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다목적 애플리케이션을 위한 피사계 심도 기반 후처리 프레임워크
김동희(Donghui Kim),김종현(Jong-Hyun Kim) 한국컴퓨터정보학회 2021 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1
본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.
이미지의 피사계 심도를 빠르게 계산하기 위한 쿼드트리 기반의 합성곱 신경망 최적화
김동희(Donghui Kim),김수균(Soo-Kyun Kim),김종현(Jong-Hyun Kim) 한국컴퓨터정보학회 2021 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.
이미지로부터 피사계 심도 영역을 효율적으로 추출하기 위한 합성곱 신경망 기법
김동희(Donghui Kim),김종현(Jong-Hyun Kim) 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
교류기억체계와 전문지식통합이 프로젝트팀 성과에 미치는 영향
김동희(Donghui Kim),강성배(Sungbae Kang),문태수(Taesoo Moon) 한국인터넷전자상거래학회 2015 인터넷전자상거래연구 Vol.15 No.4
Information system(IS) development carried out with business experts, information technology(IT) experts, and workers in the field, because the IS project requires the knowledge of business, IT, and field for successful implementation of information systems. For efficient information system development, project teams pass through requirements analysis, design, programing, and conversion through integration process of business process and IT knowledge. Also, technical complexity comes from transition process of existing systems into new systems or from integration process of existing systems and new systems. This study aims to suggest a research framework to improve project team performance in IS development project. To achieve this goal, technology complexity as an antecedent, transactive memory systems(TMS) and expertise integration as mediating variables, are adopted from literature review. This study suggests a research model to identify its relationship between technical complexity, TMS and expertise integration, and project team performance. Through the survey, we conduct empirically to find out the academic and practical implications.
교류기억체계와 전문지식 통합이 프로젝트팀 성과에 미치는 영향
김동희(Kim Donghui),강성배(Kang Sungbae),문태수(Moon Taesoo) 한국경영학회 2015 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2015 No.08
기업의 효율적인 경영활동 지원을 목적으로 하는 정보시스템 개발 (information system development, ISD) 프로젝트는 경영활동의 지식영역과 시스템개발의 지식영역을 모두 요구하기 때문에 비즈니스 전문가와 정보기술 전문가, 그리고 현업 담당자가 한 팀을 이뤄 프로젝트를 수행하게 된다. 효과적인 정보시스템을 개발하기 위한 프로젝트팀은 현업의 업무프로세스에 관한 전문지식과 정보시스템개발에 관한 전문지식을 통합하여 업무에 필요한 정보화 요구사항 분석, 설계, 개발의 과업을 수행해야 한다. 또한 기존 시스템과 신규 시스템의 전환 혹은 통합 이슈는 다양한 기술과 개발 환경을 고려하여야 하므로 기술복잡성이 항상 존재한다. 본 연구는 ISD 프로젝트의 성과를 향상하기 위한 방안을 도출하고자 하며, 이를 위해 ISD 환경에서 발생하는 기술 복잡성이 교류기억체계와 전문지식 통합을 통해 프로젝트팀 성과와 어떠한 관련성이 있는지에 대해 실증적으로 규명하고자 하며, 실증분석을 통해 학문적, 실무적 시사점을 제안하고자 한다.
김도훈(DoHun Kim),곽민성(MinSung Kwak),김동희(DongHui Kim),이상원(SangWon Lee),이준우(JunWoo Lee),정한별(HanByeol Jeong),박세진(Sejin Park) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
As the number of people choosing fish as pets increases, related fish products are emerging. However, most of these products have inadequate functionality and do not effectively address consumer inconvenience. This paper uses Arduino and Odroid to enable sensors and motors in the aquarium to perform specified tasks and be remotely controlled. This device provides the following functions: first, automatic feeding reservation and manual operation; second, lighting reservation and manual operation; third, measurement of temperature, acidity, turbidity in the aquarium and automatic replenishment; and fourth, visualization and alarm functions for measured data. Through a maintenance ability experiment, it was confirmed that the aquarium maintains the optimal conditions set by the user even under rapid environmental changes.
효율적인 옷감 모델링을 위한 경계 합성곱 신경망 기반의 이미지 슈퍼 해상도 기법
김종현(Jong-Hyun Kim),김동희(Donghui Kim) 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.