제 4 발표장 : 기본 훈련기용 복합재 조종면의 인증 절차

오희석,전승문,한영명 한국복합재료학회 1996 한국복합재료학회 학술발표대회 논문집 Vol.- No.2

가상현실 콘텐츠의 시공간적 인지 특징 기반 정량적 멀미 예측

오희석 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.11

Although an exploring virtual reality (VR) based on a head-mounted display (HMD) delivers the extended visual experience to a viewer, whose artificially forced stimuli cause inter- and intra- sensory conflicts between visual, vestibular and somatosensory proprioceptor. Such abnormal neurological interaction might provoke a deleterious side-effect, which is called cybersickness. In order to guarantee viewer’s safety, producer and provider have to predict the degree of cybersickness prior to regulating the related attribute of a VR content. Unfortunately, previous researches on cybersickness have only focused on the mutually independent factors. To cope with this problem, we propose a novel scheme for prediction of the level of cybersickness by employing the supervised learning. Towards this, 52 synthetic VR scenes are newly generated, and then the subjective opinions are collected through a large-scale clinical evaluation with participation of 150 volunteers. To capture the robust representations of cybersickness, 17 spatial perceptual features are extracted including the processed raw data which represent the visual-vestibular sensory conflict, the estimated visual sensitivity and complexity from RGB images, and the depth information. Moreover, the extracted spatial perceptual features are transformed to the temporal perceptual features by deploying four pooling methods which reflects the human’s visual characteristics. The extracted features are regressed onto the ground-truth (i.e., the rated score), thus the prediction of quantified level of cybersickness can be achieved by using the trained model, and whose predictive performance has ∼76% correlated relationship with the subjective opinions. 머리장착형 디스플레이(Head-Mounted Display: HMD) 기반의 가상현실 체험은 시각 정보로 하여금 전정 및 체성 감각에 앞서 신체 균형 감각의 지배를 강요하므로, 시청자로 하여금 이른바 생체인지적 감각불일치로 인한 극심한 가상현실 멀미를 유발한다. 가상현실 콘텐츠의 보급과 시장 확대를 위해서는 제작자와 서비스 제공자로 하여금 멀미 수준에 대한 사전 예측을 통해 콘텐츠를 적절히 제어함으로써 이용자의 시청안전성을 보장함이 요구되나, 이를 위한 기존 가상현실 멀미에 관한 연구는 각 요소에 대해 Ad-hoc 관점에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 가상현실 멀미의 정량적 예측을 위해 지도학습 기반의 멀미 예측 모델을 학습하였다. 선행 연구에서 밝혀진 멀미 관련 콘텐츠 요소를 고려하여 52종의 가상현실 장면을 생성하였고, 150명의 피험자를 동원하여 대규모 임상실험을 수행함으로써 주관적 가상현실 멀미 점수를 획득하였다. 시-전정 감각불일치를 대표하는 특징 추출을 위한 Raw 데이터의 가공과, 시각적 민감도/복잡도를 반영하는 RGB 영상으로부터의 특징 정의, 깊이맵을 활용한 특징 정의를 통해 정량적 가상현실 멀미 예측에 강인한 표현력을 갖는 17종의 공간적 인지 특징을 추출하였다. 또한, 추출된 공간적 특징을 인간의 시각 인지 체계를 반영한 4가지 풀링(Pooling) 기법을 도입함으로써 시간적 인지 특징으로 변환하였다. 임상실험을 통해 획득한 피험자의 주관적 멀미 점수를 레이블로 하여 제안한 특징들을 학습시킨 결과, 객관적/정량적 가상현실 멀미 수준 예측 모델을 구축할 수 있었으며, 예측 성능은 실제 피험자의 의견 대비 76%의 상관도를 달성하였다.

Discussion: Time-threshold maps: Using information from wavelet reconstructions with all threshold values simultaneously

오희석,임예지 한국통계학회 2012 Journal of the Korean Statistical Society Vol.41 No.2

In this study, we consider various methods to estimate the weights of a pairwise comparison matrix in the Analytic Hierarchy Process widely applied in various decision-making fields. This paper uses a data dependent simulation to evaluate the statistical accuracy, minimum violation and minimum norm of the obtaining weight methods from a reciprocal symmetric matrix. No method dominates others in all criteria. Least squares methods perform best in point of mean squared errors; however, the eigenvectors method has an advantage in the minimum norm.

