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메타표면 기반 평면 광학 부품: 홀로그램, 완전흡수체 및 소용돌이 빔 생성 메타렌즈
김인기(Inki Kim),정헌영(Heonyeong Jeong),노준석(Junsuk Rho) 대한기계학회 2018 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2018 No.12
Metasurfaces, two dimensional (2D) metamaterials comprised of subwavelength features, can be used to tailor the amplitude, phase and polarization of an incident electromagnetic wave propagating at an interface. The planar and surface-based optical components enabled by metasurfaces are believed to be a promising technology to replace or supplement existing bulk optical components. In this work, we demonstrate three distinctive flat optical components, which are meta-hologram, perfect absorber and vortex beam generating metasurfaces. From the point of practical use of the metasurfaces, we develop functionalized flat optical components. In detail, our meta-hologram can generate vivid holographic images under unpolarized natural light (e.g. sunlight, flash light of cellphone). For the case of perfect absorber composed of chromium ring-shaped structures, they can absorber over 96% visible light with high heat resistance, which can endure 600˚C temperature. Finally, we propose polarization-insensitive multifunctional metasurfaces for generating highly focused optical vortex beam at a desired focal point.
적응 버퍼링 성능분석 기반의 스마트 OTT 플랫폼 설계
김인기 ( Inki Kim ),강민구 ( Mingoo Kang ) 한국인터넷정보학회 2016 인터넷정보학회논문지 Vol.17 No.4
본 논문에서는 채널상태에 동적으로 최적화한 HLS(Http Live Streaming)의 비트 율에 따라 전송하기 위해 적응 버퍼링을 제안하였다. 이러한 스마트 OTT(Over The Top) 플랫폼은 서버와 클라이언트 사이의 통신망 대역폭 용량을 분석하였다. 이를 위해 다중 비트율과 대역폭 조절기(resolution) 사이의 비디오 스트림의 전송속도를 조정하도록 설계하였다. 이러한 적응 버퍼링은 기본적인 HLS 버퍼 구조에 2개의 버퍼를 추가한다. 적응 버퍼링은 이전 채널과 다음 채널을 지속적으로 버퍼링을 한다. 제안한 스마트 OTT 플랫폼의 적응 버퍼링은 단일 버퍼링의 정적 HLS 방식 보다 우수하다. 이러한 방식은 HLS 사용자가 가용 통신망 속도를 분석함으로서 스마트 OTT 단말의 적을 버퍼링 속도를 조절 할 수 있기 때문이다. 이로서 스마트 OTT가 비트 율을 동적으로 최적화함으로서 라이브와 VOD 형태의 비디오를 전송하도록 구축하였다. 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS 비디오정보인 m3u8 파일을 활용함으로서 HLS의 서버가 통신망 상황에 맞게 연동할 수 있으며, PLC(Power Line Control) 전송과도 연동할 수 있다. In this paper, the dynamic buffering based smart OTT platform was proposed, and analyzed for adaptive bit-rate video delivery with the optimization of HLS (HTTP Live Streaming). This platform consists of the software platform between sever and client which detects the bandwidth capacity, and adjusts the quality of the streaming for multiple bit-rates resolutions. In order to apply adaptive buffering, two buffers are added to the basic HLS player, and each buffer is responsible for constantly buffering a previous and the next channels relative to the current channel. This adaptive transmitting with smart OTT platform is superior to delivering a static video file at a single buffering, because the video stream of adaptive double buffers can be switched streaming according to client`s available network speed. As a result, this proposed smart OTT can be cooperated to the application of HLS server with segmented H.265 MPEG-2 TS video & m3u8 files with its information based on the optimized transmission channel state of live and VOD, and applied to PLC transmission, too.
Inki Kim(김인기),Beomjun Kim(김범준),Sunghee Woo(우성희),Jeonghwan Gwak(곽정환) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.3
본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다. In this paper, we propose an ensemble model facilitated by multi-channel palm images with attention U-Net models and pretrained convolutional neural networks (CNNs) for establishing a contactless palm-based user identification system using conventional inexpensive camera sensors. Attention U-Net models are used to extract the areas of interest including hands (i.e., with fingers), palms (i.e., without fingers) and palm lines, which are combined to generate three channels being ped into the ensemble classifier. Then, the proposed palm information-based user identification system predicts the class using the classifier ensemble with three outperforming pre-trained CNN models. The proposed model demonstrates that the proposed model could achieve the classification accuracy, precision, recall, F1-score of 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61% respectively, which indicate that the proposed model is effective even though we are using very cheap and inexpensive image sensors. We believe that in this COVID-19 pandemic circumstances, the proposed palm-based contactless user identification system can be an alternative, with high safety and reliability, compared with currently overwhelming contact-based systems.
시각 요소의 JND(Just Noticeable Difference)를 고려한 디스플레이 화질의 선호도 평가 방안
김형섭(Hyungsup Kim),서원용(Wonyoung Suh),김인기(Inki Kim),윤명한(Myung Hwan Yun) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
최근 관련 기술의 발전과 디지털 컨버전스의 가속화로 모바일 제품이 소형화, 다기능화 되어 가고 있다. 이러한 경향에 따라, 다양한 기능을 지원하기 위한 높은 사양의 디스플레이가 요구되고 있으며, 많은 업체들이 고화질, 고해상도 디스플레이의 개발에 경쟁적으로 매진하고 있다. 그러나 사용자의 인지적 특성을 고려하지 않은 고해상도 경쟁은 생산비용만 높이는 결과를 초래할 수 있다. 본 연구는 디스플레이의 설계 요소별 선호도를 분석하고, 사람이 탐지할 수 있는 두 자극 간의 최소한의 차이역(difference threshold)인 JND(Just Noticeable Difference)을 활용하여, 설계 요소의 인지적 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 모바일 제품에 주로 사용되는 TFT-LCD를 평가 대상으로, 30 명의 피실험자를 대상으로 JND 측정실험을 수행하였으며, 실험결과를 바탕으로 디스플레이에 대한 주요 설계변수들의 특성을 파악하였다. 이 연구결과는 사용자의 선호도를 고려한 모바일 제품의 디스플레이 설계지침으로 활용될 수 있을 것이다.