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라영준(Youngjun La),박종일(Jong-II Park) 한국방송·미디어공학회 2023 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2023 No.11
본 논문에서는 원본 프레임 정보를 활용한 비디오 인페인팅 방법을 제안한다. 비디오 인페인팅은 각 비디오 프레임의 손상된 영역을 있을법하게 채우는 기술이다. 최근 트랜스포머 기반 비디오 인페인팅은 높은 성능을 보이지만, 의미론적 정보 생성에 한계가 있다. 특히 인페인팅하고자 하는 영역이 모든 비디오 프레임에서 누락된 경우, 주변 프레임 정보를 활용할 수 없다. 제안하는 방법은 손상된 비디오 프레임에서 보이지 않는 영역을 인페인팅하기 위해 일부 프레임을 활용한다. 또한 무작위로 선택된 사전 프레임 정보를 이용한 학습 방법을 제안하여 원본 프레임의 의미론적인 정보를 더욱 활용할 수 있도록 한다. 이는 DAVIS 데이터셋에서 PSNR, SSIM, VFID의 성능 향상을 통해 제안한 방법이 효과적임을 보였다.
병렬 신경망 및 원근법 보정을 통한 다양한 게이지 인식
견민수(Minsu Kyeon),라영준(Youngjun La),백승한(Seunghan Paek),박종일(Jong-II Park) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
본 논문에서는 병렬 신경망을 기반으로 원형 게이지뿐만 아니라 다양한 종류의 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 아날로그 게이지는 다양한 산업 현장에 쓰이고 있지만, 게이지 값을 사람이 읽는 과정에 불필요한 시간이 소모가 되고 위급 상황에 빠른 대응이 힘들다. 이러한 문제로 인해 게이지 값을 디지털화하여 컴퓨터로 전송되는 데이터만으로 자동으로 모니터링을 하기 위한 방법이 필요하다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 우선 입력된 게이지에 대해 원근법 보정을 수행하고, 게이지의 중심 좌표와 눈금의 최소, 최대, 지침에 대한 정규 벡터를 이용해 게이지의 각도를 계산한다. 이는 학습 데이터와 추가 학습한 실험 데이터의 적은 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 실제 산업 현장에 잘 적응 가능함을 확인할 수 있다.