ipi u 2017

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IPIU 2017 29 th Workshop on Image Processing and Image Understanding 2017. 2. 15. โ€“ 2. 17. ๋ฉ”์ข… ๊ธ€๋ž˜๋“œ ์ œ์ฃผ ํ˜ธํ…” ์ฃผ๊ด€ ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ ์ฃผ์ตœ ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก . ๋ฏธ๋””์–ด๊ณตํ•™ํšŒ,ํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ,๋Œ€ํ•œ์ „์ž๊ณตํ•™ํšŒ,ํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›,์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์› ํ›„์› ์‚ผ์„ฑ์ „์ž,๋„ค์ด๋ฒ„,์Šˆํ”„๋ฆฌ๋งˆ,์นด์นด์˜ค,์นฉ์Šค์•ค๋ฏธ๋””์–ด,ํ€„์ปด ์ œ29ํšŒ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด์— ๊ด€ํ•œ ์›Œํฌ์ƒต

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Page 1: IPI U 2017

IPIU 201729th Workshop on Image Processing and Image Understanding

2017. 2. 15. โ€“ 2. 17.

๋ฉ”์ข… ๊ธ€๋ž˜๋“œ ์ œ์ฃผ ํ˜ธํ…” ์ฃผ๊ด€ ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ์ฃผ์ตœ ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก .๋ฏธ๋””์–ด๊ณตํ•™ํšŒ,๏ฟฝํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ,๏ฟฝ๋Œ€ํ•œ์ „์ž๊ณตํ•™ํšŒ,๏ฟฝํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ

ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›,๏ฟฝ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›ํ›„์› ์‚ผ์„ฑ์ „์ž,๏ฟฝ๋„ค์ด๋ฒ„,๏ฟฝ์Šˆํ”„๋ฆฌ๋งˆ,๏ฟฝ์นด์นด์˜ค,๏ฟฝ์นฉ์Šค์•ค๋ฏธ๋””์–ด,๏ฟฝํ€„์ปด

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Page 2: IPI U 2017

์ฃผ๏ฟฝ๊ด€

์ฃผ๏ฟฝ์ตœ

ํ›„๏ฟฝ์›

IPIU 201729th Workshop on Image Processing and Image Understanding

2017. 2. 15. โ€“ 2. 17.

๋ฉ”์ข… ๊ธ€๋ž˜๋“œ ์ œ์ฃผ ํ˜ธํ…”

Page 3: IPI U 2017

IPIU 201729th Workshop on Image Processing and Image Understanding

2017. 2. 15. โ€“ 2. 17.

๋ฉ”์ข… ๊ธ€๋ž˜๋“œ ์ œ์ฃผ ํ˜ธํ…” ์ฃผ๊ด€ ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ์ฃผ์ตœ ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก .๋ฏธ๋””์–ด๊ณตํ•™ํšŒ,๏ฟฝํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ,๏ฟฝ๋Œ€ํ•œ์ „์ž๊ณตํ•™ํšŒ,๏ฟฝํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ

ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›,๏ฟฝ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›ํ›„์› ์‚ผ์„ฑ์ „์ž,๏ฟฝ๋„ค์ด๋ฒ„,๏ฟฝ์Šˆํ”„๋ฆฌ๋งˆ,๏ฟฝ์นด์นด์˜ค,๏ฟฝ์นฉ์Šค์•ค๋ฏธ๋””์–ด,๏ฟฝํ€„์ปด

์ œ29ํšŒ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด์— ๊ด€ํ•œ ์›Œํฌ์ƒต

Page 4: IPI U 2017

Contents์ธ์‚ฌ๋ง 6

์—ญ๋Œ€๏ฟฝIPIU๏ฟฝ๊ฐœ์š” 8

IPIU๏ฟฝ2017๏ฟฝ์ค€๋น„์œ„์›ํšŒ 9

๋ฐœํ‘œ์žฅ๏ฟฝ์•ˆ๋‚ด 10

์›Œํฌ์ƒต๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด 11

์ดˆ์ฒญ๏ฟฝ๊ฐ•์—ฐ๏ฟฝ์†Œ๊ฐœ 12

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด 21

๊ตฌ๋‘๏ฟฝ๋ฐ๏ฟฝํฌ์Šคํ„ฐ๏ฟฝ๋…ผ๋ฌธ๋ฐœํ‘œ๏ฟฝ์•ˆ๋‚ด 47

์ €์ž์ƒ‰์ธ 48

์‹๋‹น๏ฟฝ์•ˆ๋‚ด 57

์ง€๋„ 58

ํ›„์›๊ด‘๊ณ  64

Page 5: IPI U 2017

6 IPIU 2017

์กฐ์ง์œ„์›์žฅ๏ฟฝ์ธ์‚ฌ๋ง

์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด ๋ถ„์•ผ์— ์žˆ์–ด์„œ ๊ตญ๋‚ด ์ตœ๊ณ  ์ˆ˜์ค€์„ ๊ฐ–์ถ˜ ์ œ29ํšŒ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด

์— ๊ด€ํ•œ ์›Œํฌ์ƒต (Image Processing and Image Understanding: IPIU)์— ์ฐธ๊ฐ€ํ•˜์‹ 

์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค์„ ์ง„์‹ฌ์œผ๋กœ ํ™˜์˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ์›Œํฌ์ƒต์€ ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ๊ฐ€ ์ฃผ๊ด€ํ•˜๊ณ ,

ํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ, ๋Œ€ํ•œ์ „์ž๊ณตํ•™ํšŒ, ํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ, ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก .๋ฏธ๋””์–ด๊ณตํ•™ํšŒ, ํ•œ๊ตญ

์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›๊ณผ ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›์ด ๊ณต๋™์œผ๋กœ ์ฃผ์ตœํ•˜๋ฉฐ, ์•„๋ฆ„๋‹ค์šด ์„ฌ ์ œ์ฃผ์—์„œ

2017๋…„ 2์›” 15์ผ๋ถ€ํ„ฐ 17์ผ๊นŒ์ง€ ๊ฐœ์ตœ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

IPIU๋Š” ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด ๋ถ„์•ผ์— ๊ด€์‹ฌ์ด ์žˆ๋Š” ๋ถ„์ด๋ผ๋ฉด ๋งค๋…„ ์ฐธ์„ํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ์†Œ๋งํ•˜๋Š”

์œ ์„œ ๊นŠ์€ ํ•™์ˆ ํ–‰์‚ฌ๋กœ ์ž๋ฆฌ ์žก์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. IPIU๊ฐ€ ๋งค๋…„ ๋ฐœ์ „์„ ๊ฑฐ๋“ญํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์€

์‚ฐ์—…์  ํ™œ์šฉ๊ณผ ๋งค์šฐ ๊ฐ€๊นŒ์šด ํ•™๋ฌธ๋ถ„์•ผ๋ผ๋Š” ํŠน์„ฑ๋„ ์žˆ์ง€๋งŒ, ๊ทธ๋ณด๋‹ค ์šฐ๋ฆฌ ๋ถ„์•ผ์˜ ์—ฐ๊ตฌ์ž

๋“ค๊ป˜์„œ ๋Š˜ ์ฐฝ์˜์ ์œผ๋กœ, ๋˜ ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ˆ˜ํ–‰ํ•ด ์˜จ ๋•๋ถ„์ด๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋ฒˆ ์›Œํฌ์ƒต์—์„œ๋Š” ๊ทธ ๊ฒฐ์‹ค๋“ค์ด 28ํŽธ์˜ ๊ตฌ๋‘๋ฐœํ‘œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ํฌํ•จํ•œ ์ด 265ํŽธ์˜ ๋…ผ๋ฌธ

์œผ๋กœ ๋ฐœํ‘œ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ, ์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž ์„ธ์…˜์—์„œ๋Š” ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์˜์ƒ์ดํ•ด๋ฅผ ์ „๊ณตํ•˜์‹ 

์—ฌ๋Ÿ ๋ถ„์˜ ์‹ ์ง„ ์—ฐ๊ตฌ์ž๊ป˜์„œ ์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€์˜ ์—ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐœํ‘œํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด์–ด์„œ ์˜ฌํ•ด 2์›” ๊ตญ๋‚ด์—์„œ ์‹œ์ž‘๋˜๋Š” UHD ๋ฐฉ์†ก ๊ด€๋ จํ•˜์—ฌ ์ตœ๊ทผ ๋งŽ์€ ๊ด€์‹ฌ์„ ๋ฐ›๊ณ 

์žˆ๋Š” โ€œ๊ฐ€๊นŒ์šด ์žฅ๋ž˜์— ์‹คํ˜„๋  ๋ฏธ๋””์–ด ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ๋ฏธ๋ž˜ ๋ฏธ๋””์–ด ์„œ๋น„์Šค ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•œ ์ „๋งโ€

๋ฐ โ€œ์นผ๋ผ ๋น„์ฃผ์–ผ์ •๋ณด ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ํ‘œํ˜„โ€์— ๋Œ€ํ•œ ํŠน๋ณ„๊ฐ•์—ฐ์„ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›์˜ ์•ˆ์น˜๋“

๋ฐ•์‚ฌ๋‹˜๊ณผ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต์˜ ํ•˜์˜ํ˜ธ ๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ป˜์„œ ์ค€๋น„ํ•ด ์ฃผ์…จ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ, โ€œ๋ผ์ดํ”„ ์ปดํŒจ

๋‹ˆ์–ธ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๊ฒฝํ—˜ ๋””์ž์ธโ€, โ€œ๊ฐ€์ƒ ๋ฐ ์ฆ๊ฐ•ํ˜„์‹ค๊ณผ ์ฆ๊ฐ•ํœด๋จผโ€, โ€œdeep learningโ€ ๊ด€๋ จ

์ดˆ์ฒญ๊ฐ•์—ฐ์ด ์ค€๋น„๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

IPIU ์›Œํฌ์ƒต์€ ๊ทธ๊ฐ„ ์—ด์‹ฌํžˆ ์—ฐ๊ตฌํ•ด ์˜ค์‹  ๊ฒฐ๊ณผ๋“ค์„ ๋ฐœํ‘œํ•˜๊ณ , ๊ฐ์ž์˜ ๊ฒฝํ—˜์„ ๊ณต์œ 

ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์šฐ๋ฆฌ ๋ชจ๋‘์˜ ์ถ•์ œ์˜ ์žฅ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์—„์„ ํ•œ ๋…ผ๋ฌธ๋“ค๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ ๊ตฌ๋‘๋ฐœํ‘œ ์„ธ์…˜

์„ ํ†ตํ•˜์—ฌ ๋ฐ•์‚ฌ๊ธ‰ ์ด์ƒ ์ „๋ฌธ ์—ฐ๊ตฌ์ž๋“ค์˜ ์ˆ˜์ค€ ๋†’์€ ๋ฐœํ‘œ ๋‚ด์šฉ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ, ๊ทธ ์ด๋ฉด์—

๋…น์•„ ๋“ค์–ด ์žˆ๋Š” ํ•ด๋‹น ์—ฐ๊ตฌ์ž๋“ค์˜ ์•„์ด๋””์–ด๊นŒ์ง€ ๋‚˜๋ˆŒ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์‹œ๊ฐ„์ด ๋˜์‹œ๊ธฐ๋ฅผ ๋ฐ”๋ž

๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ, ํฌ์Šคํ„ฐ ๋ฐœํ‘œ์‹œ๊ฐ„์—๋Š” ์ž์„ธํ•œ ๊ธฐ์ˆ ์  ๋…ผ์˜๊ฐ€ ๊ฐœ๋ณ„์ ์œผ๋กœ ์‹ฌ๋„ ์žˆ๊ฒŒ ์ด๋ฃจ

์–ด์ง€๊ธฐ๋ฅผ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.

์•„์šธ๋Ÿฌ ๋ณธ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ›„์›ํ•ด ์ฃผ์‹  ์‚ผ์„ฑ์ „์ž, ๋„ค์ด๋ฒ„, ์Šˆํ”„๋ฆฌ๋งˆ, ์นด์นด์˜ค, ์นฉ์Šค์•ค๋ฏธ๋””์–ด,

ํ€„์ปด์‚ฌ์— ๊ฐ์‚ฌ ๋“œ๋ฆฌ๋ฉฐ, ์•„์šธ๋Ÿฌ ๋ณธ ํ–‰์‚ฌ์˜ ์„ธ์„ธํ•œ ๊ณณ๊นŒ์ง€ ์ค€๋น„ํ•ด ์ฃผ์‹  ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ด

ํ•™ํšŒ ์ตœ์˜๋ฏธ ํšŒ์žฅ๋‹˜๊ณผ ์กฐ์ง์œ„์›ํšŒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ฌด์—‡๋ณด๋‹ค๋„ ์ด ์ž๋ฆฌ์— ์ฐธ์„

ํ•˜์…”์„œ ํ•จ๊ป˜ ์ง„์ •ํ•œ ์ถ•์ œ์˜ ์žฅ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐ€๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ์ง„์‹ฌ ์–ด๋ฆฐ ๊ฐ์‚ฌ์˜ ๋ง์”€์„

์˜ฌ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

2017๋…„ 2์›”

IPIU 2017 ์กฐ์ง์œ„์›์žฅ

์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต ์ปดํ“จํ„ฐ๊ณตํ•™๊ณผ

์ด ์˜ ๋ ฌ

IPIU 2017 ์กฐ์ง์œ„์›์žฅ

Page 6: IPI U 2017

IPIU 2017 7

ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œ„์›์žฅ๏ฟฝ์ธ์‚ฌ๋ง

์˜ฌํ•ด๋กœ 29ํšŒ๋ฅผ ๋งž๋Š” ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด์— ๊ด€ํ•œ ์›Œํฌ์ƒต์— ํ›Œ๋ฅญํ•œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ํˆฌ๊ณ ํ•ด

์ฃผ์‹œ๊ณ  ์ฐธ๊ฐ€ํ•ด์ฃผ์‹  ๋ชจ๋“  ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๊ฐ์‚ฌ์˜ ๋ง์”€์„ ์ „ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ฌํ•ด๋„ 400๋ช… ์ด์ƒ์˜ ์˜์ƒ

๋ถ„์•ผ ์ „๋ฌธ๊ฐ€๊ฐ€ ํ•œ์ž๋ฆฌ์— ๋ชจ์—ฌ ํ™œ๋ฐœํ•œ ๋ฐœํ‘œ์™€ ํ† ๋ก  ๋ฐ ์ธ์  ๊ต๋ฅ˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ตญ๋‚ด ์—ฐ๊ตฌ

์ˆ˜์ค€์„ ํ•œ ๋‹จ๊ณ„ ๋†’์ด๋Š” ๊ณ„๊ธฐ๊ฐ€ ๋  ๊ฒƒ์œผ๋กœ ํ™•์‹ ํ•˜๋ฉฐ ์ด๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ตœ๊ณ  ์ˆ˜์ค€์˜ ์—„์„ ๋œ

ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ์ค€๋น„ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ IPIU ์›Œํฌ์ƒต์˜ ํ•™์ˆ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์€ 5๊ฐœ์˜ ์ดˆ์ฒญ๊ฐ•์—ฐ๊ณผ

28ํŽธ์˜ ๊ตฌ๋‘ ๋…ผ๋ฌธ๋ฐœํ‘œ, 8ํŽธ์˜ ์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž ๋ฐœํ‘œ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  237ํŽธ์˜ ํฌ์Šคํ„ฐ ๋…ผ๋ฌธ๋ฐœํ‘œ๋กœ

๊ตฌ์„ฑ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ฌํ•ด ๋ฐœํ‘œ๋  ์ด ๋…ผ๋ฌธ ์ˆ˜๋Š” 265ํŽธ์ด๋ฉฐ ์ด๋Š” ์ž‘๋…„ IPIU๋ณด๋‹ค 20%

๊ฐ€๋Ÿ‰ ์ฆ๊ฐ€ํ•œ ์ˆ˜์น˜๋กœ์„œ ์ตœ๊ทผ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์™€ ์ดํ•ด์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ๊ณ„์™€ ์‚ฐ์—…๊ณ„์˜ ๊ด€์‹ฌ์ด

์ตœ๊ณ ์กฐ์— ์ด๋ฅด๋ €๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํŠน๋ณ„๊ฐ•์—ฐ ์—ฐ์‚ฌ๋กœ ๋ชจ์‹  ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต์˜ ํ•˜์˜ํ˜ธ ๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ณผ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›์˜

์•ˆ์น˜๋“ ์†Œ์žฅ๋‹˜๊ป˜์„œ ์ปฌ๋Ÿฌ์ฒ˜๋ฆฌ์™€ ๋ฐฉ์†ก๋ฏธ๋””์–ด ๊ธฐ์ˆ ์˜ ๊ณผ๊ฑฐ, ํ˜„์žฌ, ๋ฏธ๋ž˜๋ฅผ ์•„์šฐ๋ฅด๋Š” ๊ฐ•์—ฐ

์„ ํ•ด์ฃผ์‹ญ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์ดˆ์ฒญ๊ฐ•์—ฐ ์—ฐ์‚ฌ์ด์‹  ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต์˜ ๊น€์ง„์šฐ ๊ต์ˆ˜๋‹˜, KAIST์˜

์šฐ์šดํƒ ๊ต์ˆ˜๋‹˜, ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต์˜ ์ด๋ฏผํ˜ธ ๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ป˜์„œ HCI, ์ฆ๊ฐ•/๊ฐ€์ƒํ˜„์‹ค, ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ

๋ถ„์•ผ์˜ ์ตœ์‹  ์—ฐ๊ตฌ ์†Œ๊ฐœ์™€ ํ•จ๊ป˜ ์ตœ๊ณ ์˜ ๊ฐ•์—ฐ์„ ํŽผ์ณ์ฃผ์‹ญ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ฌํ•ด๋„ ๋ชจ๋“  ๊ตฌ๋‘ ๋…ผ๋ฌธ

๋ฐœํ‘œ๋Š” ๋ฐ•์‚ฌ๊ธ‰ ์ด์ƒ์˜ ์—ฐ๊ตฌ์ž ๋˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ์ฑ…์ž„์ž๊ฐ€ ์ง์ ‘ ๋ฐœํ‘œ๋ฅผ ํ•˜์‹œ๋ฉฐ, ์ด๋Š” IPIU์˜

์ „ํ†ต๊ณผ ์ž๋ž‘์ธ ์ˆ˜์ค€ ๋†’์€ ํ•™์ˆ  ์ฝ˜ํ…์ธ ๋ฅผ ๋ณด์žฅํ•˜๋Š” ๋™๋ ฅ์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๋Œ€ํ•™์ด๋‚˜

์—ฐ๊ตฌ์†Œ์— ์ตœ๊ทผ ์ž„์šฉ๋œ ์—ฐ๊ตฌ์ž๋“ค์ด ๋ณธ์ธ์˜ ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ์™€ ๋‚ด์šฉ์„ ์†Œ๊ฐœํ•˜๋ฉฐ ๋ฏธ๋ž˜ ์˜์ƒ

์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์˜์ƒ์ดํ•ด ์—ฐ๊ตฌ์˜ ์ฃผ์—ญ์œผ๋กœ์„œ ํ™”๋ คํ•œ ๋ฐ๋ท”๋ฅผ ํ•˜๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ฌํ•ด ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ํ•จ๊ป˜ ์ค€๋น„ํ•˜๋ฉด์„œ ๋งŽ์€ ๋„์›€์„ ์ฃผ์‹  ์กฐ์ง์œ„์›์žฅ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต ์ด์˜๋ ฌ

๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ณผ 14๋ถ„์˜ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œ„์›ํšŒ ์œ„์›๋‹˜๋“ค, ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ์˜ ์•ˆ์˜ํ˜ธ ๊ตญ์žฅ๋‹˜

๊ป˜ ๊ฐ์‚ฌ์˜ ๋ง์”€์„ ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ์ „์ž„ ์กฐ์ง์œ„์›์žฅ๊ณผ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œ„์›์žฅ์œผ๋กœ์„œ ์ž‘๋…„

ํ–‰์‚ฌ์˜ ๊ฒฝํ—˜์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์งˆ์ ์ธ ๋„์›€๊ณผ ์กฐ์–ธ์„ ์ฃผ์‹  ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต ์ „๋ณ‘์šฐ ๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ณผ

๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต ์‹ฌ๋™๊ทœ ๊ต์ˆ˜๋‹˜๊ป˜๋„ ๊ฐ์‚ฌ์˜ ๋ง์”€์„ ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ฌํ•ด ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ์„ฑ๊ณต์ ์œผ๋กœ

๊ฐœ์ตœํ•˜๊ฒŒ ๋งŒ๋“  ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ์ฃผ์ธ๊ณต๋“ค์ธ ๋ชจ๋“  ๋…ผ๋ฌธ ๋ฐœํ‘œ์ž์™€ ์ฐธ๊ฐ€์ž๋“ค๊ป˜ ๋‹ค์‹œ ํ•œ๋ฒˆ

์ง„์‹ฌ์œผ๋กœ ๊ฐ์‚ฌ ๋“œ๋ฆฌ๋ฉฐ IPIU ์›Œํฌ์ƒต์ด ๋งค๋…„ ๋Œ์•„์˜ค๋Š” ์ถ•์ œ์˜ ์žฅ์œผ๋กœ์„œ ํ™•๊ณ ํžˆ ์ž๋ฆฌ

๋งค๊น€ํ•˜๊ธฐ๋ฅผ ๋ฐ”๋ผ๋Š” ๋งˆ์Œ์œผ๋กœ ์ธ์‚ฌ ๋ง์”€์„ ๋งˆ์นฉ๋‹ˆ๋‹ค.

2017๋…„ 2์›”

IPIU 2017 ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œ„์›์žฅ

์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต ์ •๋ณดํ†ต์‹ ๊ณตํ•™๊ณผ

๋ฐ• ์ธ ๊ทœ

IPIU 2017 ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์œ„์›์žฅ

Page 7: IPI U 2017

8 IPIU 2017

์—ญ๋Œ€๏ฟฝIPIU ๊ฐœ์š”

ํšŒ ๋…„๋„/๊ฐœ์ตœ์ผ์ž ์žฅ์†Œ์กฐ์ง์œ„์›์žฅ ํ•™์ˆ ์œ„์›์žฅ

์ฃผ๊ด€์„ฑ๋ช… ์†Œ์† ์„ฑ๋ช… ์†Œ์†

1 1989.01.13-14 POSTECH ๊น€์žฌ๊ท  KAIST ์–‘ํ˜„์Šน KAIST

2 1990.02.23-24 KAIST ์ด์ •๋ฆผ POSTECH ๊น€๊ด‘์ต POSTECH

3 1991.02.07-08 ์ˆ˜์•ˆ๋ณดํŒŒํฌํ˜ธํ…” ๋ฐ•์ฐฌ๋ชจ POSTECH ์ตœ์ข…์ˆ˜ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต

4 1992.01.28-29 ์ˆ˜์•ˆ๋ณดํŒŒํฌํ˜ธํ…” ๊น€์ง„ํ˜• KAIST ์ด์„ฑํ™˜ ์ถฉ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต

5 1993.02.04-05 ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต ์ด์ƒ์šฑ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต

6 1994.01.21-22 ๊ฒฝ์ฃผํ˜„๋Œ€ํ˜ธํ…” ํ•˜์˜ํ˜ธ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต

7 1995.02.03-04 ์„œ์šธ์›Œ์ปคํžํ˜ธํ…” ์–‘ํ˜„์Šน KAIST

8 1996.01.23-24 ๋ถ€์‚ฐํŒŒ๋ผ๋‹ค์ด์Šค ๋‚˜์ข…๋ฒ” KAIST ํ™๊ธฐ์ƒ POSTECH

9 1997.01.22-23 ๊ฒฝ์ฃผํ˜„๋Œ€ํ˜ธํ…” ํ™๊ธฐ์ƒ POSTECH ๊น€์žฌํ˜ธ ๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต

10 1998.01.14-16 ์ œ์ฃผํ•˜์–ํŠธํ˜ธํ…” ๊ถŒ์˜๋นˆ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต ์ •๊ทœ์‹ ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต

11 1999.02.04-05 ํ˜ธํ…”๋กฏ๋ฐ๋Œ€๋• ๊น€์„ฑ๋Œ€ KAIST ์ด์ข…์ˆ˜ ์šธ์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต

12 2000.01.27-29 ์ œ์ฃผํ•˜์–ํŠธํ˜ธํ…” ๋ฐ•๋ž˜ํ™ ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต ์ •์ œ์ฐฝ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต

13 2001.01.10-12 ์ œ์ฃผ๋กฏ๋ฐํ˜ธํ…” ํ•œ์ค€ํฌ POSTECH ๊ถŒ์˜๋นˆ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต

14 2002.01.09-11 ์ œ์ฃผ๋กฏ๋ฐํ˜ธํ…” ๊ถŒ์ธ์†Œ KAIST ํ—ˆ ์˜ ํ•œ๊ตญ์ „๊ธฐ์—ฐ๊ตฌ์†Œ

15 2003.01.08-10 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ์ •์ œ์ฐฝ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต ๋ฐ•ํ˜„์šฑ KAIST

16 2004.01.09-10 ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ์ด์„ฑํ™˜ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๊น€๋Œ€์ง„ POSTECH

17 2005.01.19-21 ์ œ์ฃผ๋ผ๋งˆ๋‹คํ˜ธํ…” ํ—ˆ ์˜ ํ•œ๊ตญ์ „๊ธฐ์—ฐ๊ตฌ์› ๋ฐฑ์ค€๊ธฐ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต

18 2006.02.08-10 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ๋ฐ•ํ˜„์šฑ KAIST ์ด๊ฒฝ๋ฌด ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต

19 2007.02.07-09 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ๋ฌธ์˜์‹ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต ์ด์ƒ์šฑ ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต

20 2008.02.20-22 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ํ˜ธ์š”์„ฑ ๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› ์กฐ๋‚จ์ต ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ

21 2009.02.18-20 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ์ตœ์œค์‹ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต ์ „๋ณ‘์šฐ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ

22 2010.01.27-29 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ์ด๋ณ‘์šฑ ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต ์ด์˜๋ ฌ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต ๋Œ€ํ•œ์ „์ž๊ณตํ•™ํšŒ

23 2011.02.16-18 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ๊น€์ถ˜์šฐ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต ๋ฐ•์ข…์ผ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ

24 2012.02.15-17 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ๊น€ํšŒ์œจ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต ํ™๋ฏผ์ฒ  ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ

25 2013.02.18-20 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ์ด๊ฒฝ๋ฌด ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต ๊น€์ •ํƒœ ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก๊ณตํ•™ํšŒ

26 2014.02.11-13 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ์ด์ƒ์šฑ ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต ์œค์ผ๋™ ํ•œ๊ตญ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ

27 2015.02.04-06 ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œํ˜ธํ…” ์ด์น ์šฐ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต ์˜ˆ์ข…์ฒ  KAIST ํ•œ๊ตญํ†ต์‹ ํ•™ํšŒ

28 2016.02.15-17 ๋ฉ”์ข…๊ธ€๋ž˜๋“œ์ œ์ฃผ ์ „๋ณ‘์šฐ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต ์‹ฌ๋™๊ทœ ๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก.๋ฏธ๋””์–ด๊ณตํ•™ํšŒ

29 2017.02.15-17 ๋ฉ”์ข…๊ธ€๋ž˜๋“œ์ œ์ฃผ ์ด์˜๋ ฌ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต ๋ฐ•์ธ๊ทœ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ

Page 8: IPI U 2017

IPIU 2017 9

IPIU 2017 ์ค€๋น„์œ„์›ํšŒ

์ž ๋ฌธ ์œ„ ์›

๊ถŒ์˜๋นˆ (์ค‘์•™๋Œ€) ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST) ๊น€์„ฑ๋Œ€ (KAIST) ๋‚˜์ข…๋ฒ” (KAIST) ๋ฐ•๋ž˜ํ™ (์„œ๊ฐ•๋Œ€)

๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST) ์–‘ํ˜„์Šน (KAIST) ์ด์„ฑํ™˜ (๊ณ ๋ ค๋Œ€) ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€) ํ•˜์˜ํ˜ธ (๊ฒฝ๋ถ๋Œ€)

