Augmented Reality as Effective Media Communication Tool for Future Users

변가람(Byun, Karam),서태원(Suh, Taewon),김승인(Kim, Seungin) 한국디자인지식학회 2011 디자인지식저널 Vol.19 No.-

With the rise of augmented reality, we question if this emerging media format is no longer an experimental one so that it can employ to modify and change the current rules and formulas in delivering commercial contents. We focus on the characteristics of augmented reality that can facilitate significantly the internal states in the Stimulus - Organism - Response (S-O-R) framework of media communications and content delivery. This paper particularly identifies augmented reality as a decent tool to easily affect users to achieve managers’ goals concerning targeted attitudes and behaviors; and help build fast brand relationships through its ability to simultaneously constitute interactivity, telepresence, and engagement among the users. The paper will try to show this by comparing the SOR framework on website experience of users and re-constructing a new framework for AR experiences with the base on its definitions and usage today. More importantly the paper discusses the real focus of what augmented reality contents should aim for to use augmented reality in a more effective manner than old media.

동적 잔차 연결을 활용한 고해상도 복원 네트워크

박가람(Karam Park),조남익(Nam Ik Cho) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11

본 논문에서는 입력에 따라 합성곱 레이어 간의 잔차 연결을 변화시키는 동적 잔차 연결을 활용해 고해상도 복원 (Super-resolution) 작업을 위한 경량 네트워크를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 동적 잔차 연결을 입력에 따라 변화시킬 수 있도록 경량화된 (Lightweight) 모듈을 설계하는 방법을 제안한다. 또한 이렇게 설계한 모듈로부터 얻은 잔차 연결에 대한 정보를 토대로 네트워크를 설계하는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 통해 설계된 고해상도 복원 작업을 위한 네트워크는 적은 파라미터로도 입력에 따라 적응적으로 네트워크의 구조를 변화시킬 수 있어 효울적으로 다양한 입력 영상을 처리할 수 있다.

CNN 을 이용한 단일영상 고해상도 복원 및 수용영역 확장을 통한 성능 향상

박가람(Karam Park),조남익(Nam Ik Cho) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.11

합성곱 신경망의 성능이 증가하면서 다양한 영상 처리 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망을 적용한 시도들이 증가하고 있다. 고해상도 복원 문제도 그 중 하나였으며, 보다 높은 성능을 얻기 위해 주로 신경망의 깊이를 깊게 하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 고해상도 복원 작업을 위한 합성곱 신경망의 성능 향상을 위해 깊이를 증가시키는 접근법이 아닌 수용영역을 확장시키는 접근법을 시도하였다. 논문에서 제시한 모델은 신경망 내부에 두 개의 브랜치를 두어, 하나의 브랜치는 Dilated Convolution 을 이용해 수용영역을 확장하는데 사용되며, 다른 하나는 이 브랜치를 통해 나온 feature 를 가공하는데 사용된다. 기본 모델은 EDSR 을 사용하였으며, 최종적으로 4.79M 의 파라미터로 평균 32.46dB 의 PSNR 을 보여주었다. 하지만 모델의 구조가 복잡하여 깊이를 늘이는 접근법을 적용하기 어렵다는 한계점이 있다.

DRAM-SSD 성능 개선을 위한 리눅스 블록 디바이스 드라이버의 입출력 요청의 적응적 묶음 처리

이가람(Karam Lee),명세종(Sejong Myung),전경구(Kyungkoo Jun) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.3

본 논문은 리눅스 블록 디바이스 드라이버의 IO 요청 처리 방식을 개선하여 DRAM-SSD의 초당 전송률을 향상시키는 방법을 제안한다. 세그먼트들로 구성된 IO 요청에 대해 기존에는 세그먼트 처리 때마다 DMA 맵핑 정보의 할당 및 해제와 같은 부가적인 동작이 수반되기 때문에 오버헤드가 발생했다. 이는 대용량 데이터 처리 속도가 빠른 DRAM-SSD의 제어에 적합하지 않다. 논문에서는 복수 개 세그먼트를 하나로 묶어 처리함으로써 오버헤드를 감소시키는 방법을 제안한다. 하지만 묶음 처리에도 오버 헤드가 발생하기 때문에 포함된 세그먼트 개수에 따라 적응적으로 묶음 여부를 결정하여 성능을 최적화시켰다. 성능평가에서 제안방식은 일정 크기 이상의 데이터 요청에서 기존 방식보다 초당 전송률을 최소 42%이상 향상시켰다. This paper proposes a method to improve the performance of DRAM-SSD by modifying the block device driver of Linux systems. Existing block device drivers handle IO requests in a segment-based way. However the segment-by-segment handling involves the overhead of extra works between finishing one segment and starting another one. It prevents DRAM-SSD from running in full speed. The proposed method groups multiple segments into one request to reduce the overhead. Since the grouping itself has another type of overhead, the decision to tie segments together or not is made adaptively depending on the number of segments. From the evaluation results, the throughput of the proposed method improved at least 42% compared with the segment-based way.

