Earticle

컴퓨터 비전분야의 저수준에서 수행되어지는 특징추출 알고리즘은 다양한 응용분야에 활용되며, 추출되는 특징은 응용분야의 성능에 많은 영향을 끼친다. 이러한 이유로 폭 넓게 사용하는 특징추출 알고리즘의 성능을 비교, 분석하는 연구들이 지속적으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 특징추출 알고리즘 가운데 저수준 특징으로써 활용도가 높은 옵티컬 플로우, SIFT, SURF 알고리즘의 성능과 입력 영상과의 관계를 분석하기 위해 영상의 속성을 정량적으로 측정하고 알고리즘의 성능평가 결과와 상호 분석을 수행하였다. 정량적 영상속성 측정을 위해 영상의 기본적인 지각속성인 대비를 이용하였으며, 정량화된 다량의 대비 영상을 얻기 위해 매개변수 변화에 따라 대비가 다른 영상을 생성하는 흑백영상 변환 알고리즘을 활용하였다. 특징추출 알고리즘 성능 평가를 위해 옵티컬 플로우 측정 실험은 평균 각 오차와 종점 오차를, SIFT 및 SURF에 대한 실험은 추출된 기술자의 수와 매칭된 기술자의 비율을 이용하였다. 본 연구의 실험 결과, 정량적으로 측정된 대비와 각 알고리즘의 성능평가 결과는 크게 세 가지 유형의 높은 상관관계를 나타내었으며, 흑백 영상 변화 시 정보 손실로 인해 낮은 상관관계를 나타내기도 하였다.

Feature extraction algorithms have been widely used for various applications in the field of computer vision. Since the performance of the high-level application is mainly affected by the preciseness of low-level features, the studies for evaluating analyzing performance of feature extraction algorithms have been broadly researched. In this paper, we evaluate performance of the feature extraction algorithms based on quantitative measurements of contrasts as the perceptual property in images. Large number of images with variety of contrasts are obtained by tuning the parameters in gray-scale conversions as pre-processing, and then we measure the contrast values from the images using GCF and TEN. We applied our evaluation method to optical flow estimation, SIFT and SURF algorithm. We estimate the performance of each algorithms based on average angular error, end point error for optical flow estimation, and the number of effective local descriptors, and the ratio of matching descriptors for SIFT or SURF. In our experiments, we measured the correlation with R-squared statistics between the GCF/TEN and the performance of each feature extraction algorithm. This study showed meaningful results about relationships between image contrast and the performance of the feature extraction algorithms for the most parts.

본 논문은 스마트폰을 이용하여 장시간동안 연속적으로 사용자의 행동정보를 수집 및 기록하는데 있어 요구되는 최적화된 수집주기를 제안한다. 스마트폰에서 장시간 기록을 하려면 배터리소모, 데이터 크기의 증가, 그리고 고성능 컴퓨팅의 요구와 같은 문제점을 고려해야 하며, 이러한 문제점은 수집주기를 최적화함으로써 해결가능하다. 본 논문에서는, 적절한 정확도를 유지하는 최적화된 수집주기를 제안하기 위해 실제 일상생활에서 스마트폰을 이용하여 사용자의 행동을 수집하고 기록하는 실험을 진행하였다. 실험결과 앉기의 경우 32초, 걷기와 서기의 경우 8초의 수집주기 내에서 약 80% 이상의 분류 정확성을 보이고 있음을 확인하였다. 결론적으로 앉기, 걷기, 서기와 같은 정도의 사용자의 행동을 일상생활에서 기록하기 위한 최적의 수집주기는 8초로 고려된다. 이러한 결론은 스마트폰을 이용한 디지털 문진표에 사용될 수 있다.

In this paper, we propose optimized data collection cycle required for long-term and continues collecting and recording of user’s activity information in smartphone environment. For long-term recording in smartphones, we face 3 problems such as battery durability, data length, and computing power. These problems can be solved by optimizing data collection cycle. To propose optimal data collection cycle while maintaining required accuracy, we conduct experiments by collecting and recording daily activity of a user through a smartphone. The experimental results show that activity classification accuracy is maintained above 80% within 32 second-cycle for sitting and 8 second-cycle for walking and standing. As a result, we can conclude optimal data collection cycle for activity recording is 8 seconds. This conclusion can be used the mobile health screening form.

본 논문에서는 비인프라 기반의 무선 네트워크에서 동일 서비스 클래스 간의 공정성을 향상시킬 수 있는 새로운 MAC (Medium Access Control) 프로토콜인 IFMA (Intra-class Fair Medium Access) 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 IEEE 802.11e 표준에서 MAC 계층의 경쟁 파라미터 중 하나인 임의 프레임 간격 번호 (AIFSN)를, 각각의 사용자에 대해 쉽게 계산될 수 있는 패킷 손실률을 기반으로 제어하는 방식이다. NS-2를 이용한 모의실험을 통하여, 제안 기법이 동일한 QoS 클래스에 속해 있는 다수의 단말들이 채널 접속에 대해 공정한 기회를 제공받을 수 있음을 확인하였다.