ํ•œ์ค€ํฌ (POSTECH) ํ—ˆ์˜ (์ „๊ธฐ์—ฐ๊ตฌ์›) ํ™๊ธฐ์ƒ (POSTECH)

์กฐ ์ง ์œ„ ์› ์žฅ

์ด์˜๋ ฌ (์„ธ์ข…๋Œ€)

์กฐ ์ง ์œ„ ์›

๊ถŒ๊ธฐ๋ฃก (๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€) ๊น€์ •ํƒœ (์ดํ™”์—ฌ๋Œ€) ๊น€์ถ˜์šฐ (์ธํ•˜๋Œ€) ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€) ๋ฌธ์˜์‹ (ํ•œ์–‘๋Œ€)

๋ฐ•์ข…์ผ (ํ•œ์–‘๋Œ€) ์˜ˆ์ข…์ฒ  (KAIST) ์œค์ผ๋™ (ํ•œ๊ตญ์™ธ๋Œ€) ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€) ์ด๋ณ‘์šฑ (์ดํ™”์—ฌ๋Œ€)

์ด์ƒ์šฑ (์„œ๊ฐ•๋Œ€) ์ด์น ์šฐ (์ „๋‚จ๋Œ€) ์ดํ˜ธ์ง„ (ETRI) ์ „๋ณ‘์šฐ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€) ์กฐ๋‚จ์ต (์„œ์šธ๋Œ€)

์กฐ์žฌ๋ฌธ (์‚ผ์„ฑ์ „์ž) ์ตœ๋ณ‘ํ˜ธ (KETI) ์ตœ์Šน์ข… (LG ์ „์ž) ์ตœ์œค์‹ (์—ฐ์„ธ๋Œ€) ํ˜ธ์š”์„ฑ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

ํ™๋ฏผ์ฒ  (์ˆญ์‹ค๋Œ€)

ํ”„ ๋กœ ๊ทธ ๋žจ ์œ„ ์› ์žฅ

๋ฐ•์ธ๊ทœ (์ธํ•˜๋Œ€)

ํ”„ ๋กœ ๊ทธ ๋žจ ์œ„ ์›

๊ฐ•์ œ์› (์ดํ™”์—ฌ๋Œ€) ๊น€์„ ์ฃผ (์—ฐ์„ธ๋Œ€) ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST) ๊น€์ฐฝ์ˆ˜ (๊ณ ๋ ค๋Œ€) ์†ก๋ณ‘์ฒ  (์ธํ•˜๋Œ€)

์‹ฌ๋™๊ทœ (๊ด‘์šด๋Œ€) ์‹ฌ์žฌ์˜ (UNIST) ์˜ค๋ณ‘ํƒœ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€) ์ด์ƒ๊ทผ (์ค‘์•™๋Œ€) ์ด์ƒ์ฒ  (์ธํ•˜๋Œ€)

์ด์„ํ™˜ (๋™๋ช…๋Œ€) ์ž„์ข…์šฐ (ํ•œ์–‘๋Œ€) ์œค๊ตญ์ง„ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›) ์ตœํ•ด์ฒ  (ํ•œ๋ฐญ๋Œ€)

Page 9: IPI U 2017

10 IPIU 2017

๋ฐœํ‘œ์žฅ๏ฟฝ์•ˆ๋‚ด

1F์กฐ์‹๏ฟฝ๋ฐ๏ฟฝ์ค‘์‹๏ฟฝ์‹๋‹น๏ฟฝ(ํ•œ์‹/์ผ์‹)

โ–ถ์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€(๊ตฌ๋‘๋ฐœํ‘œ์žฅ)์—์„œ๏ฟฝํฌ์Šคํ„ฐ์ „์‹œ์žฅ์œผ๋กœ์˜๏ฟฝ์ด๋™์€๏ฟฝํ˜ธํ…”๏ฟฝ๋กœ๋น„๋ฅผ๏ฟฝํ†ตํ•ด๏ฟฝ์นด์ง€๋…ธ์ชฝ์œผ๋กœ๏ฟฝ๋Œ์•„๊ฐ€์…”์•ผ๏ฟฝํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์กฐ์‹๏ฟฝ๋ท”ํŽ˜๏ฟฝ์‹๋‹น

๊ตฌ๋‘์„ธ์…˜๏ฟฝ1~8์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€๏ฟฝA,B

ํฌ์Šคํ„ฐ์ „์‹œ์žฅ

Page 10: IPI U 2017

IPIU 2017 11

์›Œํฌ์ƒต๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1์ขŒ์žฅ : ๊น€์„ ์ฃผ ๊ต์ˆ˜ (์—ฐ์„ธ๋Œ€)

๊น€์ค€๋ชจ ๊ต์ˆ˜ (KAIST)์†ก๋ณ‘์ฒ  ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€)

P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2์ขŒ์žฅ : ์‹ฌ์žฌ์˜ ๊ต์ˆ˜ (UNIST)

์ด์ƒ์ฒ  ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€)์ž„์ข…์šฐ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€)

-

-

O1 ๊ฐ์ฒด์ถ”์ ์ขŒ์žฅ : ์ตœ์œค์‹ ๊ต์ˆ˜ (์—ฐ์„ธ๋Œ€)

O2 ์˜์ƒ์ธ์‹์ขŒ์žฅ : ํ™๋ฏผ์ฒ  ๊ต์ˆ˜ (์ˆญ์‹ค๋Œ€)

O3 3์ฐจ์›๋น„์ „์ขŒ์žฅ: ๊น€ํšŒ์œจ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€)

O4 ์˜์ƒ๊ฐœ์„ ์ขŒ์žฅ : ๊น€์ถ˜์šฐ ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€)

N1 ์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž 1 (์ปดํ“จํ„ฐ๋น„์ „)์ขŒ์žฅ: ๋ฌธ์˜์‹ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€)

N2 ์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž 2 (์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ)์ขŒ์žฅ : ํ˜ธ์š”์„ฑ ๊ต์ˆ˜ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

2์›” 16์ผ (๋ชฉ)์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A ์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B ํฌ์Šคํ„ฐ ์ „์‹œ์žฅ ๋กœ๋น„

์ดˆ์ฒญ ๊ฐ•์—ฐ ์ขŒ์žฅ: ์ „๋ณ‘์šฐ ๊ต์ˆ˜ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€)

- Beyond Perception and Toward Cognition (์ด๋ฏผํ˜ธ ๊ต์ˆ˜, ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)- Virtual Reality, Augmented Reality and Augmented Human (์šฐ์šดํƒ ๊ต์ˆ˜, KAIST)- Experience Design for Life Companions (๊น€์ง„์šฐ ๊ต์ˆ˜, ์—ฐ์„ธ๋Œ€)

ํŠน๋ณ„ ๊ฐ•์—ฐ ์ขŒ์žฅ : ์ด์˜๋ ฌ ๊ต์ˆ˜ (์„ธ์ข…๋Œ€)

- ๋ฏธ๋ž˜ ๋ฏธ๋””์–ด ๊ธฐ์ˆ  ์ „๋ง (์•ˆ์น˜๋“ ์†Œ์žฅ, ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)- High Quality Visual Experience: Processing and Presentation of Color Visual

Information (ํ•˜์˜ํ˜ธ ๊ต์ˆ˜, ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€)

๊ฐœํšŒ์‹ ๋ฐ ์ถ•์‚ฌ ์ตœ์˜๋ฏธ ํšŒ์žฅ (ํ•œ๊ตญ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ดํ•™ํšŒ)

์‚ฌํšŒ : ๋ฐ•์ธ๊ทœ ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€)

๋“ฑ๋ก

๋“ฑ๋ก

10:00-13:00

16:00-16:20

13:00-16:00

13:00-14:00

14:00-15:00

15:00-16:00

16:20-17:20

17:20-18:20

16:20-18:20

2์›” 15์ผ (์ˆ˜)์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A ์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B ํฌ์Šคํ„ฐ ์ „์‹œ์žฅ ๋กœ๋น„

-

-

-

-

-

-

-

-

O5 ํ‘œ์ • ๋ฐ ๊ฐ์„ฑ์ฒ˜๋ฆฌ์ขŒ์žฅ : ๋ฐ•์ข…์ผ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€)

O6 ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์‘์šฉ์ขŒ์žฅ : ์ „๋ณ‘ํ™˜ ๋งˆ์Šคํ„ฐ (์‚ผ์„ฑ์ „์ž)

O7 ์˜๋ฃŒ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์ขŒ์žฅ : ๊น€์ •ํƒœ ๊ต์ˆ˜ (์ดํ™”์—ฌ๋Œ€)

O8 ๋น„๋””์˜ค๋ถ€ํ˜ธํ™” ๋ฐ ์ „์†ก์ขŒ์žฅ : ์ด์ฐฝ์šฐ ๊ต์ˆ˜ (๊ฐ€ํ†จ๋ฆญ๋Œ€)

2์›” 17์ผ (๊ธˆ)์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A ์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B ํฌ์Šคํ„ฐ ์ „์‹œ์žฅ ๋กœ๋น„

๋“ฑ๋ก

-

-

ํœด ์‹

ํœด ์‹

ํœด ์‹

ํœด ์‹

์ ์‹ฌ์‹œ๊ฐ„

์ €๋…๋งŒ์ฐฌ (Banquet)

์šฐ์ˆ˜ ํฌ์Šคํ„ฐ ์‹œ์ƒ์‹ ๋ฐ ํํšŒ

09:00-10:20

10:40-10:50

10:20-11:40

12:20-13:30

10:50-12:20

13:30-14:50

14:50-15:00

15:00-16:20

16:20-17:50

18:00-20:00

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3 ์ขŒ์žฅ : ๊ณฝ๋…ธ์ค€ ๊ต์ˆ˜ (์„œ์šธ๋Œ€)

์˜ค๋ณ‘ํƒœ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€)

์ด์ˆ˜์ฐฌ ๊ต์ˆ˜ (์ˆœ์ฒœํ–ฅ๋Œ€)

09:00-10:00

10:00-10:10

10:10-11:40

11:40-12:40

12:40-13:00

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12 IPIU 2017

์ดˆ์ฒญ๏ฟฝ๊ฐ•์—ฐ๏ฟฝ1

Minho Lee received the Ph.D. from KAIST in 1995, and is currently a professor of School of Electronics Engineering and

a director for KNU-LG Electronics Convergence Research Center and Artificial Intelligence Research Center, Kyungpook

National University, Taegu, Korea. He established Mobile Technology Commercial Center at Daegu, and worked for

Education & Training Department as a director from 2005 to 2006. Also, he was a visiting scholar for Dept. of Brain and

Cognitive Science at MIT from 2006 to 2007. His research interests include deep neural networks, brain-neuroinformatics,

biologically inspired vision systems, human augmented cognition, selective attention, brain-machine interaction and

intelligent sensor systems. (Homepage: http://abr.knu.ac.kr)

Beyond Perception and Toward Cognition

In recent years, deep learning, which is a machine learning algorithm for neural networks with many hidden layers, has

shown the state-of-the-art performance in many engineering applications including image recognition, video understanding,

speech recognition and natural language processing such as translation and summarization. The deep learning methods

have taken a place not only in many professional academic areas but also in industrial arena. Worldโ€™s leading companies

like Google, Microsoft and Facebook have teams of specialists working on deep learning, and publish their research in

reputed journals. The primary question is: what is the main difference between conventional approaches and deep learning

methods? Actually, there already had been several approaches like deep learning but they were impractical. However,

recent breakthroughs have been introducing and adapting, deep learning methods eventually defeating many classical

state-of-art algorithms in many engineering application fields. Moreover, they have shed light to the brain-like artificial in-

telligence. In this talk, I will briefly explain main characteristics and issues of conventional machine learning and deep learn-

ing methods. Then, I will introduce research works at my laboratory in this area, which includes to design the optimal

number of deep hidden layers, handling incomplete and long sequence data, speeding up the training process. Further-

more, I will explain the current research in my lab, focusing on the development of deep cognitive neural networks for

emotion and intention understanding, including using perception-action cycle learning to implement a brain augmented

autonomous cognition system. Real world applications based on the developed models will be briefly introduced.

์ด ๋ฏผ ํ˜ธ ๊ต์ˆ˜

์†Œ ์† ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต ์ „์ž๊ณตํ•™๋ถ€

E-mail [email protected]

์—ฐ ์‚ฌ ์•ฝ ๋ ฅ

๊ฐ• ์—ฐ ์ œ ๋ชฉ

๊ฐ• ์—ฐ ์ดˆ ๋ก

2์›” 15์ผ (์ˆ˜) 13:00 ~ 14:00 (์ปจ๋ฒค์…˜ ํ™€ )

Page 12: IPI U 2017

IPIU 2017 13

์ดˆ์ฒญ๏ฟฝ๊ฐ•์—ฐ๏ฟฝ2

์šฐ์šดํƒ ๊ต์ˆ˜๋Š” KAIST ๋ฌธํ™”๊ธฐ์ˆ ๋Œ€ํ•™์› ๊ต์ˆ˜์ด๋ฉฐ AR ์—ฐ๊ตฌ์„ผํ„ฐ์žฅ์ด๋‹ค. ๊ทธ๋Š” ํ•œ๊ตญ HCI ํ•™ํšŒ์˜ ๋ถ€ํšŒ์žฅ (2007-2012)๊ณผ ํšŒ์žฅ

(2013-2015๋…„)์„ ์—ญ์ž„ํ–ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ 2008๋…„๋ถ€ํ„ฐ ํ•œ๊ตญ ์ปดํ“จํ„ฐ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ์Šค ํ•™ํšŒ, 2010๋…„๋ถ€ํ„ฐ ํ•œ๊ตญ์ •๋ณด๊ณผํ•™ํšŒ CGI ์†Œ์‚ฌ์ด์–ดํ‹ฐ,

2011๋…„๋ถ€ํ„ฐ ์ฐจ์„ธ๋Œ€์ปดํ“จํŒ… ํ•™ํšŒ์˜ ๋ถ€ํšŒ์žฅ์„ ๋งก๊ณ  ์žˆ๋‹ค. 1989๋…„ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต ์ „์ž๊ณตํ•™๊ณผ์—์„œ ํ•™์‚ฌ, 1991๋…„ ํฌํ•ญ๊ณต๊ณผ๋Œ€ํ•™๊ต

์ „์ž์ „๊ธฐ๊ณตํ•™๊ณผ์—์„œ ์„์‚ฌ, 1998๋…„ ์„œ๋˜ ์บ˜๋ฆฌํฌ๋‹ˆ์•„ ๋Œ€ํ•™ (USC) ์ „๊ธฐ๊ณตํ•™๊ณผ-์‹œ์Šคํ…œ์—์„œ ๋ฐ•์‚ฌํ•™์œ„๋ฅผ ๋ฐ›์•˜๋‹ค. 1999๋…„-2001

๋…„์—๋Š” ์ผ๋ณธ ATR์—์„œ ์ดˆ์ฒญ ์—ฐ๊ตฌ์›์œผ๋กœ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜์˜€๊ณ , 2001๋…„-2012๋…„๊นŒ์ง€ ๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› (GIST) ์ •๋ณดํ†ต์‹ ๊ณตํ•™๋ถ€

์—์„œ ๊ต์ˆ˜, 2005๋…„-2012๋…„ ๋ฌธํ™”๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ์žฅ์„ ์—ญ์ž„ํ•˜์˜€๋‹ค. 2001๋…„ ์œ ๋น„์ฟผํ„ฐ์Šค ๊ฐ€์ƒ ํ˜„์‹ค (UVR) ์—ฐ๊ตฌ์‹ค์„ ์„ค๋ฆฝํ•˜์—ฌ ์ˆ˜

ํ–‰ํ•œ ์ฃผ์š” ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ๋Š” ์ง€๋Šฅ ๊ณต๊ฐ„์—์„œ ์œ ๋น„์ฟผํ„ฐ์Šค ๊ฐ€์ƒ ํ˜„์‹ค์„ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•„์š”ํ•œ 3์ฐจ์› ๋น„์ „, ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ๋ Œ๋”๋ง, ์ •๋ณด๊ฐ€์‹œ

ํ™”, ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ, ์ƒํ™ฉ/๋งฅ๋ฝ ์ธ์‹ ๋“ฑ์ด๋‹ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ์€ ๋””์ง€๋กœ๊ทธ(DigiLog) ๋ถ, ๋””์ง€๋กœ๊ทธ ๋ฏธ๋‹ˆ์–ด์ฒ˜ ๋ฐ ๋””์ง€๋กœ๊ทธ ๊ณต๊ฐ„ ๋“ฑ์— ์ ์šฉ

ํ•˜์˜€์œผ๋ฉฐ 400์—ฌํŽธ์˜ ๋…ผ๋ฌธ๊ณผ 100์—ฌ๊ฑด์˜ ํŠนํ—ˆ๋ฅผ ์ถœ์›ํ•˜์˜€๋‹ค. 2012๋…„ KAIST์— ๋ถ€์ž„ํ•œ ์ดํ›„์—๋Š” ์ฆ๊ฐ•ํ˜„์‹ค์„ ์‚ฌ๋žŒ์˜ ์œก์ฒด์ ,

์ง€๋Šฅ์ , ์‚ฌํšŒ์ ์œผ๋กœ ํ™•์žฅํ•˜๋Š” ์ฆ๊ฐ•ํœด๋จผ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์„ ๋„ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค.

Virtual Reality, Augmented Reality and Augmented Human

Recently, both Virtual Reality and Augmented Reality (VR / AR) have been attracting attention as a new medium that

extends human ability beyond time and space. In this talk I will describe the potential of VR/AR as a new platform

combined with Internet of Things (IoT), Big data, Artificial Intelligence (AI), Linked Open Data (LoD) and 3D maps. In

addition, I will explain key technical challenges to realize various applications of reality - "virtual coexistence" in everyday

life. Finally, I will share my perspective on the future of VR/AR in terms of Augmented Human (AH) that extends the

physical, intellectual and social capabilities of the human.

์šฐ ์šด ํƒ ๊ต์ˆ˜

์†Œ ์† KAIST ๋ฌธํ™”๊ธฐ์ˆ ๋Œ€ํ•™์›

E-mail [email protected]

์—ฐ ์‚ฌ ์•ฝ ๋ ฅ

๊ฐ• ์—ฐ ์ œ ๋ชฉ

๊ฐ• ์—ฐ ์ดˆ ๋ก

2์›” 15์ผ (์ˆ˜) 14:00 ~ 15:00 (์ปจ๋ฒค์…˜ ํ™€)

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14 IPIU 2017

์ดˆ์ฒญ๏ฟฝ๊ฐ•์—ฐ๏ฟฝ3

โ€ข 1986๋…„ 2์›” : ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต ์ƒ๊ฒฝ๋Œ€ํ•™ ๊ฒฝ์˜ํ•™๊ณผ ๊ฒฝ์˜ํ•™ ํ•™์‚ฌ (BBA)

โ€ข 1988๋…„ 6์›” : UCLA ๊ฒฝ์˜ํ•™์„์‚ฌ(MBA)

โ€ข 1991๋…„ 2์›” : CMU ์ดํ•™์„์‚ฌ(MS) HCI ์ „๊ณต

โ€ข 1993๋…„ 5์›” : CMU ๋ฐ•์‚ฌ(Ph. D.) HCI ์ „๊ณต

โ€ข (็พ)์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต ๊ฒฝ์˜๋Œ€ํ•™ ๊ต์ˆ˜

โ€ข (็พ)์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ Haii.co.kr ๋Œ€ํ‘œ์ด์‚ฌ

โ€ข (็พ)LG ์ „์ž ๊ธฐ์ˆ ์ž๋ฌธ, ํ˜„๋Œ€ ์ž๋™์ฐจ ๊ธฐ์ˆ ์ž๋ฌธ

โ€ข (็พ)ACM SIGCHI Steering Committee Member

โ€ข (ๅ‰)ํ•œ๊ตญ HCI ํ•™ํšŒ ํ•™ํšŒ์žฅ

โ€ข (ๅ‰)์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต ํ•™์ˆ ์ •๋ณด์›์žฅ

โ€ข (ๅ‰)๋‹ค์Œ ์ปค๋ฎค๋‹ˆ์ผ€์ด์…˜ ์ด์‚ฌํšŒ ์˜์žฅ

โ€ข (ๅ‰)์‚ผ์„ฑ์ „์ž ๊ธฐ์ˆ ๊ณ ๋ฌธ, SK Telecom ๊ธฐ์ˆ ๊ณ ๋ฌธ

Experience Design for Life Companions

In the past, we had been surrounded by many human companions who share activities with us, who involve social relations

with others, and who knows us well. Companions include but not limited to husband and wife, sisters and brothers, and

good old friends. However, these human companions have become less available recently due to numerous cultural and

economic reasons. The lack of life companions leads to serious social problems, such as depression and suicide. In order

to cover up the lack of human companions, Digital Companions have been suggested such as Pepper and Jibo. In this

talk, I would like to present a conceptual model of digital companion that includes pre-requisites and core components

of ideal companions. The conceptual model is composed of seven core technologies. This talk will explain the seven

technologies and present video clips from SF movies that clearly exhibit future direction of digital life companion.

๊น€ ์ง„ ์šฐ ๊ต์ˆ˜

์†Œ ์† ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต ๊ฒฝ์˜๋Œ€ํ•™

E-mail [email protected]

์—ฐ ์‚ฌ ์•ฝ ๋ ฅ

๊ฐ• ์—ฐ ์ œ ๋ชฉ

๊ฐ• ์—ฐ ์ดˆ ๋ก

2์›” 15์ผ (์ˆ˜) 15:00 ~ 16:00 (์ปจ๋ฒค์…˜ ํ™€)

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IPIU 2017 15

ํŠน๋ณ„๏ฟฝ๊ฐ•์—ฐ๏ฟฝ1

โ€ข 1980๋…„ 2์›” : ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต ์ „์ž๊ณตํ•™๊ณผ ํ•™์‚ฌ

โ€ข 1982๋…„ 2์›” : ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต ๋Œ€ํ•™์› ์ „์ž๊ณตํ•™๊ณผ ์„์‚ฌ

โ€ข 1991๋…„ 8์›” : University of Florida ์ „๊ธฐ๊ณตํ•™๊ณผ ๋ฐ•์‚ฌ

โ€ข 1982๋…„ 12์›” ~ ํ˜„์žฌ : ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›

โ€ข 2011๋…„ 3์›” ~ 2013๋…„ 1์›” : ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต ๊ต์ˆ˜

โ€ข 1996๋…„ 7์›” ~ ํ˜„์žฌ : MPEGํฌ๋Ÿผ ์˜์žฅ

โ€ข 2015๋…„ 1์›” ~ ํ˜„์žฌ : ์ธ์ง€์œตํ•ฉ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ํฌ๋Ÿผ ๊ณต๋™์˜์žฅ

โ€ข 2014๋…„ : ํ•œ๊ตญ๋ฐฉ์†ก๊ณตํ•™ํšŒ ํšŒ์žฅ

โ€ข 2011๋…„ 11์›” ~ 2014๋…„ 12์›” : ์‹ค๊ฐ๋ฏธ๋””์–ดํฌ๋Ÿผ ์šด์˜์œ„์›์žฅ

๋ฏธ๋ž˜ ๋ฏธ๋””์–ด ๊ธฐ์ˆ  ์ „๋ง

ํ…Œ๋ผ๋ฏธ๋””์–ด๋ฅผ ๊ธฐ๋ณธ์œผ๋กœ ๊ฐ€๊นŒ์šด ์žฅ๋ž˜์— ์‹คํ˜„๋  ๋ฏธ๋””์–ด ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ๋ฏธ๋ž˜ ๋ฏธ๋””์–ด ์„œ๋น„์Šค ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•ด ์ „๋งํ•œ๋‹ค

์•ˆ ์น˜ ๋“ ์†Œ์žฅ

์†Œ ์† ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› ๋ฐฉ์†ก .๋ฏธ๋””์–ด ์—ฐ๊ตฌ์†Œ

E-mail [email protected]

์—ฐ ์‚ฌ ์•ฝ ๋ ฅ

๊ฐ• ์—ฐ ์ œ ๋ชฉ

๊ฐ• ์—ฐ ์ดˆ ๋ก

2์›” 15์ผ (์ˆ˜) 16:20 ~ 17:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ ํ™€)

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16 IPIU 2017

ํŠน๋ณ„๏ฟฝ๊ฐ•์—ฐ๏ฟฝ2

Yeong-Ho Ha received the B.S. and M.S. degrees in electronic engineering from Kyungpook National University, Daegu,

Korea, in 1976 and 1978, respectively, and the Ph.D. degree in electrical and computer engineering from the University

of Texas, Austin, in 1985. He joined the Department of Electronics Engineering, Kyungpook National University, where

he is currently a Professor. He served as President and Vice President of the Korea Society for Imaging Science and

Technology, and Vice President of the Institute of Electronics Engineering of Korea. His current research interests

include color image processing, computer vision, digital signal and image processing. Professor Ha is an associate

editor in JIST and fellows of IS&T and SPIE. He served as TPC Chair, Committee Member, and Organizing Committee

Chair of many international conferences held in IEEE, SPIE, and IS&T, and domestic conferences.

High Quality Visual Experience: Processing and Presentation of Color Visual Information

Nowadays, consumers demand enhanced features and greater quality of contents. Therefore, natural evolution of

visualization technologies will be in the direction of fully realistic visual experience and highly precise imaging by

considering how human perceives color in different environment conditions. This topic discusses current trends in

processing the visual information to present the color information in realistic way for a better visual experience. In

addition, this topic discusses next generation display trends and color reproduction in these displays.

์—ฐ ์‚ฌ ์•ฝ ๋ ฅ

๊ฐ• ์—ฐ ์ œ ๋ชฉ

๊ฐ• ์—ฐ ์ดˆ ๋ก

ํ•˜ ์˜ ํ˜ธ ๊ต์ˆ˜

์†Œ ์† ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต ์ „์ž๊ณตํ•™๋ถ€

E-mail [email protected]

2์›” 15์ผ (์ˆ˜) 17:20 ~ 18:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ ํ™€)

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IPIU 2017 17

์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž๏ฟฝ1(์ปดํ“จํ„ฐ๋น„์ „)

Towards Unsupervised Object Learning

์กฐ๋ฏผ์ˆ˜ ๊ต์ˆ˜ (POSTECH)

์ตœ๊ทผ ๋‹ค์ธต์‹ ๊ฒฝ๋ง ํ•™์Šต๊ธฐ๋ฒ•์ด ๋ฐœ์ „ํ•จ์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฌผ์ฒด์ธ์‹ ๋ฌธ์ œ๋Š” ํฐ ์ง„์ „์„ ์ด๋ฃฉํ–ˆ์œผ๋‚˜ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ๊ธฐ๋ฒ•๋“ค์€ ์—ฌ์ „ํžˆ

์‚ฌ๋žŒ์ด ์ง์ ‘ ์ œ๊ณตํ•ด์ฃผ๋Š” ์„ธ์„ธํ•œ ์ •๋ณด์— ์˜์กดํ•˜๋Š” ๊ฐ๋…์  ํ•™์Šต๋ฐฉ์‹์— ์˜์กดํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ๋ฐœํ‘œ์—์„œ๋Š” ๋ฌผ์ฒด

์ธ์‹ ๋ฐ ํ•™์Šต ๋ฌธ์ œ์— ์žˆ์–ด์„œ ๊ฐ๋…์ ์ธ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ตœ์†Œํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ์ฃผ์š” ์—ฐ๊ตฌ๋“ค์„ ๊ฐ„๋žตํžˆ ์‚ดํ”ผ๊ณ , ๋ณธ์ธ์˜ ์ตœ๊ทผ

์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค. ๋จผ์ €, ๋‹ค์ธต์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ํŠน์ • ์˜์—ญ์˜ ์ฃผ๋ณ€๋ถ€์™€ ๋‚ด๋ถ€๋ฅผ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋น„๊ตํ•˜์—ฌ

๋ฌผ์ฒด๋ฅผ ํฌ์ฐฉํ•˜๋Š” ๋ฐ˜๊ฐ๋…์  ๋ฐฉ๋ฒ•์„, ๋‹ค์Œ์œผ๋กœ ์ด๋ฏธ์ง€๋“ค๊ฐ„์˜ ์˜์ƒ ์ •ํ•ฉ์„ ํ†ตํ•ด ๋ฌผ์ฒด๋ฅผ ์ฃผ์š”๋ฌผ์ฒด๋“ค์„ ๋ฐœ๊ฒฌํ•ด๋‚ด

๊ณ  ์—ฐ๊ฒฐ์ง“๋Š” ๋น„๊ฐ๋…์  ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ  ํ™œ์šฉ ์˜์ƒ์ธ์‹ ๋ฐ ํŒจํ„ด๋ถ„๋ฅ˜

์ตœ์žฌ์˜ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ๊ตญ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต)

๋ณธ ๊ฐ•์—ฐ์—์„œ๋Š” ํ˜„์žฌ๊นŒ์ง€ ์—ฐ๊ตฌํ•œ ๋‚ด์šฉ๋“ค๊ณผ ํ˜„์žฌ ์ง„ํ–‰์ค‘์ธ ์—ฐ๊ตฌ๋‚ด์šฉ๋“ค์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฐ„๋žตํ•˜๊ฒŒ ์†Œ๊ฐœํ•˜๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.

