• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.365-374
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• 2011

최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권8호
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• pp.42-50
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• 2011

현재, 미래인터넷에 대한 연구가 해외 및 국내에서 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서는 미래인터넷 연구를 위하여 한국 전자통신연구원과 국내 4개 대학을 중심으로 'FiRST(Future Internet Research for Sustainable Testbed)'라는 미래인터넷 테스트베드 구축 및 관련 핵심 기술 개발 프로젝트가 진행되고 있다. 'FiRST'프로젝트 중 국내 4개 대학이 공동으로 수행하고 있는 'FiRST@PC'의 경우 프로그래머블 플랫폼을 이용하여 오픈플로우 스위치 기반의 테스트베드를 KOREN과 KREONET에 구축하였다. 현재, 테스트베드 구축에 사용 된 프로그래머블 스위치의 가상화를 통하여 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 독립적인 네트워크의 구축이 가능 하도록 하는 연구가 진행 중에 있다. 이때, 테스트베드의 가상화는 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 슬라이스라는 단위로 독립적인 네트워크의 구성을 가능하도록 하며, 각 실험자에게 제공 된 슬라이스는 신뢰성 있고 안정적인 네트워크의 자원 사용 기회가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 미래인터넷 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 가상화된 네트워크인 슬라이스에 QoS를 제공하기 위하여 하드웨어 기반의 패킷 처리를 지원하는 프로그래머블 플랫폼인 NetFPGA 플랫폼을 이용하여 슬라이스의 트래픽을 스케쥴링하기 위한 스케쥴러를 구현하였고, 테스트베드를 구축하여 성능 실험을 하였으며, 실험을 통하여 미래인터넷 테스트베드의 가상화된 네트워크에 신뢰성있고 안정적으로 QoS를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.889-898
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• 2013

고성능 영상 장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 지폐 및 유가 증권 등을 고품질로 위변조가 가능해졌다. 특히 컬러 레이저 프린터의 범용화로 인하여 화폐 위변조 범죄는 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 이를 판별하는 비율은 낮은 수준이며 판별 기기도 고가이다. 본 연구에서는 범용 스캐너와 컴퓨터 시스템을 활용하여 화폐의 위변조를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 먼저 지폐의 인쇄방식과 다른 컬러 프린터의 인쇄 특징을 계산하기 위하여 모폴로지 기술과 명암도 동시 발생 행렬을 활용하였다. 그 후 계산된 특징들을 지도학습 모델 분류기에 적용하여 훈련을 시켰다. 이렇게 훈련된 분류기에 판별을 위한 지폐를 입력하고 위변조 여부에 대한 분석을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 위변조 지폐의 판별률과 인쇄에 사용한 프린터의 판별률로 나누어 평가를 하였다. 또한 기존의 컬러 프린터 판별에 사용되었던 위너필터를 사용한 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위변조 지폐 식별에 있어서 91.92%, 위변조기기의 식별에 있어서 94.5% 이상 정확도를 보여 기존 컬러 프린터의 특징 추출 방법을 활용한 것보다 우수한 것으로 나타났다.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.91-98
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• 2020

이 연구의 목적은 휠체어 마라톤의 구간별 기록의 차이를 규명하고 훈련에 필요한 정보와 훈련법 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 하는데 있다. 이 연구의 대상은 2016년 서울 국제 휠체어 마라톤대회에 참가자 중 42.195km의 풀코스를 완주하여 우승한 외국 남자선수 1명과 국내 상위선수 4명, 총 5명의 기록을 대상으로 분석하였다. 매 5km에 해당하는 구간기록과 완주기록을 사용하였으며 제1구간부터 제9구간으로 설정하였다. 자료처리방법은 통계프로그램인 SPSS 25.0을 이용하여 기술통계(평균, 표준편차)를 사용하였다. 위와 같은 연구방법과 절차에 따라 다음과 같은 결론을 도출하였다. 우승한 W1 선수의 경우 30km에서 35km지점에서 기록은 전체 구간에서 가장 빠른 8분 43초의 기록을 나타냈으며, 국내 1위 선수의 K1 선수보다 1분 4초의 기록 차이를 보였다. 국제 대회에서 상위 입상하기 위해서는 후반 이후 지점에서 빠른 페이스에 적응하는 훈련이 필요하다. 즉, 하프 거리를 기준으로 후반 페이스가 빨라야한다는 것을 알 수 있었다. 또한 전반 하프의 각각의 구간에서 개인 구간별 평균 속도의 수준에 맞는 레이스 페이스를 전개해야 할 것이다. 따라서 초반 레이스를 유지 할 수 있는 체력 훈련 프로그램과 후반 이후의 페이스 변화에 대응할 수 있는 훈련 프로그램을 적용하여야 할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.9-16
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• 2020

