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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학> 상호작용 기반의 홀로그램 실감 콘텐츠 서비스연구

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상호작용 기반의 홀로그램 실감 콘텐츠 서비스연구

Realistic Contents and Interaction Based Realistic Contents Service

이완중 ( Lee Wan Jung ) , 신은지 ( Shin Eun Ji ) , 윤현선 ( Yoon Hyun Sun ) , 최희민 ( Choi Hee Min ) , 조동식 ( Cho Dong Sik ) , 강훈종 ( Kang Hoon Jong )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권10호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 10월
  • : 429-438(10pages)
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학

DOI


목차

1. 서 론
2. 관련 연구
3. 실감 콘텐츠
4. 프로젝션 맵핑과 플로팅 홀로그램 융합 콘텐츠 서비스
5. 구현 결과 및 분석
6. 결론 및 향후 연구
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최근 실감 콘텐츠는 디스플레이 기술의 발달에 따라 다양한 방식으로 적용되고 있으며 높아지는 대중의 요구에 따라 최종적 실감 콘텐츠 기술인 홀로그램이 제한적으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 실감 콘텐츠에는 HMD(head mounted device) 또는 안경 형태의 디바이스가 요구되며 기타의 실감 콘텐츠 디스플레이 기술은 체험 공간에서의 단일 이미지 평면을 사용자에게 전달하므로 단조로운 콘텐츠 체험을 제공한다. 이에 본 논문에서는 다양한 실감 콘텐츠 기술과 홀로그램 기술이 적용된 실감 콘텐츠를 정리하고, 프로젝션 맵핑과 플로팅 홀로그램을 융합한 상호작용 기반의 체험형 실감 콘텐츠 서비스를 제안한다. 프로젝션 맵핑되는 스크린과 다중 플로팅 홀로그램 생성 장치를 통해 사용자 시점에서의 깊이 방향이 확장된 3차원 입체 공간을 제공함과 동시에 사용자의 신체 전체와 부분적 모션을 다수의 센서를 통해 인식가능하게 하여 기존 대비 사용자의 활동 영역이 확장된 상호작용 콘텐츠 서비스가 실현이 가능하도록 설계하였다.
In recent, realistic content has been applied in various ways due to the development of display technology and hologram, the final realistic content technology, have been used limitedly in accordance with the growing public demand. However, most realistic content requires additional devices of HMD (head mounted device) or glasses type, and other realistic content display technologies deliver a single image plane in the experience space to the user, providing a monotonous content experience. Various realistic contents with hologram technology are introduced in this work. In addition, we propose an interaction based realistic hologram service based that combines projection mapping and floating holograms. Projection-mapped screens and multi-floating hologram device provide a three-dimensional volumetric space with extended depth orientation from the user's point of view, while allowing users' entire and partial motions to be recognizable through multiple sensors.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2022-500-000908077

간행물정보

  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI등재
  • :
  • : 월간
  • : 2287-5905
  • : 2734-0503
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2012-2022
  • : 693


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11권4호(2022년 04월) 수록논문
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1CoAID+: 소셜 컨텍스트 기반 가짜뉴스 탐지를 위한 COVID-19 뉴스 파급 데이터

저자 : 한소은 ( Soeun Han ) , 강윤석 ( Yoonsuk Kang ) , 고윤용 ( Yunyong Ko ) , 안지원 ( Jeewon Ahn ) , 김유심 ( Yushim Kim ) , 오성수 ( Seongsoo Oh ) , 박희진 ( Heejin Park ) , 김상욱 ( Sang-wook Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 149-156 (8 pages)

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최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID+ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID+ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID+ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.


In the current COVID-19 pandemic, fake news and misinformation related to COVID-19 have been causing serious confusion in our society. To accurately detect such fake news, social context-based methods have been widely studied in the literature. They detect fake news based on the social context that indicates how a news article is propagated over social media (e.g., Twitter). Most existing COVID-19 related datasets gathered for fake news detection, however, contain only the news content information, but not its social context information. In this case, the social context-based detection methods cannot be applied, which could be a big obstacle in the fake news detection research. To address this issue, in this work, we collect from Twitter the social context information based on CoAID, which is a COVID-19 news content dataset built for fake news detection, thereby building CoAID+ that includes both the news content information and its social context information. The CoAID+ dataset can be utilized in a variety of methods for social context-based fake news detection, thus would help revitalize the fake news detection research area. Finally, through a comprehensive analysis of the CoAID+ dataset in various perspectives, we present some interesting features capable of differentiating real and fake news.

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2데이터베이스에서 유사도 질의 처리 비용 감소 방법

저자 : 김선경 ( Sunkyung Kim ) , 박지수 ( Ji Su Park ) , 손진곤 ( Jin Gon Shon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 157-162 (6 pages)

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오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.