โ‘  ์ปฌ๋Ÿฌ์ •๋ณด๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ž๋™์–ผ๊ตด์ธ์‹ ๊ธฐ์ˆ ๋“ค์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค. ํŠนํžˆ ์ €ํ•ด์ƒ๋„ ์–ผ๊ตด์˜์ƒ๋“ค์„ ์ธ์‹ํ•˜๋Š”๋ฐ ์ปฌ๋Ÿฌ

์ •๋ณด๊ฐ€ ์œ ์šฉํ•จ์„ ์ฆ๋ช…ํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ์™€ ์ปฌ๋Ÿฌ-ํ…์Šค์ฒ˜ ์ง€์—ญ๊ธฐ์ˆ ์ž ์ถ”์ถœ๋ฐฉ์‹์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค.

โ‘ก ๊ฐ€์ค‘์น˜ํŠน์ง•๊ฒฐํ•ฉ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ํผ์ง€๋ฉค๋ฒ„์‰ฝ ์ด๋ก ์— ๊ทผ๊ฑฐํ•œ ๋น„๋””์˜ค ๊ธฐ๋ฐ˜ ์–ผ๊ตด์ธ์‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค.

โ‘ข ์•™์ƒ๋ธ”-๋ถ€์ŠคํŒ… ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ์œ ๋ฐฉ์•”์ž๋™์ง„๋‹จ ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค.

๋งˆ์ง€๋ง‰์œผ๋กœ ํ˜„์žฌ ์ง„ํ–‰์ค‘์ธ ์—ฐ๊ตฌ๋‚ด์šฉ๋“ค์„ ์†Œ๊ฐœํ•œ ํ›„ ๊ฐ•์—ฐ์„ ๋งˆ์นœ๋‹ค.

1

2

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 15:00 ~ 16:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A)

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18 IPIU 2017

4

์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž๏ฟฝ1(์ปดํ“จํ„ฐ๋น„์ „)

Semantic Correspondence in Computer Vision

ํ•จ๋ฒ”์„ญ ๊ต์ˆ˜ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

์‹œ๋ฉ˜ํ‹ฑ ์ •ํ•ฉ(semantic matching)์€ ๊ฐ™์€ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์— ์†ํ•ด ์žˆ์ง€๋งŒ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ํ˜•ํƒœ๋ฅผ ๋„๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋ฌผ์ฒด ์˜์ƒ์—

๋Œ€ํ•œ ์ •ํ•ฉ์„ ์ง€์นญํ•˜๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜๋ฉด ์˜์ƒ ๊ฐ„์˜ ์˜๋ฏธ๋ก ์  ์—ฐ๊ด€์„ฑ์„ ๋ชจ๋ธ๋ง ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์‹œ๋ฉ˜ํ‹ฑ ์ •ํ•ฉ์€ ๋ฌผ์ฒด

์ธ์‹ (object recognition), ์‹œ๋ฉ˜ํ‹ฑ์„ธ๊ทธ๋ฉ˜ํ…Œ์ด์…˜ (semantic segmentation), ์˜์ƒ ์—๋””ํŒ… (editing) ๋ฐ ํ•ฉ์„ฑ (syn-

thesis) ๋“ฑ ๋งŽ์€ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ๋ถ„์•ผ์— ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์ˆ ์ด๋‹ค. ๋ณธ ๊ฐ•์—ฐ์—์„œ๋Š” ์‹œ๋ฉ˜ํ‹ฑ ์ •ํ•ฉ ๊ธฐ์ˆ ์˜ ์ตœ๊ทผ ์—ฐ๊ตฌ

๋™ํ–ฅ์„ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค.

Face Recognition from Hand-Crafted Feature to Deep Learning

ํ™ฉ์›์ค€ ๊ต์ˆ˜ (์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต)

์ตœ๊ทผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์–ผ๊ตด ์ธ์‹ ๊ธฐ์ˆ  ๊ฐœ๋ฐœ๋กœ ์ธํ•ด ๋ฌผ์ฒด ์ธ์‹ ๋ฐ ์–ผ๊ตด ์ธ์‹์— ๋Œ€ํ•œ ๊ด€์‹ฌ์ด ๋†’์•„์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ๋ฐœํ‘œ

์—์„œ๋Š” ์–ผ๊ตด ์ธ์‹ ๊ธฐ์ˆ ์—์„œ ๋‹ค๋ฃจ๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ์˜ ์ •์˜๋ฅผ ๊ฐœ๋žต์ ์œผ๋กœ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ , 2000๋…„๋„๋ถ€ํ„ฐ ํ™œ๋ฐœํ•˜๊ฒŒ

๊ฐœ๋ฐœ๋œ Hand-crafted Feature ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์–ผ๊ตด ๊ฒ€์ถœ ๋ฐ ์ธ์‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๊ณผ ์ตœ๊ทผ ๊ฐ๊ด‘ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ๋Š” Deep Learning

๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์–ผ๊ตด ๊ฒ€์ถœ ๋ฐ ์ธ์‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์‚ดํŽด ๋ณด๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค. ๋งˆ์ง€๋ง‰์œผ๋กœ ์•ž์œผ๋กœ ์–ผ๊ตด ์ธ์‹ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ํ’€์–ด์•ผ

ํ•  ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๋ฌด์—‡์ธ์ง€ ์•Œ์•„๋ณด๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.

3

Page 18: IPI U 2017

IPIU 2017 19

์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž๏ฟฝ2๏ฟฝ(์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ)

Towards Real Biometrics with Antispoofing

๊น€์›์ค€ ๊ต์ˆ˜ (๊ฑด๊ตญ๋Œ€ํ•™๊ต)

In this section, we describe a real-time camera tracking framework designed to track a monocular cam-

era. In particular, we focus on the integration of a bundle of nonlinear filters to achieve robust camera

tracking and scalable feature mapping, which can extend to larger environment. The basic idea of the

proposed framework is that a particle filter-based camera tracking is connected to independent feature

tracking filters which have fixed-state dimension. We demonstrate the effectiveness of the proposed

approach within a desktop.

ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ HEVC ๋ถ€ํ˜ธํ™”๊ธฐ์˜ ์ €๋ณต์žก๋„ RDO ๋ฐ ์˜๋ธ”๋ก ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ด๋ฒ”์‹ ๊ต์ˆ˜ (์กฐ์„ ๋Œ€ํ•™๊ต)

๋ณธ ๋ฐœํ‘œ์—์„œ๋Š” ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ์นœํ™”์ ์ธ ์ด์‚ฐ์ฝ”์‚ฌ์ธ ๋ณ€ํ™˜ (DCT) ๋ณ€ํ™˜ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ HEVC ๋ถ€ํ˜ธํ™”๊ธฐ์˜ ์ € ๋ณต์žก๋„

์œจ-์™œ๊ณก ์ตœ์ ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ• ๋ฐ ์˜๋ธ”๋ก ์กฐ๊ธฐ ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ์•Œ์•„๋ณธ๋‹ค. HEVC๊ฐ€ ๊ธฐ์กด ์ฝ”๋ฑ ๋Œ€๋น„ ๋†’์€ ๋ถ€ํ˜ธํ™”

ํšจ์œจ์„ ๋ณด์ž„์—๋„ ๋ถˆ๊ตฌํ•˜๊ณ  DCT ๋ณ€ํ™˜์€ ๋งŽ์€ ๊ณฑ์…ˆ ์—ฐ์‚ฐ๊ณผ ์œจ-์™œ๊ณก ์ตœ์ ํ™” ๊ณผ์ •์—์„œ ๋ฐ˜๋ณต์ ์ธ ์—ฐ์‚ฐ ๋•Œ๋ฌธ์—

ํ•˜๋“œ์›จ์–ด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ๋ถ€ํ˜ธํ™”๊ธฐ ์„ค๊ณ„ ๋“ฑ์— ๋งŽ์€ ์–ด๋ ค์›€์ด ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ์œจ-์™œ๊ณก ์ตœ์ ํ™” ๋‹จ์ˆœํ™”ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ DCT๋ฅผ

๋ฐฐ์ œํ•˜์˜€์„ ๊ฒฝ์šฐ ์˜คํžˆ๋ ค ๋ถ€ํ˜ธํ™” ํšจ์œจ์ด ๋งค์šฐ ํฌ๊ฒŒ ๊ฐ์†Œํ•˜๋Š” ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ณด์ด๊ธฐ๋„ ํ•œ๋‹ค. ๋ณธ ๋ฐœํ‘œ์—์„œ๋Š” DCT ์„ฑ๋Šฅ

์„ ์œ ์ง€ํ•˜๋ฉด์„œ ์˜ˆ์ธก ์‹œ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ํ•˜๋‹ค๋งˆ๋“œ ๋ณ€ํ™˜ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ € ๋ณต์žก๋„๋กœ DCT ๋ณ€ํ™˜์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•จ์œผ๋กœ์จ

์ €๋ณต์žก๋„ HEVC ์œจ-์™œ๊ณก ์ตœ์ ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ์•Œ์•„๋ณธ๋‹ค. ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ํ•˜๋‹ค๋งˆ๋“œ ๋ณ€ํ™˜ ๊ฒฐ๊ณผ

๋งŒ์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋ณ€ํ™˜ ํ›„ ๋ณ€ํ™˜ ๊ณ„์ˆ˜๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ 0์œผ๋กœ ์–‘์žํ™”๋˜๋Š” ๋ธ”๋ก์„ ๊ฒ€์ถœํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค.

๋ณธ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์ œ์•ˆ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ๋ง์…ˆ๊ณผ ๋บ„์…ˆ์—ฐ์‚ฐ ๋งŒ์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ํ•˜๋‹ค๋งˆ๋“œ ๋ณ€ํ™˜ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด

์นœํ™”์ ์œผ๋กœ ์ €๋ณต์žก๋„ DCT๋ณ€ํ™˜์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋ฉฐ ์ด๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์œจ-์™œ๊ณก ์ตœ์ ํ™” ๋˜๋Š” ์กฐ๊ธฐ ์˜๋ธ”๋ก ๊ฒ€์ถœ์„ ํ•  ์ˆ˜

์žˆ์œผ๋ฏ€๋กœ ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด HEVC ๋ถ€ํ˜ธํ™”๊ธฐ ์„ค๊ณ„์— ์‘์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

1

2

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 15:00 ~ 16:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B)

Page 19: IPI U 2017

20 IPIU 2017

์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž๏ฟฝ2๏ฟฝ(์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ)

Image Processing for Remote Sensing and Spin-Off

์ด์ตํ˜„ ๋ฐ•์‚ฌ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์›)

๋‹ค์–‘ํ•œ ์ข…๋ฅ˜์˜ ์„ผ์„œ(EO, IR, SAR)๋ฅผ ํƒ‘์žฌํ•œ ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„์˜ ์ง€๊ตฌ๊ด€์ธก์œ„์„ฑ(KOMSAT-2,3,5,3A)์˜ ์ž๋ฃŒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ

๊ฐ์ฒด์ถ”์ถœ(object extraction), ๋ณ€ํ™”ํƒ์ง€(change detection)๋“ฑ์˜ ํ™œ์šฉ ๊ธฐ์ˆ ์˜ ์ค‘์š”์„ฑ์ด ์ ์ฐจ ๋†’์•„์ง€๊ณ  ์žˆ๋‹ค.

์ด๋ฅผ ์œ„ํ•˜์—ฌ ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ์˜์ƒ์˜ ๋ณต์‚ฌ์ฒ˜๋ฆฌ์‹œ์Šคํ…œ๊ณผ ๊ธฐํ•˜์ฒ˜๋ฆฌ์‹œ์Šคํ…œ๋“ฑ์˜ ์ž๋ฃŒ์ฒ˜๋ฆฌ์‹œ์Šคํ…œ ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•˜๊ณ ,

์ด๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ spin-off(์˜๋ฃŒ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ, ์ฝ”์Šค๋ฉ”ํ‹ฑ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ)์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ ์†Œ๊ฐœํ•˜๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.

Topological Derivative-Based Image Segmentation

์กฐ์ถฉ์ƒ ๋ฐ•์‚ฌ (์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›)

Topological Derivative(TD) ๋Š” ํ˜•์ƒ ๋ถ„์„์„ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ ๋กœ์จ Topological Optimization์€ 3D ๋ชจ๋ธ

์ตœ์ ํ™” ๋“ฑ์—์„œ ์ค‘์š”ํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๊ฐœ๋…์€ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ถ„์•ผ์— ์ ์šฉ๋˜์—ˆ์œผ๋ฉฐ, ํŠนํžˆ ์˜์ƒ ํ™”์งˆ ๊ฐœ์„ ,

์˜์ƒ ๋ถ„ํ•  ๊ธฐ์ˆ ์— ์ ์šฉ๋˜์–ด ์ข‹์€ ์„ฑ๋Šฅ์„ ๋ณด์ด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ๋ฐœํ‘œ์—์„œ๋Š” TD ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์˜์ƒ ๋ถ„ํ•  ๊ธฐ์ˆ ์˜ ๋ณต์žก๋„์™€

์„ฑ๋Šฅ์„ ๊ฐœ์„ ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ์™€ TD ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ Convolutional Neural Network(CNN)์„ ๋ณตํ•ฉ ์ ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ณ‘๋ณ€ ๊ฒ€์ถœ

๋ฐ ๋ถ„ํ•  ๊ธฐ์ˆ ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค.

3

4

Page 20: IPI U 2017

IPIU 2017 21

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 09:00 ~ 10:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A)

O1 ๊ฐ์ฒด์ถ”์  ์ขŒ์žฅ : ์ตœ์œค์‹ ๊ต์ˆ˜ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

O1-01 ๋ฐฐ๊ฒฝ ์ œ๊ฑฐ์™€ ๋ฌผ์ฒด ์ œ์•ˆ์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐ•์ธํ•œ ๋ฌผ์ฒด์ถ”์  ๋ฐฉ๋ฒ•

๊ถŒ์ค€์„*, ๊น€๊ด‘์šฉ**, ์กฐ๊ธฐ์„ฑ** (*์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

O1-02 CNN Feature ๊ธฐ๋ฐ˜ Correlation Filter๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ ๋ฌผ์ฒด ์ถ”์ 

์œ ๋ช…๊ฑธ*, ๊น€์„ฑ๋นˆ*, ์ด์œ„*, ์ด์„ฑ์ฒ **, ๋งˆ๋ช…๊ฑธ**, ๊น€ํ•™์ผ*, ์ตœํ•™๋‚จ* (*์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต, **๋น„์ „์ธ)

O1-03 ํŠน์ง•๊ต์ • Deep Tracking

๊น€ํ˜„์ฒ , ๋ฐฑ์ค€๊ธฐ (์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต)

O1-04 ์ ์ง„์ ์ธ ์ฃผ์š” ๊ฐ์ฒด ๋ชจ๋ธ๋ง์„ ์ด์šฉํ•œ ๋™์˜์ƒ์—์„œ์˜ ์ฃผ์š” ๊ฐ์ฒด ํƒ์ง€

๊ณ ์˜์ค€, ๊น€์ฐฝ์ˆ˜ (๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต)

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 09:00 ~ 10:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B)

O2 ์˜์ƒ์ธ์‹ ์ขŒ์žฅ : ํ™๋ฏผ์ฒ  ๊ต์ˆ˜ (์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต)

O2-01 ์—ญ๋™์„ฑ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋™์˜์ƒ ์ค‘์š”๋„ ๊ฒ€์ถœ

๋ฐ•์€ํ•„, ์‹ฌ์žฌ์˜ (UNIST)

O2-02 Convolutional Neural Networks์—์„œ์˜ ํ„ฐ๋„ ํšจ๊ณผ: ์ตœ๋Œ“๊ฐ’ ์œ„์น˜๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์˜์ƒ๋ณต์›

Matthieu de La Roche Saint Andre*, Laura Rieger*, Morten Hannemose**, ์ฃผ์ •์šฐ*, ๊น€์ค€๋ชจ*

(*KAIST, **Technical University of Denmark)

O2-03 ์šด์ „์ž ํ–‰๋™ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง์„ ์œ„ํ•œ ๋น„์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ

๊ณ ๋ณ‘์ฒ , ์ •๋ฏธ๋ผ (๊ณ„๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต)

O2-04 ์‹๋ฌผ ํ˜•์ƒ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์žฌ๊ตฌ์„ฑ์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ๋‹จ์ผ 2์ฐจ์› ๋‹จ์ž์—ฝ ์‹๋ฌผ ์˜์ƒ์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๊ฐœ๋ณ„ ์žŽ ์‹๋ณ„ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

๊ฐœ๋ฐœ

์ด์ƒ์šฑ, ๊น€์ค€์‹ (ํ•œ๊ตญ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์›)

๊ตฌ ๋‘ ๋ฐœ ํ‘œ

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22 IPIU 2017

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 13:30 ~ 14:50 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A)

O3 3์ฐจ์›๋น„์ „ ์ขŒ์žฅ : ๊น€ํšŒ์œจ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

O3-01 ์ž์„ธ ์ถ”์ • ์‹คํŒจ ์ƒํ™ฉ์„ ๊ณ ๋ คํ•œ RGBD-SLAM

์„ํ˜ธ์ฐฝ, ์ž„์ข…์šฐ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

O3-02 ๋‹ค์‹œ์  RGBD ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ 360๋„ ๋™์  3D ๋ชจ๋ธ๋ง ์‹œ์Šคํ…œ

์ด์ฃผํ™˜, ๊น€์‘์ˆ˜, ๋ฐ•์ˆœ์šฉ (๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)

O3-03 Depth Image Based Rendering Enhancement for Hole-Filling in Free Viewpoint TV

Tien-Dat Nguyen, ํ™๋ฏผ์ฒ  (์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต)

O3-04 ์ด์ข…๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ถ€๊ฐ€๋ฐ์ดํ„ฐ ์—ฐ๋™ํ˜• ์ดˆ๊ณ ํ’ˆ์งˆ ๋‹ค์‹œ์  ์˜์ƒ ์ƒ์„ฑ ์‹œ์Šคํ…œ

์‹ ํ™์ฐฝ, ์ด์‘๋ˆ, ์œค๊ตญ์ง„, ์ด๊ด‘์ˆœ, ์ •์›์‹ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 13:30 ~ 14:50 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B)

O4 ์˜์ƒ๊ฐœ์„  ์ขŒ์žฅ : ๊น€์ถ˜์šฐ ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

O4-01 TOF ์นด๋ฉ”๋ผ ์˜์ƒ ๋ณด์™„์„ ํ†ตํ•œ ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ๊นŠ์ด๋งต ์ƒ์„ฑ ๊ฒฐ๊ณผ์˜ ๊ฐœ์„ 

์†ก์œค์„, ํ˜ธ์š”์„ฑ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

O4-02 ์Šค๋งˆํŠธํฐ ์‚ฌ์ง„ ์ดฌ์˜๋ฌผ์˜ ๋””์Šคํ”Œ๋ ˆ์ด ์ƒ‰๊ฐ ๊ฐœ์„  ์—ฐ๊ตฌ

๋…ธํ˜•์ค€, ๊ฐ•์žฌ์—ฐ, ๊น€์„ ์ฃผ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

O4-03 ์–ด๋ผ์šด๋“œ ๋ทฐ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ ์˜์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ์ž๊ธฐ์œ ์‚ฌ์„ฑ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์„ ๋ช…๋„ ๊ฐœ์„  ๊ธฐ๋ฒ•

์ตœ๋™์œค, ์ตœ์ง€ํ›ˆ, ์†ก๋ณ‘์ฒ  (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

O4-04 ๋ณ€๋ถ„๋ฒ• ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์˜์ƒ ๋ณต์›์„ ์ด์šฉํ•œ ๋น„๋Œ€์นญ ๋“€์–ผ ์นด๋ฉ”๋ผ์˜ ๋””์ง€ํ„ธ ์คŒ ๋ฐฉ๋ฒ•

์œ ์ˆ˜ํ™˜, ๊ณ ์Šน์šฉ, ๋ฌธ๋ณ‘ํ˜ธ, ๋ฐ•์„ ํฌ, ๊ฐ•์›์„, ๋ฐฑ์ค€๊ธฐ (์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต)

๊ตฌ ๋‘ ๋ฐœ ํ‘œ

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IPIU 2017 23

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 16์ผ (๋ชฉ) 15:00 ~ 16:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A)

N1 ์ปดํ“จํ„ฐ๋น„์ „ ์ขŒ์žฅ : ๋ฌธ์˜์‹ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

N1-01 Towards Unsupervised Object Learning

์กฐ๋ฏผ์ˆ˜ (POSTECH)

N1-02 ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ  ํ™œ์šฉ ์˜์ƒ์ธ์‹ ๋ฐ ํŒจํ„ด๋ถ„๋ฅ˜

์ตœ์žฌ์˜ (ํ•œ๊ตญ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต)

N1-03 Semantic Correspondence in Computer Vision

ํ•จ๋ฒ”์„ญ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

N1-04 Face Recognition from Hand-Crafted Feature to Deep Learning

ํ™ฉ์›์ค€ (์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต)

2์›” 17์ผ (๊ธˆ) 15:00 ~ 16:20 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B)

N2 ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ์ขŒ์žฅ : ํ˜ธ์š”์„ฑ ๊ต์ˆ˜ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

N2-01 Towards Real Biometrics with Antispoofing

๊น€์›์ค€ (๊ฑด๊ตญ๋Œ€ํ•™๊ต)

N2-02 ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ HEVC ๋ถ€ํ˜ธํ™”๊ธฐ์˜ ์ €๋ณต์žก๋„ RDO ๋ฐ ์˜๋ธ”๋ก ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ด๋ฒ”์‹ (์กฐ์„ ๋Œ€ํ•™๊ต)

N2-03 Image Processing for Remote Sensing and Spin-Off

์ด์ตํ˜„ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์›)

N2-04 Topological Derivative-Based Image Segmentation

์กฐ์ถฉ์ƒ (์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›)

์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž

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24 IPIU 2017

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 17์ผ (๊ธˆ) 09:00 ~ 10:00 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A)

O5 ํ‘œ์ • ๋ฐ ๊ฐ์„ฑ์ฒ˜๋ฆฌ ์ขŒ์žฅ : ๋ฐ•์ข…์ผ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

O5-01 Multi-Modal ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ CNN ๋ฐ SVM ๊ฒฐํ•ฉ์„ ํ†ตํ•œ ํ‘œ์ •์ธ์‹ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€๋ฏผํ˜„, ๊น€์ง„์ฒ , ์ด์žฌ์ต, ์ด์ฐฌ์ˆ˜ (์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

O5-02 ํ•ฉ์„ฑ๊ณฑ ์‹ ๊ฒฝ๋ง๊ณผ ์žฅ๋‹จ๊ธฐ ๊ธฐ์–ต ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์ด์šฉํ•œ ์ด๋ฏธ์ง€ ๋‚ด์—์„œ์˜ ์ง‘๋‹จ ์ˆ˜์ค€์˜ ํ–‰๋ณตํ•œ ๊ฐ์ •์˜

๊ฐ•๋„ ์˜ˆ์ธก

๋ฐ•๊ทœํƒœ, ๊ณฝ๋…ธ์ค€ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

O5-03 ๋‰ด๋ฏธ๋””์–ด ๊ธฐ์ˆ ์˜ ์œตํ•ฉ์„ ํ†ตํ•œ ๊ฐ์„ฑ ๊ต๊ฐํ˜• ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ œ์ž‘ ๋ฐ ๊ตฌํ˜„

์ฒœ์ฃผ์€ (๋‹ท๋ฐ€)

2์›” 17์ผ (๊ธˆ) 09:00 ~ 10:00 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B)

O6 ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์‘์šฉ ์ขŒ์žฅ : ์ „๋ณ‘ํ™˜ ๋งˆ์Šคํ„ฐ (์‚ผ์„ฑ์ „์ž)

O6-01 SVM ๊ธฐ๋ฐ˜ ํฐ ์นด๋ฉ”๋ผ ๊ฒฐํ•จ ๊ฒ€์ถœ

์กฐํฌ์—ฐ, ์ตœ์€์ •, ๊น€์ •ํƒœ (์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต)

O6-02 ์˜์ƒ ํ™•๋Œ€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ด์šฉํ•œ ์™ธํŒ”๋ณด ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์˜ ๋ฏธ์†Œ ์ง„๋™ ์ธก์ •

์ตœ๊ท€์ง„, ์ด์ˆ˜์ผ (์„œ์šธ์‹œ๋ฆฝ๋Œ€ํ•™๊ต)

O6-03 ๊ธฐ์ƒ๊ด€์ธก ํ™œ์šฉ์„ฑ ํ–ฅ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ๊ธฐ์ƒ๋ ˆ์ด๋” ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฒ• ๋ฐ ํ™œ์šฉ์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์žฅ๋ด‰์ฃผ*, ์ž„์ƒํ›ˆ*, ๊น€์›*, ์ด์„ํ™˜**, ๊ถŒ๊ธฐ๋ฃก*** (*ํ•œ๊ตญ๊ฑด์„ค๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์›, **๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต, ***๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต)

๊ตฌ ๋‘ ๋ฐœ ํ‘œ

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IPIU 2017 25

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 17์ผ (๊ธˆ) 11:40 ~ 12:40 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ A)

O7 ์˜๋ฃŒ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ์ขŒ์žฅ : ๊น€์ •ํƒœ ๊ต์ˆ˜ (์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต)

O7-01 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ด€์ƒ๋™๋งฅ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋‹จ์ธต์ดฌ์˜ ์˜์ƒ์—์„œ ํ”Œ๋ผํฌ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์˜๋ฃŒ์˜์ƒ 3-์ฑ„๋„ ๊ตฌ์„ฑ ๊ธฐ๋ฒ•

ํ™์˜ํƒ, ํ™์œค๋ฏธ, ์žฅ์˜๊ฑธ, ๊น€์„ธ๊ทผ, ์ „๋ณ‘ํ™˜, ์ •์„ฑํฌ, ํ•˜์„ฑ๋ฏผ, ํ•œ๋™์ง„, ์‹ฌํ•™์ค€, ์žฅํ˜์žฌ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

O7-02 ๋ณต๊ฐ•๊ฒฝ ์ˆ˜์ˆ  ๊นŠ์ด ์˜์ƒ์˜ ์„ฑ๋Šฅ ํ–ฅ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•

์žฅ์ง€ํ˜ธ, ์‹ ํ˜ธ์ฒ , ์กฐ์žฌ์ผ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

O7-03 RotoVessel: X-์„  ํ˜ˆ๊ด€ ์กฐ์˜์˜์ƒ ์‹œํ€ธ์Šค์˜ ํ˜ˆ๊ด€ ์ถ”์ถœ์„ ์œ„ํ•œ ๋ฐ˜์ž๋™ GUI

๋…ธ๊ฒฝ์ง„, ์ด๋‹ค์Šฌ, ๊ณ ์†Œ์ •, ์ด์ˆ˜์ฐฌ (์ˆœ์ฒœํ–ฅ๋Œ€ํ•™๊ต)

2์›” 17์ผ (๊ธˆ) 11:40 ~ 12:40 (์ปจ๋ฒค์…˜ํ™€ B)

