고체 역학 및 유체 역학 분야에서 대상 물체의 변형, 변위 및 속도를 측정하기 위하여 디지털 이미지 해석 기법이 개발, 사용되고 있다. 지반 공학에서도 흙을 포함한 지반 구조물의 변형을 관측하기 위하여 Particle Image Velocimetry (PIV)와 Digital Image Correlation (DIC) 기법이 실내 시험 및 모형 시험 등에 적용되기 시작하는 추세이다. 이미지 해석은 시료의 종류 및 크기, 카메라 해상도, 해석 범위, 이미지 해석 조건에 영향을 받으므로, 다양한 조건에서의 정밀도를 평가하여 합리적으로 최적 조건을 결정할 필요가 있다. 본 연구에서는 디지털 이미지 해석 결과에 영향을 미치는 다양한 요소를 정리하였다. 그리고 높은 정확도의 해석 결과를 얻을 수 있는 최적의 이미지 해석 조건을 결정하는 절차를 제안하였으며 최종적으로 제안된 절차의 적용성을 점성토 시료에 대하여 검증하였다.
교통 수단과 모바일의 발전으로 관광 여행 수요가 증가하고 관련 산업 또한 크게 발전하고 있다. 디지털 미디어 기술 중 한 분야인 증강현실과 관광 콘텐츠의 접목 또한 활발하게 연구 중이며 인공지능은 이미 관광 산업과 다양한 방향으로 접목되어 관광객의 여행 경험을 풍부하게 만들어준다. 본 논문에서는 관광지역을 축소해 제작한 미니어처 모형을 스캔하면, 사전에 딥러닝을 이용해 학습된 모델을 기반으로 해당 관광지를 찾은 뒤 관련 정보와 3D 모델을 AR 서비스로 제공하는 시스템을 제안한다. 다양한 딥러닝 신경망 중 하나인 YOLOv3 신경망을 사용해 모델 학습과 객체 검출을 진행하므로, 빠른 속도로 물체 검출이 이루어져 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.
3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
초등학교 과학에서 속력 관련 단원의 독특한 교수·학습 곤란은 주로 학생의 수학적 사고력 및 속력의 측정과 관련된 절차적 지식의 부족에 기인한 것으로, 교육과정 및 교과서는 이점을 고려하여 구성할 필요가 있다. 속력 단원의 교육과정 및 교과서 내용 구성과 관련된 시사점을 얻기 위하여 2007 개정 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 3개 교육과정 및 이에 따른 교과서의 속력 관련 단원의 구성 체계와 내용을 살펴보고, 선행 연구에 비추어 적절성을 분석하였다. 분석 결과를 통해 현재의 내용 구성은 이동 거리와 시간 및 속력 사이의 입체적인 관계를 파악하기 보다는 암기에 의한 기계적 알고리즘을 통해 물체의 속력만을 계산할 위험이 있어 이중 수직선과 같은 시각화 모형 및 간단한 수를 활용하여 속력의 의미를 단계적으로 학습할 수 있도록 재구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 또한 조사를 통해 얻은 자료를 이용하여 물체의 운동을 해석하는 활동보다는 실제 운동하는 물체의 이동 거리와 걸린 시간을 직접 측정하여 그래프로 나타내고 분석하도록 함으로써 과정 기능 등 탐구 수행 능력을 향상시키는 것의 필요성에 대해 논의하였다. 마지막으로 적용 차시에서 현재의 교육과정과 교과서에서는 일상생활과의 연계를 강조하고 있지만 단원의 주된 학습 내용인 운동학과는 다소 다르게 동역학과 관련된 내용을 다루고 있어 학습한 내용을 익히고 활용할 수 있도록 속력과 관련된 사례를 중심으로 내용을 새롭게 구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 새 교육과정 및 교과서에서는 학습하기 어렵고 지도하기 까다로운 내용을 제외하기 보다는 과학의 가치를 깨닫고 과학 학습을 향유할 수 있도록 핵심 주제를 체계적으로 깊이 학습할 기회를 제공할 것을 제안한다.
