해수면의 상태를 보고 파고를 측정하는 목측은 선박이나 먼 바다에서의 파랑관측 방법으로 여전히 이용되고 있으며, 오랜 경험을 가진 숙련자의 경우에는 상당히 정확하게 파고를 관측할 수 있다. 이러한 목측의 표준지표로 뷰퍼트(Beaufort) 풍력계급표가 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 이 지표에 설명된 해수면의 모양은 연구자 또는 일반인에게는 친숙하지 않기 때문에 파고별 대표영상 등의 보다 구체적인 참고자료가 필요하다. 현대의 현장계측기술은 실시간으로 해양관측자료를 획득할 수 있는 수준에 이르렀으며, 기존의 파고 및 기상 관측시설과 함께 현장의 해상상태 영상자료까지 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 속초 조도동방등표에 설치되어 운영 중인 실시간해양관측 시스템에 무선영상전송장치를 설치하여 파랑자료와 영상이미지를 수집하고 유의파고별로 현장이미지를 비교 및 분류하였다. 관측된 해상상태 영상들과 뷰퍼트 풍력계급표의 해면 상태 설명과 비교한 결과 해상상태 영상자료의 가치를 확인할 수 있었다. 뷰퍼트 풍력계급표는 순수하게 목측이나 파고척을 이용하여 목측으로 만들어진 것에 비해 본 연구의 결과는 정밀한 파고센서와 과학적인 해상상태 영상정보 수집으로 파고의 실체적인 모습을 파악할 수 있었으며 관측파고의 신뢰성을 제고할 수 있는 기회가 되었다.
의식적 통제가 가능한 언어는 감정을 숨길 수 있으나, 얼굴 표정은 다양한 문화 속에서도 일관성을 가진다. 표정은 사람의 이미지를 결정하며, 표정에서 감정을 해석하는 능력은 대인관계의 핵심으로 사람의 태도와 결정을 바꿀 만큼 중요하다. 불안정 애착아동, 노인, 자폐증, ADHD 아동, 우울증집단은 얼굴 표정인식 능력과제의 수행결과가 낮아, 이들에 대한 적극적인 개입은 심리장애의 예방과 치료 효과의 가능성을 기대하기도 한다. 지금까지 연구는 주로 상대방 표정에 의한 정서읽기, 수용자의 감정변화가 중심이었으며, 자신의 정서를 스스로 나타내는 "자기표현 표정수행" 및 표정 변화에 대한 정량적 분석 연구가 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 영상을 통한 표정의 정량적 분석법 개발을 목표로 8개의 정서 표정을 "자기표현 표정수행"방법으로 분석하였다. 연구의 정량적 결과는 심리장애 극복을 위한 교육, 심리 행동 치료, 감성공학, 글로벌화 되는 다문화(multi-culture)사회에서 문화극복을 위한 사회관계 대안, 한국문화와 예술 콘텐츠의 다양한 분야에 적용을 기대한다.
오늘날 '컨버전스'와 '소통'은 모든 분야에서 키워드가 되고 있다. 예술가와 공학자는 새로운 기술에 기반을 둔 협업을 통해 그 동안의 상호단절에서 벗어나 점차 소통하고 있다. 컨버전스 시대에 예술 영역의 인터넷 아트와 기술 영역의 내비게이션과 아이폰에서 오감융합기술의 활용이 돋보인다. 소메라와 미뇨노의 인터넷 아트 $\ll$Riding the Net$\gg$, $\ll$The Living Room$\gg$, $\ll$The Living Web$\gg$은 음성인식을 통한 시각이미지와 촉각을 통한 시 공간 표현을 인터넷과 오감융합기술을 통해 구현하고 있다. 그리고 산업기술에서 내비게이션과 아이폰은 음성인식을 통한 오감융합기술을 적용하여 감성영역을 확장하여 인터넷 아트와 비슷한 기술을 선보인다. 이 연구에서 살펴본 바와 같이, 예술과 기술의 융합적 발전은 디지털 아트와 문화기술 산업의 새로운 지평을 열 것으로 보인다.
인터넷을 통한 루머나 악성 댓글이 사회적인 문제도 대두되고 있다. 이를 고발하기 위하여 해당 웹 게시물을 캡처한 이미지나 출력물이 증거로 활용될 수 있으나, 이는 포토샵 등의 도구를 이용한 위 변조에 취약하다. 악의적인 목적으로 타인이 작성한 정상적인 글을 캡처한 화면에 비방하는 내용이 포함되도록 위조한다면 무고한 자가 처벌을 받게될 수도 있다. 이처럼 웹 게시물의 캡처 화면은 정확한 사실 관계를 반영하기에는 증거로서의 진정성과 무결성에 흠결이 있다. 웹 게시물의 증거화를 위한 인증 시스템이 제공되면 진정성이 입증된 증거의 제시가 가능하고 효율적인 수사에도 도움이 되므로 관련 기술과 정책의 빠른 정착이 요구된다. 이에 본 논문에서는 웹 게시물 증거화의 중요성을 역설하고, 웹 게시물 공증 시스템에 요구되는 법률적, 기술적 요구 사항 및 설계 방안을 제안한다.