O8 ๋น„๋””์˜ค๋ถ€ํ˜ธํ™” ๋ฐ ์ „์†ก ์ขŒ์žฅ : ์ด์ฐฝ์šฐ ๊ต์ˆ˜ (๊ฐ€ํ†จ๋ฆญ๋Œ€ํ•™๊ต)

O8-01 ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ๋น„๋””์˜ค๋ถ€ํ˜ธํ™”๋ฅผ ์œ„ํ•œ Chimera ์˜์ƒ์˜ ๊ฐ๊ด€์ /์ฃผ๊ด€์  ๋ถ€ํ˜ธํ™” ์„ฑ๋Šฅ ๋ถ„์„

๊ณ ํ˜„์„, ์ž„์„ฑ์ฐฝ, ๊ฐ•์ •์›, ์ „๋™์‚ฐ, ์ด์ง„ํ˜ธ, ๊น€ํœ˜์šฉ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

O8-02 ์ƒ์šฉ HEVC/H.265 ์ธ์ฝ”๋”์˜ ์„ฑ๋Šฅ ๋น„๊ต ๋ฐ ๋ถ„์„

๊น€๋Œ€์—ฐ (์นฉ์Šค์•ค๋ฏธ๋””์–ด)

O8-03 ATSC2.0 SC-MMH ์œตํ•ฉํ˜• 3DTV ์†ก์ˆ˜์‹ ๊ธฐ ๊ฐœ๋ฐœ ๋ฐ ํ•„๋“œํ…Œ์ŠคํŠธ

๊น€์„ฑํ›ˆ*, ์ •๊ฒฝํ›ˆ**, ๊น€๊ธฐ๋‘** (*ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›, **๊ตญ๋ฏผ๋Œ€ํ•™๊ต)

๊ตฌ ๋‘ ๋ฐœ ํ‘œ

Page 25: IPI U 2017

26 IPIU 2017

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 16์ผ(๋ชฉ) 10:50 ~ 12:20 (ํฌ์Šคํ„ฐ ์ „์‹œ์žฅ)

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1 (์ปดํ“จํ„ฐ๋น„์ „/์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ)

P1-01 ์ฐจ๋Ÿ‰์˜ ์ „๋ฉด ์˜์ƒ๊ณผ ํ…œํ”Œ๋ฆฟ์„ ์ด์šฉํ•œ ์ฐจ๋Ÿ‰ ๋ชจ๋ธ ์ธ์‹ ๋ฐฉ๋ฒ•

๋ฐ•์ˆ˜์ธ, ๊ณ ๊ธฐํ›ˆ, ์•ˆ์ข…ํ•„, ๊น€์˜๋ชจ (์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ ๋””์•„์ด๋žฉ)

P1-02 ์†Œ๋ฒจ ์œค๊ณฝ์„  ๊ฒ€์ถœ๊ณผ ํ™•๋ฅ ์  ํ—ˆํ”„ ๋ณ€ํ™˜์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์ฐจ์„  ์ธ์‹: ์œ ๋กœํŠธ๋Ÿญ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜2์—์„œ์˜

์‚ฌ๋ก€ ์—ฐ๊ตฌ

์†ก์น˜์™„, ํ™์›๊ธธ, ์‹ฌ์žฌ์ฒ , ์ถ”์„ฑ์ค€ (์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-03 ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ ์ž๋™์ฐจ ๋ฒˆํ˜ธํŒ ์ธ์‹ ์‹œ์Šคํ…œ

๊น€๋ณ‘๊ทผ, ํ•œ๋ณ‘๊ธธ, ์ž„๊ธธํƒ, ๊น€๊ด‘์ฃผ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-04 ๋„๋กœ ๊ณก๋ฅ  ์ถ”์ •์„ ์œ„ํ•œ IPM ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ณก์„  ์ฐจ์„  ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•

์†ํ–‰์„ *, ์ด์„ ์˜*, ๋ฏผ๊ฒฝ์›*, ์„œ์„ฑ์ง„** (*์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›, **ํ˜„๋Œ€๋ชจ๋น„์Šค์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ)

P1-05 ์˜์ƒ๊ณผ ๋ผ์ด๋‹ค ์œตํ•ฉ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ฐจ๋กœ, ๋ณดํ–‰์ž, ์ „๋ฐฉ ์ฐจ๋Ÿ‰ ์ธ์‹

๋ฐ•์ •๋ฏผ, ๊น€์„ฑ์šฑ, ์กฐํ‰๊ทผ, ์ด์ค€์›… (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-06 ์˜์ƒ์˜ ๊ตญ๋ถ€ ์—์ง€ ์ •๋ณด์™€ ์ „์—ญ ์—์ง€ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ํ‘œ์ง€ํŒ ์ธ์‹

๊น€๊ฒฝ๋งŒ, ์œ ํ•˜๋Š˜, ์ด์ƒ๊ทผ (์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-07 ์ƒ‰์ƒ ์ž„๊ณ„ ๊ฐ’ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋žจํ”„ ์ฃผ๋ณ€ํ”ฝ์…€ ๋ถ„์„์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹ ํ˜ธ๋“ฑ ์ธ์‹

๊ณ ์Šนํ˜„, ์ž„๊ด‘์šฉ, ๊ฐ•์›์ค€, ๋ณ€ํ˜œ๋ž€ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-08 PiHOG์™€ IKSVM์„ ์ด์šฉํ•œ ์ฐจ๋Ÿ‰๊ฒ€์ถœ

๋ฐฑ์ •ํ˜„*, ๊น€์ง€์ˆ˜*, ํ™์„ฑ์ค€*, ์ดํฌ์„ฑ**, ๊น€์€ํƒœ* (*์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญ๊ตํ†ต๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-09 ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ๋น„์ „์„ ์ด์šฉํ•œ ๋„๋กœ๋ฉด ์ถ”์ • ๋ฐ ํ˜‘๋กœ ํŒ๋‹จ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์ด๊ฑด์ฐฝ, ์ž„์ข…์šฐ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-10 ์กธ์Œ ๊ฐ์ง€ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์œ„ํ•œ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ๋ˆˆ ์ถ”์  ๋ฐฉ๋ฒ•

์žฅ์„ฑ๊ฑธ, ๊น€์ •์šฑ, ๋ฐ•์ข…์ผ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-11 ์ดˆ๋ถ„๊ด‘ ์˜์ƒ์˜ ๋ฐด๋“œ ์„ ํƒ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ฐจ๋Ÿ‰ ํ›„๋ฏธ๋“ฑ ๊ฒ€์ถœ

๊น€ํฌ๊ฐ•*, ๊น€์˜๋•*, ์ •์šฐ์˜*, ๊น€์„ฑํ˜ธ** (*๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›, **์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

์ขŒ์žฅ : ๊น€์„ ์ฃผ ๊ต์ˆ˜ (์—ฐ์„ธ๋Œ€)๊น€์ค€๋ชจ ๊ต์ˆ˜ (KAIST)์†ก๋ณ‘์ฒ  ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€)

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์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1

P1-12 ํ˜ผ์žก์žฅ๋ฉด์—์„œ ๋ณดํ–‰์ž ๊ฒฝ๋กœ์˜ˆ์ธก์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

ํ™์ข…ํฌ, ์œ ์˜์ค€, ์กฐ๋Œ€์›…, ์ตœ์ง„์˜ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-13 ์ˆœ์ฐฐ๋กœ๋ด‡์„ ์œ„ํ•œ ๋‹จ์ผ ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊ฒฝ๋กœ ์ธ์‹ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ฐœ๋ฐœ

๊น€ํ˜„ํƒœ*, ์ด์ƒํ˜‘*, ์†๊ธˆ์˜*, ๋ฐ•์žฅ์‹** (*๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต, **๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-14 CNN๊ณผ ๋‹ค์ค‘๋ณดํ–‰์ž ์ถ”์ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ ์˜์ƒ๊ธฐ๋ฐ˜ ์„ฑ๋ณ„ ๊ตฌ๋ถ„

์ „์ƒํฌ, ๋ฐ•์žฅ์‹, ์†ก์ข…๊ด€, ์œค๋ณ‘์šฐ (๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-15 LIDAR ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋†’์ด ์ •๋ณด ๋ฐ CCD ์˜์ƒ์„ ์ด์šฉํ•œ ์›€์ง์ด๋Š” ๊ฐ์ฒด ๊ฒ€์ถœ

๊ฐ•ํƒœ์ฒœ, ๊ฐ•ํ–‰๋ด‰ (๊ฐ€ํ†จ๋ฆญ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-16 ๋‹ค์ˆ˜ ๊ฐ์ฒด ์ถ”์ ์„ ์œ„ํ•œ ๊ฐ์ฒด ๊ฒ€์ถœ๊ณผ ๋‹จ์ผ ๊ฐ์ฒด ์ถ”์  ๊ธฐ์ˆ ์˜ ๊ฒฐํ•ฉ

๊น€ํ•œ์šธ, ์ž„๊ฒฝ์„ , ๊น€์ฐฝ์ˆ˜ (๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-17 ์–ผ๊ตด๊ณผ ์‹ ์ฒด์˜ ์˜์ƒ ์ •๋ณด๋ฅผ ์กฐํ•ฉํ•œ ๋น„์ œ์•ฝ์  ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ์˜ ์‚ฌ์šฉ์ž ์ธ์‹

์ด์ƒํ˜ธ*, ํ—ˆ์ค€ํฌ**, ๊ณฝ๋…ธ์ค€* (*์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต, **SK Telecom)

P1-18 KCF๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ํ–ฅ์ƒ๋œ SumShift ์˜์ƒ ์ด๋™์ฒด ์ถ”์  ๋ฐฉ๋ฒ•

์ด์žฌ์˜*, ์ตœ์„ฑ๋ก*, ์ •์žฌ์ฐฌ*, ๊น€์ง€์™„**, ์กฐ์žฌ์ผ* (*ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›, **๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ๋Œ€ํ•™์›๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-19 ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ๋น„์ „ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์žฅ์• ๋ฌผ ๋ฐ ์—ฐ์„ ๊ฒ€์ถœ

์กฐํ‰๊ทผ, ๋ฐ•์ •๋ฏผ, ์ด์ค€์šฉ (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-20 ๊ณ„์ธต์  ์˜์ƒ ์ฒ˜๋ฆฌ์™€ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฌผ์ฒด ํŠน์ง• ๊ฒ€์ถœ์ž๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๋‹ค์ค‘ ๋ฌผ์ฒด ์ธ์‹ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€๊ณ„๊ฒฝ, ํ‘œ์ง€ํ˜•, ์กฐ์žฌ๋ฏผ, ๊ฐ•์ƒ์Šน (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-21 ์›์ ์™ธ์„  ์˜์ƒ์—์„œ ๊ณ„์ ˆ๋ณ„ ์•ผ๊ฐ„ ๋ณดํ–‰์ž-๋ฐฐ๊ฒฝ ์˜จ๋„ ํŠน์„ฑ ๋ถ„์„

๊น€ํƒœํ™˜, ๊น€์„ฑํ˜ธ (์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-22 ๋ฉ€ํ‹ฐ ์ฑ„๋„ ๊ฐ€๋ฒ„์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ํœด๋จผ ์–ผ๊ตด ์ธ์‹

Jiyuan Wang*, Dong Huu Minh Nhat*, Hoang Tuan Ngoc*, ๊น€ํƒœ๊ตญ*, ์ด์‘์ฃผ*, Xueheng Tao**

(*๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต, **Dalian Polytechnic University)

P1-23 ์‹ฌ ์‹ ๊ฒฝ ํšŒ๋กœ ํšŒ๊ท€ ๋ถ„์„๊ธฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์–ผ๊ตด ์  ๊ฒ€์ถœ

Caleb Vununu*, ์ด๊ฒฝ๋ฏผ*, ๋ฌธ๊ด‘์„*, ๊ถŒ์„ฑ๊ทผ**, ์ด์„ํ™˜***, ๊ถŒ๊ธฐ๋ฃก* (*๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต, **๊ฒฝ์ผ๋Œ€ํ•™๊ต, ***๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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28 IPIU 2017

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P1-24 ์•„๋™์˜ ๊ฐ์ •๋ถ„์„ ์œ„ํ•œ ์•„๋™ ์–ผ๊ตด ํ‘œ์ • ์˜์ƒ Database ๊ตฌ์ถ•

๊น€์ง„์ฒ , ์ด์žฌ์ต, ๊น€๋ฏผํ˜„, ์ด์ฐฌ์ˆ˜ (์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-25 RGB ๊นŠ์ด ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊ฑธ์Œ ๊ฑธ์ด ๋ถ„์„ ๋ฐ ์‹๋ณ„

์˜ค๋งˆ๋ฅด ํŒŒ๋ฃจํฌ ์ธ์ œ*, ํœด์Šค๋‰ด ๋ฐ”๋ฅด์‰ฌ ๋ฐ”์ด๋‹ค๋ฅด๊ธธ*, ๋ฐ•์žฅ์‹*, ๋ฌด์Šคํƒ€ํŒŒ ์—๋ Œ ์ผ๋“œ๋ฆ„*, ์œ ์ ค ๋ฐ”ํˆฌ ์‚ด๋งŒ**

(*๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต, **๋ฐ”์ฒด์…ฐํžˆ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-26 ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ์˜ ํ—ค๋“œํฌ์ฆˆ ์ •๋ณด์™€ ์•ˆ๊ตฌ ์ค‘์‹ฌ ์ถ”์ถœ์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์‹œ์„  ์˜์—ญ ๊ฒ€์ถœ ์—ฐ๊ตฌ

Iman Rahmansyah Tayibnapis, ์ตœ๋ฏผ๊ตญ, ๊ถŒ์ˆœ (๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P1-27 ์ €๋‹ˆํ‚ค ๋ชจ๋ฉ˜ํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ฝ” ๋์  ๊ฒ€์ถœ ๋ฐ 3์ฐจ์› ์–ผ๊ตด ์ •๋ ฌ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์ œ์—ฐ, ์กฐํ›ˆ, ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-28 RAFSet ๋ชจ์…˜ ์ถ”์ • ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐ•์ธํ•œ Visual Odometry

์ „ํ˜„ํ˜ธ*, ๊น€์ง„ํ˜•**, ๊น€ํƒœ์›***, ๊ณ ์œคํ˜ธ* (*์ถฉ๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์›, ***ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-29 360๋„ ์ „ ๋ฐฉํ–ฅ ์นด๋ฉ”๋ผ์˜ ๊นŠ์ด ์ •๋ณด ์ถ”์ •

์ž„์„ฑํ›ˆ, ํ•˜ํšจ์›, Francois Rameau, ์ „ํ•ด๊ณค, ์ตœ๊ฒฝ๋ฏผ, ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST)

P1-30 2D-3D ์ •๋ณด์˜ ๊ณต๋™ ํ•™์Šต์„ ์ด์šฉํ•œ ์ธ๊ฐ„ 3D ์ž์„ธ ์ถ”์ • ๊ธฐ๋ฒ•

๋ฌธ๊ฒฝ์‹, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-31 ๋ถˆ๊ท ํ˜•ํ•œ ๊ด‘์› ๋ฐ๊ธฐ ๋ฐ ๋…ธ์ถœ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ์˜ ๊ด‘๋„ ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค

์กฐ๋™ํ˜„, ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST)

P1-32 ์งง์€ ๋™์˜์ƒ ํด๋ฆฝ์—์„œ ์นด๋ฉ”๋ผ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ๋ฐ ์‚ผ์ฐจ์› ๊ตฌ์กฐ ๋™์‹œ ํš๋“ ๋ฐฉ๋ฒ•

ํ•˜ํšจ์›, ์ž„์„ฑํ›ˆ, ์ „ํ•ด๊ณค, ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST)

P1-33 3์ฐจ์› ๋ชจ๋ธ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋งˆ์ปค ์ถ”์  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

๊น€์„ ๊ตญ, ์ด์น ์šฐ (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-34 ๋น„์„ ํ˜• ํ™œ์„ฑ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์˜์ƒ ๋ถ„๋ฅ˜

์ด๋Œ€์‹, ์‹ฌ์žฌ์˜ (UNIST)

P1-35 CNN๊ณผ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์œต์„ ์˜ ํ๋ฆ„ ๋ถ„๋ฅ˜

์ „์™•์ˆ˜, ์ด์ƒ์šฉ (๊ฒฝ๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P1-36 ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ตœ์ ํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•œ ๋™์˜์ƒ ๋‚ด ์ฃผ์š” ๊ฐ์ฒด ๋ถ„ํ•  ๊ธฐ๋ฒ•

์žฅ์›๋™, ๊น€์ฐฝ์ˆ˜ (๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-37 ๋„ํ‘œ ํ˜•ํƒœ์˜ ์งˆ์˜๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ด๋ฏธ์ง€ ๊ฒ€์ƒ‰

๊ถŒ์˜๊ธฐ*, ์•ˆ์ธ๊ทœ*, ํ—ˆ์žฌํ•„**, ์œค์„ฑ์˜* (*KAIST, **ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-38 ํ•ฉ์„ฑ๊ณฑ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์ด์šฉํ•œ ์˜๋ฏธ๋ก ์  ์˜์ƒ ๋ถ„ํ• ์„ ์œ„ํ•œ ๋‹ค์ค‘ ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ๋ฌด์ž‘์œ„์žฅ ํ•™์Šต

์œ ์ฐฌ๋ฏธ (POSTECH)

P1-39 Deep Convolutional Generative Adversarial Network๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ•ฉ์„ฑ ๋ฐ ๋ฌผ์ฒด ์ธ์‹

์ž„์ค€ํ˜ธ, ์ฃผ์ •์šฐ, ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST)

P1-40 ๊ฐ€์‹œ์˜์—ญ ๋ฐ ๊ทผ์ ์™ธ์„  ์˜์ƒ ๋™์‹œํš๋“ ๋ฐ ๋ถ„๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ•๊ฐ„ ์„ฑ๋Šฅ ๋น„๊ต

๋ฐ•์˜ํ˜„, Xu Motong, ์ „๋ณ‘์šฐ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-41 ๋”ฅ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ „์ดํ•™์Šต์„ ํ†ตํ•œ ๋ถˆ๋Ÿ‰ ๊ฒ€์ถœ ๊ธฐ๋ฒ•

๊น€์˜๋™*, ์ž„์ค€ํ˜ธ*, ์ด์˜ˆ๊ฐ•*, ์†ก์žฌ๋งŒ**, ์ •๋‹ค์šด**, ์ •๊ธฐ๋ด‰**, ๊น€์ค€๋ชจ* (*KAIST, **์‚ผ์„ฑ์ „๊ธฐ)

P1-42 ์•ˆ๋ฉด์˜์ƒ์„ ์ด์šฉํ•œ ์ž๊ฐ€๊ฑด๊ฐ•์ˆ˜์ค€ ๋ถ„๋ฅ˜

์•ˆ์ผ๊ตฌ, ์ง„ํฌ์ •, ์ด์˜์„ญ, ์ด์‹œ์šฐ (ํ•œ๊ตญํ•œ์˜ํ•™์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-43 ์†์„ฑ๋‹จ์–ด์™€ ๊ฐ์ฒด๋‹จ์–ด์˜ ๋ถ„๋ฆฌ๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์˜์ƒ๊ฒ€์ƒ‰๊ฒฐ๊ณผ ์กฐ์ • ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

๊น€์—ฐ์šฐ, ์ด์น ์šฐ (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-44 ๋ฌผ์ฒด ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ด๋ฏธ์ง€ ๊ฒ€์ƒ‰์„ ์œ„ํ•œ ๊ตญ์ง€์  ๋””์Šคํฌ๋ฆฝํ„ฐ ๊ฒฐํ•ฉ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ •๋™์ฃผ, ์ถ”์„ฑ๊ถŒ, ์„œ์›๊ต, ์กฐ๋‚จ์ต (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-45 ์‹ฌ์ธต ์ธ๊ณต ์‹ฌ๊ฒฝ๋ง์„ ํ†ตํ•œ ํ‘œ๋ฉด ๋ฒ•์„  ์ •๋ณด

์œค์˜์ง„*, ์ตœ๊ฒฝ๋ฏผ*, ๊น€๋‚จ์ผ*, ์ด์ค€์˜**, ๊ถŒ์ธ์†Œ* (*KAIST, **Adobe)

P1-46 ์กฐ๋ช… ๋ณ€ํ™˜ ํ–‰๋ ฌ ์ถ”์ • ๋ฐฉ๋ฒ•

์ด๋ฏผ์ง€, ์ด๋ณ‘์šฑ (์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-47 ์ ์‘ํ˜• ๋‹ค์ค‘ ํ‰๋ฉด Homography ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋‹จ์ผ ํ™”๋ฉด ์ฐจ๋Ÿ‰ ์ธก์œ„

์ด๊ด‘์ˆ˜*, ์ •๋™์ฃผ*, ์ด์žฌ์„ฑ**, ์ดํ˜์žฌ* (*์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญ๊ตํ†ต๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1

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30 IPIU 2017

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P1-48 ์˜์ƒ์—์„œ ๊ฐ์ฒด์˜ ํ”„๋ฆฌ๋ฏธํ‹ฐ๋ธŒ ๋ฐฉํ–ฅ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐœ๋ฐฉํ˜• ๋ณตํ•ฉ ํ–‰์œ„ ๋ถ„๋ฅ˜์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

๊ถŒ์ตํ™˜, ๊น€์˜๋™, ์ตœ์—ฐ์ค€ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-49 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋‹ค์ค‘๋ชจ๋‹ฌ ์œ ์ถ” ์‹œ์Šคํ…œ

์ตœ๋ช…์„ญ, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-50 ์ด๋ฏธ์ง€ ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ์ด๋ฏธ์ง€ ์ƒ์„ฑ ์‹ ๊ฒฝ๋ง

์œ ๋™๊ทผ*, ๊น€๋‚จ์ผ*, ๋ฐ•์Šน๊ท *, ๋ฐฑ์Šน์šฑ**, ๊ถŒ์ธ์†Œ* (*KAIST, **Lunit)

P1-51 ์žฌ๊ท€ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ตฐ์ค‘๋ฐ€๋„๊ฐ์ง€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์ •์ง€์—ฝ, ์ตœ์ข…์›, ํ—ˆ๋ณ‘ํ˜ธ, ์ด๊ฒฝ๋ฌด, ์ตœ์ง„์˜ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-52 360ยฐ ํšŒ์ „๋ฐฉ์‹์˜ 3์ฐจ์› ์กฑ๋ถ€ ์Šค์บ๋„ˆ์˜ ๋ณด์ •

์ด๋ฏผ์žฌ, ๋ฐฑ์Šนํ•ด, ๋ฐ•์ˆœ์šฉ (๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-53 ๋””๋ชจ์ž์ดํ‚น์„ ์œ„ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ณด๊ฐ„ ์ปค๋„ ํ•™์Šต์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

๋ฐ•๋ณด๊ทœ, ์ดํ˜„๊ทœ, ์ด์ƒ์ฒ  (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-54 Truncated Nuclear Norm ์ตœ์†Œํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•œ ๋กœ์šฐ-๋žญํฌ ์‹ ํ˜ธ ๋ณต์› ๊ธฐ๋ฒ•

๊น€ํ˜•๊ถŒ, ์ตœ์œค์‹ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-55 Deep Recurrent Network for Video Super-Resolution

์ž„๋น„, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-56 ์›จ์ด๋ธ”๋ฆฟ ์˜์—ญ์—์„œ ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ์—”ํŠธ๋กœํ”ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์„ธ์ผ๋ฆฌ์–ธ์‹œ ๊ฒ€์ถœ

์ดํ˜ธ์ƒ*, ๋ฌธ์ƒํ™˜*, ๋ฌธ์šฉํ˜ธ**, ์—„์ผ๊ทœ* (*๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต, **๊ฒฝ์ƒ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-57 ๋‹ค์ด๋‚˜๋ฏน ํ•„ํ„ฐ ์ดˆํ•ด์ƒ๋„

๋ฐฑ์„ฑ์šฉ, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-58 ์‹œ๊ฐ„์ง€์—ฐ์„ ๊ฐ€์ง€๋Š” ๋‹ค์ˆ˜ ์˜์ƒ ์„ผ์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์œตํ•ฉ ์นผ๋งŒ ํ•„ํ„ฐ๋ง

์†ก์ผ์˜ (ํ•œํ™”์ข…ํ•ฉ์—ฐ๊ตฌ์†Œ)

P1-59 ์ƒ‰๊น” ํŒ”๋ ˆํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์˜์ƒ ์ƒ‰๊ฐ ๋ณ€ํ™”

์กฐ์ค€ํ˜ธ, ์œค์ƒ๋‘, ์ด๊ฒฝ๋ฌด, ์ตœ์ง„์˜ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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IPIU 2017 31

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P1-60 ์ปจ๋ฒŒ๋ฃจ์…˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ •์ง€ ์˜์ƒ ์••์ถ• ์™œ๊ณก ์ œ๊ฑฐ

์†Œ์žฌ์›…, ๊น€์œค์‹, ์•ˆ๋ณ‘์šฉ, ์กฐ๋‚จ์ต (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-61 ์•ผ๊ตฌ ๋ฐฉ์†ก ์ด๋ฒคํŠธ ๋‹จ์œ„ ์˜์ƒ ์žฌํ˜„ TV ๋‹จ๋ง UX ๊ฐœ๋ฐœ

๊น€๊ด‘์šฉ, ์กฐ๊ธฐ์„ฑ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-62 10๋น„ํŠธ ์ง€์› LCD ์žฅ์น˜๋‚ด ์˜ค๋ฒ„๋“œ๋ผ์ด๋ธŒ ์ปจํŠธ๋กค์„ ์œ„ํ•œ ์˜์ƒ ์••์ถ• ๋ฐฉ๋ฒ•

์•ˆ์šฉ์กฐ*, ์ด์ข…์„*, ์‹ฌ๋™๊ทœ*, ์˜ค์Šน์ค€*, ์œค๊ธฐํƒœ**, ๋ฐ•์žฌํ˜•** (*๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต, **์‚ผ์„ฑ๋””์Šคํ”Œ๋ ˆ์ด)

P1-63 ์ด์ข… ์ „์†ก ํ”„๋กœํ† ์ฝœ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋‹ค์‹œ์  3D ๋น„๋””์˜ค ์„œ๋น„์Šค ์‹œ์Šคํ…œ ์„ค๊ณ„ ๋ฐ ๊ตฌํ˜„

์œค๊ตญ์ง„, ์‹ ํ™์ฐฝ, ์ด๊ด‘์ˆœ, ์ •์›์‹ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-64 UHD ๋ฐฉ์†ก ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ œ์ž‘์„ ์œ„ํ•œ ํด๋ผ์šฐ๋“œ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ณ ์† ๋น„๋””์˜ค ํŽธ์ง‘ ์‹œ์Šคํ…œ

์ •์„ธ์œค, ์ด์ฃผ์˜, ๊น€์ข…ํ˜ธ, ์ด๋Œ€์—ด, ์ž„์„ฑ์ฐฝ, ๊น€ํœ˜์šฉ, ์ตœ์ง„์ˆ˜ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-65 ์ดˆ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ๋น„๋””์˜ค๋ฅผ ์œ„ํ•œ HEVC ๋ณตํ˜ธ ๋ณ‘๋ ฌํ™”

์†์†Œํฌ, ๋ฐฑ์•„๋žŒ, ์ตœํ•ด์ฒ  (ํ•œ๋ฐญ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-66 ์••์ถ•๋ฅ  ๋Œ€๋น„ ํ™”์งˆ ํ–ฅ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ์—ฃ์ง€ ๋ณด์กด ์ ์‘์  ์–‘๋ฐฉํ–ฅ ํ•„ํ„ฐ

์ „๊ธฐํ˜„, ์ตœ์œค์‹ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-67 DST๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ณด๊ฐ„ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์›€์ง์ž„ ์˜ˆ์ธก/๋ณด์ƒ

๊น€๋ช…์ค€, ์ด์˜๋ ฌ (์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-68 ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ๋น„๋””์˜ค ์ฝ”๋ฑ(JEM)์˜ ๊ณ ์† QTBT ๊นŠ์ด ๊ฒฐ์ • ๊ธฐ๋ฒ•