A recipe for robust estimation using pseudo data

오희석,이재용,김동호 한국통계학회 2008 Journal of the Korean Statistical Society Vol.37 No.1

In this paper we study the utility of the pseudo data for robust smoothing and its applications. The idea of the pseudo dataestimator. This motivates a fast computational algorithm for the robust estimator. The main contribution of the paper is to extendthe application scope of the pseudo data idea to various least-squares estimators such as the linear regression, kernel smoothingand Kriging, while the previous studies are limited to the smoothing spline estimator. We demonstrate the promising empiricalevidences of the pseudo data approach through various experiments under different situations.

Network Design and Preprocessingfor Multi-Scale Spherical Basis Function Representation

오희석,김동호 한국통계학회 2007 Journal of the Korean Statistical Society Vol.36 No.3

Given scattered surface air temperatures observed by a network of weatherstations, it is an important problem to estimate the entire temperature eldfor every location on the globe. Recently, a multi-scale spherical basis func-tion (SBF) representation was proposed by Li (1999) for representing scat-tered data on the sphere. However, for a successful application of Li (1999)’smethod, some practical issues such as network design, bandwidth selectionof SBFs and initial coecients are to be resolved. This paper proposes au-tomatic procedures to design network and to select bandwidths. This paperalso considers a preprocessing problem to obtain a stable initial coecientsfrom scattered data. Experiments with real temperature data demonstratethe promising empirical properties of the proposed approaches.

선박의 Risk Assessment (위험성 평가) 시행에 대한 실무지침 연구 개발

오희석,박종철 한국항해항만학회 2013 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.춘계

ISM Code 1.2.2.2항 개정안 발효됨에 따라 선박에서 실질적으로 위험성평가 (Risk Assessment) 시행을 요구하고 있다. 하지만 해운업계 및 선원들은 관련 지식 및 경험 부족으로 시행에 여러움을 겪고 있다. 이 연구에서는 선상에서 효과적인 이행을 위해 표준 위험성평가 지침을 개발하였다.

Metamaterial 전송선을 이용한 이중 대역 저지 필터

오희석(Hee-Seok Oh),남상욱(Sang-Wook Nam) 한국전자파학회 2009 한국전자파학회논문지 Vol.20 No.2

본 논문에서는 Metamaterial 전송선을 이용한 이중 대역 저지 필터를 제안하고 제작, 측정하였다. 이는 Wilkinson Power Divider의 형태를 바탕으로, 입력 단자에 신호를 인가하면 동일한 크기와 위상을 갖는 신호로 나눠진다. 이를 각각의 전송선에서 CRLH(Composite Right/Left-Handed) 구조와 D-CRLH(Dual Composite Right/Left-Handed) 구조를 이용하여 위상 변화를 유도한다. 본 논문에서는 TDMB 주파수 대역인 195 ㎒와 DVB-T/H 주파수 대역인 670 ㎒ 대역에 대해 저지 대역 특성을 유도하였다. 이를 통해 제작한 필터의 크기는 30×15 ㎜ 이며, ?10 ㏈를 기준으로 대역폭을 측정한 결과 각각의 주파수 대역에서 73 %, 50 %의 결과를 얻을 수 있었다. This paper proposes a dual-bandstop filter, which is based on a metamaterial transmission line using the composite right/left-handed (CRLH) and dual composite right/left-handed (D-CRLH) structures. The metamaterial structure is used for miniaturization and dual-bandstop operation at the TDMB frequency range (195 ㎒) and DVB-T/H frequency range (670 ㎒). The size of the proposed filter is 30×15 ㎜, and the ?10 ㏈ bandstop fractional bandwidth is approximately 73 % and 50 % at each frequency, respectively.

Metamaterial을 이용한 이중대역 발룬의 설계

오희석(Heeseok Oh),남상욱(Sangwook Nam) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.45 No.8

