• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.413-425
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• 2019

본 연구자는 시선 이동에 관한 연구를 진행 하였다. 시선이동의 기초적 변수는 디테일이다. 연구 결과 디테일의 변수는 컬러, 농도, 대비 등 다른 요인보다 시선 유입에 더 중요하게 작동하였다. 또한 사진의 피사체의 힘이 중심의 힘을 압도했다. 주 피사체와 배경이 되는 톤의 농도의 차이가 강하면 시각적인 중심이 주 피사체에 좀 더 유입된다. 주 피사체와 배경의 톤의 농도의 차이가 약하면 시선이 중심부와 주변부로 다양하게 퍼져 나가게 된다. 주요 요인은 노출의 차이로 노출의 차이가 심한 배경의 톤에는 시선이 거의 도달 하지 않는다. 피사체 중 사람은 주목 요인이 매우 높게 관찰되었다. 사람의 얼굴이 등장하는 사진은 다른 요인 보다, 비교적 주목도가 얼굴에 집중되는 경향이 있다. 사람이 들어간 사진에 관한 관심과 기억 효과는 높았다. 성적인 것, 위험한 것은 다른 요인보다 강하게 시선을 이동시키는 요인이 되는 것으로 관찰 되었다. 또한, 시선의 이동은 피사체의 형태, 위치, 밝기, 크기, 컬러, 패턴이 일정한 영향을 미치고 있다. 즉 피사체의 종류 및 내용이 시선 이동에 가장 주 요인으로 작동한다고 연구하였다. 또한 디테일이 다음변수로 중요한 요인이 된다. 그 외의 농도, 컬러, 위치, 크기 요인은 차선적 요인으로 관찰 연구하였다. 이는 광고사진에서 시선을 고정하거나 시선의 유도를 위해서는 피사체의 내용과, 디테일, 해상도 포커스 부분이 매우 중요하다는 시사점을 가진다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권3호
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• pp.105-115
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• 2019

Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. The technological improvements for traditional brain tumor surgeries have always been a focus to improve the precision of surgery and release the potential of the technology in this important area of the body. The need for precision during brain tumor surgery has led to an increase in Robotic-assisted surgeries (RAS). One of the challenges to the widespread acceptance of RAS in the neurosurgery is to recognize invisible tumor accurately. Therefore, it is important to detect brain tumor size and location because surgeon tries to remove as much tumor as possible. In this paper, we proposed brain tumor detection procedures for MRI (Magnetic Resonance Imaging) system. A method of automatic brain tumor detection is needed to accurately target the location of the lesion during brain tumor surgery and to report the location and size of the lesion. In the qualitative assessment, the proposed method showed better results than those obtained with other brain tumor detection methods. Comparisons among all assessment criteria indicated that the proposed method was significantly superior to the threshold method with respect to all assessment criteria. The proposed method was effective for detecting brain tumor.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.463-471
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• 2019

본 논문에서는 양방향 화면 간 예측에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. LIC는 화면 간 예측의 정확도를 높이기 위해 현재 블록과 참조블록의 주변 복원샘플을 이용하여 지역 조명 보상을 수행한다. 지역 조명 보상을 위해 필요한 가중치와 오프셋을 주변 복원 샘플을 이용하여 부/복호화기 양측에서 계산하기 때문에 별도의 정보 전송 없이 부호화 효율이 향상되는 장점이 있지만 부호화 예측 단계 및 복호화 단계에서 가중치와 오프셋을 구하기 때문에 부/복호화 복잡도가 높아지는 단점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 저 복잡도 LIC를 위해 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 양방향 예측 시 가중치 없이 오프셋만으로 조명보상을 적용하는 방법이고, 두 번째는 양방향 예측에서 LIC를 양방향예측을 통해 구해진 참조 블록의 가중 평균 단계 이후 적용하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BMS-2.0.1과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 BMS-2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.29%, 0.23%, 0.04%의 BD-rate 결과를 보이고 부/복호화 시간은 거의 동일하다. BD-rate의 손실이 있었지만, LIC 파라미터 유도과정에서 곱셈 연산이 제거되고 덧셈 연산이 절반으로 감소됨에 따라 LIC의 계산 복잡도가 크게 감소되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.181-190
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• 2021

본 연구에서는 하천에서의 월류 발생에 따른 제방의 붕괴를 방지하거나 피해를 최소화하기 위한 신소재 보강공법을 제체 표면에 적용하여 그 효과를 검증하기 위한 실규모 횡월류 붕괴 실험을 수행하였다. 본 실험을 위해 제방 모형은 높이 2.5 m, 길이 12 m, 사면경사 1:2로 구성하였다. 또한 제방의 경우 습식 공법을 이용하여 바이오폴리머 분말, 물, 화강풍화토, 황토를 적정 비율로 혼합한 신소재를 제체 표면에 약 5 cm 두께로 분사한 뒤 식생활착 모니터링을 거쳐 최종 실험모형을 완성하였다. 안동하천연구센터 A3 수로 상류에서 4 ㎥/s 의 유량을 유입시켜 횡월류 흐름을 유도하였으며, 음향 도플러 유속계를 이용하여 상·하류의 유량 및 횡월류량의 변동을 측정하였다. 또한, 제방보강공법의 성능을 평가하기 위해 이미지 픽셀 기법 및 3차원 포인트 클라우드 모델링 기법을 활용한 시간에 따른 제방의 표면손실률을 산정함으로써 영상분석 기반의 새로운 평가 도구를 제시하였다. 본 연구결과를 적절하게 활용하게 되면 제방보강공법의 성능을 평가하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.69-75
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• 2022

