• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.935-941
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• 2020

사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.391-397
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• 2020

몰입감(Immersive), 상호작용(Interactive), 지능화(Intelligent)의 특징을 통해 높은 현실감을 제공하는 실감콘텐츠 제작 기술로서 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality), 혼합현실(Mixed Reality)이 있다. 이러한 실감콘텐츠는 재난훈련이나 우주여행 등과 같이 위험하고 고비용이거나 체험이 불가능한 상황을 구현하여 간접체험이 가능하여 안전성, 효율성 확보가 용이하다는 점에서 교육 분야의 혁신 기술로 등장하고 있다. 최근 우리나라 정부기관에서도 교육용 실감콘텐츠 제작을 위한 지원을 많이 하고 있어 에듀테크 산업체를 통해 다양한 교육용 실감콘텐츠가 개발되고 있다. 따라서 가상증강현실 교육 콘텐츠는 비교적 많이 개발되고 있으나 교육에 보다 효율적인 혼합현실 기반 교육콘텐츠는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 홀로렌즈를 활용한 혼합현실 교육콘텐츠 제작에 있어 기본적인 방법을 고찰하고 이를 기반으로 과학실험 콘텐츠 제작 방안을 제안한다. 홀로렌즈를 활용하면 일반 데스크 탑 PC가 필요 없고 실시간 정보 공유가 가능하여 교사가 학생을 실시간 관리 및 평가를 할 수 있으므로 교육에 매우 효과적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1631-1637
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• 2019

본 논문에서는 일반화 공간변조 시스템을 위한 저복잡도 강인 최대우도 수신기를 제안한다. 이 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대우도 수신기의 계산량을 낮추기 위해 전송 안테나 조합 분할의 방법을 사용한다. 최소평균제곱오차 필터링 결과를 기반으로 전송 안테나 조합을 해일 가능성이 높은 영역과 낮은 영역으로 분할하고, 해일 가능성이 높은 영역에서 우선적으로 최대우도 탐색을 실시한다. 이렇게 구해진 해의 신뢰도를 판단하고, 그 결과에 따라 해일 가능성이 낮은 영역에서도 탐색을 실시할 지를 결정한다. 이와 같은 분할 탐색을 통해 기존 강인 최대우도 수신기의 성능을 유지하면서도 계산량을 크게 줄이도록 한다. 모의실험을 통해 제안 수신기가 기존 수신기의 성능을 유지하면서 계산량을 큰 폭으로 낮춘 이점을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.384-390
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• 2020

영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb＋Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1477-1483
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• 2020

무선 링크의 불확실성과 임베디드 장치의 결함으로 인하여 무선 네트워크 기반 제어 시스템의 안정성을 보장하는 것은 여전한 도전과제이다. 본 논문에서는 시간, 채널 및 공간 자원의 다양성을 조합하여 계층적 클러스터 기반 고강건 무선 센서 액추에이터 네트워크(R-WSAN; Robust Wireless Sensor and Actuator Network )를 제시한다. R-WSAN은 무선 네트워크 자원 할당을 위한 스케줄링 알고리즘과 다중 플랜트의 제어 안정성을 보장하기 위한 제어 업무 공유 알고리즘을 포함한다. 또한, 제시된 프로토콜은 Zolertia RE-Mote 임베디드 하드웨어와 Contiki-NG를 기반으로 구현되고, 실험을 통하여 성능을 분석 하였다. 실험 결과를 통해 R-WSAN이 무선 링크 및 노드의 결함에도 고강건성을 보장하는 것을 보여 주었다. 또한, 제시된 스케줄링 알고리즘과 제어 공유 알고리즘을 통해, 제어 노드의 결함에도 제어 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.186-191
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• 2020

이 논문에서는 차량 운반선에서 선적 계획과 하적 계획에 따른 차량 선적을 효과적으로 진행하기 위하여, 선박 내 데크에 차량을 효율적으로 배치하는 최적화 기법을 제안하였다. 이를 위해, 선박의 공간 정보를 나타내는 XML 데이터의 변환, 병합 및 분할 알고리즘, 유전자 알고리즘을 활용하였으며, 또한 최적화된 차량 배치 결과를 시각화하는 기능까지 구현하였다. 기존의 전형적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 선택, 교차, 변이, 엘리트 보존 등의 기법들을 활용하였으며, 특히 차량의 선적을 위한 선박 공간을 병합 및 분할하는 기법을 함께 제안하여 차량 배치 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과, 기존의 유전자 알고리즘만으로 최적화하기 힘든 부분에 제안한 병합 및 분할 기법을 적용하는 것이 최적화 과정에 효과적이었음을 확인할 수 있었다. 또한, 시각화 기법을 통해 차량 배치 결과를 도면 형태로 보여줌으로써 배치 결과의 효율성을 전문가가 쉽게 판단할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.866-872
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• 2020

실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-7
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• 2020

FCM(Fuzzy C-Means)으로 대표되는 퍼지 클러스터링은 간단하면서도 효율적인 클러스터링 방법이지만, FCM에서 사용하는 목적 함수에서는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미치도록 함으로써 클러스터 사이의 밀도 차에 의해 클러스터링 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 밀도 문제를 완화하는 방법의 하나로 FCM의 목적 함수에 밀도 차이를 보정할 수 있는 항을 추가한 EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM)이 있다. 이 논문에서는 레귤러라이제이션을 이용하여 EDI-FCM을 보완한 Regularized EDI-FCM을 제안한다. 레귤러라이제이션은 해공간을 평탄화하고 잡음 민감성을 줄이기 위해 흔히 사용되는 방법으로, 클러스터링에서는 특정 클러스터가 클러스터링 결과에 미치는 영향을 줄이는 역할을 한다. 제안하는 방법은 FCM이나 EDI-FCM과 비교했을 때 실제 클러스터 중심에 빠르고 정확하게 수렴한다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.252-258
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• 2020

IT 기술의 발달로 사용자에게 오감 정보를 제공하고 상호작용하는 VR 콘텐츠 기술이 발전하고 있다. 이러한 VR 콘텐츠 기술은 시간과 공간의 제약이 없을 뿐 아니라 몰입 경험을 제공함으로 사용자들에게 널리 사용되고 있다. VR 콘텐츠란 네트워크의 진화에 따른 콘텐츠 중 하나로 화면에 재생되는 영상을 시각뿐만 아니라 증강현실, 가상현실, 홀로그램 등 오감을 통해 경험할 수 있도록 만들어주는 콘텐츠이다. VR 게임은 사용자와 VR 게임의 상호작용을 위한 인터페이스도 다양해지고 있다. 본 연구는 인터페이스의 중요성에 대해 인식하고 사용자 관점에서 VR 게임 UI의 어포던스 특성이 사용자 경험과 만족에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과 VR 게임 UI는 사용자 경험과 만족에 상호작용하는 것으로 나타난다. 이는 VR 게임 UI를 사용하는 사람들이 UI의 특성과 기능을 얼마나 잘 이해하고 활용할 수 있는지에 따른 사용자 경험에 영향을 미치는 것으로 나타난다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.