본 논문에서는 이중대역에서 작동하는 발룬을 제안하고 모의실험을 실시하였다. 기본적인 형태는 Wilkinson Power Divider에서 출발하여 각 단자(Port)간의 고립도(Isolation)를 향상시키기 위하여 λ/2 전송선을 단자 2와 3 사이에 삽입하였고, 이중대역 및 크기의 소형화를 위해서 λ/4 길이의 전송선을 metamaterial 구조인 CRLH(Composite Right/Left-Handed) 형태와 D-CRLH(Dual Composite Right/Left-Handed) 형태를 사용하여 TDMB 주차수대역인 195㎒, 그리고 DVB-H 주파수대역인 670㎒에서 작동하는 발룬을 설계하였다. 제안된 구조로 설계된 발룬의 반사손실(return loss)에 대한 최소값은 -12.98㏈(S11)이며, 고립도(isolation)는 최소 -12.4㏈, 그리고 출력신호간의 불균형은 0.08㏈보다 작고, 위상오차는 최대 2.8°이다. This paper proposes a dual-band balun which is based on Wilkinson power divider. By inserting λ/2 transmission line between port 2 and 3, this balun shows good matching at all ports and improved isolation. We use matamaterial(CRLH, D-CRLH) structure for a miniaturization of the circuit implementation and dual-band operation at TDMB frequency range(195㎒) and DVB-H frequency range(670㎒). The proposed balun is designed with return loss larger than -12.98㏈ at all port, and isolation larger than -12.4㏈, the amplitude imbalance between output signals less than 0.08㏈, also phase differences of outputs less than 2.8°.

유사도 추정 기반 플렌옵틱 영상 내 단일 객체 추적 기술

오희석(Heeseok Oh) 대한전자공학회 2021 전자공학회논문지 Vol.58 No.2

단일 객체 추적은 컴퓨터비전의 오래된 기술 분야로써 감시, 국방 및 자율주행을 비롯한 다양한 응용 기술에 활용된다. 최근의 2차원 영상 내 객체 추적 기술들은 Siamese 구조의 심층신경망을 통해 추출된 타겟 객체와 탐색 영역의 특징 간 유사도를 추정함으로써 이루어진다. 이를 통해 추적의 신뢰성과 실시간성 측면에서 전통적인 필터 기반의 객체 추적 기술 대비 비약적인 성능 향상을 이루었으나 여전히 occlusion 발생 시 객체 추적의 빈번한 실패는 명확한 해결방안을 찾기 어려운 고난이도의 기술적 문제점으로 지적되어왔다. 이에 본 논문에서는 플렌옵틱 영상 기반으로 그 특성을 적극 활용하여 occlusion 발생에도 강건한 성능을 보장하는 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 복수의 카메라를 통해 렌더링 된 플렌옵틱 영상은 포컬스택으로 표현되며, 서로 다른 초점 영역을 나타내는 다수의 포컬플레인으로 구성된다. 일반적인 2차원 영상과는 달리 플렌옵틱 영상의 포컬스택은 occlusion 발생 시에도 소수의 특정 초점 영역에서 타겟 객체의 추적을 위한 외형 정보를 포함하며 추적의 성공가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 해당 정보의 활용을 위해 Siamese 신경망을 통해 추출된 타겟 객체와 포컬플레인 영상의 고차원 특징 간 유사도를 추정함으로써 객체를 추적하는 플렌옵틱 객체 추적 모델을 구현하였다. 또한, 다수의 포컬플레인 입력으로 인한 오류를 최소화하고자 프레임별로 탐색 영역을 제한하는 알고리즘을 제안한다. 실제 플렌옵틱 영상에 제안하는 알고리즘 적용 시, occlusion 발생의 경우에도 기존 2차원 객체 추적 기술 대비 향상된 성능의 객체 추적이 가능함을 실험적으로 확인하였다. Single object tracking is one of the conventional fields in computer vision, and which is being employed by various applications including surveillance, defense, and autonomous driving. Recent 2D object tracking techniques adopt a similarity estimation between the extracted features from a target object and search regions by feeding them into a Siamese network. Such deep learning based object tracking methods have led the improved performances regarding both robustness and real-time capability, however, tracking the partially or even fully occluded object is challenging, and which is still remained as an insurmountable technical huddle in the related field. In order to resolve this problem, we introduce the novel plenoptic object tracking method guaranteeing the reliable performance when occlusion occurs. A focal stack can be rendered by plenoptic imaging with the calibrated multiple cameras, and which consists of several focal planes representing different focus regions. Differ to general 2D sequences, some of focal planes in a focal stack provide weak appearance information to track the target object stemmed from disparities of the separately located cameras. Thus, we utilize such characteristics to track an object in plenoptic sequences by estimating similarity between the features of target object and focal planes in hyperspace which are captured by a weight-sharing structured network. Additionally, towards minimizing the plenoptic object tracking error mainly caused by an exhaustive search over all focal planes, the adaptive search region restriction algorithm is also proposed. Through applying the proposed plenoptic object tracking scheme, the results show that promising performance can be achieved when even a target object is invisible.

이미지 기반 적대적 사례 생성 기술 연구 동향

오희석(Heeseok Oh) 한국정보보호학회 2020 情報保護學會誌 Vol.30 No.6

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.