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지역 및 전역 특징을 활용한 Top-k Transformer 기반 단일 이미지 반사 성분 제거 방법
오형석(Hyeongseok Oh),류재석(Jaeseok Ryu),임헌성(Heunseung Lim),오정학(Jeonghak Oh),백준기(Joonki Paik) 대한전자공학회 2024 대한전자공학회 학술대회 Vol.2024 No.6
본 논문에서는 딥러닝 기반의 Transformer 기술을 활용하여 단일 이미지에서 반사 성분을 제거하는 방법을 제시한다. 구체적으로, 제안된 방법은 U-Net 구조에 기반을 둔 top-k Transformer의 계층적 구조를 사용하여 이미지 내의 지역적 정보와 전역적 정보를 효과적으로 결합한다. 이를 통해 단일 이미지에서 반사 성분을 정밀하게 제거하고, 깨끗하고 선명한 고품질 이미지를 생성할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 기술 대비 반사 성분 제거 성능이 향상되었음을 보여준다. 또한 반사 성분을 제거하면서 추가적인 이미지 열화나 정보 손실을 최소화하는 효과를 확인할 수 있었다.
블록체인 네트워크의 대표노드 선출 및 해임에 관한 연구
정필수 ( Pilsu Jung ),전우직 ( Woojik Chun ),오형석 ( Hyeongseok Oh ),윤대일 ( Daeil Yune ),강성원 ( Sungwon Kang ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
블록체인은 탈중앙화된 신뢰 기반 분산 데이터베이스로 높은 신뢰성과 보안성을 제공하지만 기존의 블록체인들은 확장성이 떨어진다는 문제를 지닌다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 방법들은 소수의 대표노드들을 선출하여 합의 과정을 간소화 하려 하였다. 그러나 이러한 시도는 대표노드를 선출하기 위해 지분 기반 투표 방식을 사용하기 때문에 많은 지분을 가진 노드들에게 권한이 집중될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 연구는 이러한 한계점을 해결한 대표노드 선출/해임 모델을 소개한다. 제안 방법은 Raft 의 투표 알고리즘을 확장하여 대표노드의 공정한 선출과 대표노드의 부적절한 행위를 예방한다. 제안 방법은 모델 검증을 통해 도달 가능성, 안전성, 활동성이 확인되었다.