In this paper, we propose a new Medium Access Control (MAC) protocol, Intra-class Fair Medium Access (IFMA) which offers intra-class fairness enhancement in infrastructure-less wireless networks. Our approach is based on adjusting one of the contention parameters in the Medium Access Control (MAC) layer, known as Arbitrary Inter Frame Space Number (AIFSN) in IEEE 802.11e standard, with respect to an easily obtainable measure related to packet loss statistics of individual users. Through rigorous simulations in ns-2, we show that our approach allows individual users in each QoS class to share the channel in a fair manner.

Network Address Translator (NAT)가 존재하는 P2P 통신의 경우 hole punching 기술을 통하여 데이터를 송수신 한다. 하지만 다양한 type의 NAT가 존재하고 표준화 되어 있지 않기 때문에, 공유기 모델별로 hole punching 기술에 대한 지원 여부가 다양하게 존재한다. 국내에서 사용되는 NAT를 지원하는 공유기 모델들의 종류는 외국에서 사용되는 공유기들과 다르게 다양한 분포를 보여준다. 본 연구에서는 국내에서 사용되는 17개 업체 37개의 NAT를 이용하여 다양한 hole punching 방식의 적용가능 여부와 NAT type을 조사하였다. 그 결과 실험 공유기의 97%가 UDP hole punching을 지원하였으며, TCP hole punching의 경우 기존의 외국 연구에서 보여준 64% 보다 적은 43%의 공유기가 지원을 하였다. 추가적으로 ICMP hole punching에 대한 공유기 적용가능 여부를 확인한 결과, 실험 공유기의 53%가 가능한 것으로 나타났다. Hairpin의 경우 50% 이상의 NAT가 지원하지 않아 TCP와 hairpin에 대한 지원이 필요할 것으로 보인다.

Hole punching technique has been used to transmit data between users under Network Address Translator (NAT) such as P2P communication. Since various types of NAT exist and the type of NAT is not standardized, each NAT presents different results of hole punching support. In South Korea, different models from different vendors are in the market comparing with the United States market. We investigated 37 different router models of 17 manufacturers NAT to test what kind of hole punching they support. NAT type of them was also identified. As a result, 97 percent of NAT models support UDP hole punching and 43 percent of NAT models support TCP hole punching. ICMP hole punching was supported by 53 percent of NAT models. More than 50 percent of models do not support Hairpin, hence support for TCP and Hairpin would be necessary.

해양에 대한 체계적인 IT 기술 도입에 대한 관심과 수요가 증대되고 있다. 이러한 경향에 따라 해양 수로 데이터에 대한 새로운 표준인 S-100이 제시되었다. 기존에 제시된 S-57 모델과 다르게 S-100은 다양한 해양 제품 생성에 적용되는 공통 데이터 모델로 활용되는 특징과 저장소 개념 도입이라는 특징을 반영하고 있다. 이 중 핵심적인 요소는 해양 피처 카탈로그를 구성하는 피처개념사전이다. 현재 S-100 기반의 표준적인 운영 환경을 도입해 보려는 해양 분야의 시도가 이제 시작되고 있으며, 특히 피처개념사전을 등록/관리하는 체계적인 관리 메커니즘이나 API 제공 등 피처개념사전 저장소에 대한 연구가 빈약한 상태이다. 그러므로 본 논문에서는 피처개념사전을 분석하고 이를 통해 S-100 기반의 피처개념사전 저장소를 제시한다. 본 논문에서 제안한 피처개념사전 저장소를 피처 카탈로그 개발에 활용함으로써 S-100 시리즈 제품 명세 개발을 증진시킬 수 있다.

There is increasing focus on and need for the systematic introduction of information technology in marine environments. According to these trends, S-100, which is a new standard for marine hydrographic data, has been proposed. This standard can facilitate the use of a common data model, as well as registry comparison with S-57. The main advantage of S-100 is that it has a feature concept dictionary that can be used to prepare a feature catalogue. Trials to combine operation environments on the basis of S-100 are expected to begin shortly. Unfortunately, there is a lack of studies on creating a feature concept dictionary such as the mechanism for registering and managing, and information on the API. In this paper, we propose a feature concept dictionary registry for international hydrographic data, based on S-100. The use of our registry for the development of a feature catalogue can accelerate the development of the S-100 series of product specifications.

