• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.1-7
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• 1999

본 연구는 고등학교 '전자계산일반' 교과의 '자료표현' 단원 중 칠판수업을 통해서는 학습자들이 좀 지루하고 이해하기 어려운 수치 데이터 표현의 효과적인 교수-학습을 위하여 멀티미디어 저작도구 카스(KAS)를 사용하여 멀티미디어 프로그램을 반복학습형. 개인교수형, 교수적 게임형이 복합된 코스웨어로 설계하고 구현하였다. 기존 컴퓨터 보조수업의 단점인 텍스트와 이미지 위주의 구성에서 탈피하여 텍스트뿐만 아니라. 음향 영상, 애니메이션 등의 다양한 매체를 결합한 학습이 가능하도록 하였다. 진법 전환이나 수치 데이터의 표현같이 흐름을 중시하는 학습 부문은 애니메이션으로 처리하여 학습자들이 스스로 학습 진행과정을 눈으로 확인 할 수 있도록 함으로써 학습효과를 높였으며 단원별 학습이 끝날 때마다 연습문제 풀이 화면을 두어 학습내용 이해도를 측정할 수 있게 하였다. 본 연구자료를 충청북도 소재 음성고등학교의 학습현장에 적용한 결과 학습효과가 향상되었음이 통계학적 검정 결과 입증되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.31-40
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• 2009

오늘날 실제 사람의 움직임을 촬영하여 얻은 동작 데이터는 영화제작, 게임 개발, 재활의학, 스포츠 분석 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 변화하는 일련의 자세로 이루어진 동작 데이터는 그 내용을 신속하고 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않다. 이는 특히 많은 양의 동작데이터를 관리하고 원하는 동작을 찾고자 할 때 장애가 되곤 한다. 널리 사용되는 한 가지 방법은 동영상을 재생하듯이 관찰 시점을 진전시키는 동시에 3차원 공간상의 시야를 조절하는 것이다. 하지만 이 방식은 시점과 시야의 두 요소를 함께 고려하면서 데이터의 길이에 비례하는 시간 동안 지속적인 상호작용을 수행하여야 하는 번거로움을 야기한다. 본 논문은 동작 데이터를 분석하여 일련의 효과적인 관찰 시점 및 시야를 자동으로 찾아내고, 이로부터 생성된 이미지 시퀀스를 만화책 레이아웃 형식으로 배치하는 새로운 시각화 방법을 제안한다. 사용자는 만화책을 읽는 것처럼 바르게 전체 흐름을 파악할 수 있고, 원하는 동작이 등장하는 부분을 쉽게 찾아낼 수 있다. 이동, 권투, 환경과의 상호작용 등 여러 종류의 동작 데이터를 만화책 형식으로 시각화한 결과를 보임으로써 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.9-14
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• 2003

GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.

• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제2권2호
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• pp.61-69
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• 2006

영상 문화의 발달과 함께 영상의 그래픽적인 요소인 이미지 일러스트레이션과 타이포그래피 등을 이용하여 정보 전달을 극대화 할 수 있는 모션그래픽의 중요성도 날로 강조되고 있으며 최근 의도하는 내용을 창의적인 타이포그래피로 시각화한 사례들을 TV광고, 영화 또는 웹과 같은 다양한 미디어 매체에서 쉽게 찾아 볼 수 있으며 또한 증가 추세에 있다. 이러한 영향으로 모션 타이포그래피에서는 무형의 의미적 개념을 타이포그래피라는 시각적 형식을 통하여 표현하기 위하여 언어적 요소, 시간, 형태, 움직임, 색채 그리고 사운드 등과 같은 다양한 요소들을 응용하여 제작할 수 있는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 실제 의사전달 과정에서 더 큰 영향을 미칠 수 있는 성별, 나이, 건강상태, 병적 상태, 신체 사이즈 등의 생리학적 특징을 들 수 있는데 의사전달이 시각적 형식으로만 표현되어야 하는 모션 타이포그래피에서 준언어적 음성의 특성을 적절하게 반영할 수 있다면 의도한 내용을 보다 빠르고 정확하게 이해시킬 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.285-292
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• 2019

PC, SNS, IoT의 대중화로 수많은 데이터가 생성되고 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 거대한 양의 데이터를 활용하는 방법으로 인공신경망 학습은 최근 많은 분야에서 주목받는 주제이다. 인공신경망 학습은 음성인식, 이미지 인식에서 엄청난 잠재력을 보였으며 더 나아가 의료진단, 인공지능 게임 및 얼굴인식 등 다양하고 복잡한 곳에 광범위하게 적용된다. 인공신경망의 결과는 실제 인간을 능가할 정도로 정확성을 보이고 있다. 이러한 많은 이점에도 불구하고 인공신경망 학습에는 여전히 프라이버시 문제가 존재한다. 인공신경망 학습을 위한 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 포함되어 악의적인 공격자로 인해 프라이버시가 노출될 수 있다. 공격자가 학습하는 도중 개입하여 학습이 저하되거나 학습이 완료된 모델을 공격할 때 발생하는 프라이버시 위험이 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 신경망 모델의 공격 기법과 그에 따른 프라이버시 보호 방법을 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.63-68
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• 2018

