• Peeking Inside the Black-Box ; A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI) - 2

    AXIS 1. XAI Methods Taxonomy : Explainability Strategies 현재 있는 설명 방법들의 오버뷰를 제시할 것이다. 세 가지의 기준을 가지고 나눌 수 있는데, A. 해석의 복잡도 B. 해석의 범위 C. 사용된 ML 모델에 대한 의존성 이다. A. Complexity Related Methods 모델의 복잡도는 직접적으로 해석력과 연관되어 있다. 일반적으로 더 복잡하면 더 설명하기...


  • Peeking Inside the Black-Box ; A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI) - 1

    Abstract 4차 산업혁명의 여명으로, 우리의 일상에서 더 알고리즘적인 사회에 다가가갈 수 있게 하는 인공지능이 빠르게 적용되고 있다. 그러나, 전례 없는 발전에도, AI시스템의 가장 큰 문제점은 투명성이 없다는 것이다. 당연히 이 시스템의 블랙박스인 특성이 강력한 예측을 하게 해주지만, 직접적으로는 설명될 수 없다. 이 문제는 XAI에 대한 논쟁을 야기했다. 이 연구분야는 AI시스템의...


  • CV Lecture 10 - High-Dynamic-Range Rendering

    High-Dynamic-Range Imaging Tone Mapping (HDR$\rightarrow$LDR display) 이미지는 HDR인데 디스플레이가 LDR이라면 어쩔 수 없이 LDR로 봐야 한다. 그런데 동시에 디테일도 보존하고 싶다. tone mapping은 비록 LDR의 이미지이지만, 그것을 보고 현실 세계같이 인지할 수 있도록 만들자는 것으로부터 시작한다. 먼저 사람의 눈이 다양한 범위에 대해 어떻게 인지하는지에 대해 알아야 한다. 사람의 눈은 대비에...


  • CV Lecture 9 - High-Dynamic-Range Imaging

    High-Dynamic-Range Imaging High Dynamic Range Imaging (LDR$\rightarrow$HDR) 현실은 dynamic range가 매우 높다. 이를 낮은 대비를 가지는 사진으로 옮기려면 전체 range의 간격을 좁히거나, 특정 범위만 옮기는 방법이 있다. 이 때 어떤 범위를 저장할 것인가는 노출(exposure)이 결정하는데, 이 노출을 조절하는 방법에는 서터 속도, 조리개, 감도, 중성 농도 필터 등이 있다. 셔터 속도의...


  • CV Lecture 8 - Light-Field Imaging

    Lightfields Ray Ray는 5D 정보로 이루어져 있다.(3D 위치, 2D 방향) plenoptic 기술은 이런 5D정보를 가진 ray들을 활용하여 다양한 영상처리를 할 수 있다. 반면, line은 4D의 정보를 가지고 있다. (2D 위치, 2D 방향) discretize 한 후에 다시 interpolate 할 수 있다? Image 이미지란, 눈(또는 렌즈)이라는 한 점으로 들어오는 빛의 정보들을 수치화한...