• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1098-1102
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• 2014

Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-9
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• 2008

본 논문에서는 전통적인 사진 기법에 기반하여 대비가 뚜렷한 흑백 영상을 얻기 위한 새로운 방법을 제안한다. 사진가들은 대비가 뚜렷한 흑백 사진을 얻기 위해 촬영 시 대비 필터(consrast filter)를 사용하여 특정 색이 부각된 흑백 필름을 얻고, 인화 시 버닝(burning)과 닷징(dodging) 같이 국지적 노출을 조절하는 기법을 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 흑백 사진 기법에 대한 디지털 버전을 제안하고 이에 기반하여 영상의 시각적 특징을 최대한 유지하는 최적화 기법을 제안한다. 또한, 인접 픽셀간의 유사 가중치를 이용하여 경계를 감안한 연속적인 국지적 노출을 얻게 한다. 제안한 기법은 GPU상에서 구현 가능하며 메가픽셀 영상에 대해서도 시각적 특징을 유지하는 흑백 영상을 대화적 시간 안에 획득할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.1-9
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• 2014

무안경식 3D 디스플레이를 위해 사용되는 집적영상은 일반적으로 평면 렌즈어레이로부터 생성되고 있으나, 좁은 시야각으로 인해 관찰자에게 넓은 시야영역을 제공하지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 곡면 렌즈어레이가 제안되었으며, 기술적, 비용적 한계로 인해 이상적인 곡면 렌즈어레이보다는 여러 개의 평면렌즈들을 곡면 유형으로 만든 근사곡면(Approximate Surface) 렌즈어레이가 사용된다. 본 논문에서는 반경 100mm의 구에 $20{\times}8$개의 사각형 평면 렌즈들을 배치하여 근사곡면 렌즈어레이를 구성하였으며, 그 결과 약 2배의 시야각을 넓힐 수 있었다. 특히, 기존연구에서는 집적영상을 수작업으로 만들어내고 있었으나, 본 논문에서는 집적영상을 실시간으로 생성하는 OpenCL GPU 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 그 결과, 다양한 3D 볼륨데이터에 대하여 $15{\times}15$ 크기의 근사곡면 렌즈어레이로부터 집적영상을 12-20 frame/sec 속도로 생성할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.205-212
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• 2018

고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.49-57
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• 2015

본 논문에서는 응용 맞춤형 그래픽 분할 실행 라이브러리에 기반한 효율적인 온라인 소프트웨어 서비스에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행을 이용한 소프트웨어 서비스는 클라이언트 렌더링을 통하여 3D 그래픽 소프트웨어와 같은 고사양의 소프트웨어를 서버 기반의 온라인 소프트웨어 서비스로 제공할 수 있다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 소프트웨어가 실행될 때, 그래픽 관련된 작업은 클라이언트의 GPU를 이용하여 처리하고, 데이터 관련 작업은 서버의 CPU를 이용하여 처리하는 방식이다. 그래픽 분할 실행 소프트웨어 서비스의 성능을 향상시키기 위하여, 비동기 전송 채널을 추가하고, 최적화 된 소프트웨어 공통 모듈과 소프트웨어 맞춤형 모듈을 기존의 그래픽 분할 실행 엔진에 추가한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 그래픽 관련 API와 메시지들을 분석하여 소프트웨어 맞춤형 모듈을 구현하고, 서버 사이드 캐싱 방법을 통하여 최적화된 소프트웨어 공통 모듈을 구현하는 방법에 대하여 기술한다. 마지막으로, 성능 비교 실험을 통하여 개선된 분할 실행 엔진이 더 나은 성능을 가짐을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.27-34
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• 2021

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.313-330
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• 2021

카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 일반 도로와 침수 도로를 분류하는 학습모델을 개발하였다. 다양한 데이터 증강기법을 사용하여 학습 데이터의 다양성을 확장하며, 여러 환경에서도 좋은 성능을 보이는 모델을 구현하였다. CNN 기반의 Resnet152v2 모델을 사전 학습모델로 활용하여, 전이 학습을 진행하였다. 모델의 학습 과정에서 다양한 파라미터 튜닝 및 최적화 과정을 거쳐 최종 모델의 성능을 향상하였다. 학습은 파이선으로 Google Colab NVIDIA Tesla T4 GPU를 사용하여 구현하였고, 테스트 결과 시험 데이터 세트에서 매우 높은 정확도로 침수상황을 탐지함을 알 수 있었다.

• 멤브레인
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• 제28권5호
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• pp.351-360
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• 2018

본 연구에서는 NaY 제올라이트 분리막의 프로필렌/프로판 분리 메카니즘을 규명하고자 하였다. 투과온도 증가 시에 프로필렌과 프로판 투과도는 증가하다 최고점을 보이고 감소하였고 약 $50-60^{\circ}C$ 부근에서 최대 선택도를 보였다. 혼합가스 프로판 투과도는 단일가스 투과도 보다 작았고, 프로필렌/프로판 혼합가스 선택도는 단일가스 투과선택도보다 우수하였다. 시간에 따른 혼합가스 투과거동 실험에서, 투과시간이 증가함에 따라서 프로필렌 투과도는 증가하는 반면, 프로판의 투과도는 감소하였고 선택도는 증가하였다. 위의 모든 실험결과는 NaY 제올라이트 분리막을 통한 프로필렌/프로판 분리는 선택적으로 흡착된 프로필렌의 프로판 투과 억제에 의해 일어나며 프로필렌 투과는 표면확산에 의해 지배된다는 것을 나타낸다. 프로필렌/프로판(89 : 11) 혼합가스에 대하여 분리막은 $50^{\circ}C$, 4 bar에서 선택도 12, 프로필렌 투과도 497 GPU를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제조된 NaY 제올라이트 모세관 분리막은 가격이 저렴하고 우수한 분리성능을 보이기 때문에 프로필렌/프로판 분리를 위한 유망한 분리막 소재임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.17-23
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• 2009

본 논문에서는 다수의 회전 이미지를 생성, 이용해 결과의 다양성을 추구하고 기존 기법들의 문제인 예제 가장자리 경계면의 Neighborhood를 이용해 생기는 경계선을 완화한 합성 결과물을 생성하는 새 예제 기반 텍스처 합성 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 구현하기에 따라 공간 결정적인 형태로 구축할 수 있으며 병렬 처리가 가능한 하드웨어를 이용한 병렬 연산처리로 합성 속도 가속을 하는데도 유리한 구조를 가지고 있다.