영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 하나의 영상을 통해 다른 영상으로 재구성하거나 새로운 영상을 생성하는 문제는 하드웨어의 발전에 따라 꾸준히 주목받고 있다. 그러나 컴퓨터를 통해 생성한 이미지를 사람의 눈으로 바라봤을 때 자연스럽지 않다는 문제 또한 계속해서 대두되고 있다. 최근 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 이를 활용한 영상 생성 및 개선 문제 또한 활발히 연구되고 있으며 그 중에서도 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)이라는 네트워크가 영상 생성 분야에 있어 좋은 결과를 보이고 있다. 적대적 생성 신경망이 제안된 이후 이를 기반으로 하는 다양한 네트워크가 제시됨에 따라 영상 생성 분야에서 더 자연스러운 영상을 생성하는 것이 가능해졌다. 그 중 pix2pix은 조건 적대적 생성 신경망 모델로 다양한 데이터셋에서도 좋은 성능을 보이는 범용적인 네트워크이다. pix2pix는 U-Net을 기반으로 두고 있으나 U-Net을 기반으로 하는 네트워크 중에서는 더 좋은 성능을 보이는 네트워크가 다수 존재한다. 때문에 본 연구에서는 pix2pix의 U-Net에 다양한 네트워크를 적용해 영상을 생성하고 그 결과를 상호 비교 평가한다. 각 네트워크를 통해 생성된 영상을 통해 기존의 U-Net을 사용한 pix2pix 모델보다 어텐션, R2, 어텐션-R2 네트워크를 적용한 pix2pix 모델이 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하고 그 중 가장 성능이 뛰어난 네트워크의 한계점을 향후 연구로 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권11호
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• pp.445-452
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• 2017

전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 외력 측정을 위해 가속도 센서가 이용된다. 기상현상은 전주의 외력에 다양한 영향을 미친다. 가공전선의 탄성변화가 그중 하나이다. 이러한 이유로 전주에 미치는 기상현상 요인을 모델링 하는 것은 매우 중요하다. 가속도 센서로부터 수신된 데이터는 피치(Pitch)와 롤(Roll) 각도로 변환되어 수신된다. 기상 현상은 변수간 상관관계가 높게 나타나며, 모델링을 위해 유의한 설명변수를 선택하는 것은 과대적합(Over Fitting)의 문제에서 매우 중요한 요소이다. 다중공선성(Multicollinearity)을 고려한 설명력이 높은 모델 구축을 위해 기계학습 방법의 하나인 일반화 가법 모형(Generalized Additive Model)을 사용했다. 모델 구축에 사용된 기상 요인 변수는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 증기압, 대기압, 노점온도, 일조시간, 일사량, 운량이다. 분산 팽창 요인 검증을 수행한 결과 온도, 강수량, 풍속, 풍향, 대기압, 노점온도, 일조시간, 운량의 변수가 선택됐다. 설명변수중 일조시간, 운량, 대기압의 영향도가 높게 나타났으며, 일반화 가법 모형의 평균 결정계수(R-Squared)는 0.69로 유의한 모델을 구축했다. 구축된 모델은 전주 외력의 영향을 예측하는데 도움이 될 수 있을 것이며, 안전성 확보의 목적에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.78-78
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• 2003

