본 연구는 1990년 7월 산업안전보건법이 개정된 이후 새로이 명시된 산업간호사의 일차의료 직무의 범위를 규명하기 위하여 시도되었다. 산업간호사의 직무를 개발하기 위한 노력은 노동부가 1991년 5월 직업병예방을 위한 종합대책 중 하나로 산업간호사의 직무 개발 계획을 포함시킨 이후 한국산업안전공단과 대한산업보건협회을 중심으로 활발히 이루어져 왔다 특히 한국산업간호학회에서는 1992년 8월에 그간의 많은 논의와 연구를 기초로 하여 산업간호사의 일차의료행위에 대한 세부직무를 전문가의 의견 일치 방법을 통하여 개발하고자 연찬회를 개최하였다. 본 연구에서 연찬회에서 논의된 결과와 기존 자료 등을 토대로 분석된 산업간호사의 일차의료직무 범위를 (1)산업 간호사의 건강사정 직무범위 (2)통상 증상 처치 직무 범위 (3)외상 및 응급 처치 직무 범위 (4)상병 악화 방지 직무 범위 (5)직업병의 추후관리 직무범위 (6)약품 투약 범위 등으로 구분하여 구체적으로 제시하였다. 이들 범위를 근거로 각 범위 별 깊이를 구체적으로 개발하여야 산업간호사들의 직무범위와 깊이가 결정된다. 앞으로 본 연구가 제시한 직무 범위를 기초로 하여 구체적 직무 범위에 따론 깊이가 개발되어야할 것이다.
MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.
본 논문에서는 깊이 변화에 강인한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위 추정 방법을 제안한다. 정확한 스테레오 비디오의 변이 탐색 범위는 3D 영상 분야에서 다양한 응용으로 사용되는 변이 지도를 보다 정확하게 추정하는데 도움이 된다. 기존의 변이 탐색 범위 추정 방법은 인접한 프레임 간의 변이 히스토그램의 유사도를 이용함으로써 보다 안정적인 변이 탐색 범위를 추정할 수 있었지만, 시간의 흐름에 따라 깊이가 변하는 부분에서는 상당히 취약한 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 방법의 이러한 문제점을 개선한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 히스토그램의 유사도뿐만 아니라 프레임 간의 시간적 유사도를 고려하며, 비디오의 장면 전환에 의한 급격한 깊이 변화 또한 고려한다. 이에 추가적으로 변이 히스토그램의 유사도를 계산하기 위해 기존의 방법과는 달리 히스토그램 확산 거리를 이용하였으며, 서로 다른 개수의 대응점을 가지고 있는 프레임간의 변이 히스토그램이 대응점의 개수에 영향을 받지 않고 균일한 중요도를 갖도록 하였다. 실험 결과로 기존 방법과 제안한 방법의 변이 탐색 범위 추정 결과를 비교하였으며, 비교한 결과는 제안한 방법이 기존 방법에 비해 스테레오 비디오의 깊이 변화에 강인함을 보여준다.
몰입형 비디오 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 복수의 뷰 간 중복되는 영역을 제거하여 전송할 화소수를 줄이기 때문에 복호화기에서 렌더링(rendering)을 위해서 각 화소의 점유(occupancy) 정보도 전송되어야 한다. TMIV 는 점유맵을 깊이(depth) 아틀라스(atlas)에 포함하여 압축 전송하고, 부호화 오류로 인한 점유 정보 손실을 방지하기 위해 깊이값 표현을 위한 동적 범위의 일부를 보호대역(guard band)으로 할당한다. 이 보호대역을 줄여서 더 넓은 깊이값의 동적 범위를 사용하면 렌더링 화질을 개선시킬 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 현재 TMIV 의 점유 정보 오류 분석을 바탕으로 이를 보정하는 기법을 제시하고, 깊이 동적 범위 확장에 따른 부호화 성능을 분석한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 평균 1.3%의 BD-rate 성능 향상을 보여준다.
한 장의 이미지로부터 장면의 깊이 정보를 추정하는 기술은 자율 주행, 실내외 로봇 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에서 널리 적용되고 있다. 심층 학습을 이용한 알고리즘이 활발히 연구되면서 이러한 단안 깊이 추정 기술의 산업 분야 적용 범위는 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 깊이 경계 정보를 정밀하게 예측하는데 여전히 많은 어려움이 있으며, 다양한 실제 환경에서 획득한 3차원 깊이 정보 구축 또한 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 단안 깊이 추정 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 지도 학습 기반 방법부터 최근 활발히 연구되고 있는 비지도 학습 방법까지 상세히 살펴본다. 이와 더불어 대표 방법에 대한 성능 평가 결과도 간략히 제시하고자 한다.
