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최상훈,이광기,김인,이용균,박규태,Choi, Sang-Hoon,Lee, Kwang-Kee,Kim, In,Lee, Yong-Kyun,Park, Kyu-Tae The Institute of Electronics and Information Engin 1993 전자공학회논문지-B Vol.b30 No.10
Motion picture algorithms are realized on the multiprocessor system presented in the Study I. For the most efficient processing of the algorithms, pipelining and geometrical parallel processing methods are employed, and processing time, communication load and efficiency of each algorithm are compared. The performance of the implemented system is compared and analysed with reference to MPEG coding algorithm. Theoretical calculations and experimental results both shows that geometrical partitioning is a more suitable parallel processing algorithm for moving picture coding having the advantage of easy algorithm modification and expansion, and the overall efficiency is higher than pipelining.
고은수(Goh, Eunsu),문종현(Mun, Jong-Hyeon),이광기(Lee, Kwang-Kee),손채봉(Sohn, Chae-bong) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.11
연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다
모바일 환경에서 안면 영상을 이용한 실시간 생체징후 측정 시스템
김대열(Kim, Dae Yeol),김진수(Kim, Jin-Soo),이광기(Lee, Kwang-Kee) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.11
코로나 시대에 도래하며 비접촉 방식의 생체 징후에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 비접촉식 측정 방식으로써 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스 수치를 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 모바일 전면부 카메라에서 실시간으로 안면 영상을 추출하기 위하여 Blaze Face를 이용하였으며, 안면 영상의 특징점인 눈, 코, 입, 귀의 위치를 이용하여 이마 부분의 관심 영역을 지정하였다. 관심 영역에서 색상 성분을 R, G, B로 분리하여 시간 축으로 정렬 후 fourier transform을 진행한 후 각각의 성분들을 측정하고자 하는 생체 징후에 맞게 Filter 처리함으로써 생체 징후를 측정하였다. 안면 영상을 이용한 생체 징후 측정 결과를 검증에 활용하기 위하여 실측 기기인 mCube-Healthcare device를 이용하였으며, 분석 결과 모바일에서 안면 영상을 통해 심장박동, 삼장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스 수치의 다섯 가지 생체 징후를 추출할 수 있는 가능성을 확인하였다.