Purpose: This event related fMRI study was to further our understanding about how different brain regions could contribute to effective access of specific information stored in long term memory. This experiment has allowed us to determine the brain regions involved in recognition of familiar faces among non familiar faces. Materials and Methods: Twelve right handed normal, healthy volunteer adults participated in face recognition experiment. The paradigm consists of two 40 familiar faces, 40 unfamiliar faces and control base with scrambled faces in a randomized order, with null events. Volunteers were instructed to press on one of two possible buttons of a response box to indicate whether a face was familiar or not. Incorrect answers were ignored. A 1.5T MRI system(GMENS) was employed to evaluate brain activity by using blood oxygen level dependent (BOLD) contrast. Gradient Echo EPI sequence with TR/TE= 2250/40 msec was used for 17 contiguous axial slices of 7mm thickness, covering the whole brain volume (240mm Field of view, 64 ${\times}$ 64 in plane resolution). The acquired data were applied to SPM99 for the processing such as realignment, normalization, smoothing, statistical ANOVA and statistical preference. Results/Disscusion: The comparison of familiar faces vs unfamiliar faces yielded significant activations in the medial temporal regions, the occipito temporal regions and in frontal regions. These results suggest that when volunteers are asked to recognize familiar faces among unfamiliar faces they tend to activate several regions frequently involved in face perception. The medial temporal regions are also activated for familiar and unfamiliar faces. This interesting result suggests a contribution of this structure in the attempt to match perceived faces with pre existing semantic representations stored in long term memory.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.157-172
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• 2011

최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.177-184
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• 2010

오늘날의 디지털영상 제작기술의 발전과 더불어 3D 이미징 기술은 첨단 TV와 컴퓨터에 응용되고 있으며 3D 입체 영상 제작 기술에 대한 연구, 개발이 활발히 진행되고 있다. 2009년 개봉한 제임스캐머런(James Cameron)감독의 3D입체영화 '아바타' 흥행 이후 3D 입체영상에 대한 관심이 대두 되고 있는 상황에서 본 연구는 최근 대두되고 있는 입체영상제작에 있어서 후반제작 공정상 색 보정이 입체의 깊이감에 미치는 영향을 실험하였다. 기존 영상제작 후반작업에서의 색 보정과정을 3D입체영상 제작과정에 적용하여, 입체감 변화에 대한 데이터를 측정하고 이를 통하여 3D 입체영상 제작에 있어서 효과적인 영상처리프로세스에 대한 정보를 제공하는 것이 연구의 목적이다. 입체영상에서 색과 명암대비가 입체의 깊이감을 인지하는데 영향을 줄 수 있다는 가정을 전제로 색 보정 실험을 하였다. 입체감, 공간감, 깊이감의 변화에 대한 피 실험자 반응을 종합하여 입체감이 상승하는 결과를 확인 할 수 있었다. 본 실험을 통하여 도출된 결과를 적용하여 15분 분량의 입체홍보영화를 제작 하였으며, 후반제작과 정상에서 색 보정 작업 결과가 입체를 인지하는 깊이감에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 본 연구의 실험은 평행리그와 직교리그를 통하여 촬영된 좌측영상과 우측영상의 영상이미지를 실험 데이터로 사용하였으며 편집과정에서 컨버전스와 입체감을 수정한 후에 후반제작에서 색 보정 작업을 통하여 명암대비를 높였다. 그 결과 영상의 공간감과 깊이감, 그리고 돌출감이 증가한 영상을 제작 할 수 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제20권2호
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• pp.169-174
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• 2005

최근 산업현장 전반에 걸쳐 작업관련성 근골격계질환의 발생이 증가하고 있으며 그 피해의 규모도 점점 확대되어 가고 있다. 뿐만 아니라, 과거에는 주로 중량물 취급 또는 단순반복적인 작업등에 의해서 발생하였지만 최근에는 대부분의 생산현장에서 컴퓨터를 이용한 자동화가 이루어지고 가정용 PC가 널리 보급됨에 따라 컴퓨터의 사용과 관련한 근골격계질환의 발생이 증가하고 있다. 많은 사람들이 컴퓨터의 사용과 관련한 불편함 및 통증을 호소하면서 각종 보조도구들이 개발 및 판매되고 있으나 대부분 그 효과가 입증되지 않은 상태로 사용되고 있어서 오히려 이러한 보조도구의 사용이 근골격계질환의 발생위험성을 더 높아지게 할 수도 있다. 본 연구에서는 마우스 사용 시 보조도구로 이용되는 전완 지지대의 사용에 대하여 그 효과를 실험을 통하여 평가하였다. 본 실험에서는 Borg's scale과 근전도(Electromyography : EMC)를 이용하여 측정하였으며 분산분석(Analysis of Variance : ANOVA)을 통해 유의성을 검증하였다. 측정자료를 분석한 결과 전완지지대'의 사용이 오히려 작업의 효율을 떨어뜨리고 작업자가 느끼는 불편함 및 통증의 정도와 근육의 활동량을 증가시킴을 알 수 있었다.