Paper Review
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[논문리뷰] FailureSense : Detecting Sensor Failure using Electrical Appliances in the HomePaper Review 2021. 1. 15. 14:52
FilureSense 논문은 2014 IEEE Internatonal Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems (MASS)에 소개된 sensor failure detectoin에 관한 논문으로, detection 과정에 machine learning이나 deep learning의 도움 없이 statistical analysis를 통해 model을 생성하여 fail-stop failure, obstructed-view failure, moved-location failure을 상당히 높은 정확도로 detect하는 방법을 소개한다. (이게 진짜 설득력이 있나 싶은 부분들도 물론 있긴 하지만) 2014년 당시엔 대부분이 fail-stop failure만을 탐지했다는 설..
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[논문리뷰] Re-examining Whether, Why, and How Human-AI Interaction Is Uniquely Difficult to DesignPaper Review/Human Computer Interaction 2020. 12. 7. 00:09
Re-examining Whether, Why, and How Human-AI Interaction Is Uniquely Difficult to Design 2020 CHI에 소개된 논문으로, AI infused system이 왜 desgin하기에 어려운지에 대해서 정리하고, 이를 위한 general solution을 challenge와 짝을 지어 소개한다. 논문을 읽으면서 다시 한 번 느낀점은 Human AI interaction이라는 키워드가 HCI community에서 논의된 지가 20년이라고는 하지만, 실제로 Artificial Intelligence의 advance가 눈에 띄게 이뤄진 것은 최근 몇 년인지라, 여전히 Human AI Interaction이라는 field 자체의 pervasive ..
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[논문리뷰] Guidelines for Human-AI InteractionPaper Review/Human Computer Interaction 2020. 11. 30. 15:49
2019 CHI에 발표된 MicroSoft가 지난 20년 간의 고민과 최근 AI design 발전 동향을 반영하여 제작한 논무닝다. 해당 논문은 150개의 AI-related design recommendation을 모아 중요한 것들을 선별하여 18개의 guideline set으로 집대성하였으며, 해당 시도를 통해 더 나은 human-centric AI-infused system들이 설계될 수 있도록 시도하였다. Abstract Human-AI interaction의 원리 원칙은 Human-Computer interaction 분야에서 20년이 넘는 시간 동안에 논의 되어왔다. 그러나 최근 몇 년 사이 급격하게 발전한 AI 기술과 AI 기술이 사람들이 직접적으로 사용하는 application에 점점 많이..
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[논문리뷰] Architect : Building Interactive Virtual Experiences from Physical AffordPaper Review/Human Computer Interaction 2020. 7. 18. 23:12
Architect : Building Interactive Virtual Experiences from Physical Affordances(행동유도성) by Bringing Human-in-the-Loop(인간 참여형) AbstractARchitect brings in an assistant to map physical objects to virtual proxies of matching affordances using Augmented Reality IntroductionrefPhysical objecti에 부딪히는 상황은 위험하고, VR world에 render되지 않은 physical object는 Breaks in Presence로 이끈다.>>Zhenyi He, Fengyuan Zhu, Ken ..
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[SISR] SISR 분야 논문 이해를 위한 용어 정리 1탄Paper Review/Computer Vision 2020. 4. 13. 21:32
해당 포스팅은 Computer Vision 영역 중 SISR 문제에 대해서 처음 다뤄 보시거나 입문하시는 분들 (나....) 에게 간단한 아주 얕은 용어 정리를 제공합니다. 1. Solution 1) input의 해상도를 높이는 solution (input image = output image) 2) input과 유사한 high resolution의 다른 image를 찾아주는 solution (input image ≠ output image) 2. Measure (평가방식) 1) PSNR : pixel to pixel의 차이를 측정 2) MOS : 사람이 1~5 단계로 점수를 매겨서 평가 3. Polynomial-based Interpolation - Solution type 1에 해당 - bilinea..
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[논문리뷰] Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network (SRGAN)Paper Review/Computer Vision 2020. 4. 6. 23:33
해당 논문은 4X upsacling이 가능한 최초의 framework 입니다. SISR의 정확성 문제와 속도 문제가 많이 해결되었으나, perceptual texture detail이 부족한 문제를 해결하기 위한 모델입니다. Introduction 기존 방식 (optimization target of supervised SR algorithms)의 목표는 MSE를 줄여서 PSNR을 키우는 것이었으나, PSNR이 pixel-wise 기반이라서, perceptually relevant 표현을 잘 하지 못하는 한계를 갖고 있었으며, GAN과 perceptual loss function을 이용하여 이를 해결하는 모델 SRGAN을 고안하였습니다. 위의 그림을 보면, bicubic의 PSNR이 SRGAN의 PSNR..
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[논문리뷰] Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks (VDSR)Paper Review/Computer Vision 2020. 3. 26. 19:39
해당 논문은 이전에 소개한 SRCNN의 문제점을 세 가지 측면에서 분석하고, 보다 더 깊은 deep convolutional network를 모델에 사용하여 문제점을 해결한 VDSR 모델을 소개합니다. Abstract VDSR은 VGG-net 에서 영감을 받았고, 네트워크의 깊이에 따라서 정확도가 올라간다는 아이디어를 바탕으로 했습니다. Input과 ground truth의 차이가 존재하는 부분인 residual을 학습 시키고, 높은 learning rate를 사용한다는 점이 SRCNN과의 차이입니다. VGG-net이란? 더보기 VGG-net 모델을 기점으로 네트워크가 깊어졌습니다. VGG-net의 목표는 깊이와 성능 사이의 관계 분석이었는데, 3X3 filter로 세 차례 convolution한 것이 ..
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[논문리뷰] Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks (SRCNN)Paper Review/Computer Vision 2020. 3. 11. 13:04
해당 논문은 SR 문제에 처음으로 deep CNN을 적용한 것으로, 굉장히 간단한 모델의 네트워크로 상당히 향상된 결과를 냈습니다. 이후로 SISR 문제를 해결하기 위해 등장한 다양한 모델들과 지금 진행 중인 연구들에도 상당히 큰 통찰력을 부여한 논문입니다. Abstract 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 출력해 내는 deep CNN에 대해서 소개하려 합니다. 전통적인 코드 베이스의 super resolution은 각 요소를 따로 따로 다루지만, deep CNN은 모든 레이어들을 최적화 합니다. Introduction Single image super-resolution 문제는 computer vision 영역에서 상당히 고전적인 문제입니다. 저해상도 이미지에 대한 SR 결과로의 고해상도 이미지는 너..