์œค์šฉ์šฑ, ์ด๊ทœ๋™, ๋ฐ•๋„ํ˜„, ๊น€์žฌ๊ณค (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-69 ์ ์‘ํ˜• ์ปค๋ธŒ ๋งคํ•‘ ๊ธฐ๋ฐ˜ HDR ๋ณ€ํ™˜ ๊ธฐ๋ฒ•

์•ˆ์šฉ๋•, ์•ˆ๊ถŒํ™˜, ๊น€์˜์„ , ๊ฐ•์„์ฃผ (์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-70 ํ…œํ”Œ๋ฆฟ์„ ๋งค์นญ์„ ํ†ตํ•œ ์ตœ์ ์˜ HEVC ๋ณ€ํ™˜ ๊ธฐ์ € ์˜ˆ์ธก

๊น€๋‚จ์šฑ, ์ด์˜๋ ฌ (์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-71 ํ™”๋ฉด ๋‚ด ์˜ˆ์ธก ์ •ํ™•๋„ ํ–ฅ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ์ฐธ์กฐ ์ƒ˜ํ”Œ ํ•„ํ„ฐ๋ง ํ™•์žฅ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ตœ์ค€์šฐ, ์ด์˜๋ ฌ (์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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32 IPIU 2017

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 1

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P1-72 ๊ณ  ํ”„๋ ˆ์ž„ ์œจ ์˜์ƒ์˜ ์ฃผ๊ด€์  ํ™”์งˆ ํ‰๊ฐ€ ๋น„๊ต๋ฅผ ํ†ตํ•œ ํ”„๋ ˆ์ž„ ์œจ ๊ฒฐ์ •

์˜ค์„ธ๋ฆฌ*, ์ •์„ธ์œค**, ๊น€ํœ˜์šฉ**, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ* (*KAIST, **ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P1-73 ์ €์กฐ๋„ ์˜์ƒ๋ณต์›์„ ์œ„ํ•œ MSR๊ธฐ๋ฐ˜ ๋น„๋Œ€์นญ๋„ ์‚ฌ์ƒ ํ•จ์ˆ˜ ๋ฐ ์ด๋“/์˜คํ”„์…‹ ๋ณด์ •ํ•จ์ˆ˜

์˜ค์ข…๊ทผ, ํ™๋ฏผ์ฒ  (์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-74 ์•”ํ˜ธํ™”๋œ ์˜์ƒ์˜ ๋ณด์•ˆ LBP ์ถ”์ถœ ์—ฐ๊ตฌ

Zhihua Xia*, Xiaohe Ma*, ์ „๋ณ‘์šฐ** (*๋‚œ์ง•๋Œ€ํ•™๊ต, **์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-75 ๊ณต๊ฐ„์  ์œ ์‚ฌ์„ฑ์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ํ”„๋ ˆ์ž„๋ฅ  ํ–ฅ์ƒ ๊ธฐ๋ฒ•

์˜ค์šฐ์ •, ์ด๊ฒฝ์ค€, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-76 ์ ์‘์  ์–‘๋ฐฉํ–ฅ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ HEVC ํ™”๋ฉด ๋‚ด ๋ถ€ํ˜ธํ™”

์ดํ˜œ์ง€, ์˜ค์œค์ง€, ์ด๊ฒฝ์ค€, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-77 CPU ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ๋ณ‘๋ ฌํ™” ๋ฐ ์ตœ์ ํ™”๋ฅผ ์ ์šฉํ•œ ๊ณ ์† SHVC ๋ณตํ˜ธํ™”๊ธฐ ๊ตฌํ˜„ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ตœ๊ฐ•์„, ์ด๋™๊ทœ, ์ด์ข…์„, ์˜ค์Šน์ค€, ์ •์ˆœํฅ (๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-78 ๋žœ๋ค ํฌ๋ ˆ์ŠคํŠธ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ HEVC์˜ ํ™”๋ฉด ๋‚ด ์˜ˆ์ธก ๋ชจ๋“œ ๊ฒฐ์ • ๊ณ ์†ํ™” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

๋ฅ˜์ˆ˜๊ฒฝ, ๊ฐ•์ œ์› (์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-79 ๊ตญ์†Œ ์—”ํŠธ๋กœํ”ผ ๋ถ„ํฌ์— ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ๋‘” ์˜์ƒ ์Šคํ…Œ๊ฐ€๋…ธ๊ทธ๋ž˜ํ”ผ ํŒ๋ณ„

๊น€์ฐฌ๋ž€*, ์ด์ƒํ™”**, ๋ฐ•์ข…์ผ* (*ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต, **์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P1-80 ์‹œ์ฒญ์ž ์„ ํ˜ธ๋„ ์ถ”๋ก ์„ ์œ„ํ•œ ์‹œ์ฒญ ํ–‰ํƒœ ๋ถ„์„

์ด์ƒ์œค, ๊น€์„ ์ค‘ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

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IPIU 2017 33

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 16์ผ(๋ชฉ) 16:20 ~ 17:50 (ํฌ์Šคํ„ฐ ์ „์‹œ์žฅ)

P1 ํฌ์Šคํ„ฐ 2 (์ปดํ“จํ„ฐ๋น„์ „/์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ)

P2-01 ์•ผ๊ฐ„ ์˜์ƒ์—์„œ ํ•™์Šต๊ณผ ์ถ”์ ์— ์˜ํ•œ ์„ ํ–‰ ์ฐจ๋Ÿ‰ ๊ฒ€์ถœ ์‹œ์Šคํ…œ

๊น€์„ฑ์šฑ, ๋ฐ•์ •๋ฏผ, ์ด์ค€์›… (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-02 AEBS๋ฅผ ์œ„ํ•œ CCD์™€ IR์นด๋ฉ”๋ผ ์œตํ•ฉ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ฃผ/์•ผ๊ฐ„ ๋ณดํ–‰์ž ๊ฒ€์ถœ ๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ

์†๋ฏผ์„, ๊น€์„ฑํ˜ธ (์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-03 ์ฃผํ–‰์ฐจ์„  ๊ฒ€์ถœ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ณ ์†์ฃผํ–‰ ์ค‘ AVM ์˜์ƒ ๋ถ€์ •ํ•ฉ ํŒ๋ณ„ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊ตฌ๊ทผ*, ์กฐํ›ˆ*, ๋ผ๋ฌธ์ˆ˜*, ์ดํ™์ค€*, ์ด์œคํฌ**, ๊น€ํšŒ์œจ* (*ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต, **์บ ์‹œ์Šค)

P2-04 LED-Based Traffic Lane Detection at Night-Time for ADAS

์ด์žฌํ˜ธ, ๊น€์„ฑํ˜ธ (์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-05 ๋กœ๋“œ๋ทฐ ์ด๋ฏธ์ง€์™€ ๊ฐ™์€ ์ดˆ๊ณ ํ™”์งˆ ์ด๋ฏธ์ง€๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ ๊ฐ์ฒด ๊ฒ€์ถœ

์ด์ฃผ์˜, ๋…ธ๋ช…์ฒ  (Kakao)

P2-06 ์˜์ƒ ํด๋ž˜์Šค ๋ถ„๋ฅ˜ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ํ†ตํ•œ ๋ณดํ–‰์ž ๊ฒ€์ถœ ๊ธฐ๋ฒ•์˜ ์†๋„ํ–ฅ์ƒ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก 

๊น€์ค€๊ด‘*, ์ •์šฐ์˜*, ์ •ํฌ์ฒ *, ํ•œ๋™์„** (*๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›, **๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-07 ์นด๋ฉ”๋ผ ๋ณด์ • ์ •๋ณด์™€ ์ฐจ์„  ์ •๋ณด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ฐจ๋Ÿ‰ ์ธ์‹ ์ตœ์ ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•

์ด์œคํฌ*, ์›์ข…๊ธธ*, ๊น€ํšŒ์œจ** (*์บ ์‹œ์Šค, **ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-08 ๋„๋กœ ์˜์ƒ์—์„œ์˜ ์•ˆ๊ฐœ ๊ฒ€์ถœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์ตœ๊ด‘์—ฐ, ์ •๊ฒฝ๋ฏผ, ์†ก๋ณ‘์ฒ  (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-09 CNN ๊ธฐ๋ฐ˜ End-to-End ์ฐจ์„  ์ดํƒˆ ๊ฐ์ง€ ์‹œ์Šคํ…œ

์ •์ง€ํ›ˆ, ์ •ํฌ์ฒ , ์ •์šฐ์˜, ๊ถŒ์ˆœ(๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P2-10 CNN์˜ ๋‹ค์ธต ๊ตฌ์กฐ ๊ต์ฐจ์ƒ๊ด€์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ฌผ์ฒด ์ถ”์ ๊ธฐ๋ฒ•

์ตœ์žฅํ›ˆ, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-11 ๋‹ค์ค‘ ๊ตฌ์กฐ๊ด‘ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ๊ฐ์ฒด ํ˜•์ƒ ๋ณต์› ๋ฐ ์ž๊ธฐ ์œ„์น˜ ์ถ”์ •

๋ฐ•์šฉ๋ฌธ, ์„œ์šฉ๋• (์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

์ขŒ์žฅ : ์‹ฌ์žฌ์˜ ๊ต์ˆ˜ (UNIST)์ด์ƒ์ฒ  ๊ต์ˆ˜ (์ธํ•˜๋Œ€)์ž„์ข…์šฐ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ์–‘๋Œ€)

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34 IPIU 2017

P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P2-12 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์˜์—ญ๋ถ„๋ฅ˜ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ ์˜์ƒ๊ธฐ๋ฐ˜ ์นจ์ž… ๊ฒ€์ถœ

๊ฐ•ํ˜„๊ณค, ๋ฐ•์žฅ์‹, ์†ก์ข…๊ด€, ์œค๋ณ‘์šฐ (๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-13 ์™ธํ˜• ๋ฐ ์›€์ง์ž„ ์ •๋ณด๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋”ฅ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ๋™์  ์นด๋ฉ”๋ผ ๋™์  ๋ฌผ์ฒด ํƒ์ง€ ๊ธฐ์ˆ 

ํ—ˆ๋ณ‘ํ˜ธ, ์œค๊ธฐ๋ฏผ, ์ •์ง€์—ฝ, ์ตœ์ง„์˜ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-14 Adaboost์™€ ORB๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐ์ฒด ๊ฒ€์ถœ ๋ฐ ์ถ”์ 

์˜ค๋ณต์ง„, ํ•˜์„œ์˜, ๋ณ€ํฌ์ง„, ์ตœ๋‘ํ˜„ (๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-15 ๋ณ‘๋ ฌ ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊นŠ์ด ์˜์ƒ ๋‚ด ๊ฐ์ฒด ์ธ์‹ ์†๋„ ๊ฐœ์„ 

์ด๋™์„, ๊ถŒ์ˆœ๊ฐ (๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-16 ๊นŠ์ด ์˜์ƒ์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์กฐ๋ช… ๋ณ€ํ™”์— ๊ฐ•๊ฑดํ•œ ์–ผ๊ตด ํ‘œ์ • ์ธ์‹

์˜ˆ์žฌ์›, ์œค๊ตญ์ง„ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P2-17 ์Šค์ผ€์ผ ์ŠคํŽ˜์ด์Šค๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์›๊ฑฐ๋ฆฌ ์˜์ƒ์—์„œ์˜ ๊ณ„์ธต์  ์–ผ๊ตด๊ฐ์ฒด ํƒ์ƒ‰ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์ด์ƒ์›, ์žฅ์›์ค€, ๋ฐฑํฌ์›, ๊ณ ์ผ์ฃผ (์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-18 ์–ผ๊ตด ์˜์—ญ์— ๋Œ€ํ•œ ์ •๋ฐ˜์‚ฌ ๋ฐ ๋‚œ๋ฐ˜์‚ฌ ์ถ”์ • ๊ธฐ๋ฒ•

์žฅํƒœ์˜, ์œ ์ง€์„ฑ, ๊ฐ•์„ฑํ˜„, ๋ฐ•ํ˜„์šฐ, ๊น€์„ฑ๋Œ€ (KAIST)

P2-19 ๋ถ€๋ถ„ ์–ผ๊ตด ์ธ์‹์„ ํ†ตํ•œ ์•”๋ฌต์ ์ธ ์‚ฌ์šฉ์ž ์ธ์ฆ

๊น€ํ˜•๋…„ (๋ชจ์ž์ดํ)

P2-20 ํ‘œ๋ฉด ๊ทผ์ „๋„๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ˆœํ™˜ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์†๋™์ž‘ ๋ถ„๋ฅ˜

์†์„ฑ์ค€, ๊ณฝ๋…ธ์ค€ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-21 ๋ชจ๋ธ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ธ๊ฐ„ ํ‘ธ์‹œ-์—… ์Šคํฌ์ธ  ๋™์ž‘ ์ธ์‹

Ning Zhang*, Nguyen Nam Duc*, Ge Ge*, ์ตœ์€์ˆ™*, Gang Liao**, ์ด์‘์ฃผ*

(*๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต, **Dalian Polytechnic University)

P2-22 ์ด์›ƒ ํŠน์ง•์  ๋ถ€์ŠคํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ƒˆ๋กœ์šด ์ง€๋ฌธ ๋งค์ฒ˜

๊น€์žฅ๋ฃก*, ์ด๊ฒฝ์ˆ˜**, ๊ณฝ์†Œ์„ *, ๊น€์›์ง„**, ๊น€์ •๋ฏผ***, ์ด์„ฑ์ฒ ***, ๊น€ํ•™์ผ** (*์‚ฐ๋‘ฅ๋Œ€ํ•™๊ต, **์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต, ***๋น„์ „์ธ)

P2-23 ๋ถ€๋ถ„์  ์Šค์ผ€์น˜๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ CNN์˜ ๋‹จ๊ณ„์  ํ•™์Šต

์•ˆํ‰ํ™˜, ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST)

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IPIU 2017 35

P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P2-24 ํ•ฉ์„ฑ ๊ณฑ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์—์„œ ๋Œ€์‘๋˜๋Š” ํŠน์ง• ์ง€๋„ ์ •๋ณด๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์˜๋ฏธ๋ก ์  ์˜์ƒ ๋ถ„ํ• 

ํ™๋‹ค์†Œ๋‚˜, ํ—ˆ์šฉ์„ (์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-25 ์Šคํฌ์ธ  ์˜์ƒ์—์„œ์˜ ๋ณตํ•ฉ ๊ฐ์ฒด ๋ถ„๋ฅ˜์— ๋Œ€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์ •์˜๊ทœ, ์œค์ •์›, ๊น€์„ฑ์—ฝ, ์ด๋™๊ฑด, ๋‚จ๋ฏธ์˜ (YM-๋‚˜์„ํ…)

P2-26 Calibration of a Heterogeneous Stereo Camera System using an Embedded Checkerboard

Pattern

Pathum Rathnayaka, ๋ฐฑ์Šนํ•ด, ๋ฐ•์ˆœ์šฉ (๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-27 ๋ณด์กฐ RGB-D ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ž๋™ ํ”„๋กœ์ ํ„ฐ-์นด๋ฉ”๋ผ ์บ˜๋ฆฌ๋ธŒ๋ ˆ์ด์…˜

๊น€๋ชจ๋ž€, ๊น€์ค€์‹ (ํ•œ๊ตญ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-28 ๊ทผ์ ์™ธ์„  ๊ด‘ํ•™ ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค

์ตœ๊ฒฝ๋ฏผ*, ์Šค๋ฆฌ๋‹ˆ๋ฐ”์‚ฌ ๋‚˜๋ผ์‹œ๋งŒ**, ๊ถŒ์ธ์†Œ* (*KAIST, **์นด๋„ค๊ธฐ๋ฉœ๋ก ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-29 ์ด๊ธฐ์ข… ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ 3 ์ฐจ์› ์žฌ๊ตฌ์„ฑ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋‹ค์‹œ์  ๊นŠ์ด ์˜์ƒ ์ƒ์„ฑ

์‹ ๋™์›, ํ˜ธ์š”์„ฑ (๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P2-30 ์ปฌ๋Ÿฌ-๋‹จ์ƒ‰๊ด‘ ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ €์กฐ๋„ ํ™˜๊ฒฝ์— ๊ฐ•์ธํ•œ 3์ฐจ์› ๊นŠ์ด ์ •๋ณด ์ถ”์ถœ ๋ฐ ์˜์ƒ๊ฐœ์„  ๋ฐฉ๋ฒ•

์ „ํ•ด๊ณค, ์ด์ค€์˜, ์ž„์„ฑํ›ˆ, ํ•˜ํšจ์›, ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST)

P2-31 SIFT Flow๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊ด‘๊ฐ์˜์ƒ์˜ ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ์ •ํ•ฉ ๊ธฐ๋ฒ•

๊น€์šฉ์ค€, ์ด์Šนํ˜„, ์†ก๋ณ‘์ฒ  (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-32 ์ด์ข… ํ™”๊ฐ ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ Depth Map ์ถ”์ถœ

๋ฐ•์žฌํ˜•*, ๊น€๊ด‘ํšŒ**, ๊ถŒ์ˆœ* (*๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›, **๋Œ€๊ตฌ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-33 ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ์ •ํ•ฉ์„ ์œ„ํ•œ ์‹ฌ์ธต ์ž๊ธฐ์œ ๋„ ์ •ํ•ฉ๋น„์šฉ

์œŒ๋ฆฌ์—„, ๋ฐ•์ธ๊ทœ (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-34 ๋‹ค์ด๋‚˜๋ฏน ๋ ˆ์ธ์ง€ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ์œตํ•ฉ ์ฝ”์ŠคํŠธ ๋ณผ๋ฅจ์„ ์ด์šฉํ•œ ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ์ •ํ•ฉ ๊ฐœ์„  ๊ธฐ๋ฒ•

์ด๋„ํ™˜, ํ—ˆ์šฉ์„ (์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-35 ๊ณ ์ • ํŒจํ„ด ๋งˆ์Šคํฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ Structure Illumination๊ธฐ๋ฐ˜ 3์ฐจ์› ํš๋“ ๋ฐฉ๋ฒ•

๋ฐ•์•ˆ์ง„, ์ •ํ™์—ด, ์•ˆ์žฌ์„ฑ, ์—„์ฃผ๋ฒ” (ํ•œ๊ตญ๊ด‘๊ธฐ์ˆ ์›)

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36 IPIU 2017

P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P2-36 ์ฒ ๊ฐ• ํ›„ํŒ ๊ฒฐํ•จ ๋ถ„์„ ๋ฐ ํ‘œ๋ฉด๊ฒ€์‚ฌ ์กฐ๋ช…๊ณ„ ๋ณ€์ˆ˜ ๊ณ ์ฐฐ

๊น€์„ฑ์ฃผ, ์กฐ์€๋•, ๊น€๊ฒฝ๋ฒ” (ํ•œ๊ตญ๊ตํ†ต๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-37 ์ตœ์†Œ ์ž์Šน์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ Vanishing ๋ชจ๋ฉ˜ํŠธ ๊ตฌํ˜„๊ณผ ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ฒฝ๊ณ„์„  ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ• ๊ฐœ๋ฐœ

์ •์ง€์œค, ์œค์ •ํ˜ธ (์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-38 Local Adaptation์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹œ๊ฐ ์ธ์ง€ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ ์‘์  ๋กœ๊ทธ ๋งตํ•‘

๊ฐ•ํƒœ์šฑ, ์ด์ •ํ˜„, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-39 ํ•™์Šต ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋„๋ฉ”์ธ ์ ์‘(Domain Adaptation)์— ํšจ๊ณผ์ ์ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ณด์ถฉ(Data Augmentation)

๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ

๋ฐ•์ง€์ฒ , ์ตœ๋ฏผ๊ตญ, ์ด์ง„ํฌ, ๊ถŒ์ˆœ, ์†์ƒํ˜ (๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P2-40 ๋ฐ˜์‚ฌ ์ŠคํŽ™ํŠธ๋Ÿผ ๋ณต์›์„ ์œ„ํ•œ ์ตœ์  ์กฐ๋ช… ํƒ์ƒ‰

์‹ฌ๊ทœ๋™, ๋ฐ•์ข…์ผ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-41 F-๊ฒ€์ •์„ ์ด์šฉํ•œ CFA ํŒจํ„ด์˜ ํŒ๋ณ„

์‹ ํ˜„์ค€, ์ „์ข…์ฃผ, ์—„์ผ๊ทœ (๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-42 ์˜์ƒ ์ •ํ•ฉ์„ ์œ„ํ•œ ํ‚คํฌ์ธํŠธ ๋ถ„ํฌ ํ‰๊ฐ€

์ด์ตํ˜„, ์ฑ„ํƒœ๋ณ‘ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-43 ๋ถ€ํ˜ธํ™” ์ •๋ณด๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์˜์ƒ ์‚ญ์ œ ๊ฒ€์ถœ

ํ™์ง„ํ˜•, ์–‘์œค๋ชจ, ์˜ค๋ณ‘ํƒœ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-44 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ถ„๊ธฐํ˜• ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์•™์ƒ๋ธ” ๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ

๊น€๋ณ‘์ฃผ, ๊น€์˜์ˆ˜, ์ด์˜ˆ๊ฐ•, ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST)

P2-45 ์‹ฌ์ธต ํŠน์ง•์ ์˜ ์˜๋ฏธ๋ก ์  ์ •๋ณด๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋Œ€ํ™”ํ˜• ์˜์ƒ๋ถ„ํ• 

์†ก๊ด‘๋ชจ, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-46 Convolutional Auto-Encoder ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ•ฉ์„ฑ

๊น€๋„์—ฐ, ์ฃผ์ •์šฐ, ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST)

P2-47 LRCN์˜ ์‹œ๊ฐ„ ์ •๋ณด์™€ ์ „๋‹ฌ๋Ÿ‰์— ๋”ฐ๋ฅธ ํ–‰๋™ ์ธ์‹ ์„ฑ๋Šฅ์˜ ๊ด€๊ณ„

๊ฐ•์›์ค€, ๊น€ํ˜ธ์„ฑ, ์ด๋™์•„, ๋ณ€ํ˜œ๋ž€ (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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IPIU 2017 37

P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P2-48 ๊ฑฐ๋ฆฌ ๋งต์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹ฌ์ธต์‹ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ƒํ˜ธ์  ์˜์ƒ ๋ถ„ํ•  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์—ฐ๊ตฌ

๋ฐ•๋ฏผ์„, ์ดํ•œ์ƒ, ์•ˆํ‰ํ™˜, ๊น€์ค€๋ชจ(KAIST)

P2-49 ๋Œ€๋ฆฝ์  ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์–ผ๊ตด ๋ณด์ •

์ด์žฌํ™˜, ์†ํ˜•์„, ์ด์Šน์šฉ (POSTECH)

P2-50 ํ•ญ๋“ฑ ์‚ฌ์ƒ ์œ ์ง€ Res-STN

์ฃผ๋™๊ทœ, ๊น€์˜๋™, ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST)

P2-51 ๋”ฅ ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ด์šฉํ•œ ์˜์ƒ ๋ธ”๋Ÿฌ ์˜์—ญ ๊ฒ€์ถœ

๋‚˜์Šน์ค€, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-52 ๊นŠ์€ ๋‚˜์„ ํ˜• ํ•™์Šต์„ ํ†ตํ•œ ์˜์ƒ ๋งคํŒ…

์กฐ๋™ํ˜„, ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST)

P2-53 HSV ์ปฌ๋Ÿฌ ๊ณต๊ฐ„์˜ ๋ ˆํ‹ฐ๋„ฅ์Šค์™€ ์ฑ„๋„ ํ–ฅ์ƒ์„ ์ด์šฉํ•œ ๋ฐ๊ธฐ ๋ณด์ • ๋ฐฉ๋ฒ•

๊ฐ•ํ•œ์†”, ๊ณ ์œคํ˜ธ (์ถฉ๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-54 Tone Fusion ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ ํ™”์งˆ ๊ฐœ์„  ๋ฐฉ๋ฒ•

๋ฐ•์žฌ์„ฑ, ๊ธธํƒœํ˜ธ, ์กฐ๋‚จ์ต (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-55 ํ™”๋ฉด ๋‚ด ์˜ˆ์ธก์—์„œ ์˜ˆ์ธก ๋ธ”๋ก ๊ฒฝ๊ณ„ ํ•„ํ„ฐ๋ง ๋ฐฉ๋ฒ•์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์›๋™์žฌ, ๋ฌธ์ฃผํฌ (์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-56 ์ปฌ๋Ÿฌ์˜์ƒ ์žก์Œ์ œ๊ฑฐ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํˆฌ์˜๋œ Nuclear Norm ์ตœ์†Œํ™” ๋ฐ ์‘์šฉ

Khanh Quoc Dinh, Thuong Nguyen Canh, ๋ฐ•์˜ํ˜„, ์ „๋ณ‘์šฐ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-57 ๊ทธ๋ฃน ํŒจ์น˜ ์˜์ƒ ๋ณต์›์„ ์œ„ํ•œ ์ตœ์  ์ตœ๊ณ  N ํ‰๊ท ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•

Thuong Nguyen Canh, ์ „๋ณ‘์šฐ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-58 ์€๋‹‰ ํ•„๋“œ ๋‚ด ์ € ๋žญํฌ ํ‘œํ˜„ ์Šˆํผํ”ฝ์…€ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ดˆ๋ถ„๊ด‘ ์˜์ƒ ๋ถ„๋ฅ˜ ๋ฐฉ๋ฒ•

Le Sun, Hongyu Wang, ์ „๋ณ‘์šฐ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-59 ์ธํ„ฐ๋ ˆ์ด์Šค ์ž…๋ ฅ ์˜์ƒ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ณ ํ’ˆ์งˆ ์ดˆํ•ด์ƒ๋„ ์˜์ƒ ๋ณ€ํ™˜ ๋ฐฉ์•ˆ ์—ฐ๊ตฌ

์ด๋Œ€์—ด, ์ด์ฃผ์˜, ์ •์„ธ์œค, ๊น€ํœ˜์šฉ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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38 IPIU 2017

P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P2-60 ํˆฌ๋ช… ๋””์Šคํ”Œ๋ ˆ์ด๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ธ์ง€ ์ฝ˜ํŠธ๋ผ์ŠคํŠธ ์ •๋Ÿ‰ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•์˜ ์„ฑ๋Šฅ ๋น„๊ต ๋ฐ ํ‰๊ฐ€

์–‘์ฐฝ๋ชจ, ์ด๋™ํ˜, ๊น€์ถ˜์šฐ (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-61 ๊ฐ€์šฐ์‹œ์•ˆ ๋…ธ์ด์ฆˆ ์˜์ƒ์—์„œ ๋ฐฉํ–ฅ์„ฑ์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋…ธ์ด์ฆˆ ์ œ๊ฑฐ

๊น€ํ˜œ๊ตฌ, ์ตœ๋ช…์›, ํ™ฉ์„ ๋ฏผ, ์ด์—ฐ์ฃผ (๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-62 ๋ฐ๊ธฐ์— ๊ฐ•์ธํ•œ ํŠน์ง• ๊ธฐ์ˆ ์ž๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ HDR ๋™์˜์ƒ ํ•ฉ์„ฑ ๊ธฐ๋ฒ•

Tu Van Vo, ์ด์ฒ  (๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-63 ๋ฐ”์ด๋Ÿฌ์Šค ์ „์—ผ์„ฑ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋น„๋””์˜ค ์›Œํ„ฐ๋งˆํ‚น ๋ชจ๋ธ

์žฅ๋ด‰์ฃผ*, ์ด์„ํ™˜**, D.T. Phuong**, M. Batchimeg**, ์ด์‘์ฃผ**, ๊ถŒ๊ธฐ๋ฃก*** (*ํ•œ๊ตญ๊ฑด์„ค๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์›, **๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต,

***๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-64 ํšจ์œจ์ ์ธ ๋‹จ์ผ์˜์ƒ ์•ˆ๊ฐœ์ œ๊ฑฐ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋น›์˜ ์ „๋‹ฌ๋Ÿ‰์ด ๊ณ ๋ ค๋œ ๋‹ค์ค‘ ๊ณ„์ธต ๋””ํ…Œ์ผ ํ–ฅ์ƒ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€๋ฏผ์„œ, ๊น€๊ท€์‹, ์ •์ˆ˜์›…, ์ด์ƒ๊ทผ (์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-65 ๊ฐœ์„ ๋œ ๊ฐ€์ค‘์น˜ Guided ํ•„ํ„ฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ HDR ์ด๋ฏธ์ง€ ํ†ค๋งคํ•‘ ๊ธฐ๋ฒ•

