확장 합성곱 신경망과 자기 지도 순환 적대적 생성 신경망을 이용한 안개 제거 네트워크
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이수동 | - |
dc.contributor.author | 황선희 | - |
dc.contributor.author | 최영우 | - |
dc.contributor.author | 변혜란 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T05:25:27Z | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.issn | 2383-6318 | - |
dc.identifier.issn | 2383-6326 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/1618 | - |
dc.description.abstract | C/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.extent | 6 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 확장 합성곱 신경망과 자기 지도 순환 적대적 생성 신경망을 이용한 안개 제거 네트워크 | - |
dc.title.alternative | Unpaired Image Dehazing Network using smoothed Dilated Convolution Network and Self-Supervised CycleGAN | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | South Korea | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/KTCP.2020.26.2.104 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.26, no.2, pp 104 - 109 | - |
dc.citation.title | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 | - |
dc.citation.volume | 26 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 104 | - |
dc.citation.endPage | 109 | - |
dc.identifier.kciid | ART002557284 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 안개 제거 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 순환 적대적 생성 신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자기 지도 학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 회전 손실 함수 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 지각적 손실 함수 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 확장합성곱 신경망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | dehazing | - |
dc.subject.keywordAuthor | cyclegan | - |
dc.subject.keywordAuthor | self-supervised learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | rotation loss | - |
dc.subject.keywordAuthor | perceptual loss | - |
dc.subject.keywordAuthor | smoothed dilated convolution | - |
dc.identifier.url | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09301426 | - |
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