Today, most data is stored in a database (DB). In the DB environment, the users requests the DB to find the data they wants. Similarity Query has predicate that explained by a similarity. However, in the process of processing the similarity query, it is difficult to use an index that can reduce the range of processed records, so the cost of calculating the similarity for all records in the table is high each time. To solve this problem, this paper defines a lightweight similarity function. The lightweight similarity function has lower data filtering accuracy than the similarity function, but consumes less cost than the similarity function. We present a method for reducing similarity query processing cost by using the lightweight similarity function features. Then, Chebyshev distance is presented as a lightweight similarity function to the Euclidean distance function, and the processing cost of a query using the existing similarity function and a query using the lightweight similarity function is compared. And through experiments, it is confirmed that the similarity query processing cost is reduced when Chebyshev distance is applied as a lightweight similarity function for Euclidean similarity.

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3에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법

저자 : 임종범 ( Jongbeom Lim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 163-168 (6 pages)

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클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.


As cloud computing and the Internet of things are getting popular, the number of devices in the Internet of things computing environments is increasing. In addition, there exist various Internet-based applications, such as home automation and healthcare. In turn, existing studies explored the quality of service, such as downtime and reliability of tasks for Internet of things applications. To enhance the quality of service of Internet of things applications, cloud-fog computing (combining cloud computing and edge computing) can be used for offloading burdens from the central cloud server to edge servers. However, when devices inherit the mobility property, continuity and the quality of service of Internet of things applications can be reduced. In this paper, we propose a resource management scheme based on live migrations for mobility support in edge-based fog computing environments. The proposed resource management algorithm is based on the mobility direction and pace to predict the expected position, and migrates tasks to the target edge server. The performance results show that our proposed resource management algorithm improves the reliability of tasks and reduces downtime of services.

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4Korean Morphological Analysis Method Based on BERT-Fused Transformer Model

저자 : Changjae Lee , Dongyul Ra

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 169-178 (10 pages)

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형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.


Morphemes are most primitive units in a language that lose their original meaning when segmented into smaller parts. In Korean, a sentence is a sequence of eojeols (words) separated by spaces. Each eojeol comprises one or more morphemes. Korean morphological analysis (KMA) is to divide eojeols in a given Korean sentence into morpheme units. It also includes assigning appropriate part-of-speech(POS) tags to the resulting morphemes. KMA is one of the most important tasks in Korean natural language processing (NLP). Improving the performance of KMA is closely related to increasing performance of Korean NLP tasks. Recent research on KMA has begun to adopt the approach of machine translation (MT) models. MT is to convert a sequence (sentence) of units of one domain into a sequence (sentence) of units of another domain. Neural machine translation (NMT) stands for the approaches of MT that exploit neural network models. From a perspective of MT, KMA is to transform an input sequence of units belonging to the eojeol domain into a sequence of units in the morpheme domain. In this paper, we propose a deep learning model for KMA. The backbone of our model is based on the BERT-fused model which was shown to achieve high performance on NMT. The BERT-fused model utilizes Transformer, a representative model employed by NMT, and BERT which is a language representation model that has enabled a significant advance in NLP. The experimental results show that our model achieves 98.24 F1-Score.

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5MFCCs를 이용한 입력 변환과 CNN 학습에 기반한 운영 환경 변화에 강건한 베어링 결함 진단 방법

저자 : 서양진 ( Yangjin Seo )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 179-188 (10 pages)

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기계의 주요 부품인 베어링 결함 진단에 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 진행되어 좋은 성능을 달성하였으나, 학습 데이터와 테스트 데이터의 운영 환경 차이로 인해 기계가 실제로 가동되는 환경에서는 성능 저하가 발생하는 문제가 있다. 학습 데이터와 테스트 데이터의 분포 차이 문제를 다루는 방법으로 데이터 적응이 제안되어 좋은 결과를 보여주고 있으나, 각 방법이 가정하고 있는 특정 적용 시나리오를 벗어나기 어렵다는 제약이 있다. 이에 본 연구는 MFCCs를 이용한 입력 데이터의 변환과 간단한 CNN 구조를 이용해 원시 도메인 데이터로부터 생성된 모델에 대해 추가적인 학습이나 조정 없이 타겟 도메인 데이터에 대한 테스트를 강건하게 수행하는 방법을 제안하였으며, 대표적인 베어링 결함 진단 데이터셋인 CWRU 베어링 데이터를 이용해 제안한 방법에 대한 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과 전이 학습 기반의 방법들과 대등한 성능을 보였으며, 입력 변환 기반의 베이스라인 방법보다는 최소 15% 정도의 높은 성능을 달성하였다.


