• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권4호
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• pp.242-255
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• 2006

최근에, 휴대용 컴퓨터와 모바일 장치(Smart Phone, PDA, MP3 Player 등)의 보급 증가로 인하여 모바일 환경에서의 전력 관리 기술의 필요성은 매우 증가하고 있다. 왜냐하면, 전력 관리 기술은 모바일 장치에서 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문이다. 한편, 하드 디스크는 가격에 비하여 용량이 크고 속도가 빠르며 최근에는 모바일 장치에서 사용하기에 충분하게 작게 만들 수도 있으므로 모바일 기기에 사용하기 적당하나, 모바일 장치에 사용하기에는 소모 전력이 너무 크다는 단점이 있다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서는 디스크에 저장된 연속적인 멀티미디어 자료를 실시간으로 재생하는데 소모되는 전력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 평가하였다. 모바일 장치에서 소모되는 전력을 엄격히 제한하는 것은 모바일 장치들의 하드웨어와 소프트웨어 디자인에 지대한 영향을 준다. 실시간 멀티미디어 재생이 기존의 텍스트 서비스와 다른 점은 디스크가 저장된 데이타 블록을 연속적으로 공급한다는 것이다. 이것은 디스크 드라이브가 멀티미디어 데이타 전체를 재생할 동안 활성화 상태를 유지해야 하게 하므로, 전력 관리 측면에서는 매우 큰 부담으로 작용한다. 전형적인 모바일 디스크 드라이브의 전력 관리 기능은 디스크가 대기 상태에 있을 때의 과도한 입출력 요청으로 인하여 멀티미디어 재생의 품질 측면에서는 부정적인 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 디스크 드라이브의 전력 소모 형태를 세밀히 분석하고, 저장된 멀티미디어 데이타를 보다 효율적으로 전력을 덜 사용해 재생할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 읽어야 할 데이타 블록의 수와 활성화/대기 상태의 길이를 계산한다. 이로써 본 논문에서 제안한 알고리즘은 모바일 디스크 드라이브에 저장된 데이타 블록의 연속적인 재생을 보장하는 최적의 스케줄링을 한다. 기존에 공개된 MPEG 재생기에 본 알고리즘을 적용한 멀티미디어 재생기를 만들었다. 이 재생기는 전체 재생동안 활성화 상태를 유지하는 경우와 비교하여 60%의 전력 소모량을 절약하였고, 전력 관리 모듈이 있는 디스크 드라이브에서 재생할 경우에 기존외 재생기와 비교하여 38%의 전력 소모량을 절약하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.