본 논문은 자율주행 차량 적용을 위한 객체 검출과 거리 추정을 수행하는 시스템을 제안한다. 객체 검출은 최근 활발하게 사용되는 딥러닝 모델 YOLOv4의 특성을 이용해서 입력 이미지 비율에 맞춰 분할 grid를 조정하고 자체 데이터셋으로 전이학습된 네트워크로 수행한다. 검출된 객체까지의 거리는 bounding box와 homography를 이용해 추정한다. 실험 결과 제안하는 방법에서 전반적인 검출 성능 향상과 실시간에 가까운 처리 속도를 보였다. 기존 YOLOv4 대비 전체 mAP는 4.03% 증가했다. 도심로 주행시 빈출하는 보행자, 차량 및 공사장 고깔(cone), PE드럼(drum) 등의 객체 인식 정확도가 향상되었다. 처리 속도는 약 55 FPS이다. 거리 추정 오차는 X 좌표 평균 약 5.25m, Y 좌표 평균 0.97m으로 나타났다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 휴대용 X-ray 검출기의 방사선 고감도 검출에 대한 실현 가능 여부를 확인하기 위한 SiPM의 특성 분석을 목적으로 한다. 휴대용 X-ray 검출기는 환자의 위치에 빠르게 접근하여 실시간 이미지를 획득함으로써 의사들은 신속하게 진단을 수행할 수 있는 장점이 있지만 이러한 이동성은 선량 감지의 어려움을 동반한다. 기존 검출기에서는 SiPM을 X-ray Trigger를 판별하는 단순한 용도로 사용하고 있다. SiPM을 통한 X-ray의 고감도 검출 가능 여부를 확인하기 위해 7종의 SiPM Sensor를 비교 선정하고 특성 분석을 진행하였다. 최종 시험에 사용한 SiPM은 10 nGy 수준의 극저선량 조사 조건에서 Signal 구분이 가능하며, 관전압에 따라 Signal 상승곡선의 기울기가 변하는 것이 확인되었다. X-ray 선량에 따라 SiPM의 signal level 및 지속시간이 변화되는 특성을 이용한 고감도 측정이 가능할 것으로 보인다.
최근 소프트웨어 역량이 강조됨에 따라 대학에서는 전공 구분없이 모든 학생들에게 소프트웨어 교육을 진행하고 있다. 비전공자들은 소프트웨어 교육에 대한 동기부여가 부족하고, 생소한 학습 콘텐츠에 대한 체감 난이도가 높은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 학습자 특성에 맞는 소프트웨어 교육을 제공해야 한다. 예술계열 학생들은 시각에 대한 이해와 표현력이 뛰어나므로 시각적 문해력을 활용하면 프로그래밍 교육의 학습효과를 높일 수 있다고 본다. 본 연구에서는 일상의 문제를 순서도와 의사코드로 분해하여 절차적으로 시각적 이미지를 구성한다. 이를 교육용 프로그래밍 언어인 플레이봇을 이용하여 코딩을 하고 문제를 해결하도록 진행하여 수업의 효과를 분석하고자 한다. 이를 통해 학생들은 프로그래밍의 개념을 이해하고, 문제를 컴퓨팅적 사고로 해결하는 과정을 이해할 수 있으며, 프로그래밍을 자신의 전공에 활용하는 방법을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자바 언어를 학습하는데 있어 효율성을 증가시키기 위해 인터넷 기반 자율학습시스템이 제안되었다. 제안된 자율학습시스템은 JWP(Java Web Player)라고 불리며 Java Web Start 기술을 활용하여 웹상에서 실행이 가능한 자바 애플리케이션 프로그램이다. 또한 본 논문에서는 컴퓨터 언어를 학습하는데 있어 3가지 중요한 일련의 과정인 개념학습과정, 프로그래밍 실습과정, 그리고 학습 성취도 평가과정을 Java Web Start 기술을 이용하여 JWP에 통합하였다. 제안된 시스템은 학습과정을 교육공학적인 측면에서 멀티미디어 요소를 강화하였기 때문에 학습자가 흥미를 가지고 자발적으로 학습을 할 수 있도록 설계되었다. 더욱이 JWP 에는 효율적인 자바 언어 학습을 위해 학습내용에 대한 설명이 음성으로 출력되며, 이때 이와 관련된 이미지와 텍스트들이 동기화되어 동시에 화면에 표시된다. 더욱이 소스파일의 코딩, 에디팅, 실행 그리고 디버깅 등을 쉽게 할 수 있는 컴파일러가 삽입되어 있어 편리한 자바 언어 실습환경을 제공한다. 마지막으로 각 단원별 돌발퀴즈와 마무리 테스트를 통하여 학습자가 자신의 학습상황을 체크하여 반복학습을 할 수 있도록 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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