본 연구는 스마트폰 시장에서 협업이 이루어졌을 때, ‘브랜드 관여도가 높은 소비자는 협업 제품에 대해 더 높은 가격을 지불할 의사가 있을 것’이라는 가정을 가지고, 경북대학교 20대 학부생 200명을 대상으로 설문조사하여 실증 분석 하였다. 분석 결과 협업브랜드, 관여도 및 가격이 구매의사에 유의한 정(+)의 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 특히 소비자의 이미지에 맞는 협업 제품과 소비자가 필요한 제품일 때 구매 의사가 더 높았으며, 이는 브랜드 협업 제품 자체보다 소비자에게 초점을 둔 마케팅 전략이 필요하다는 것을 알 수 있다. 또한 브랜드 협업 제품의 가격이 높을수록 제품을 매력적이라고 생각하지만 너무 높은 고가인 경우에는 구매의사가 급격히 떨어지는 것을 알 수 있었다. 즉, 적정한 가격의 브랜드 협업 제품일 때 구매 의사가 조절된다는 점에서 그 특징을 시사해 주었다.

This study conducted a survey of university students and empirically analyzed it with the hypothesis that 'People who have a high level of brand involvement are willing to pay even higher price for collaboration products' when collaboration is made in the smartphone market. With the result of the analysis, we found that brand collaboration, involvement and price have a meaningful positive effect on purchase intention. Especially, the purchase intention is higher when the products are the colloboratin products which fit the image of consumer and what consumer needs. This shows that there needs a marketing strategy focusing on consumer rather than brand collaboration products itself. In addition, consumers think that the products are very attractive when price of brand collaboration products is high but their purchase intention falls dramatically when the price is too high. In short, The result of the study implies a characteristic that purchase intention is controlled when the brand collobration products have reasonable price.

본 논문은 패턴인식, 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 베이지안 추정 이론에 근거한 가우시안 베이스 분류기와 나이브 베이스 분류기를 활용하여 명암도 조절 기법이 적용된 영상의 자동 분할을 수행하였다. 각 분야 영상에 대한 시각적 특징의 독립성을 확보하는 동시에 효과적인 픽셀별 영역 분할을 달성하기 위해 명암의 밝기만을 입력 데이터로 사용하였으며, 가능도(likelihood)분석을 통해 명암도 기반의 특징 벡터의 유효성을 검증하였다. 이를 기반으로 명암 대비 스트레칭을 적용한 영상의 가능도 선형판별도와 오류 상한, 분류 정확도의 관계분석 실험을 수행하였다. 추가적으로 베이스 분류기에서 나타나는 낮은 사전확률에 대한 고려를 위해 비정보적 나이브 베이스 분류기에 대한 비교실험을 하였으며, 근사모델의 정확도 평가방법(Cross Validation)을 활용한 최종 실험을 수행하여 두 응용분야 영상에 대한 높은 정확도의 분할 결과를 달성하였다.

In this paper, we propose an image segmentation method using the contrast stretching by Gaussian Bayes and Naive Bayes classifiers. The proposed method is applied to two different applications, such as the magnetic resonance image (MRI) and the scanning electron microscope (SEM) image. To achieve effective results of the image segmentation in each domain, we use the intensity of each pixel as a single-dimension feature, and perform the analysis over classification accuracy, linear discriminant and an error bound. Moreover, we perform the experiments to compare the informative and the non-informative Naive Bayes classifier to overcome an extreme condition where density of pixel intensities has a low prior probability. Finally, we evaluate proposed method with k-fold cross-validation, and achieve accurate results in each domain.

본 논문에서는 일반적으로 국내에서 사용되는 3D 입체영상 촬영방식인 수렴촬영방식보다 CGI 합성에 더욱 적합한 촬영방식으로서 평행촬영방식을 제안한다. 3D 입체영상은 기존의 2D 영상과는 달리 입체 효과에 의한 시각적 불편함을 유발할 수 있는 요인들에 대해 세심한 주의가 필요하다. 특히 CGI 합성을 위한 3D 입체영상일 경우에는 촬영을 위해 고려해야 할 부분이 더욱 많아진다. 수렴촬영방식은 평행촬영방식보다 제작상의 효율성 면에서 떨어질 수 있으나 컨버전스 포인트의 설정을 통한 입체감 표현이 가능하다는 점 때문에 많이 사용되어 왔다. 그러나 본 연구의 실험결과는 컨버전스 포인트가 입체값을 느끼는 데 유의미한 영향을 주지 않음을 보여준다. 이러한 실험 결과를 통해 평행촬영방식으로 촬영한 실사 영상과 CGI 결과물의 컨버전스 포인트를 후반 작업 단계에서 동시에 설정하는 것이 수렴촬영방식보다 시각적으로 더욱 안전하고 효율적임을 알 수 있다.

In this paper, we propose the parallel camera configuration as a more suitable way for CGI compositing than the toed-in camera configuration which is typically used for stereoscopic 3D shooting method. Stereoscopic 3D, unlike conventional 2D videos, needs careful attention on the factors that can cause visual discomfort due to the stereo effect. Especially, when it is for CGI compositing, there are more points to consider. The toed-in camera configuration has been used because it can give display more depth through setting convergence point although it can be less effective in production. However, the test result of this research shows that convergence point does not affect the depth sense significantly. The test result implies that it is more visually safe and effective to set convergence point of the film shoot by parallel camera configuration and CGI result simultaneously in post-production stage.