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물체탐색과 전경영상을 이용한 인공지능 멀티태스크 성능 비교
정민혁,김상균,이진영,추현곤,이희경,정원식 한국방송∙미디어공학회 2022 방송공학회논문지 Vol.27 No.3
딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.
360도 동영상 감각효과에 대한 사용자경험품질 측정 실험 방법
정민혁,김상균 한국방송∙미디어공학회 2020 방송공학회논문지 Vol.25 No.1
본 논문은 360도 동영상과 감각효과(Sensorial Effects)가 피실험자의 몰입도, 만족도, 실재감에 미치는 영향을 측정하기 위한 사용자 경험(Quality of Experience: QoE) 평가 실험 방법을 제안한다. 피실험자는 발향장치가 부착된 헤드 마운티드 디스플레이(Head Mounted Display: HMD)를 착용한 상태에서 감각효과가 동반된 360도 동영상을 경험한 후, 몰입도, 만족도, 실재감에 대한 설문에 응답한다. 응답 분석 결과 제안된 실험방법이 360도 VR 동영상과 감각효과에 대한 피실험자의 몰입도, 만족도, 실재감 등을 측정하기에 적합한 실험 방법임을 확인하였다. 반면, 360도 동영상을 시청하는 도중 비교 실험을 위한 회색 화면을 삽입하게 되면 몰입도와 실재감에 상당한 저하를 일으키는 것으로 파악되었다.
자동 잔향 편집을 위한 컬러 및 깊이 정보 기반 실내 장면 분류
정민혁,유용현,박성준,황승준,백중환,Jeong, Min-Heuk,Yu, Yong-Hyun,Park, Sung-Jun,Hwang, Seung-Jun,Baek, Joong-Hwan 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.3
영화나 VR 콘텐츠 제작 시 음향에 잔향 효과를 주는 것은 현장감과 생동감을 느끼게 하는데 매우 중요한 요소이다. 공간에 따른 음향의 잔향 시간은 RT60(Reverberation Time 60dB)이라는 표준에서 권고된다. 본 논문에서는 음향 편집 시 자동 잔향 편집을 위한 장면 인식 기법을 제안한다. 이를 위해 컬러 이미지와 예측된 깊이 이미지를 동일한 모델에 독립적으로 학습하는 분류 모델을 설계하였다. 실내 장면 분류는 내부 구조가 유사한 클래스가 존재하여 컬러 정보 학습만으로는 인식률의 한계가 존재한다. 공간의 깊이 정보를 사용하기 위해 딥러닝 기반의 깊이 정보 추출 기술을 사용하였다. RT60을 기반으로 총 10개의 장면 클래스를 구성하고 모델 학습 및 평가를 진행하였다. 최종적으로 제안하는 SCR+DNet(Scene Classification for Reverb+Depth Net) 분류기는 92.4%의 정확도로 기존의 CNN 분류기들보다 더 높은 성능을 달성하였다. The reverberation effect on the sound when producing movies or VR contents is a very important factor in the realism and liveliness. The reverberation time depending the space is recommended in a standard called RT60(Reverberation Time 60 dB). In this paper, we propose a scene recognition technique for automatic reverberation editing. To this end, we devised a classification model that independently trains color images and predicted depth images in the same model. Indoor scene classification is limited only by training color information because of the similarity of internal structure. Deep learning based depth information extraction technology is used to use spatial depth information. Based on RT60, 10 scene classes were constructed and model training and evaluation were conducted. Finally, the proposed SCR + DNet (Scene Classification for Reverb + Depth Net) classifier achieves higher performance than conventional CNN classifiers with 92.4% accuracy.
전자기유도 방식을 이용한 다중 ID를 갖는 블록 인식 디바이스의 실시간 블록 검사 시스템 개발
정민혁,유영기 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.12
기존의 광학식 방법을 이용한 유·아동 교육 교구의 문제점들을 해결하기 위해 광원 및 센서로 사용되었던 적외선수발신 센서를 대체하여 전자기 유도방식의 방법이 제안되었다. 제안된 시스템은 전자기유도 원리를 이용해 블록의 유무및 종류를 인식하는 2차원 블록인식 장치를 제작하였으며, 실험 결과 안정적으로 블록의 수신 공진코일의 유무, 위치및 공진주파수 값을 구분하는 것을 확인하였다. 그러나 수신 공진 코일의 양산 시 SMT 공정 과정 불량, 수신 공진코일의인쇄회로 불량, 공진용 콘덴서의 정전용량 오차로 인한 주파수 응답신호 불량 등의 불량이 발생할 수 있기 때문에 수신공진 코일의 불량을 검사하는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 수신 공진코일의 주파수응답 신호를 측정해 설계된 공진주파수로 제작되었는지, 안정적인 동작에 필요한 응답 성능을 만족하는지를 판별하여 불량을 구별할 수 있는검사시스템을 제안하였다. 다양한 블록에 대하여 주파수응답 신호를 측정하여 본 연구에서 제안한 검사방법을 수행한결과, 불량을 안정적으로 검출하고, 불량의 원인을 파악할 수 있는 정보를 제공하여 불량을 안정적으로 관리할 수 있는기능을 제공할 수 있음을 보였다.