본 연구는 중소기업의 외부 정보 탐색전략이 기업의 혁신성과에 미치는 영향에 대해 파악하는 것을 목적으로 한다. 한국의 중소기업 3,398개를 대상으로 실증분석을 수행한 결과, 깊이 추구의 탐색전략과 범위 추구의 탐색전략은 상호 대체적 관계를 가지며, 이러한 대체적 관계는 기업이 협업경험을 보유할 때 약화되는 것으로 나타났다. 또한 두 유형의 탐색전략은 모두 기업의 혁신성과를 향상시켜 주지만, 깊이 추구 탐색전략이 범위 추구 탐색전략보다 상대적으로 더 큰 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 범위 추구의 탐색전략을 실행하는 기업이 공식적인 정보보호 방안을 채택할 경우 탐색전략의 혁신성과에 대한 효과가 약화되는 것으로 나타났다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
사람은 일반적으로 깊이를 지각하는데 두 눈으로 들어오는 영상의 시차(binocular disparity)를 이용하며 6-15m 정도의 범위 내에서는 매우 뛰어난 깊이 판별 능력을 보인다. 그러나 사람은 하나의 눈만으로도 깊이를 지각하는데 별 어려움을 느끼지 못한다. 이것은 공간의 깊이 지각 단서로 양안단서안이 아니라 다양한 단안단서(monocular Cue)들이 함께 사용되기 때문이다. 본 논문에서는 사람이 공간 깊이정보 파악에 사용하는 것으로 알려진 여러 단안 단서들 중 영상의 채도(saturation) 정보와 디포커스(defocus) 정보, 기하학적 깊이(geometric depth) 정보에 기반을 둔 단안 영상에서의 상대적 깊이지도의 생성방법을 제안한다.
본 연구에서는 초음파현미경에서 다중의 동작주파스를 사용하여 얻어진 영상을 합성하여 깊이분해능이 개선된 초음파영상을 복원하는 방법을 연구하였다. 실험을 위하여 중심주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경을 구성하였다. 시편은 알루미늄을 이용하여 표면에 깊이가 $100{\mu}m$이고 지름이 2mm인 원형결함을 제작하였다. 실험결과, 동작주파수가 5MHz인 단일 주파수를 사용하여 얻어진 영상에서 결함이 존재하는 면과 그렇지 않은 면에 대한 콘트라스트가 0.098로 나타났다. 반면에 동작주파수를 $4.4MHz\~5.6MHz$ 범위에서 200kHz씩 변화시키면서 획득한 데이터를 합성하여 얻어진 영상에서 결함이 존재하는 면과 그러하지 않은 면에 대한 영상 콘트라스트가 0.398로 나타났다. 따라서 초음파현미경에서 다중의 동작주파수를 사용한 경우, 피사체의 깊이 변화에 대한 영상의 콘트라스트가 단일주파수를 사용한 경우에 비하여 개선되어 나타났으며 깊이분해능이 향상되었다. 앞으로의 과제는 초음파현미경에서 음향렌즈의 집속도 변화에 대한 적절한 동작주파수의 동작범위와 영상의 분해능과의 관계에 대한 연구가 계속되어져야 한다고 본다.
퇴적층의 두께와 형성 기간을 분석하는 것은 퇴적분지의 발달사를 이해하기 위한 분지 해석과 모델링 연구에서 중요하다. 분지 발달 과정에서 퇴적층은 깊이가 증가함에 따라 다짐 작용에 의해 두께가 감소하고, 이 두께 변화는 깊이에 따른 공극률 변화 경향(다짐 작용 경향)을 통해 계산이 가능하다. 이 연구에서는 대표적인 퇴적암상인 사암, 셰일, 탄산염암의 깊이에 따른 공극률 변화 자료를 기반으로, 암상에 따른 다짐 작용 경향의 범위를 지수 함수를 이용하여 정량화하였다. 그리고 다짐 작용이 퇴적층의 공극률과 두께 변화에 미치는 영향을 수치해석적 방법을 이용해 평가하였다. 사암은 초기 공극률의 범위가 좁고 깊이 증가에 따른 공극률 감소 경향이 비교적 일정하여, 다짐 작용에 의한 층두께의 변화 범위가 작다. 셰일은 약 2,000 m 깊이까지 공극률이 빠르게 감소한 후, 급격히 낮아진 감소율을 보이며 이는 퇴적층의 두께 변화에도 반영된다. 탄산염암은 초기 공극률의 범위가 넓고, 깊이 증가에 따른 공극률 감소 양상의 차이가 커서, 결과적으로 다짐 작용에 의해 감소한 퇴적층 두께 차이의 범위도 크게 나타난다. 이 수치 해석적 다짐 작용 연구의 정량적 분석 결과에서 나타난 각 암상들의 다짐 작용에 따른 공극률과 층두께 감소의 특징들은 퇴적분지의 생성과 발달 과정을 이해하기 위해 필요한 퇴적층 두께 복원과 침강사 그리고 지열 작용 분석에 영향을 끼치며, 이는 다짐 작용 경향이 분지 모델링 연구에서 중요한 요소이며 적절한 적용이 필요함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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