AI기술을 활용한 모바일 서비스 : 반려동물과 사용자 소통의 매개체

임가람(Karam Lim),윤주현(Juhyun Eune) 한국디자인학회 2023 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.5

데이터 기반 UX 디자인 프로세스 실습 수업 활용을 위한 데이터 제작 방법 연구

박가람(Karam Park),정의철(Eui-Chul Jung) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2

데이터 기반 디자인 (Data-Driven Design)이 중요해짐에 따라 다양한 기관들이 수업을 진행하고 있지만, 디자인 단계별 어떤 데이터를 활용하고 있는지 연구를 통해 활발히 공유되지 않고 있다. 본 연구는 ‘데이터 기반 UX 디자인 프로세스’ 수업 실습과정에서 교수자가 실습을 위해 어떤 종류의 데이터를 제작하고 활용하였는지 설명하는 것을 목적으로 한다. 공공데이터를 사용하여 디자인 주제탐색 및 구체화를 진행하였으며, 교수자가 수집 및 제작한 인터뷰 데이터를 통해 데이터 기반 퍼소나, 저니맵 실습을 진행하였다. 특히, 제작된 인터뷰 데이터는 퍼소나와 저니맵에 활용하기 위해 정량, 정성적 데이터를 포함하고 있다. 교수자가 제작한 인터뷰 데이터는 수집할 수 있는 양이 빅데이터보다 적기 때문에 객관성이 떨어지고, 학습자들이 퍼소나와 저니맵 제작 시 주관이 개입될 수밖에 없다. 하지만, 제공된 데이터를 통해 학습자들은 향후 직접 1차 데이터 수집 및 운용하는 방법을 학습할 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 수업 시 활용할 수 있는 데이터 개발 연구와 데이터 기반 디자인 교육 사례공유가 활발해지길 기대한다.

Attention for Adaptive Convolution in Convolutional Neural Networks for Single Image Super-Resolution

Karam Park(박가람),Nam Ik Choa(조남익) 한국방송·미디어공학회 2023 방송공학회논문지 Vol.28 No.7

There have been many works on single image super-resolution (SISR) using convolutional neural networks (CNNs), researching on network architecture, loss function, applications, etc. However, very few have studied the modification or adaptation of the convolution operation, which is the fundamental element of CNN. In most CNN-based methods, the filter weights do not change at the inference phase, i.e., filter parameters are fixed regardless of the input and its regional characteristics. We note that this conventional approach is parameter-efficient but may not be optimal in performance due to its inflexibility to regionally different input statistics. To tackle this problem, we propose a novel convolution operation named Adaptive Convolution, which has content-specific characteristics. The proposed method adaptively adjusts filter weights according to the regional characteristics of the input with the help of an attention mechanism. We also introduce a kernel fragmentation method, which enables the efficient implementation of the Adaptive Convolution. We embed our new convolutional layer into several well-known SR networks and show that it enhances their performances while requiring a small number of additional parameters. Also, our method can be used along with other attentions that manipulate the features, further increasing the performance.

파일형식별 Content Locality 발현에 관한 연구

이가람(Karam Lee),명세종(Sejong Myeong),전경구(Kyungkoo Jun) 한국통신학회 2012 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.2

다중 옥타브 밴드 기반 음악 장르 분류 시스템

변가람(Karam Byun),김무영(Moo Young Kim) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.12

음악 장르 분류를 위해서 다양한 종류의 특징 벡터들이 이용되고 있다. 대표적인 short-term 특징 벡터들로는 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), octave-based spectral contrast (OSC) 등이 있으며, 이들의 long-term variation이 함께 이용된다. 본 논문에서는 OSC 특징을 추출하는데 있어서 하나의 옥타브 밴드 뿐만 아니라 다중 옥타브 밴드를 동시에 이용하여 옥타브 밴드 간 상관관계를 함께 반영할 수 있도록 하였다. 2012년도 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) 평가회의 mixed 장르 분류 분야에서 4위를 한 알고리즘에 다중 옥타브 밴드를 이용한 결과, GTZAN과 Ballroom 데이터베이스에 대해서 각각 0.40% 포인트와 3.15% 포인트의 성능 향상을 얻을 수 있었다. For musical genre classification, various types of feature vectors are utilized. Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), ecorrelated filter bank (DFB), and octave-based spectral contrast (OSC) are widely used as short-term features, and their long-term variations are also utilized. In this paper, OSC features are extracted not only in the single-octave band domain, but also in the multiple-octave band one to capture the correlation between octave bands. As a baseline system, we select the genre classification system that won the fourth place in the 2012 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) contest. By applying the OSC features based on multiple-octave bands, we obtain the better classification accuracy by 0.40% and 3.15% for the GTZAN and Ballroom databases, respectively

시뮬레이션을 이용한 웨이퍼 FAB 공정에서의 병목 공정 탐지 프레임워크

양가람(Karam Yang),정용호(Yongho Chung),김대환(Daewhan Kim),박상철(Sang Chul Park) (사)한국CDE학회 2014 한국CDE학회 논문집 Vol.19 No.3

This paper presents a bottleneck detection framework using simulation approach in a wafer FAB (Fabrication). In a semiconductor manufacturing industry, wafer FAB facility contains various equipment and dozens kinds of wafer products. The wafer FAB has many characteristics, such as re-entrant processing flow, batch tools. The performance of a complex manufacturing system (i.e. semiconductor wafer FAB) is mainly decided by a bottleneck. This paper defines the problem of a bottleneck process and propose a simulation based framework for bottleneck detection. The bottleneck is not the viewpoint of a machine, but the viewpoint of a step with the highest WIP in its upstream buffer and severe fluctuation. In this paper, focus on the classification of bottleneck steps and then verify the steps are not in a starvation state in last, regardless of dispatching rules. By the proposed framework of this paper, the performance of a wafer FAB is improved in on-time delivery and the mean of minimum of cycle time.