์ž„์ •๋นˆ, ์ด์ •ํ˜„, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-66 YCbCr ์ƒ‰์ขŒํ‘œ๊ณ„์—์„œ์˜ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์•ˆ๊ฐœ/์•ผ๊ฐ„ ์˜์ƒ ๊ฐœ์„  ๋ฐฉ๋ฒ•

์ด์žฌ์›, ๊น€์ข…์ธ, ํ™์„ฑํ›ˆ (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-67 ๋”ฅ ๋Ÿฌ๋‹๊ณผ ๊ฒฝ์Ÿ์  ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹์„ ํ†ตํ•œ ์–ผ๊ตด ์ดˆ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๊ตฌํ˜„

์†์ƒํ˜„, ์ž„๋น„, ์ด๊ฒฝ๋ฌด (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-68 Superresolution๊ณผ pcPIE๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ์œ„์ƒ ๋ณต์› ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์‹ ์Šนํ˜, ์šฐ๋™๊ณค, ๊น€์˜์›…, ์œค๋Œ€ํ˜„, ์กฐํ›ˆ, ์•ˆ์ง„ํ˜ธ, ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-69 ๊ตฌํ˜•์ด๋ฏธ์ง€์„ผ์„œ๋ชจ๋ธ์„ ์ด์šฉํ•œ ๋ณดํ–‰์ž ์˜์ƒ ์‚ฌ์˜์™œ๊ณก ๋ณด์ • ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์ง€์™„*, ์ด์žฌ์˜**, ์ตœ์„ฑ๋ก**, ์ž„์žฌํ˜ธ**, ์กฐ์žฌ์ผ** (*๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์—ฐํ•ฉ๋Œ€ํ•™์›๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-70 ๋น„๋””์˜ค์˜์ƒ์˜ ๊ตฌ์„ฑ๋ฐฐ์น˜์— ๋Œ€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์ตœ์ง„์ˆ˜, ์˜คํƒœํ˜„, ๊ถŒ์ธ์†Œ (KAIST)

P2-71 HEVC ํ™”๋ฉด ๋‚ด ์˜ˆ์ธก์˜ ์ฐธ์กฐ ํ™”์†Œ ํŒจ๋”ฉ์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

ํ•˜์žฌ๋ฏผ, ๋ฌธ์ฃผํฌ (์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต)

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P2 ํฌ์Šคํ„ฐ 2

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

P2-72 ๋น„๋””์˜ค ๋ถ€ํ˜ธํ™”๋ฅผ ์œ„ํ•œ Deep Residual Network ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์ธ๋ฃจํ”„ ํ•„ํ„ฐ ์„ค๊ณ„

๊ฐ•์ง€ํ™*, ๊น€์„ฑ์ œ**, ์ด๊ฒฝ๋ฌด* (*์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต, **์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-73 ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์ด์šฉํ•œ ์›€์ง์ž„ ๋ณด์ƒ ํ”„๋ ˆ์ž„ ๋ณด๊ฐ„ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์œ„ํ•œ ์ค‘๊ฐ„ ํ”„๋ ˆ์ž„ ์™œ๊ณก ์ œ๊ฑฐ ๊ธฐ๋ฒ•

์ตœ๊ธฐ์šฉ, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST)

P2-74 ์—ฃ์ง€ ์ •๋ณด ๊ธฐ๋ฐ˜ HEVC ๊ณ ์† ํ™”๋ฉด ๋‚ด ์˜ˆ์ธก ๋ฐฉ๋ฒ•

์˜ค์œค์ง€, ์ดํ˜œ์ง€, ๊น€์ผ์Šน, ์ด์ •ํ˜„, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-75 ์ŠคํŠœ๋””์˜ค ์˜์ƒ ํŽธ์ง‘์„ ์œ„ํ•œ HEVC/H.265 RExt ๋ถ€ํ˜ธํ™” ๊ตฌ์กฐ ๋ฐ ๊ณ ์†ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์ข…ํ˜ธ, ์ž„์„ฑ์ฐฝ, ์ •์„ธ์œค, ๊น€ํœ˜์šฉ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-76 ๋งคํ‹€๋žฉ ๊ตฌํ˜„์„ ํ†ตํ•œ HDR10 Down/Up-Sampling ๊ณผ์ •์˜ ์‹คํ—˜

๋ฐ•๋Œ€์ค€, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-77 HEVC ๋ณ‘๋ ฌ๋ถ€ํ˜ธํ™” ๊ฐœ์„ ์„ ์œ„ํ•œ ์ ์‘์  ํ™”๋ฉด ๋ถ„ํ•  ๋ฐ ์“ฐ๋ ˆ๋“œ ๋ ˆ๋ฒจ ๋กœ๋“œ ๋ฐธ๋Ÿฐ์‹ฑ

๊น€์—ฐํฌ, ์„์ง„์šฑ, ์ •์„ธ์œค, ๊น€ํœ˜์šฉ, ์ตœ์ง„์ˆ˜ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-78 ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์ ์‘ํ˜• ์••์ถ•๋„๋ฉ”์ธ ํ”„๋ ˆ์ž„์œจ ๋ณ€ํ™˜๊ธฐ ๊ตฌํ˜„

์œ ํ™์—ฐ, ๋ฐ•ํ˜•์ค€, ์ž„๊ถŒ์„ญ, ๊น€๋‚™์šฐ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P2-79 ๊ณ ํšจ์œจ ๋น„๋””์˜ค ์ฝ”๋”ฉ ํ‘œ์ค€์„ ์œ„ํ•œ ์ปจํ…์ธ  ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ ์‘์  ํ•„ํ„ฐ๊ตฐ์„ ์ด์šฉํ•œ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ํ•„ํ„ฐ๋ง

์ด๊ฒฝ์ค€, ์œ„์Šน์šฐ, ์ •์ œ์ฐฝ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P2-80 ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ๋ผ๋””์˜ค ๋ฃฉ์—…์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์ด๋ด‰ํ˜ธ, ์–‘๊ทœํƒœ, ์ž„ํ˜•์ˆ˜, ํ—ˆ๋‚จํ˜ธ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

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์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

2์›” 17์ผ(๊ธˆ) 10:10 ~ 11:40 (ํฌ์Šคํ„ฐ ์ „์‹œ์žฅ)

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3(์˜๋ฃŒ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ, ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์‘์šฉ, ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ด)

P3-01 Dual-Head ๊ฐ ํŠธ๋ฆฌ ๋ฐฉ์‚ฌ์„ ์น˜๋ฃŒ์‹œ์Šคํ…œ์—์„œ ๋ชฌํ…Œ์นผ๋กœ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜๊ธฐ๋ฐ˜์˜ Head ์„ค๊ณ„์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

ํ•œ์ˆ˜์ฒ , ์ง€์˜ํ›ˆ, ๋ฐ•์Šน์šฐ (ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์˜ํ•™์›)

P3-02 ๋น„์•Œ์ฝœ์„ฑ ์ง€๋ฐฉ๊ฐ„์งˆํ™˜์ž์—์„œ ๊ฐ„๋‚ด ์ฒ ํ•จ์œ ๋Ÿ‰ ์ •๋Ÿ‰ ํ‰๊ฐ€: mDIXON ๋ฐฉ๋ฒ• ์ž๊ธฐ๊ณต๋ช…์˜์ƒ๋ฒ•

๊น€ํƒœํ›ˆ, ์ •์ฐฝ์›, ๊น€๊ทœ๊ฒธ, ์œ ์ข…ํ˜„, ์ „ํ™์˜, ํ™์ง€๋ฏผ, ๊น€์ง€์–ธ, ์žฅ๋ฏธ์—ฐ, ์กฐ์€์˜, ์œค๊ถŒํ•˜ (์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-03 ์ €์„ ๋Ÿ‰ CT์˜ ํ ๊ฒฐ์ ˆ ๋ถ„์„ (Lung Nodule Analysis)

์›์ง€ํ˜œ, ๋ฐ•๋ณด์šฉ, ๋‚˜์ƒ์€, ์„œ์€์˜, ๊น€๊ธฐํ›ˆ, ๋ฐ•ํ˜„์ง„ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-04 ๋ ˆ๋””์˜ค๋ฏน ์˜์ƒ ํŠน์ง•๊ณผ Lasso ์ •๊ทœํ™” ๋ฐ ๋กœ์ง€์Šคํ‹ฑ ํšŒ๊ท€๋ชจ๋ธ์„ ์ด์šฉํ•œ ์•…์„ฑ ํ‘์ƒ‰์ข…๊ณผ ์–‘์„ฑ ์ฐฉ์ƒ‰

ํ”ผ๋ถ€ ๋ณ‘๋ณ€ ํ”ผ๋ถ€ ๊ฒฝ ์˜์ƒ์˜ ๊ตฌ๋ถ„

์กฐํ™˜ํ˜ธ, ๋ฐ•ํ˜„์ง„ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-05 ์งˆ๊ฐ ๋ถ„์„์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐ„์•” ์น˜๋ฃŒ ํ™˜์ž์˜ ์ด์งˆ์  ์ข…์–‘ ํŠน์„ฑ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์œ„ํ—˜๋„ ๋ถ„์„

๊น€์ข…ํ›ˆ, ๋ฐ•ํ˜„์ง„ (์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-06 ์‚ฌ์ง€์ „์šฉ Cone-beam CT๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๋ฅ˜๋งˆํ‹ฐ์Šค๊ด€์ ˆ์—ผ ํ™˜์ž์˜ ์š”๊ณจ์›์œ„๋ถ€ ํ‰๊ฐ€

์ „ํ™์˜, ์ •์ฐฝ์›, ๊น€๊ทœ๊ฒธ, ์œ ์ข…ํ˜„, ๊น€ํƒœํ›ˆ, ์ด๊ธฐํƒ, ์ด์œค์˜ค, ์กฐ์€์˜, ์œ ํƒœ์–‘, ์œค๊ถŒํ•˜ (์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-07 Coil Sensitivity ์ •๋ณด๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋™์‹œ์— ํš๋“ํ•œ ๋„ค๋น„๊ฒŒ์ดํ„ฐ ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ๋ถ„๋ฆฌํ•˜๋Š” ์ž๊ธฐ๊ณต๋ช…์˜์ƒ ๊ธฐ๋ฒ•

๊น€๋ณ‘์žฌ, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST)

P3-08 ์ž๊ธฐ์žฅ ๋ถˆ๊ท ์งˆ์„ฑ์œผ๋กœ ์ƒ๊ธฐ๋Š” ์ž๊ธฐ๊ณต๋ช…์˜์ƒ ์™œ๊ณก ๋ณด์ƒ๋ฐฉ๋ฒ•

์†Œ์„œํฌ, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST)

P3-09 ์‚ผ์ฐจ์› ํˆฌ์‚ฌ ์ž๊ธฐ๊ณต๋ช…์˜์ƒ๋ฒ•์—์„œ ๋น„๊ณต๋ช… ์ฃผํŒŒ์ˆ˜์— ๋Œ€ํ•œ ์ž๋™ ๋ณด์™„ ๋ฐฉ๋ฒ•

๋ฏผ๊ฒฝํƒ, ๊ถŒ๊ธฐ๋‚จ, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST)

P3-10 ๋‹ค์ธต ๊ตฌ์กฐ์˜ ํ•˜์ง€์ •๋งฅ๋ฅ˜ ํŒฌํ…€๊ณผ In Vitro ์ƒ์ฒด์กฐ์ง์—์„œ์˜ ํ˜ˆ๊ด€ ์ˆ˜์ถ•์„ฑ ํ‰๊ฐ€

๊น€์ฃผ์˜*, ๊น€์ง„์šฐ*, ๋…ธ์‹œ์ฒ **, ๋ฏผํ™๊ธฐ***, ์ตœํฅํ˜ธ* (*์ธ์ œ๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญ๊ตญ์ œ๋Œ€ํ•™๊ต, ***์ธ์ฒœ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-11 ์ˆ˜๋ฉด ๋ถ€์กฑ์ด ๋Œ€๋‡Œ ํ”ผ์งˆ ๋ถ€ํ”ผ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์ด๋ฏผํฌ, ๋ฏผ์•„๋ฆ„, ํ™ฉ์œคํ˜ธ, ํ•œ๋ด‰์ˆ˜, ๊น€๋™์œค (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

์ขŒ์žฅ : ๊ณฝ๋…ธ์ค€ ๊ต์ˆ˜ (์„œ์šธ๋Œ€)์˜ค๋ณ‘ํƒœ ๊ต์ˆ˜ (ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€)์ด์ˆ˜์ฐฌ ๊ต์ˆ˜ (์ˆœ์ฒœํ–ฅ๋Œ€)

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IPIU 2017 41

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3

P3-12 Deep Belief Network๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์‹ฌํ˜ˆ๊ด€๊ณ„ ์งˆํ™˜ ์œ„ํ—˜ ์˜ˆ์ธก

์ด๋™ํ›ˆ, ๊น€๋ฏผํ˜ธ, ๊น€์˜์›, ํ•œ์˜์›…, ์ž„๋ช…์€, ๊น€๋Œ€ํฌ, ์ •ํ˜ธ์—ด, ์ตœ์žฌํ›ˆ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-13 ํ‰๋ถ€์˜ ํ•ด๋ถ€ํ•™์  ์›€์ง์ž„ ํŠน์„ฑ์„ ๋ฐ˜์˜ํ•œ ์ตœ๋Œ€ ํก๊ธฐ/ํ˜ธ๊ธฐ ๊ฐ„์˜ ํ ์˜์ƒ์˜ ๊ณ„์ธต์  ์ •ํ•ฉ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์ง€์€, ์ด์ค€๊ตฌ (์„œ์šธ์•„์‚ฐ๋ณ‘์›)

P3-14 ์ˆ˜๋ฉด ๋ถ€์กฑ์ด ๊ตฌ์กฐ์  ๋‡Œ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์˜ ํ—ˆ๋ธŒ ์˜์—ญ ๋ณ€ํ™”์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ

์ด๋ฏผํฌ, ๋ฏผ์•„๋ฆ„, ํ™ฉ์œคํ˜ธ, ํ•œ๋ด‰์ˆ˜, ๊น€๋™์œค (์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-15 X-Ray ์ „์‚ฐ๋‹จ์ธต ์ดฌ์˜์—์„œ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ๊ธˆ์†์„ฑ ์ธ๊ณต์Œ์˜ ์ œ๊ฑฐ ๊ธฐ๋ฒ• ์ œ์•ˆ

๊ฐ•์€ํฌ, ๊ตฌ์ž์šฑ, ์˜ˆ์ข…์ฒ  (KAIST)

P3-16 ์กฐ์˜์ œ ์‚ฌ์šฉ ์ „/ํ›„ ์˜์ƒ ์ •ํ•ฉ์„ ํ†ตํ•œ ๊ดด์‚ฌ ์„ธํฌ ๋ถ„์„ ์—ฐ๊ตฌ

์กฐ์ค€ํ˜ธ, ํ™ฉํ˜•์ˆ˜, ์กฐ๋ฏผ๊ฒฝ (์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-17 MRI Metal Artifact ์ œ๊ฑฐ ๊ธฐ๋ฒ•์˜ ๊ฐ€์†ํ™”: Multiband Imaging๊ณผ Undersampling ๊ธฐ๋ฒ• ๋น„๊ต, ๋ถ„์„

์ด์œค๋ฏธ, ์กฐ์žฌ์ง„, ์†Œ์„œํฌ, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST)

P3-18 ์˜๋ฃŒ์˜์ƒ์—์„œ ์ข…์–‘ ๋ถ„ํ• ์„ ์œ„ํ•œ ๋ฐ˜์ž๋™ ๋ถ„ํ•  ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด

์ด๋ช…์€, ๊น€์ข…ํšจ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-19 3์ฐจ์› ์—‘์Šค๋ ˆ์ด ์ „์‚ฐ๋‹จ์ธต ์ดฌ์˜์˜ ์›€์ง์ž„ ๋ณด์ƒ ์—ฐ๊ตฌ

๊ตฌ์ž์šฑ, ์˜ˆ์ข…์ฒ  (KAIST)

P3-20 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ด์šฉํ•œ ํ˜ˆ๊ด€๋‚ด ์ดˆ์ŒํŒŒ ์˜์ƒ์—์„œ์˜ ํ˜ˆ๊ด€ ๋‚ด์™ธ๊ฒฝ ์ž๋™ ๋ถ„ํ•  ๊ธฐ๋ฒ•

๊ณ ์ง€์—ฐ, ์ด์ค€๊ตฌ (์„œ์šธ์•„์‚ฐ๋ณ‘์›)

P3-21 ์•ˆ๋“œ๋กœ์ด๋“œ ์Šค๋งˆํŠธ ํฐ ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์‹ฌ์žฅ ๋ฐ•๋™ ์ธก์ •์˜ ๊ตฌํ˜„ ๊ด‘์ „์šฉ์ ๋งฅํŒŒ

Nguyen Viet Hoan*, ๋ฌธ๊ด‘์„*, ์ด์„ํ™˜**, ๊ถŒ๊ธฐ๋ฃก* (*๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต, **๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-22 ์Šคํ…Œ๋ ˆ์˜ค ๋‚ด์‹œ๊ฒฝ ์˜์ƒ์˜ GPU ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ณ ์† ๊นŠ์ด๋งต ์ถ”์ • ๊ธฐ๋ฒ•

์œŒ๋ฆฌ์—„*, ์žฅ์ง€ํ˜ธ**, ๋ฐ•์ธ๊ทœ* (*์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต, **ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-23 ์••์ถ• ์„ผ์‹ฑ์„ ์ด์šฉํ•œ ์ˆ˜ํ•˜๋ฌผ ๊ฒ€์ƒ‰ ์‹œ์Šคํ…œ ๋ณต์› ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ๋“ฌ ๊ฐœ๋ฐœ

ํ•œ์š”์„ญ, ์˜ˆ์ข…์ฒ  (KAIST)

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42 IPIU 2017

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3

P3-24 ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ ์ „์‚ฐํ™”๋‹จ์ธต์˜์ƒ Reconstruction Kernel ๋ณ€ํ™˜

์ด๊ฐ€์€, ์ด์ค€๊ตฌ (์„œ์šธ์•„์‚ฐ๋ณ‘์›)

P3-25 3D ํ”„๋ฆฐํŒ… ์‚ฌ์ „ ์‹œ๊ฐํ™”๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์‹ค๊ฐ ๋ Œ๋”๋ง ๊ธฐ๋ฒ•

์žฅ์ธ์ˆ˜, ๋‚จ์Šน์šฐ, ๊น€์ง„์„œ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-26 ์‚ฌ๋žŒ ๊ฒ€์ถœ ๋ฐ ์ถ”์ ์„ ์ด์šฉํ•œ ์Šคํฌ์ธ  ๋ฐฉ์†ก ์‹œ์Šคํ…œ

๊ฐ•๋ฏผ์„ฑ, ์ž„์˜์ฒ  (๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P3-27 Bond Line Thickness์ธก์ •์„ ์œ„ํ•œ ์ ์™ธ์„ ์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹ค๋ฆฌ์ฝ˜ ๋‘๊ป˜ ์ธก์ • ๋ฐฉ๋ฒ•

๋ฐ•์–‘์„ญ, ๊ฐ•๊ธธ๋ฒ”, ๊น€์Šนํ™˜, ์œค์ƒ์œค, ๊น€์„ฑ์ˆ˜ (์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ)

P3-28 ํŒจํ„ด์˜ ์ฃผ๊ธฐ์„ฑ์„ ์ด์šฉํ•œ Wheel Mark ๋ถˆ๋Ÿ‰ ๊ฒ€์ถœ

๋ฐ•์–‘์„ญ, ๊น€๋ฏผ๊ทœ, ๊ฐ•๊ธธ๋ฒ”, ๊น€์„ฑ์ˆ˜ (์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ)

P3-29 ์œ ์‚ฌ์‚ฌ๋ก€ ํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ํ†ตํ•œ ๋ฏธ๋ž˜ ๊ฑด๊ฐ• ์ถ”์ด ์˜ˆ์ธก

๊น€๋ฏผํ˜ธ, ๊น€์˜์›, ์ด๋™ํ›ˆ, ์ตœ์žฌํ›ˆ, ์ •ํ˜ธ์—ด, ํ•œ์˜์›…, ์ž„๋ช…์€, ๊น€๋Œ€ํฌ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-30 ์„ผ์„œ ์œตํ•ฉ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์œ„์น˜ ์ถ”์ •์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์‚ฌ์šฉ์ž ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง ์‹œ์Šคํ…œ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ

์ด์ง„ํฌ, ์ตœ๋ฏผ๊ตญ, ๊น€์˜๋•, ๊ถŒ์ˆœ, ์ •์šฐ์˜ (๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›)

P3-31 ALBF๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ ํœด๋Œ€ ๋‹จ๋ง๊ธฐ์—์„œ์˜ ๊ณ ์† ์–ผ๊ตด ํŠน์ง•์  ์ถ”์ 

์‹ ์ข…์ฃผ (Kakao)

P3-32 ๋ฉ€ํ‹ฐ-ํ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์Šคํฌ์ธ  ๋ถ„์•ผ์—์„œ์˜ ๋ฌผ์ฒด ์ถ”์ ๊ณผ ์›€์ง์ž„ ๋ถ„์„

๊ณ ๋ช…์„ญ, ๊น€์ง€์™„, ์ด๊ฒฝ์ฑ„, ๊น€์„ ์‘, ๊น€๋ฏผ๊ธฐ (๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-33 ํ•ญ๋งŒ๋ฌผ๋ฅ˜์ •๋ณด ์ทจ์•ฝ์ง„๋‹จ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ฐœ๋ฐœ

๊น€๊ฑด์˜ค*, ๊น€์˜์ง„**, ์กฐ๋ฏผ์ˆ˜**, ๊น€ํƒœ์ˆ˜**, ๊ณฝ๋™์—ด**, ๋ฐ•๋ณต๊ทœ**, ๊น€์ •์™„**, ๊น€๋„ํ›ˆ*, ์กฐ๊ทœ์„ฑ**

(*์‹œํ๋ฆฌํ‹ฐ์ฆŒ, **๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-34 ๋ชจ๋ฐ”์ผ ์ดฌ์˜ ์˜์ƒ์˜ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์ „๊ฒฝ ์ถ”์ถœ ๋ฐ ํ•ฉ์„ฑ ๊ธฐ์ˆ 

์œค์ข…์ฒ  (๊ฐ•์›๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-35 ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์œ ์˜์ƒํ™ฉ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง ์‹œ์Šคํ…œ ๊ตฌํ˜„

์ด๊ทผํ›„*, ๋ฐ•ํƒœ๊ด€*, ์šฐ์ฑ„์œจ*, ๋ฐ•์žฅ์‹**, ๊น€๊ทœ์˜* (*HMC, **๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

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์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3

P3-36 ์ง€๊ฐ์  ์†์‹ค ํ•จ์ˆ˜ ๋ฐ ์ฐจ์ด ์˜์ƒ์„ ์ด์šฉํ•œ CNN ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ๋ณต์›

์ •์ค€์˜, ๋ฐ•์ธ๊ทœ (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-37 LF ๋””์Šคํ”Œ๋ ˆ์ด ๊นŠ์ด ์žฌํ˜„ ๋ฒ”์œ„๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ•œ ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ƒ์„ฑ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ๋„์ถœ

์ด๊ด‘์ˆœ, ์Œํ˜ธ๋ฏผ, ๋ฐ•์˜์ˆ˜, ์ •์›์‹ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-38 4์ฐจ์› ๋ผ์ดํŠธํ•„๋“œ ์˜์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ํŠน์ง• ๊ธฐ์ˆ ์ž

์กฐ๋‚˜๋‹จ ์‚ฌ๋ฌด์—˜, ์œŒ๋ฆฌ์—„, ๋ฐ•์ธ๊ทœ (์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-39 Corner Block์˜ ๋ชจ์…˜๋ฒกํ„ฐ๋ฅผ ์ฐธ๊ณ ํ•œ Sub-Block Based OBMC ๋ฐฉ๋ฒ•

๊ณ ๊ฒฝํ™˜, ์ด์˜๋ ฌ (์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-40 ๊ณ ์„ ๋Ÿ‰์œจ ๊ฐ๋งˆ์„  ํ”ผํญ์— ์˜ํ•œ CCD ์นด๋ฉ”๋ผ ๊ด€์ธก์˜์ƒ์˜ ์‹œ๋ ฅ

์กฐ์žฌ์™„, ์ „์ง„์šฐ, ์ •๊ฒฝ๋ฏผ (ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-41 ์‹ค์‹œ๊ฐ„ 3์ฐจ์› ๊ถค์  ์ถ”์ •์„ ์œ„ํ•œ ๋‹ค์ค‘ ์นด๋ฉ”๋ผ ๋‹ค์ค‘ ๋ฌผ์ฒด ํƒ์ง€ ๋ฐ ์ถ”์  ์‹œ์Šคํ…œ

๋…ธ์˜๋ฏผ, ๋ณ€๋ฌธ์„ญ, ์ตœ์ง„์˜ (์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-42 ํŒจ์น˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋น„์ฃผ์–ผ ๋งˆ์ดํฌ๋กœํฐ

์•ˆ์ฃผํ˜„, ๊น€์šฉ์ค‘, ๊น€๋Œ€์ง„ (POSTECH)

P3-43 ์›€์ง์ด๋Š” ์„ ๋ฐ•์— ์žฅ์ฐฉ๋œ RGB ์นด๋ฉ”๋ผ๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์„ ๋ฐ• ์ธ์‹์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์†ก์›์„ญ, ๋ฐ•ํ˜„์šฑ (KAIST)

P3-44 Face Alignment์™€ ๋ผˆ๋Œ€์ด๋ก ์„ ์ด์šฉํ•œ ๋™์–‘ํ™”ํ’ ์บ๋ฆฌ์ปค์ฒ˜ ์ƒ์„ฑ

์‹ ํ˜ธ์ฒ , ์ตœ์žฌ์˜, ํ™ฉ์›์ค€ (์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-45 ์˜์ƒ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ œํ•œ๊ตฌ์—ญ ์ง„์ž…๊ฐ์ง€๊ธฐ์ˆ ์˜ ์ฒ ๋„์—ญ์‚ฌ ์ ์šฉ์„ ์œ„ํ•œ ํ™˜๊ฒฝ์  ๋‚œ์ œ ๋ฐ ๊ทน๋ณต ๋ฐฉ์•ˆ

์ตœ์„ฑ๋ก*, ์ด์žฌ์˜*, ๊น€์ง€์™„*, ์ž„์žฌํ˜ธ*, ์กฐ์žฌ์ผ*, ๊น€๋™ํ˜„**, ์ด์ƒ์žฌ** (*ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›, **ํ•œ๊ตญ์ฒ ๋„๊ณต์‚ฌ)

P3-46 ์Šคํฌ๋ฆฐ ์•ผ๊ตฌ๋ฅผ ์œ„ํ•œ 2๋‹จ๊ณ„ ๊ณต ์ถ”์  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์–‘ํ˜„์„, ์ด์ข…๋ฏผ, ์กฐ๋Œ€์ง„, ๋ฌธ์˜์‹ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-47 Naive Bayes ์™€ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•œ EMS๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ƒํ™ฉ์ธ์ง€

Prabesh Paudel*, ๊น€์ƒ๊ท *, ์ตœ๊ฒฝํ˜ธ*, ์กฐ์™„ํ˜„**, ๋ฐ•์ˆœ์˜* (*๋ชฉํฌ๋Œ€ํ•™๊ต, **์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

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์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3

P3-48 ์ดˆ์†Œํ˜•์œ„์„ฑ์˜ ์šฐ์ฃผํŒŒํŽธ ํฌํš์„ ์œ„ํ•œ ์‹œ๊ฐ์ •๋ณด ๊ธฐ๋ฐ˜ ํƒ์ƒ‰ ๋ฐ ์ถ”์  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