인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 인간은 감정을 인지하는데 있어 시각을 많이 사용한다. 빛에 의해 물체를 지가하며 색채의 한가운데 살아간다. 그만큼 색채는 우리 생활과 매우 밀접하게 관련되어있어 많은 시각정보 중에서도 색채에 대해 민감하게 받아들인다. 그래서 감정을 색채로 표현한다면 직관적으로 받아들일 수 있다. 본 논문은 색상과 감정 간의 관계연구를 통한 색상을 이용한 감정표현을 목적으로 한다. 정서를 동그라미 모형으로 표현한 Plutchik의 정서동그라미와 색상을 동그라미 모형으로 표현한 모세스 해리스의 해리스1은 기준 축을 중심으로 결합하여 다른 감정을 찾아내거나 색채가 만들어지기 때문에 색상과 감정 간의 관계연구를 하는데 사용하였다. 두 모델의 유사특징을 이용해 Plutchik의 정서동그라미에서 기본이 되는 감정을 선택해 비슷한 느낌과 특정을 가지는 색상을 모세스 해리스의 해리스1에서 찾아 감정을 매칭 시키는 방법으로 색상환을 이용해 감정을 표현한다. 색상과 감정 간의 매칭 만족도를 알아보기 위해서는 감정의 자극이 계속적으로 들어와 많은 감정의 변화를 실시간으로 확인할 수 있어야 한다. 비행슈팅 게임은 여러 가지 감정의 자극이 계속적으로 들어오고, 실시간으로 감정의 변화를 확인할 수 있기 때문에 본 연구를 적용하기에 적합하다. 따라서 비행슈팅게임의 캐릭터 색상으로 적용해보았다.
사진측량 과정은 단위연구를 중심으로 독립적으로 수행되고 있으나 종합적이고 체계적인 연계 및 이용을 위해서는 전체를 통합하는 기반환경의 조성이 필요하다. 기존의 절차형 방식의 처리과정을 통해서는 통합환경으로 구현하기가 어려우나, 객체지향기법으로 주제별로 클래스화 할 경운 통합환경의 구현 뿐만 아니라 새로운 변경요소나 연구성과의 갱신이 용이하다. 본 연구에서는 객체지향기법으로 근거리 수치사진측량 과정을 수행하기 위해 자료입력부분에서는 사진을 수치영상으로 그 개념과 특성을 확장하여 영상의 입출력에 대한 클래스를 제작하였고 자료처리부분에서는 3자원 렌즈김정모형식으로 검정을 거친 영상에 대해 자료 처리 각 부분에 대한 클래스를 제작하여 영상정합과 좌표변환을 실시하였다. 또한 대상물의 3차원 위치를 결정하기 위해 직접선형변환과 광속조정법을 클래스화하여 사진상의 대상물과 지상물체의 관계를 모형화하였다. 본 연구의 결과, 수치사진측량 과정의 각 주제에 대해 객체지향기법으로 다단계 처리를 할 수 있는 클래스를 설계하고, 클래스들의 계층도를 구축, 수치사진측량을 위한 단일 통합환경을 구현하였고, CCD 사진기에 대한 3차원 렌즈 검증 모형식의 개발을 통해 근거리 사진측량을 수행하여 단일 통합환경에서 각각의 방법으로 대상물의 3차원 좌표를 추출할 수 있었다.
