용할 수 있고, 더 정확한 움직임 예측자 생성이 가능해지므로, 부호화 효율을 향상할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 다중 움직임 벡터 해상도 구조는 각각 움직임 벡터에 대해 선택된 움직임 벡터 해상도를 추가로 시그널링 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 해상도의 모순 검증 기반 시그널링 구조를 제안한다. 제안 방법은 여러 개의 후보 중, 각 움직임 벡터에 대해 최소크기의 부호화율을 갖는 움직임 벡터 해상도를 선택한다. 또한, 움직임 벡터 해상도의 시그널링에 따른 오버헤드를 줄이기 위해, 부호화기 및 복호화기 양쪽에서 미리 정의된 기준을 통한 모순 검증 과정을 수행하여 시그널링 할 필요가 없는 후보 움직임 벡터 해상도를 판별하는 과정을 수행한다. 실험 결과, 제안 구조가 고정 움직임 벡터 해상도 기반의 구조와 비교하여 $Bj{\o}ntegaard$ delta bit rate (BDBR)에서 평균 약 4.01%의 이득(최대 15.17%)을 달성함으로써 부호화되는 움직임 정보의 양을 줄이는 데 효과적이라는 것을 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.343-348
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• 2004

신세계는 테러리스트에 의한 세계무역센터의 공격으로 인해 테러로부터의 안전과 보호를 강화하기 위해 초점이 맞추어져 있다. 본 연구는 해상테러 위험요소의 구조와 우선순위를 분석하고자 한다. 이를 위해 먼저 테러의 유형과 사례를 토대로 브레인스토밍법을 이용하여 해상테러 위험요소를 추출하였고, 퍼지구조모델법을 이용하여 위험요소를 그래프로 구조화 하였으며, 계층분석법을 이용하여 위험요소간의 우선순위를 분석하였다. 그 결과 외부영향이 가장 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권1호
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• pp.101-108
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• 2012

본 연구 결과는 해상풍력발전시스템 타워 내부에 설치하는 서비스리프트의 설계 및 구조해석에 대한 내용이며, 공학적 설계법 및 수치해석에 의한 구조해석을 통하여 서비스리프트의 안정성 및 신뢰성을 확인하였다. 설계의 주된 내용은 설계 허용한계 이내에서 만족스러운 성능으로 지상으로부터 타워상부의 해상풍력터빈 너셀까지 작업자와 수리보수용 장비를 안전하게 수송할 수 있는 충분한 능력을 확보하는 것이다. 구조해석을 통하여 서비스리프트 캐빈 및 안전장치의 총변형량과 등가응력에 대해서 검토하여 설계 시 적용한 안전율의 타당성을 검토하였다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 1998년도 정기학술강연회 발표논문 초록집 Annual Meeting of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• pp.61-64
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• 1998

서해안시대의 개막과 함께 서해안 일대의 개발이 활발해지면서 서해대교, 영종대교 같은 대규모 해상교량의 건설이 이루어지게 되었다. 이들 구조물의 건설로 인해 흐름이 변하고 유속이 증가하면서 구조물의 안전에 심각한 영향을 미칠 세굴이 관심사로 떠올랐다. 하지만 해상세굴에 대해 연구된 기존의 자료가 거의 전무한 실정이므로 현장에서 직접 세굴의 진행과정을 관찰하는 것이 절대적으로 필요하다. (중략)

• 전산구조공학
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• 제12권3호
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• pp.36-41
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• 1999