๊น€์ง„ํ˜•*, ์ตœ์›์„ญ*, ์กฐ๋™ํ˜„*, ๊น€ํ•ด๋™*, ์ž„์„ฑ๋ฏผ** (*ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์›, **๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์—ฐํ•ฉ๋Œ€ํ•™์›๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-49 ๊ฒฝ๊ณ„๊ฒ€์ถœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ด์šฉํ•œ ๋ฑ€์žฅ์–ด ์ƒ์œก๊ด€์ฐฐ์‹œ์Šคํ…œ ์—ฐ๊ตฌ

์•„๋งˆ๋ฅด๋‚˜ ๋ฐ”๋ฅด๋งˆ ์•™๊ฐ€๋‹ˆ, ์ด๋™ํ˜„, ์‹ ๊ทœ์žฌ (๋ถ€์‚ฐ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-50 OpenCV ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ƒ‰์ƒ ๋ถ„ํ•  ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๋กœ๋ด‡ ๋ฌผ๊ณ ๊ธฐ ์ถ”์ ์ œ์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

๋ฌดํ•˜๋งˆ๋“œ ์•„ํฌ๋ฐ”๋ฅด, ์š”๊ฒ๋“œ๋ผ ๋ผ์˜ค ๋ฌด์ˆ˜๋ˆ„๋ฆฌ, ์‹ ๊ทœ์žฌ (๋ถ€์‚ฐ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-51 Point Feature Histogram ๋งค์นญ์„ ์ด์šฉํ•œ ์กฐ์„ /ํ•ด์–‘ ๋ธ”๋ก๋ชจ๋ธ์˜ 3์ฐจ์› ์ž๋™์ •ํ•ฉ

์ตœ์„ฑ์ธ, ๊น€์„ฑํ•œ, ํ‘œ์ง„ํœ˜, ๊น€๋ฏผ๊ทœ (์‚ผ์„ฑ์ค‘๊ณต์—…)

P3-52 ์ง€๋ฉด ํˆฌ๊ณผ ๋ ˆ์ด๋” ๊ธฐ๋ฐ˜ ํœด๋Œ€์šฉ ์ง€๋ขฐ ํƒ์ง€ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์œ„ํ•œ ์ •๋ฐ€ ๊ด€์ธก ๋ชจ๋“œ์˜ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฒ•

ํ—ˆ์€๋‘*, ํ•จ์ข…ํ—Œ*, ๊น€์„ฑ๋Œ€*, ๊น€๋™ํ˜„**, ์ตœ์ˆœํ˜ธ** (*KAIST, **ํ•œํ™”์‹œ์Šคํ…œ)

P3-53 ์‚ฌ์šฉ์ž ์ฒ™์ถ” ์›€์ง์ž„ ์ •๋ณด๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ๊ฐ€์ƒํ˜„์‹ค์—์„œ์˜ ๋ฐฉํ–ฅ ์ „ํ™˜ ์žฅ์น˜ ๊ฐœ๋ฐœ

์ด์ƒํ˜‘*, ํ—ˆ์ธํ˜ธ*, ๋ฐ•๋ฏผ์ •**, ๋ฐ•์žฅ์‹**, ๊น€ํ˜„ํƒœ* (*๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต, **๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-54 NUI๊ธฐ๋ฐ˜ ์˜์ƒ์›๊ฒฉ๊ด€์ œ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ๊ฐ€์ง„ ์ •์ฐฐ๋กœ๋ด‡ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ตฌํ˜„

์„ฑ์ค€์—ฝ, ์ •ํšจ์ค€, ๊น€์ง€ํ˜œ, ๊น€์ง„์˜, ๋„์ง„๊ทœ, ๋ฐ•์žฅ์‹ (๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-55 ๋‹ค์ค‘ ํ‚ค๋„ฅํŠธ v2๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ 3์ฐจ์› ์‹ ์ฒด ์Šค์บ” ๋ฐ ๊ณ„์ธก

์ตœ์žฌ์›, ์œค์„๋ฏผ, ์›์น˜์„  (๋™๊ตญ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-56 ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ํƒ„์†Œ ์„ฌ์œ ์˜ ํ•ด์„์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์กฐ์ค€ํ˜ธ (์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-57 Least Square Estimator ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ด์šฉํ•œ ๋ถ‰์€๋Œ€๊ฒŒ ๊ฒ€์ถœ์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์œค์„ฑ์กฐ, ์ด์ข…๋“, ๊น€์ข…๊ฑธ, ์ตœ์˜ํ˜ธ (ํ•œ๊ตญ๋กœ๋ด‡์œตํ•ฉ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-58 ์†Œํ˜•๋ฌด์ธ๋น„ํ–‰์ฒด์˜ ๋น„ํ–‰ ๊ด€์ œ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ž์„ธ ์ •๋ณด ์‹œ๊ฐํ™” ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ

๊น€์Šน์ง„, ์šฐ์ฐฝํ™”, ํ•˜์„์šด, ๋ฌธ์šฉํ˜ธ (๊ฒฝ์ƒ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-59 ์˜ˆ์ˆ ์  ๋ Œ๋”๋ง์„ ์œ„ํ•œ ์ , ์„ , ๋ฉด ํ˜•ํƒœ์š”์†Œ ๋ถ„์„ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํŽ˜์ธํŒ… ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์žฅํ•œ๋ณ„, ์ด์น ์šฐ (์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต)

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์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3

P3-60 ์–ผ๊ตด ์ธ์‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ถœ๊ฒฐ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ตฌํ˜„

ํ•˜์„œ์˜, ๋ณ€ํฌ์ง„, ํ™ฉ๋Œ€์ผ, ๋ฐฐํ˜„ํ˜ธ, ์ตœ๋‘ํ˜„ (๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-61 Caffe ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ๋ถ„์‚ฐ์ฒ˜๋ฆฌ์‹œ์Šคํ…œ ์—ฐ๊ตฌ

๊น€์˜์ˆ˜, ๊น€๋ณ‘์ฃผ, ์ด์˜ˆ๊ฐ•, ๊น€์ค€๋ชจ (KAIST)

P3-62 ๋ฏผ์‹œํ”„ํŠธ ์ถ”์ ์—์„œ ์•ผ๊ตฌ์„ ์ˆ˜ ๊ฒน์นจ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ•

์ตœํ˜„์˜*, ํ™์›๊ธฐ**, ๊ณ ์žฌํ•„* (*๊ธˆ์˜ค๊ณต๊ณผ๋Œ€ํ•™๊ต, **๋Œ€๊ตฌ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-63 ์ดˆ๊ณ ์† ์นด๋ฉ”๋ผ๋กœ ์ดฌ์˜ํ•œ ํˆฌ๊ตฌ ์˜์ƒ์—์„œ์˜ ์•ผ๊ตฌ๊ณต ์œ„์น˜ ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์ค‘์‹, ์ด์Šน์›, ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-64 ๋ฌด์ธ ์ž์œจ ๋ฐœ๋ ›ํŒŒํ‚น์„ ์œ„ํ•œ ์›จ์ดํฌ์ธํŠธ ๊ฒ€์ถœ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์Šนํ˜„, ๊น€์ค‘์‹, ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-65 ์Šค์ผ€์น˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ธ๋ฌผ ์˜์ƒ ๊ฒ€์ƒ‰

๊น€ํƒœ์šฐ, ์ด์œ ์„, ์ตœ์—ฐ์ค€ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-66 ๋‘ ์Œ์˜ 1D ๊ตฌ์กฐ๊ด‘์„ ์ด์šฉํ•œ ์›จ์–ด๋Ÿฌ๋ธ” ๊ฐ€์ƒ ํ‚ค๋ณด๋“œ

๊ถŒํ˜์‹ , ์ตœ๊ฑด์šฐ, ๊น€์„ฑ๋ก, ๊น€๋ฏผ์ˆ˜, ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-67 Kinect์˜ ๊นŠ์ด ์˜์ƒ์„ ์ด์šฉํ•œ ์‹๊ธฐ ๋‚ด๋ถ€ ๋ฌผ์ฒด ๋ถ€ํ”ผ ์ธก์ • ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์ด์Šนํ™˜, ์‹ ์Šนํ˜, ๊น€ํšŒ์œจ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-68 ๋‹ค๋ฌธํ™” ์ œ์Šค์ฒ˜ ๋ฒˆ์—ญ์„ ์œ„ํ•œ ์†๋™์ž‘ ์ธ์‹ ๋ฐฉ๋ฒ•

๊น€์ง€์˜ˆ, ๋ฐ•์ข…์ผ (ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-69 ์•ผ๊ฐ„ ํ•ด์•ˆ ์˜์ƒ ๊ด€์ œ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋ณดํ–‰์ž ๊ฒ€์ถœ ์„ฑ๋Šฅ ๋น„๊ต

๊ฐ•ํ˜„๊ณค, ์žฅ์ˆ˜์ง€, ๊น€๋ณด์„ฑ, ํ™์ธ์˜, ๋ฐ•์žฅ์‹ (๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-70 ์‹ค๊ฐํ˜• HUD์˜ ํ–ฅ์ƒ๋œ UI/UX๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ฆ๊ฐ•์ •๋ณด ์ •ํ•ฉ ๊ธฐ์ˆ 

์ตœ๋ฏผ๊ตญ*, ๊ตฌ๋™์˜*, ์ด์ง„ํฌ*, ๊ฐ•์„ธ์ง„**, ๊ถŒ์ˆœ* (*๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์›, **๊ธˆ์˜ค๊ณต๊ณผ๋Œ€ํ•™๊ต)

P3-71 ๋‰ด๋ฏธ๋””์–ด ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ฝ˜ํ…์ธ  ๊ด€๋ฆฌ ๋ฐ ๋ฐฐํฌ ํ”Œ๋žซํผ ๊ฐœ๋ฐœ

๊น€๋„ํ›ˆ, ๊น€ํ˜•์šฑ (์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›)

Page 45: IPI U 2017

46 IPIU 2017

์„ธ์…˜๋ณ„๏ฟฝ์„ธ๋ถ€๏ฟฝ์Šค์ผ€์ฅด

ํฌ ์Šค ํ„ฐ ๋ฐœ ํ‘œ

P3 ํฌ์Šคํ„ฐ 3

P3-72 ์›น๊ธฐ๋ฐ˜ Digital Audio Workstation์„ ์œ„ํ•œ ๊ฐ€์ƒ์•…๊ธฐ ์—ฐ๋™ ๊ธฐ์ˆ  ๊ฐœ๋ฐœ

์žฅ๋‹ฌ์›*, ์ฃผํ˜„ํ˜ธ*, ๋งˆ์˜ํ›ˆ**, ์ด์ข…์„ค* (*์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›, **์ด๋จธ์‹œ์Šค)

P3-73 ๋™๊ธฐ์‹ ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ In-Vehicle๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ด ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์œ„ํ•œ Open-Source์šฉ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ด

๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ์„ค๊ณ„ ๋ฐ ๊ตฌํ˜„

์ด์žฌ๊ทœ, ์ด์ƒ์—ฝ (์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-74 ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ํด๋ผ์šฐ๋“œ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ UHD ๋ฏธ๋””์–ด ์ œ์ž‘์‹œ์Šคํ…œ ๊ฐœ๋ฐœ

์ด์ฃผ์˜, ์ •์„ธ์œค, ์ด๋Œ€์—ด, ๊น€ํœ˜์šฉ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-75 ATSC 3.0 ๋ฐฉ์†ก ๊ฒŒ์ดํŠธ์›จ์ด ์†ก์ถœ ์ŠคํŠธ๋ฆผ ๋ถ„์„ S/W ์„ค๊ณ„ ๋ฐ ๊ตฌํ˜„

๊น€์ˆœ์ฒ , ์˜คํ˜œ์ฃผ, ์ž„ํ˜„์ •, ๋ฐฐ๋ณ‘์ค€ (ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-76 ์ฐจ๋Ÿ‰์šฉ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ฏธ๋””์–ด์™€ ๊ณ„๊ธฐํŒ ํ†ตํ•ฉ ํ”Œ๋žซํผ HMI (Human Machine Interface) ๊ตฌํ˜„์„ ์œ„ํ•œ ๊ฐ€์ƒํ™”

์‹œ์Šคํ…œ์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ

์กฐ์ธํ‘œ, ์ด์ƒ์—ฝ (์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์›)

P3-77 ํ•ด์ƒ ํƒ„์ฐฉ์‹œํ—˜์˜ ๊ณต์ค‘ ํญ๋ฐœ๊ณ ๋„ ๊ณ„์ธก๋ฐฉ์•ˆ

๊น€์ง„ํ˜ธ, ๊น€ํ˜•์„ญ, ์ฑ„์„ฑ์šฐ, ๋ฐ•์„ฑ์šฐ (๊ตญ๋ฐฉ๊ณผํ•™์—ฐ๊ตฌ์†Œ)

Page 46: IPI U 2017

IPIU 2017 47

๋…ผ๋ฌธ๋ฐœํ‘œ๏ฟฝ์•ˆ๋‚ด

๊ตฌ๋‘ ๋ฐœํ‘œ ์•ˆ๋‚ด (์‹ ์ง„์—ฐ๊ตฌ์ž ๋ฐœํ‘œ ํฌํ•จ)

1. ๊ตฌ๋‘ ๋ฐœํ‘œ ์‹œ๊ฐ„: 20๋ถ„ (15๋ถ„ ๋ฐœํ‘œ, 5๋ถ„ ์งˆ์˜ ์‘๋‹ต)

2. ๋ฐœํ‘œ์ž๋Š” ๋ฐœํ‘œ ์ž๋ฃŒ๋ฅผ USB์— ํŒŒ์ผ๋กœ ์ค€๋น„ํ•˜๊ณ  ํ•ด๋‹น ์„ธ์…˜ 5๋ถ„์ „๊นŒ์ง€ ๋ฐœํ‘œ์žฅ์— ๋งˆ๋ จ๋œ ๋…ธํŠธ๋ถ์— ์ €์žฅํ•˜๊ณ , ๋™์˜์ƒ ์žฌ์ƒ,

์ธํ„ฐ๋„ท ์—ฐ๊ฒฐ ๋“ฑ์„ ๋ฏธ๋ฆฌ ํ™•์ธ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.

3. ๊ตฌ๋‘ ๋ฐœํ‘œ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ์ฑ…์ž„์ž๋‚˜ ๋ฐ•์‚ฌ๊ธ‰ ์—ฐ๊ตฌ์›์ด ๋ฐœํ‘œํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ์›์น™์œผ๋กœ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

ํฌ์Šคํ„ฐ ๋ฐœํ‘œ ์•ˆ๋‚ด

1. ๋ฐœํ‘œ์‹œ๊ฐ„ : 90๋ถ„

2. ๋ฐœํ‘œ์ค€๋น„ : ๋ฐœํ‘œ์‹œ์ž‘ 10๋ถ„์ „๊นŒ์ง€ ํฌ์Šคํ„ฐ ๋ถ€์ฐฉ

3. ๋ฐœํ‘œ์ข…๋ฃŒ : ํ•ด๋‹น ํฌ์Šคํ„ฐ ์„ธ์…˜์ด ์ข…๋ฃŒ์‹œ์— ํฌ์Šคํ„ฐ ๋ถ€์ฐฉ๋ฌผ ์ œ๊ฑฐ

4. ํฌ์Šคํ„ฐ ํŒ๋„ฌ์€ ์‚ฌ๋ฌด๊ตญ์—์„œ ์ค€๋น„

5. ํฌ์Šคํ„ฐ ๋ฐœํ‘œ ์ค€๋น„ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™๋‹ค.

์šฐ์ธก ํŒ๋„ฌ ๊ฒฌ๋ณธ ์ฐธ์กฐ

๊ฐ€์‹œ์„ฑ์ด ์ข‹๋„๋ก A0 ํฌ๊ธฐ์˜ ์ „์ง€๋กœ ์ธ์‡„๊ถŒ์žฅ

๋…ผ๋ฌธ๋ฒˆํ˜ธ๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์— ์ฃผ์–ด์ง„ ๋ฒˆํ˜ธ๋กœ ์‚ฌ๋ฌด๊ตญ์—์„œ ์ค€๋น„

Post-Conference ์•ˆ๋‚ด

์ œ29ํšŒ ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ดํ•ด์— ๊ด€ํ•œ ์›Œํฌ์ƒต์—์„œ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ์ •๋ณด ๊ณต์œ ์™€ ์†Œํ†ต์„ ์œ„ํ•˜์—ฌ ๋ฐœํ‘œ๋…ผ๋ฌธ์„EIRIC(์ „์ž์ •๋ณด์—ฐ๊ตฌ์ •๋ณด์„ผํ„ฐ)

์˜ Post-Conference(http://www.eiric.or.kr/)์— ๊ฒŒ์‹œํ•˜์—ฌ ๋…ผ๋ฌธ ๊ด€๋ จ ์งˆ์˜์‘๋‹ต ๋ฐ ์˜๊ฒฌ ๋“ฑ๋ก์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋„๋ก ํ•™ํšŒ ์ „ํ›„ 1๋‹ฌ๊ฐ„

ํ† ๋ก  ๊ฒŒ์‹œํŒ์„ ์šด์˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. (์ต๋ช… ๋“ฑ๋ก ๊ฐ€๋Šฅ)

Front View

950(Unit : mn)

17

01

30

<์™ธํ˜•ํฌ๊ธฐ : 1m ร— 1.8m>

1,5

00

1,8

00

Poster Size

950ร—1,500

EP-001

Page 47: IPI U 2017

48 IPIU 2017

์ €์ž์ƒ‰์ธ

๊ฐ•๊ธธ๋ฒ” ์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-27, P3-28

๊ฐ•๋ฏผ์„ฑ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P3-26

๊ฐ•์ƒ์Šน ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-20

๊ฐ•์„์ฃผ ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต P1-69

๊ฐ•์„ฑํ˜„ KAIST P2-18

๊ฐ•์„ธ์ง„ ๊ธˆ์˜ค๊ณต๊ณผ๋Œ€ํ•™๊ต P3-70

๊ฐ•์›์„ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O4-04

๊ฐ•์›์ค€ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-07, P2-47

๊ฐ•์€ํฌ KAIST P3-15

๊ฐ•์žฌ์—ฐ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O4-02

๊ฐ•์ •์› ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O8-01

๊ฐ•์ œ์› ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต P1-78

๊ฐ•์ง€ํ™ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-72

๊ฐ•ํƒœ์šฑ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-38

๊ฐ•ํƒœ์ฒœ ๊ฐ€ํ†จ๋ฆญ๋Œ€ํ•™๊ต P1-15

๊ฐ•ํ•œ์†” ์ถฉ๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P2-53

๊ฐ•ํ–‰๋ด‰ ๊ฐ€ํ†จ๋ฆญ๋Œ€ํ•™๊ต P1-15

๊ฐ•ํ˜„๊ณค ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P2-12, P3-69

๊ณ ๊ฒฝํ™˜ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต P3-39

๊ณ ๊ธฐํ›ˆ ์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ ๋””์•„์ด๋žฉ P1-01

๊ณ ๋ช…์„ญ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P3-32

๊ณ ๋ณ‘์ฒ  ๊ณ„๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต O2-03

๊ณ ์†Œ์ • ์ˆœ์ฒœํ–ฅ๋Œ€ํ•™๊ต O7-03

๊ณ ์Šน์šฉ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O4-04

๊ณ ์Šนํ˜„ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-07

๊ณ ์˜์ค€ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต O1-04

๊ณ ์œคํ˜ธ ์ถฉ๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-28, P2-53

๊ณ ์ผ์ฃผ ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต P2-17

๊ณ ์žฌํ•„ ๊ธˆ์˜ค๊ณต๊ณผ๋Œ€ํ•™๊ต P3-62

๊ณ ์ง€์—ฐ ์„œ์šธ์•„์‚ฐ๋ณ‘์› P3-20

๊ณ ํ˜„์„ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O8-01

๊ณฝ๋…ธ์ค€ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต O5-02, P1-17, P2-20

๊ณฝ๋™์—ด ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P3-33

๊ตฌ๊ทผ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-03

๊ตฌ๋™์˜ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P3-70

๊ตฌ์ž์šฑ KAIST P3-15, P3-19

๊ถŒ๊ธฐ๋‚จ KAIST P3-09

๊ถŒ๊ธฐ๋ฃก ๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต O6-03, P1-23, P2-63, P3-21

๊ถŒ์„ฑ๊ทผ ๊ฒฝ์ผ๋Œ€ํ•™๊ต P1-23

ใ„ฑ ๊ถŒ์ˆœ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P1-26, P2-09, P2-32, P2-

39, P3-30, P3-70

๊ถŒ์ˆœ๊ฐ ๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-15

๊ถŒ์˜๊ธฐ KAIST P1-37

๊ถŒ์ตํ™˜ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-48

๊ถŒ์ธ์†Œ KAIST P1-29, P1-31, P1-32, P1-

45, P1-50, P1-28, P1-30,

P1-52, P2-70

๊ถŒ์ค€์„ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O1-01

๊ถŒํ˜์‹  ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-66

๊ธฐ์˜๋™ KAIST P2-50

๊ธธํƒœํ˜ธ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-54

๊น€๊ฑด์˜ค ์‹œํ๋ฆฌํ‹ฐ์ฆŒ P3-33

๊น€๊ฒฝ๋งŒ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P1-06

๊น€๊ฒฝ๋ฒ” ํ•œ๊ตญ๊ตํ†ต๋Œ€ํ•™๊ต P2-36

๊น€๊ณ„๊ฒฝ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-20

๊น€๊ด‘์šฉ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O1-01, P1-61

๊น€๊ด‘์ฃผ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-03

๊น€๊ด‘ํšŒ ๋Œ€๊ตฌ๋Œ€ํ•™๊ต P2-32

๊น€๊ท€์‹ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P2-64

๊น€๊ทœ๊ฒธ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-02, P3-06

๊น€๊ทœ์˜ HMC P3-35

๊น€๊ธฐ๋‘ ๊ตญ๋ฏผ๋Œ€ํ•™๊ต O8-03

๊น€๊ธฐํ›ˆ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-03

๊น€๋‚™์šฐ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-78

๊น€๋‚จ์šฑ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต P1-70

๊น€๋‚จ์ผ KAIST P1-45, P1-50

๊น€๋Œ€์—ฐ ์นฉ์Šค์•ค๋ฏธ๋””์–ด O8-02

๊น€๋Œ€์ง„ POSTECH P3-42

๊น€๋Œ€ํฌ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-12, P3-29

๊น€๋„์—ฐ KAIST P2-46

๊น€๋„ํ›ˆ ์‹œํ๋ฆฌํ‹ฐ์ฆŒ P3-33

๊น€๋„ํ›ˆ ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์› P3-71

๊น€๋™์œค ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-11, P3-14

๊น€๋™ํ˜„ Korail P3-45

๊น€๋™ํ˜„ ํ•œํ™”์‹œ์Šคํ…œ P3-52

๊น€๋ช…์ค€ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต P1-67

๊น€๋ชจ๋ž€ ํ•œ๊ตญ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-27

๊น€๋ฏผ๊ทœ ์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-28

๊น€๋ฏผ๊ทœ ์‚ผ์„ฑ์ค‘๊ณต์—… P3-51

๊น€๋ฏผ๊ธฐ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P3-32

์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ ์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ

Page 48: IPI U 2017

IPIU 2017 49

์ €์ž์ƒ‰์ธ

๊น€๋ฏผ์„œ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P2-64

๊น€๋ฏผ์ˆ˜ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-66

๊น€๋ฏผํ˜„ ์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต O5-01, P1-24

๊น€๋ฏผํ˜ธ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-12, P3-29

๊น€๋ณ‘๊ทผ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-03

๊น€๋ณ‘์žฌ KAIST P3-07

๊น€๋ณ‘์ฃผ KAIST P2-44, P3-61

๊น€๋ณด์„ฑ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-69

๊น€์ƒ๊ท  ๋ชฉํฌ๋Œ€ํ•™๊ต P3-47

๊น€์„ ๊ตญ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-33

๊น€์„ ์‘ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P3-32

๊น€์„ ์ฃผ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O4-02

๊น€์„ ์ค‘ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-80

๊น€์„ฑ๋Œ€ KAIST P2-18, P3-52

๊น€์„ฑ๋ก ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-66

๊น€์„ฑ๋นˆ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O1-02

๊น€์„ฑ์ˆ˜ ์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-27, P3-28

๊น€์„ฑ์—ฝ YM-๋‚˜์„ํ… P2-25

๊น€์„ฑ์šฑ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-05, P2-01

๊น€์„ฑ์ œ Korea Electronics Technology P2-72

Institute

๊น€์„ฑ์ฃผ ํ•œ๊ตญ๊ตํ†ต๋Œ€ํ•™๊ต P2-36

๊น€์„ฑํ•œ ์‚ผ์„ฑ์ค‘๊ณต์—… P3-51

๊น€์„ฑํ˜ธ ์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-11, P1-21, P2-02, P2-04

๊น€์„ฑํ›ˆ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O8-03

๊น€์„ธ๊ทผ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O7-01

๊น€์ˆœ์ฒ  ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-75

๊น€์Šน์ง„ ๊ฒฝ์ƒ๋Œ€ํ•™๊ต P3-58

๊น€์Šนํ˜„ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-64

๊น€์Šนํ™˜ ์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-27

๊น€์—ฐ์šฐ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-43

๊น€์—ฐํฌ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-77

๊น€์˜๋• ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P1-11, P3-30

๊น€์˜๋™ KAIST P1-41

๊น€์˜๋™ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-48

๊น€์˜๋ชจ ์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ ๋””์•„์ด๋žฉ P1-01

๊น€์˜์„  ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต P1-69

๊น€์˜์ˆ˜ KAIST P2-44, P3-61

๊น€์˜์›… ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-68

๊น€์˜์› ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-12, P3-29

๊น€์˜์ง„ ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P3-33

๊น€์šฉ์ค€ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-31

๊น€์šฉ์ค‘ POSTECH P3-42

๊น€์› ํ•œ๊ตญ๊ฑด์„ค๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์› O6-03

๊น€์œค์‹ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-60

๊น€์€ํƒœ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-08

๊น€์‘์ˆ˜ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต O3-02

๊น€์ผ์Šน ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-74

๊น€์žฌ๊ณค ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต P1-68

๊น€์ •์™„ ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P3-33

๊น€์ •์šฑ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-10

๊น€์ •ํƒœ ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต O6-01

๊น€์ œ์—ฐ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-27

๊น€์ข…๊ฑธ ํ•œ๊ตญ๋กœ๋ด‡์œตํ•ฉ์—ฐ๊ตฌ์› P3-57

๊น€์ข…์ธ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P2-66

๊น€์ข…ํ˜ธ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-64, P2-75

๊น€์ข…ํšจ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-18

๊น€์ข…ํ›ˆ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-05

๊น€์ฃผ์˜ ์ธ์ œ๋Œ€ํ•™๊ต P3-10

๊น€์ค€๊ด‘ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-06

๊น€์ค€๋ชจ KAIST O2-02, P1-39, P1-41, P2-

23, P2-44, P2-46, P2-48,

P2-50, P3-61

๊น€์ค€์‹ ํ•œ๊ตญ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์› O2-04, P2-27

๊น€์ค‘์‹ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-63, P3-64

๊น€์ง€์ˆ˜ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-08

๊น€์ง€์–ธ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-02

๊น€์ง€์˜ˆ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-68

๊น€์ง€์™„ ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ๋Œ€ํ•™์›๋Œ€ํ•™๊ต P1-18, P2-69

๊น€์ง€์™„ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P3-32

๊น€์ง€์™„ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-45

๊น€์ง€์€ ์„œ์šธ์•„์‚ฐ๋ณ‘์› P3-13

๊น€์ง€ํ˜œ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-54

๊น€์ง„์„œ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-25

๊น€์ง„์˜ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-54

๊น€์ง„์šฐ ์ธ์ œ๋Œ€ํ•™๊ต P3-10

๊น€์ง„์ฒ  ์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต O5-01, P1-24

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๊น€์ง„ํ˜ธ ๊ตญ๋ฐฉ๊ณผํ•™์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-77

๊น€์ฐฌ๋ž€ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-79

๊น€์ฐฝ์ˆ˜ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต O1-04, P1-16, P1-36

๊น€์ถ˜์šฐ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-60

์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ ์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ

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50 IPIU 2017

์ €์ž์ƒ‰์ธ

๊น€ํƒœ๊ตญ ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P1-22

๊น€ํƒœ์ˆ˜ ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P3-33

๊น€ํƒœ์šฐ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-65

๊น€ํƒœ์› ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์—ฐ๊ตฌ์› P1-28

๊น€ํƒœํ™˜ ์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-21

๊น€ํƒœํ›ˆ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-02, P3-06

๊น€ํ•™์ผ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O1-02, P2-22

๊น€ํ•œ์šธ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P1-16

๊น€ํ•ด๋™ ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์› P3-48

๊น€ํ˜„์ฒ  ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O1-03

๊น€ํ˜„ํƒœ ๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต P1-13, P3-53

๊น€ํ˜•๊ถŒ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-54

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๊น€ํ˜•์„ญ ๊ตญ๋ฐฉ๊ณผํ•™์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-77

๊น€ํ˜•์šฑ ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์› P3-71

๊น€ํ˜œ๊ตฌ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P2-61

๊น€ํ˜ธ์„ฑ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-47

๊น€ํšŒ์œจ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-27, P2-03, P2-07, P2-

68, P3-63, P3-64, P3-66,

P3-67

๊น€ํœ˜์šฉ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O8-01, P1-64, P1-72, P2-

59, P2-75, P2-77, P3-74

๊น€ํฌ๊ฐ• ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P1-11

๋‚˜์ƒ์€ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-03

๋‚˜์Šน์ค€ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-51

๋‚จ๋ฏธ์˜ YM-๋‚˜์„ํ… P2-25

๋‚จ์Šน์šฐ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-25

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๋…ธ๋ช…์ฒ  Kakao P2-05

๋…ธ์‹œ์ฒ  ํ•œ๊ตญ๊ตญ์ œ๋Œ€ํ•™๊ต P3-10

๋…ธ์˜๋ฏผ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-41

๋…ธํ˜•์ค€ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O4-02

๋„์ง„๊ทœ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-54

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๋ผ๋ฌธ์ˆ˜ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-03

๋ฅ˜์ˆ˜๊ฒฝ ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต P1-78

๋งˆ๋ช…๊ฑธ ๋น„์ „์ธ O1-02

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๋ฌด์Šคํƒ€ํŒŒ ๋ฐ”์ฒด์…ฐํžˆ๋Œ€ํ•™๊ต P1-25

์—๋ Œ ์ผ๋“œ๋ฆ„

๋ฌดํ•˜๋งˆ๋“œ ๋ถ€์‚ฐ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต P3-50

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๋ฌธ๊ฒฝ์‹ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-30

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๋ฌธ์ƒํ™˜ ๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต P1-56

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๋ฌธ์šฉํ˜ธ ๊ฒฝ์ƒ๋Œ€ํ•™๊ต P1-56, P3-58

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๋ฏผ๊ฒฝํƒ KAIST P3-09

๋ฏผ์•„๋ฆ„ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-11, P3-14

๋ฏผํ™๊ธฐ ์ธ์ฒœ๋Œ€ํ•™๊ต P3-10

๋ฐ•๊ทœํƒœ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต O5-02

๋ฐ•๋Œ€์ค€ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-76

๋ฐ•๋„ํ˜„ ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต P1-68

๋ฐ•๋ฏผ์„ KAIST P2-48

๋ฐ•๋ฏผ์ • ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-53

๋ฐ•๋ณด๊ทœ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P1-53

๋ฐ•๋ณด์šฉ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-03

๋ฐ•๋ณต๊ทœ ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P3-33

๋ฐ•์„ ํฌ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O4-04

๋ฐ•์„ฑ์šฐ ๊ตญ๋ฐฉ๊ณผํ•™์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-77

๋ฐ•์ˆ˜์ธ ์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ ๋””์•„์ด๋žฉ P1-01

๋ฐ•์ˆœ์˜ ๋ชฉํฌ๋Œ€ํ•™๊ต P3-47

๋ฐ•์ˆœ์šฉ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต O3-02, P1-52, P2-26

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IPIU 2017 51

์ €์ž์ƒ‰์ธ

๋ฐ•์Šน๊ท  KAIST P1-50

๋ฐ•์Šน์šฐ ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์˜ํ•™์› P3-01

๋ฐ•์•ˆ์ง„ ํ•œ๊ตญ๊ด‘๊ธฐ์ˆ ์› P2-35

๋ฐ•์–‘์„ญ ์—์ดํ‹ฐ์•„์ด ๊ธฐ์ˆ ์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-27, P3-28

๋ฐ•์˜์ˆ˜ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-37

๋ฐ•์˜ํ˜„ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P1-40, P2-56

๋ฐ•์šฉ๋ฌธ ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต P2-11

๋ฐ•์€ํ•„ UNIST O2-01

๋ฐ•์ธ๊ทœ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-33, P3-22, P3-36, P3-38

๋ฐ•์žฅ์‹ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P1-13, P1-14, P1-25, P2-

12, P3-35, P3-53, P3-54,

P3-69

๋ฐ•์žฌ์„ฑ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-54

๋ฐ•์žฌํ˜• ์‚ผ์„ฑ๋””์Šคํ”Œ๋ ˆ์ด P1-62

๋ฐ•์žฌํ˜• ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-32

๋ฐ•์ •๋ฏผ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-05, P1-19, P2-01

๋ฐ•์ข…์ผ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-10, P1-79, P2-40, P3-68

๋ฐ•์ง€์ฒ  ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-39

๋ฐ•ํƒœ๊ด€ HMC P3-35

๋ฐ•ํ˜„์šฐ KAIST P2-18

๋ฐ•ํ˜„์šฑ KAIST P1-72, P2-73, P3-07, P3-

08, P3-09, P3-17, P3-43

๋ฐ•ํ˜„์ง„ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-03, P3-04, P3-05

๋ฐ•ํ˜•์ค€ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-78

๋ฐฐ๋ณ‘์ค€ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-75

๋ฐฐํ˜„ํ˜ธ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P3-60

๋ฐฑ์„ฑ์šฉ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-57

๋ฐฑ์Šน์šฑ Lunit P1-50

๋ฐฑ์Šนํ•ด ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P1-52, P2-26

๋ฐฑ์•„๋žŒ ํ•œ๋ฐญ๋Œ€ํ•™๊ต P1-65

๋ฐฑ์ •ํ˜„ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-08

๋ฐฑ์ค€๊ธฐ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O1-03, O4-04

๋ฐฑํฌ์› ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต P2-17

๋ณ€๋ฌธ์„ญ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-41

๋ณ€ํ˜œ๋ž€ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-07, P2-47

๋ณ€ํฌ์ง„ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P2-14, P3-60

์„œ์„ฑ์ง„ ํ˜„๋Œ€๋ชจ๋น„์Šค์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ P1-04

ใ……

์„œ์šฉ๋• ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต P2-11

์„œ์›๊ต ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-44

์„œ์€์˜ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-03

์„์ง„์šฑ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-77

์„ํ˜ธ์ฐฝ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต O3-01

์„ฑ์ค€์—ฝ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-54

์†Œ์„œํฌ KAIST P3-08, P3-17

์†Œ์žฌ์›… ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-60

์†๊ธˆ์˜ ๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต P1-13

์†๋ฏผ์„ ์˜๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P2-02

์†์ƒํ˜ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-39

์†์ƒํ˜„ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-67

์†์„ฑ์ค€ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-20

์†์†Œํฌ ํ•œ๋ฐญ๋Œ€ํ•™๊ต P1-65

์†ํ–‰์„  ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์› P1-04

์†ํ˜•์„ POSTECH P2-49

์†ก๊ด‘๋ชจ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-45

์†ก๋ณ‘์ฒ  ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O4-03, P2-08, P2-31

์†ก์›์„ญ KAIST P3-43

์†ก์œค์„ ๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› O4-01

์†ก์ผ์˜ ํ•œํ™”์ข…ํ•ฉ์—ฐ๊ตฌ์†Œ P1-58

์†ก์žฌ๋งŒ ์‚ผ์„ฑ์ „๊ธฐ P1-41

์†ก์ข…๊ด€ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P1-14, P2-12

์†ก์น˜์™„ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P1-02

์Šค๋ฆฌ๋‹ˆ๋ฐ”์‚ฌ ์นด๋„ค๊ธฐ๋ฉœ๋ก ๋Œ€ํ•™๊ต P2-28

๋‚˜๋ผ์‹œ๋งŒ

์‹ ๊ทœ์žฌ ๋ถ€์‚ฐ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต P3-49, P3-50

์‹ ๋™์› ๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-29

์‹ ์Šนํ˜ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-68, P3-67

์‹ ์ข…์ฃผ Kakao P3-31

์‹ ํ˜„์ค€ ๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต P2-41

์‹ ํ˜ธ์ฒ  ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O7-02

์‹ ํ˜ธ์ฒ  ์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต P3-44

์‹ ํ™์ฐฝ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› O3-04, P1-63

์‹ฌ๊ทœ๋™ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-40

์‹ฌ๋™๊ทœ ๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต P1-62

์‹ฌ์žฌ์˜ UNIST O2-01, P1-34

์‹ฌ์žฌ์ฒ  ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P1-02

์‹ฌํ•™์ค€ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O7-01

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52 IPIU 2017

์ €์ž์ƒ‰์ธ

์•„๋งˆ๋ฅด๋‚˜ ๋ถ€์‚ฐ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต P3-49

๋ฐ”๋ฅด๋งˆ ์•™๊ฐ€๋‹ˆ

์•ˆ๊ถŒํ™˜ ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต P1-69

์•ˆ๋ณ‘์šฉ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-60

์•ˆ์šฉ๋• ์„œ๊ฐ•๋Œ€ํ•™๊ต P1-69

์•ˆ์šฉ์กฐ ๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต P1-62

์•ˆ์ธ๊ทœ KAIST P1-37

์•ˆ์ผ๊ตฌ ํ•œ๊ตญํ•œ์˜ํ•™์—ฐ๊ตฌ์› P1-42

์•ˆ์žฌ์„ฑ ํ•œ๊ตญ๊ด‘๊ธฐ์ˆ ์› P2-35

์•ˆ์ข…ํ•„ ์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ ๋””์•„์ด๋žฉ P1-01

์•ˆ์ฃผํ˜„ POSTECH P3-42

์•ˆ์ง„ํ˜ธ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-68

์•ˆํ‰ํ™˜ KAIST P2-23, P2-48

์–‘๊ทœํƒœ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-80

์–‘์œค๋ชจ ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต P2-43

์–‘์ฐฝ๋ชจ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-60

์–‘ํ˜„์„ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-46

์—„์ผ๊ทœ ๋ถ€์‚ฐ๋Œ€ํ•™๊ต P1-56, P2-41

์—„์ฃผ๋ฒ” ํ•œ๊ตญ๊ด‘๊ธฐ์ˆ ์› P2-35

์˜ˆ์žฌ์› ๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-16

์˜ˆ์ข…์ฒ  KAIST P3-15, P3-19, P3-23

์˜ค๋งˆ๋ฅด ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P1-25

ํŒŒ๋ฃจํฌ ์ธ์ œ

์˜ค๋ณ‘ํƒœ ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต P2-43

์˜ค๋ณต์ง„ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P2-14

์˜ค์„ธ๋ฆฌ KAIST P1-72

์˜ค์Šน์ค€ ๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต P1-62, P1-77

์˜ค์šฐ์ • ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-75

์˜ค์œค์ง€ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-76, P2-74

์˜ค์ข…๊ทผ ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต P1-73

์˜คํƒœํ˜„ KAIST P2-70

์˜คํ˜œ์ฃผ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-75

์š”๊ฒ๋“œ๋ผ ๋ถ€์‚ฐ์™ธ๊ตญ์–ด๋Œ€ํ•™๊ต P3-50

์šฐ๋™๊ณค ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-68

์šฐ์ฐฝํ™” ๊ฒฝ์ƒ๋Œ€ํ•™๊ต P3-58

์šฐ์ฑ„์œจ HMC P3-35

์›๋™์žฌ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต P2-55

์›์ข…๊ธธ ์บ ์‹œ์Šค P2-07

์›์ง€ํ˜œ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-03

ใ…‡ ์›์น˜์„  ๋™๊ตญ๋Œ€ํ•™๊ต P3-55

์œ„์Šน์šฐ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-79

์œŒ๋ฆฌ์—„ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-33, P3-22, P3-38

์œ ๋™๊ทผ KAIST P1-50

์œ ๋ช…๊ฑธ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O1-02

์œ ์ˆ˜ํ™˜ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต O4-04

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์œ ์ข…ํ˜„ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-02, P3-06

์œ ์ง€์„ฑ KAIST P2-18

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์œ ํƒœ์–‘ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-06

์œ ํ•˜๋Š˜ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P1-06

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์œค์ •์› YM-๋‚˜์„ํ… P2-25

์œค์ •ํ˜ธ ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต P2-37

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55, P1-57, P1-59, P2-10,

P2-45, P2-51, P2-67, P2-72

์ด๊ฒฝ๋ฏผ ๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต P1-23

์ด๊ฒฝ์ฃผ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-76

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IPIU 2017 53

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์ด๊ฒฝ์ฑ„ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P3-32

์ด๊ด‘์ˆ˜ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-47

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์ด์Šนํ˜„ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-31

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์ด์ •ํ˜„ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P2-38, P2-65, P2-74

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65, P2-74, P2-76, P2-79

์ •์ค€์˜ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P3-36

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์กฐ์ค€ํ˜ธ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-59

์กฐ์ค€ํ˜ธ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-16, P3-56

์กฐํ‰๊ทผ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P1-05, P1-19

์กฐํ™˜ํ˜ธ ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P3-04

์กฐํ›ˆ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P1-27, P2-03, P2-68

์กฐํฌ์—ฐ ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต O6-01

์ฃผ๋™๊ทœ KAIST P2-50

์ฃผ์ •์šฐ KAIST O2-02, P1-39, P2-46

์ฃผํ˜„ํ˜ธ ์ „์ž๋ถ€ํ’ˆ์—ฐ๊ตฌ์› P3-72

์ง€์˜ํ›ˆ ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์˜ํ•™์› P3-01

์ง„ํฌ์ • ํ•œ๊ตญํ•œ์˜ํ•™์—ฐ๊ตฌ์› P1-42

์ฑ„์„ฑ์šฐ ๊ตญ๋ฐฉ๊ณผํ•™์—ฐ๊ตฌ์†Œ P3-77

์ฑ„ํƒœ๋ณ‘ ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์› P2-42

์ฒœ์ฃผ์€ ๋‹ท๋ฐ€ O5-03

์ตœ๊ฐ•์„ ๊ด‘์šด๋Œ€ํ•™๊ต P1-77

์ตœ๊ฑด์šฐ ํ•œ์–‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-66

์ตœ๊ฒฝ๋ฏผ KAIST P1-29, P1-45, P2-28

์ตœ๊ฒฝํ˜ธ ๋ชฉํฌ๋Œ€ํ•™๊ต P3-47

์ตœ๊ด‘์—ฐ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-08

์ตœ๊ท€์ง„ ์„œ์šธ์‹œ๋ฆฝ๋Œ€ํ•™๊ต O6-02

์ตœ๊ธฐ์šฉ KAIST P2-73

์ตœ๋™์œค ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O4-03

์ตœ๋‘ํ˜„ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P2-14, P3-60

ใ…Š

์ตœ๋ช…์„ญ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-49

์ตœ๋ช…์› ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P2-61

์ตœ๋ฏผ๊ตญ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P1-26, P2-39, P3-30, P3-70

์ตœ์„ฑ๋ก ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-18, P2-69, P3-45

์ตœ์„ฑ์ธ ์‚ผ์„ฑ์ค‘๊ณต์—… P3-51

์ตœ์ˆœํ˜ธ ํ•œํ™”์‹œ์Šคํ…œ P3-52

์ตœ์–ธ์ˆ™ ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P2-21

์ตœ์—ฐ์ค€ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-48, P3-65

์ตœ์˜ํ˜ธ ํ•œ๊ตญ๋กœ๋ด‡์œตํ•ฉ์—ฐ๊ตฌ์› P3-57

์ตœ์›์„ญ ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต์šฐ์ฃผ์—ฐ๊ตฌ์› P3-48

์ตœ์œค์‹ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-54, P1-66

์ตœ์€์ • ์ดํ™”์—ฌ์ž๋Œ€ํ•™๊ต O6-01

์ตœ์žฅํ›ˆ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P2-10

์ตœ์žฌ์˜ ์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต P3-44

์ตœ์žฌ์› ๋™๊ตญ๋Œ€ํ•™๊ต P3-55

์ตœ์žฌํ›ˆ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-12, P3-29

์ตœ์ข…์› ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-51

์ตœ์ค€์šฐ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต P1-71

์ตœ์ง€ํ›ˆ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O4-03

์ตœ์ง„์ˆ˜ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-64, P2-77

์ตœ์ง„์ˆ˜ KAIST P2-70

์ตœ์ง„์˜ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-12, P1-51, P1-59, P2-13,

P3-41

์ตœํ•™๋‚จ ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต O1-02

์ตœํ•ด์ฒ  ํ•œ๋ฐญ๋Œ€ํ•™๊ต P1-65

์ตœํ˜„์˜ ๊ธˆ์˜ค๊ณต๊ณผ๋Œ€ํ•™๊ต P3-62

์ตœํฅํ˜ธ ์ธ์ œ๋Œ€ํ•™๊ต P3-10

์ถ”์„ฑ๊ถŒ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-44

์ถ”์„ฑ์ค€ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P1-02

ํ‘œ์ง€ํ˜• ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-20

ํ‘œ์ง„ํœ˜ ์‚ผ์„ฑ์ค‘๊ณต์—… P3-51

ํ•˜์„œ์˜ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P2-14, P3-60

ํ•˜์„์šด ๊ฒฝ์ƒ๋Œ€ํ•™๊ต P3-58

ํ•˜์„ฑ๋ฏผ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O7-01

ํ•˜์žฌ๋ฏผ ์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต P2-71

ํ•˜ํšจ์› KAIST P1-29, P1-32, P2-30

ํ•œ๋™์„ ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P2-06

ํ•œ๋™์ง„ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O7-01

ใ…Ž

์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ ์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ

Page 55: IPI U 2017

56 IPIU 2017

์ €์ž์ƒ‰์ธ

ํ•œ๋ณ‘๊ธธ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-03

ํ•œ๋ด‰์ˆ˜ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-11, P3-14

ํ•œ์ˆ˜์ฒ  ํ•œ๊ตญ์›์ž๋ ฅ์˜ํ•™์› P3-01

ํ•œ์˜์›… ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P3-12, P3-29

ํ•œ์š”์„ญ KAIST P3-23

ํ•จ์ข…ํ—Œ KAIST P3-52

ํ—ˆ๋‚จํ˜ธ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P2-80

ํ—ˆ๋ณ‘ํ˜ธ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-51, P2-13

ํ—ˆ์šฉ์„ ์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต P2-24, P2-34

ํ—ˆ์€๋‘ KAIST P3-52

ํ—ˆ์ธํ˜ธ ๋™์˜๋Œ€ํ•™๊ต P3-53

ํ—ˆ์žฌํ•„ ํ•œ๊ตญ์ „์žํ†ต์‹ ์—ฐ๊ตฌ์› P1-37

ํ—ˆ์ค€ํฌ SK Telecom P1-17

ํ˜ธ์š”์„ฑ ๊ด‘์ฃผ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› O4-01, P2-29

ํ™๋‹ค์†Œ๋‚˜ ์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต P2-24

ํ™๋ฏผ์ฒ  ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต O3-03, P1-73

ํ™์„ฑ์ค€ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-08

ํ™์„ฑํ›ˆ ์ „๋‚จ๋Œ€ํ•™๊ต P2-66

ํ™์˜ํƒ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O7-01

ํ™์›๊ธฐ ๋Œ€๊ตฌ๋Œ€ํ•™๊ต P3-62

ํ™์›๊ธธ ์ค‘์•™๋Œ€ํ•™๊ต P1-02

ํ™์œค๋ฏธ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต O7-01

ํ™์ธ์˜ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P3-69

ํ™์ข…ํฌ ์„œ์šธ๋Œ€ํ•™๊ต P1-12

ํ™์ง€๋ฏผ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-02

ํ™์ง„ํ˜• ํ•œ๊ตญํ•ญ๊ณต๋Œ€ํ•™๊ต P2-43

ํ™ฉ๋Œ€์ผ ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P3-60

ํ™ฉ์„ ๋ฏผ ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต P2-61

ํ™ฉ์›์ค€ ์•„์ฃผ๋Œ€ํ•™๊ต P3-44

ํ™ฉ์œคํ˜ธ ์—ฐ์„ธ๋Œ€ํ•™๊ต P3-11, P3-14

ํ™ฉํ˜•์ˆ˜ ์›๊ด‘๋Œ€ํ•™๊ต P3-16

ํœด์Šค๋‰ด ๋ฐ”๋ฅด์‰ฌ ๊ฒฝ์„ฑ๋Œ€ํ•™๊ต P1-25

๋ฐ”์ด๋‹ค๋ฅด๊ธธ

Caleb Vununu ๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต P1-23

Changlong Jin Shandong University P2-22

Dao Thi Phuong ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P2-63

Dong Huu Minh Nhat ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P1-22

Francois Rameau KAIST P1-29

Gang Liao Dalian Polytechnic University P2-21

Ge Ge ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P2-21

Guo Xiaoxuan Shandong University P2-22

Hoang Tuan Ngoc ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P1-22

Hongyu Wang ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P2-58

Iman Rahmansyah Tayibnapis ๋Œ€๊ตฌ๊ฒฝ๋ถ๊ณผํ•™๊ธฐ์ˆ ์› P1-26

Jiyuan Wang ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P1-22

Khanh Quoc Dinh ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P2-56

Laura Rieger KAIST O2-02

Le Sun ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P2-58

Li Qiongxiu ์ธํ•˜๋Œ€ํ•™๊ต P2-22

Mandakh Batchimeg ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P2-63

Matthieu de La Roche Saint Andre KAIST O2-02

Morten Hannemose Technical University of Denmark O2-02

Nguyen Nam Duc ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P2-21

Nguyen Viet Hoan ๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต P3-21

Pathum Rathnayaka ๊ฒฝ๋ถ๋Œ€ํ•™๊ต P2-26

Prabesh Paudel ๋ชฉํฌ๋Œ€ํ•™๊ต P3-47

Thuong Nguyen Canh ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P2-56,

P2-57

Tien-Dat Nguyen ์ˆญ์‹ค๋Œ€ํ•™๊ต O3-03

Tu Van Vo ๋ถ€๊ฒฝ๋Œ€ํ•™๊ต P2-62

Xiaohe Ma ๋‚œ์ง•๋Œ€ํ•™๊ต P1-74

Xu Motong ์„ฑ๊ท ๊ด€๋Œ€ํ•™๊ต P1-40

Xueheng Tao Dalian Polytechnic University P1-22

Zhang Ning ๋™๋ช…๋Œ€ํ•™๊ต P2-21

Zhihua Xia ๋‚œ์ง•๋Œ€ํ•™๊ต P1-74

A~Z

์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ ๋ฌธ ๋ฒˆ ํ˜ธ ์„ฑ ๋ช… ์†Œ ์† ๋…ผ๋ฌธ๋ฒˆํ˜ธ

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IPIU 2017 57

์‹๋‹น๏ฟฝ์•ˆ๋‚ด

์‚ผ๋‹ค์ • (Samdajeong)

โ€ข์กฐ์‹ ์šด์˜์‹œ๊ฐ„ : 6์‹œ 30๋ถ„ ~ 10์‹œ

โ€ข์กฐ์‹ ์ฟ ํฐ ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅ : 16์ผ, 17์ผ

โ–ถ ์กฐ์‹ : ์‚ผ๋‹ค์ •(์กฐ์‹๋ท”ํ), ์•„์ž๋ฆฌ์•„ํ™€(ํ•œ์‹, ์ผ์‹)

โ–ถ ์ค‘์‹ : ์•„์ž๋ฆฌ์•„ํ™€(์• ๊ธฐํ•ด๋ฌผ์ „๋ณต๋š๋ฐฐ๊ธฐ์ •์‹)

์•„์ž๋ฆฌ์•„ (Azalea)

โ€ข์กฐ์‹ ์šด์˜์‹œ๊ฐ„ : 7์‹œ ~ 11์‹œ

โ€ข์กฐ์‹ ์ฟ ํฐ ์‚ฌ์šฉ๊ฐ€๋Šฅ : 16์ผ, 17์ผ

โ€ข์ค‘์‹ ์ฟ ํฐ ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅ : 16์ผ

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58 IPIU 2017

์ง€๋„

Maison Glad Jeju (๊ตฌ, ์ œ์ฃผ๊ทธ๋žœ๋“œ ํ˜ธํ…”)

- ์ฃผ์†Œ : ์ œ์ฃผํŠน๋ณ„์ž์น˜๋„ ์ œ์ฃผ์‹œ ๋…ธ์—ฐ๋กœ 80 (์—ฐ๋™)

- TEL : 064-747-5000 | FAX. 064-742-3150

๊ตํ†ต

- ์ œ์ฃผ๊ตญ์ œ๊ณตํ•ญ โ†’ ๋ฉ”์ข…๊ธ€๋ž˜๋“œ์ œ์ฃผ - ๋ฉ”์ข…๊ธ€๋ž˜๋“œ์ œ์ฃผ โ†’ ์ œ์ฃผ๊ตญ์ œ๊ณตํ•ญ

์•ฝ๋„

๋ Œํ„ฐ์นด

๊ณตํ•ญ๋กœ โ†’ ๋„๋ น๋กœ โ†’ ์‹ ๊ด‘๋กœ

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์…”ํ‹€๋ฒ„์Šค

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์…”ํ‹€๋ฒ„์Šค

๊ณตํ•ญ์—์„œ ์ง์„ ์ฐพ์œผ์‹œ๊ณ  2๋ฒˆ ๋˜๋Š” 3๋ฒˆ ๊ฒŒ์ดํŠธ๋กœ ๋‚˜์˜ค์‹œ๋ฉด ํšก๋‹จ๋ณด๋„๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํšก๋‹จ

๋ณด๋„๋ฅผ ๊ฑด๋„ˆ์‹œ๊ณ , ์ง์ง„ 70M ์ •๋„ ๋„๋ณด๋กœ ์˜ฌ๋ผ์˜ค์‹œ๋ฉด ์ „๋ฐฉ์— ๋Œ€ํ˜•๋ฒ„์Šค 9๋ฒˆ, 10๋ฒˆ ์ฃผ์ฐจ

์žฅ์— ๋ฉ”์ข…๊ธ€๋ž˜๋“œ ์ œ์ฃผํ˜ธํ…” ๋ฒ„์Šค๊ฐ€ ๋Œ€๊ธฐํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฒ„์Šค ์ฐจ๋Ÿ‰ ์•ž์— ํ–‰์‚ฌ ๋ฌธ๊ตฌ

โ€œ2017 IPIUโ€ ๊ฒŒ์‹œ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์šดํ–‰์‹œ๊ฐ„ : 2/15(์ˆ˜) ๊ณตํ•ญ ์ถœ๋ฐœ ๋งค์‹œ๊ฐ„ ์ •๊ฐ 09:00 ~ 14:00๊นŒ์ง€ ์šดํ–‰

๋ Œํ„ฐ์นด

๋…ธ์—ฐ๋กœ โ†’ ์‹ ๋Œ€๋กœ โ†’ ๊ณตํ•ญ๋กœ

์ด ๊ฑฐ๋ฆฌ : 3.2km | ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์•ฝ 10๋ถ„

์…”ํ‹€๋ฒ„์Šค

ํ˜ธํ…” ์Šน์ฐจ โ†’ ์ œ์ฃผ๊ตญ์ œ๊ณตํ•ญ ํ•˜์ฐจ

โ€ป ์…”ํ‹€๋ฒ„์Šค ์ด์šฉ์„ ์›ํ•˜์‹œ๋Š” ๊ฒฝ์šฐ ์ถœ๋ฐœ 1์ผ ์ „๊นŒ์ง€ ํ˜ธํ…” 1์ธต์— ์œ„์น˜ํ•œ

GRO(๋‚ด์„  262)๋กœ ์‚ฌ์ „ ์˜ˆ์•ฝ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.

JEJU GRAND HOTEL

ORACOUNTRY CLUB

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Memo

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