초기 우식병소와 건전한 치질은 광학적 특성 이 다르다는 사실에 근거하여 치과 치료용으로 개발된 가시광선 영역의 아르곤 레이저의 형광현상, 즉 물체에 조사되어 반사된 및은 물체의 광학적 특성에 따라 파장이 달라지는 특성을 이용하여, 우식 치질과 건전한 치질간의 광학적 특성의 차이를 아르곤 레이저 빛을 통한 색조의 차이로 유도 전환하는 시스템을 개발하고 이를 이용하여 초기 치아우식 병소를 조기에 시각적으로 탐지하여 data화 하는 새로운 우식활성검사법을 개발하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구는 3단계로 나누어 1단계는 아르곤 레이저 형광법의 초기 우식병소 탐지능력을 평가하였으며 2단계는 임상에서 아동들을 대상으로 아르곤 레이저 형광법을 이용하여 초기 우식병소가 있는 치아의 갯수를 집계하고 이 수치에 대한 우식활성검사법인 $Cariescreen^{(R)}$ test, 그리고 일종의 구강환경검사인 우식경험치아의 수(dDfFtT) 검사와의 상관성을 평가하였다. 3단계는 이와 같은 자료를 기준으로 하여 레이저 형광법을 이용하여 검사할 수 있는 새로운 우식활성검사 모델을 만들고 이와 같은 검사법의 민감도, 타당도, 진단력 등을 분석하여 진단학적 측면에서 활용 가능성을 평가하고자 하였으며 그 결과는 다음과 같다. 초기 우식병소의 조직학적 깊이가 증가될수록 레이저 형광법을 이용하여 측정한 광밀도가 증가하였으며 이들 사이에는 높은 상관관계 (=0.7015)가 있었다. 또한 통계학적으로 회귀분석을 시행한 결과 병소의 깊이와 광밀도와 사이에는 정비례 관계의 직선방정식 관계를 나타내었다. 레이저 형광법을 이용한 우식활성검사법은 $Cariescreen^{(R)}$ test 그리고 dDfFtT 검사 등과 높은 상관관계를 나타냈다. 또한 레이저 형광법을 이용한 우식활성 검사법은 dDfFtT검사를 기준으로 48%의 민감도, 52%의 특이도, 45%의 진단력을 보였으며 $Cariescreen^{(R)}$ test를 기준으로 48%의 민감도, 51%의 특이도, 36%의 진단력을 보였다. 이상의 결과를 종합하면 레이저 형광법을 이용하여 측정한 초기 우식병소의 광밀도는 실제 초기우식병소의 조직학적병소의 깊이를 평가하는데 높은 진단학적 신뢰성을 보여주고 있으며 레이저 형광법을 이용한 우식활성검사는 진단학적 지표를 기준으로 볼 때, 그리고 검사절차와 시간, 비용 등의 면으로 볼 때 향후 임상적으로 활용 가능성이 높은 것으로 사료된다.
위치 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경상의 중요한 부분이지만 많은 연구에도 불구하고 아직 완벽한 시스템은 존재하지 않는 상황이다. 본 연구에서는 다양한 위치 추적 시스템 중 가장 널리 사용되는 RFID 시스템을 이용하지만 수신된 RSSI 신호는 리더와 태그 안테나의 방향, 각도, 간섭에 매우 민감하여 기존 알고리즘인 파티클 필터를 이용하면 정확한 위치 추정이 힘들다. 이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이중 구조의 파티클 필터를 가진 강인한 위치 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하단부에서 회귀분석이나 SVM 분류기법을 이용하여 대략적인 위치를 확인한 다음, 상단부에서 파티클 필터를 이용하여 위치, 속도, 방향을 추정하는 계층적 구조를 갖고 있다. 그리고 계층 구조상에 움직임 특성이 갖는 여러 제약 사항을 반영하여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 위치 추정 시스템을 실제 상황에 적용하고자 리더와 서버간을 스타 메쉬 네트워크로 연결하여 태그를 소지한 사람과 물체의 위치를 제안한 알고리즘을 이용하여 추정하였다. 실험 결과 제안한 위치 추적 시스템이 기존의 파티클 필터를 이용한 시스템보다 정확한 위치 추정 성능을 보임을 확인하였고 지하 시설물이 복잡하게 놓여있는 매우 열악한 운영 환경상에서도 실시간 동작을 통해 그 유용성이 입증되었다.