There have been many successful researches on a bearing fault diagnosis based on Deep Learning, but there is still a critical issue of the data distribution difference between training data and test data from their different working conditions causing performance degradation in applying those methods to the machines in the field. As a solution, a data adaptation method has been proposed and showed a good result, but each and every approach is strictly limited to a specific applying scenario or presupposition, which makes it still difficult to be used as a real-world application. Therefore, in this study, we have proposed a method that, using a data transformation with MFCCs and a simple CNN architecture, can perform a robust diagnosis on a target domain data without an additional learning or tuning on the model generated from a source domain data and conducted an experiment and analysis on the proposed method with the CWRU bearing dataset, which is one of the representative datasests for bearing fault diagnosis. The experimental results showed that our method achieved an equal performance to those of transfer learning based methods and a better performance by at least 15% compared to that of an input transformation based baseline method.

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1(sLa-pRc)타입의 가장 빠른 경로 탐색과 결함 검사

저자 : 김순호 ( Kim Soon Ho ) , 이은서 ( Lee Eun Ser ) , 김치수 ( Kim Chi Su )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 10호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 385-390 (6 pages)

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갠트리는 미소 칩을 피더에서 기판까지 이동하는 장비이다. 갠트리가 부품을 이동하는 중에 카메라는 부품의 상태를 검사한다. 본 논문의 목적은 갠트리의 이동시간이 가장 짧은 경로를 찾고 그 경로에 따른 이동시간을 계산한다. 현재 사용되고 있는 부품의 상태를 검사하는 방법은 stop_motion 방식이다. 본 논문은 moving_motion 방식과 카메라 앞에서 최대속도를 갖는 fly_motion 방식을 제시한다. 또한, 부품 상태의 검사는 시그니처 방법을 사용하였다. 3가지 방식의 갠트리가 이동하는 시간을 비교했을 때, stop_motion보다 moving_motion 방식은 9.42%, fly_motion 방식은 17.73% 향상되었다. 본 논문에서 제시한 fly_motion 방식을 갠트리 이동 경로에 사용할 경우 생산성이 향상될 것으로 생각한다.

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2순환 심층 신경망 모델을 이용한 전용회선 트래픽 예측

저자 : 이인규 ( In-gyu Lee ) , 송미화 ( Mi-hwa Song )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 10호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 391-398 (8 pages)

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전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험 결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

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3그래프 기반 음악 추천을 위한 소리 데이터를 통한 태그 자동 분류

저자 : 김태진 ( Taejin Kim ) , 김희찬 ( Heechan Kim ) , 이수원 ( Soowon Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 10호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 399-406 (8 pages)

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콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타 데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

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4파라메트릭 활성함수를 이용한 기울기 소실 문제의 완화

저자 : 고영민 ( Young Min Ko ) , 고선우 ( Sun Woo Ko )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 10호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 407-420 (14 pages)

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심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.

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5스마트폰에서 촬영된 HEIF 파일 특징 분석에 관한 연구

저자 : 권영진 ( Youngjin Kwon ) , 방수민 ( Sumin Bang ) , 한재혁 ( Jaehyeok Han ) , 이상진 ( Sangjin Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 10호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 421-428 (8 pages)

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HEIF(High Efficiency Image File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있어 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어 기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.

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6상호작용 기반의 홀로그램 실감 콘텐츠 서비스연구

저자 : 이완중 ( Lee Wan Jung ) , 신은지 ( Shin Eun Ji ) , 윤현선 ( Yoon Hyun Sun ) , 최희민 ( Choi Hee Min ) , 조동식 ( Cho Dong Sik ) , 강훈종 ( Kang Hoon Jong )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 10권 10호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 429-438 (10 pages)

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최근 실감 콘텐츠는 디스플레이 기술의 발달에 따라 다양한 방식으로 적용되고 있으며 높아지는 대중의 요구에 따라 최종적 실감 콘텐츠 기술인 홀로그램이 제한적으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 실감 콘텐츠에는 HMD(head mounted device) 또는 안경 형태의 디바이스가 요구되며 기타의 실감 콘텐츠 디스플레이 기술은 체험 공간에서의 단일 이미지 평면을 사용자에게 전달하므로 단조로운 콘텐츠 체험을 제공한다. 이에 본 논문에서는 다양한 실감 콘텐츠 기술과 홀로그램 기술이 적용된 실감 콘텐츠를 정리하고, 프로젝션 맵핑과 플로팅 홀로그램을 융합한 상호작용 기반의 체험형 실감 콘텐츠 서비스를 제안한다. 프로젝션 맵핑되는 스크린과 다중 플로팅 홀로그램 생성 장치를 통해 사용자 시점에서의 깊이 방향이 확장된 3차원 입체 공간을 제공함과 동시에 사용자의 신체 전체와 부분적 모션을 다수의 센서를 통해 인식가능하게 하여 기존 대비 사용자의 활동 영역이 확장된 상호작용 콘텐츠 서비스가 실현이 가능하도록 설계하였다.

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