오프로딩(offloading)은 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해 로컬 컴퓨터에서 수행하는 어플리케이션의 일부를 컴퓨팅 자원과 처리능력이 우수한 원격지 컴퓨터에 전달하여 처리한 후 결과를 반환받는 방식이다. 최근에는 컴퓨팅 자원과 처리능력에 한계를 갖고 있는 모바일 컴퓨팅 분야에서 처리속도를 높이고 배터리 소모를 줄이기 위해 모바일 게임, 멀티미디어 데이터, 360도 동영상 처리, 인터넷 방송용 이미지 처리 분야에서 응용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 촬영된 360도 구면 영상을 사용자가 쉽게 영상 내용을 이해할 수 있도록 다양한 평면 영상을 변환하고 내용을 확인할 수 있는 뷰어를 무선 인터넷 환경에서 오프로딩 기술을 적용하여 구현하고 실제 실험 결과를 제시한다. 360도 구면 영상은 인터페이스를 통해 360도 카메라의 영상 획득 위치에 따라 Double Panorama, Quad, Single Rectabgle, 360 Overview + 3 Rectangle로 평면영상으로 변환이 성공적으로 수행된다. 실험과정에서 100가지 이상의 360도 구면 영상을 아래 인터페이스를 통해 평면 영상으로 변환을 성공적으로 진행하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.107-116
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• 2020

홍콩영화<무쌍>은 위조지폐 제작과정, 스릴있는 총격전, 폭파장면을 기반으로 한 복잡한 스토리 전개와 예상 밖의 반전 결말, 그리고 월드스타 주윤발의 개성 등 다양한 요소로 영화 흥행에 성공시켰다. 영화의 전개과정에서, 감독은 사건의 전개자인 이문을 이용해 시각을 한정시켜 경찰과 관중을 속임수에 빠지도록 이끌었고, 배우 주윤발의 상징성을 통해 관객들에게 "화가"로서의 이미지를 부각시켰으며, 각기 다른 인물과 장소의 복합적인 서술과 플래시백을 도입함으로써 복선층의 전개구조로 진상을 층층이 밝혀내었다. 영화에서 3번의 대반전이 나타나는데, 반전 때마다 영화의 전개가 완전히 뒤집혔고, 또 뒤집힌 전개가 앞 스토리와 어떠한 관련이 있는지 관객이 알아채지 못하도록 하였다. 이 때문에 충만한 긴장감을 불러일으켜 관객들로 하여금 공감대를 형성하였고, 진실을 가려내는 심리게임 과정을 통해 완벽한 해방감과 해탈감을 느끼도록 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.7-16
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• 2010

본 논문은 비디오 및 게임 영상에서 인접한 프레임의 차영상을 이용하여 디스플레이 주변의 조명 장치를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 프레임의 대표 색상을 추출하는 단계, 이전 프레임과의 차영상으로부터 변화량을 측정하고 변화 색상을 추출하는 단계, 새로운 대표 색상을 생성하는 단계의 세 단계로 구성된다. 변화량을 측정하기 위해 이미지를 사람 지각 시스템에 가까운 YUV 색공간으로 변환하고 차영상을 구한 후, 각 화소별 색차의 합을 변화량으로 사용하였다. 새로운 대표색상은 변화량에 비례하여 변화색상을 반영한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 동일한 동영상에 대하여 시간에 따른 조명 효과의 변화 양상을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법보다 더 역동적인 조명효과를 보이는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1229-1238
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• 2023

디지털 트윈은 현실 세계를 복제한 가상 공간을 만들고 현실 공간과 가상 공간을 통합하여 효율적으로 현실 공간을 관리하는 기술이다. 건물에 설치되어 있지만 시각적으로 보이지 않는 수도관 설비를 가상 공간에 구현하고 이를 건물의 실내 공간에 증강함으로써 현실 세계의 수도관을 효과적으로 관리하는 것이 수도 설비에 대한 디지털 트윈 개념이다. 제안하는 방법에서는 Unity 3D 게임 엔진을 이용하여 건물의 실내에 디지털 트윈 기술을 적용하는 방법을 구현하며, 디지털 트윈 구현에 필요한 증강현실 기술은 ARCore 기반의 AR Foundation 툴 킷을 사용한다. 디지털 트윈 응용은 현실 세계와 가상 세계를 정합하는 것이 필수적이다. 제안하는 방법에서는 2D 이미지 마커를 이용하여 현실 세계와 가상 세계를 정합한다. 또한 증강된 오브젝트를 시각적으로 현실감 있게 표현하기 위하여 Unity 쉐이더 프로그램을 적용한다. 구현 결과는 제안하는 방법이 간단하지만 정확하게 수도관을 현실 공간에 배치하고, 시각적으로도 효과적으로 벽면 위에 수도관을 표현하는 것을 보여준다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.