사판 훈련이란 모래와 석회로 만든 훈련장 모형을 이용하여 수행하는 실제 군사 작전에 대한 모의 훈련으로서 시간적, 공간적, 경제적인 제약을 극복할 수 있는 효과적인 훈련방식이다. 전통적인 사판 훈련은 모래와 석회로 만들어진 훈련장의 특성상 정확한 지형의 표현 및 보존이 어렵고 사실성이 떨어지며, 사판 내부에 많은 정보를 포함시킬 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 증강현실의 관점에서 접근하며, 사실적으로 묘사된 가상의 사판 환경을 바탕으로 하는 효율적인 군사 훈련 브리핑 도구를 제안한다. 가상 전술지도를 통해서 학습자는 마커와 텐저블 인터페이스의 간단한 조작만으로 가상의 군사 훈련을 실감나게 수행할 수 있다. 뿐만 아니라 사판 내부에 포함된 실시간 상황 정보를 통해 보다 폭넓은 시각에서 전체적인 작전 상황에 대한 유기적인 판단이 가능하게 된다. 텐저블 인터페이스는 현실세계에 있는 사용자와 가상의 물체를 현실세계에 증강 시켜주는 시스템 간의 상호작용을 담당함으로써 사용자에게 직관적이고 다루기 쉬운 콘텐츠 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 효과적인 군사 훈련을 위한 새로운 형태의 군사 훈련 브리핑 도구를 제안함으로써 군사 학습에 대한 효과를 증대시키고, 군사 훈련 내용을 추후 활용할 수 있는 콘텐츠로 제작이 가능함을 보였다. 이는 증강현실의 새로운 응용 가능성에 대한 제시라고 말할 수 있다.
작물 모델의 개발과 검증에 사용되는 생체중 자료는 파괴적 샘플링을 통해 얻어져 왔다. 파괴적 샘플링이 가지는 단점을 보완하기 위해 저가형 3D 센서인 Kinect 센서와 무료 공개 소프트웨어들을 사용하여 생체중을 추정하는 기법을 개발하였다. 특히, 많은 작물모델들이 개발되어 있지 않은 배추를 대상으로 입체이미지를 생성하여, 그로부터 얻어진 부피와 생체중 추정치의 신뢰도를 분석하고자 하였다. 크기가 다른 배추 결구 부위를 스캔하기 위해 Kinect 센서와, Microsoft가 무상으로 제공하는 Software Development Kit 내 Kinect Fusion Explorer 프로그램을 사용하였다. 개별 배추의 입체이미지를 생성하기 위해 3D 그래픽 편집 소프트웨어인 Meshlab을 활용하여 배경과 불필요한 물체를 수동으로 제거하였다. 또한, 불완전한 입체모델로부터 생체중 추정을 위해 3D 프린터 소프트웨어인 Makerbot Desktop 을 사용하여 배추를 생성하기 위해 필요한 플라스틱 필라멘트 소모량을 추정하였다. 입체모델 편집 프로그램인 Blender를 사용하여 부피를 추정하였을 때, 실제 부피에 비해 17.6%에서 2160.6% 범위의 상당한 오차가 있었다. 반면, 필라멘트 소요량은 실제 배추 생체중 변이의 98.7%를 설명할 수 있었다. 또한, 이들의 상관관계는 5% 수준에서 유의하였다. 이러한 결과들은 직접적인 부피 계산 절차를 제외하더라도 간편하게 생체중을 추정할 수 있음을 확인하였다. Kinect 센서를 사용하여 배추의 생체중 추정이 가능하다는 것이 확인 되었으나, 기존의 고가형 3D 센서에 비해 낮은 해상도와 주간에 활용이 어려운 점이 있다. 그럼에도 불구하고, 배추 생육 모델의 시계열적 검증 자료를 Kinect 센서를 이용하여 간편하고 신속하게 획득할 수 있어 모델의 불확도를 감소하는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 후속 연구에서 보다 저렴한 가격대의 3D 센서들을 대상으로 야외 및 주간조건애서 작물의 생체중 측정 가능성에 대해 검토하고 작물 모형 개발 및 개선을 위한 기술개발이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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