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확장 합성곱 신경망과 자기 지도 순환 적대적 생성 신경망을 이용한 안개 제거 네트워크

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dc.contributor.author이수동-
dc.contributor.author황선희-
dc.contributor.author최영우-
dc.contributor.author변혜란-
dc.date.available2021-02-22T05:25:27Z-
dc.date.issued2020-02-
dc.identifier.issn2383-6318-
dc.identifier.issn2383-6326-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/1618-
dc.description.abstractC/C++의 타입 캐스팅은 취약점을 유발하며 프로그램의 안정성을 저하시킨다. 이를 보완하기 위해 C++에서는 실행 중 객체의 타입을 확인하여 캐스팅하는 dynamic_cast를 지원하지만, 안전성이 높아지는 대신 실행 속도가 느려진다는 단점이 있다. 이러한 이유로 절충안인 런타임 오버헤드가 적은 static_cast가 사용된다. 그러나 static_cast는 컴파일시에 알려진 타입으로만 캐스팅을 제한하는 방법으로서, 취약점이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 프로그램 재작성과 타입 시스템을 활용하여 기존의 C++ static_cast를 보완하여 런타임 오버헤드가 적으면서도 개발 단계에서 좀 더 안전한 코딩을 할 수 있도록 유도하는 방법을 제안한다.-
dc.format.extent6-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title확장 합성곱 신경망과 자기 지도 순환 적대적 생성 신경망을 이용한 안개 제거 네트워크-
dc.title.alternativeUnpaired Image Dehazing Network using smoothed Dilated Convolution Network and Self-Supervised CycleGAN-
dc.typeArticle-
dc.publisher.locationSouth Korea-
dc.identifier.doi10.5626/KTCP.2020.26.2.104-
dc.identifier.bibliographicCitation정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.26, no.2, pp 104 - 109-
dc.citation.title정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지-
dc.citation.volume26-
dc.citation.number2-
dc.citation.startPage104-
dc.citation.endPage109-
dc.identifier.kciidART002557284-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor안개 제거-
dc.subject.keywordAuthor순환 적대적 생성 신경망-
dc.subject.keywordAuthor자기 지도 학습-
dc.subject.keywordAuthor회전 손실 함수-
dc.subject.keywordAuthor지각적 손실 함수-
dc.subject.keywordAuthor확장합성곱 신경망-
dc.subject.keywordAuthordehazing-
dc.subject.keywordAuthorcyclegan-
dc.subject.keywordAuthorself-supervised learning-
dc.subject.keywordAuthorrotation loss-
dc.subject.keywordAuthorperceptual loss-
dc.subject.keywordAuthorsmoothed dilated convolution-
dc.identifier.urlhttp://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09301426-
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Choi, Yeong Woo
공과대학 (소프트웨어학부(첨단))
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