본 연구의 목적은 유아 원격수업 콘텐츠 분석을 통해 미래교육환경에서 유아를 위한 원격수업 콘텐츠개발과 활용에 대한 방향성을 제시하는 것이다. 분석대상은 '유치원 [놀이ON] 콘텐츠' 148편으로 '사용의 용이성', '흥미성', '교육성', '내용의 적합성', '기술성'에 따른 분석결과는 다음과 같다. '내용의 적합성'을 제외하고 각 하위영역별 콘텐츠의 점수에 큰 편차가 있는 것으로 나타났다. '내용의 적합성' 경우에는 현직교사들의 콘텐츠 제작으로 거의 모두 상위 점수를 받았다. 이와 같은 내용으로 우리는 다음과 같은 결론을 내렸다. 먼저, 탐색 및 진행과정에서 유아의 놀이 참여유도와 이해를 고려해 적절한 속도의 말로 제작되어야하며, 모든 유아들이 흥미를 가질 수 있는 주제로 다양한 전략을 활용한 도전과 수준에 맞는 놀이가 가능해야 한다. 또한 유아의 상상력, 호기심과 창의적인 경험 지원과 발견과 탐색의 과정에 유아가 참여할 수 있도록 주제 선정과, 영상 편집 및 음성지원이 필요하다는 것을 발견할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.524-539
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• 2022

생성형 인공지능 기술의 발달로 가상 휴먼 제작이 가능하며, 텍스트 정보만으로도 가상 휴먼에 의한 강의 동영상을 제작할 수 있다. 이로써 가상 휴먼이 교육 콘텐츠의 효율적 작성과 수강자들의 재미와 만족감을 유도할 것으로 기대하고 있다. 그러나 아직 가상 휴먼 기술이 수강자들의 만족감에 이르도록 하는 과정을 본격적으로 실증한 연구는 거의 존재하지 않는다. 따라서, 본 연구의 목적은 가상 휴먼의 가장 주된 특징인 인간 유사도가 인간의 체험 및 만족감에 영향을 미치는지를 실증 분석하는 것이다. 특히 언캐니밸리 이론의 인간 유사도를 시각 및 언어 차원의 유사도로 분류하였으며, 체험경제모델을 이론적 근거로 하여 만족감에 도달하는 과정을 부분 최소 제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)으로 분석해 가설 검정하였다. 본 연구의 대상은 중국의 전문 조사 기관의 직장인 패널을 대상으로 온라인으로 수행했다. 분석 결과 가상 휴먼의 시각적 차원의 인간 유사도 및 언어 차원의 인간 유사도는 모두 체험경제 요소(교육, 오락, 심미, 일탈)에 긍정적인 영향을 주었으며, 이들 체험경제 요소는 모두 만족감에 유의한 영향을 주었다. 본 연구의 결과를 근거로 가상 휴먼에 의한 교육 콘텐츠 설계 시의 유의할 점 등 시사점을 제시하였다.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.101-125
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• 2020

본 논문은 그간 문화시설 건립의 타당성조사에서 쟁점이 되고 있는 수요 추정과 편익 추정에서의 문제점과 개선방안을 제시한다. 여가시간 확대와 소득 증대에 의해 문화시설 공급에 대한 당위성도 있지만 건립 이후의 운영 부실에 따른 경제적 부담 또한 크다. 문화시설의 건립 및 운영의 전문화와 활성화까지를 건립 계획 단계에서 고려하기 위해서 타당성조사라는 관리도구를 활용하고 있다. 본 연구는 국립현대미술관 서울관 건립 타당성재조사 사례를 통해 문화시설 건립 타당성조사 중 경제성 분석의 수요 추정과 편익 추정에서의 쟁점과 개선방안을 제시한다. 문화시설 수요 추정은 유사 시설을 선정하고 중력모델을 사용하고 있으며 향후에는 수요 추정의 정확도를 높이기 위해 준거시설 설정 기준 마련이 필요하다. 또한 타당성조사를 통해 건립된 문화시설인 경우 운영 데이터 및 정보를 공개하도록 유도 및 강제하고 이를 향후의 문화시설 타당성조사에서 수요 추정시 준거시설로 활용할 수 있도록 DB를 구축하는 것이 필요하다. 정확한 편익 추정을 위해서는 복수의 CVM 설문이 요구된다. 현재의 CVM 설문에 병행해서 온라인 비대면 설문을 보조적으로 할 수 있는 방안을 고려할 수 있다. 또한 현재 CVM 설문에서 설문 응답자에 대한 대체재 상기가 부족하여 WTP가 과대할 수 있기 때문에 건립 예정인 문화 시설의 대체재 설명에 대해 영상매체를 이용할 것을 제안한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.115-125
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• 2021

이 연구는 G대학교의 글쓰기 수업인 <교양글쓰기> 교과목을 중심으로 온라인 수업 사례를 선보이고 학생들의 만족도를 분석하였다. 이를 통해 온라인 교육의 가능성을 분석하며 온라인 글쓰기 강의에 대한 효율적 운영 방안을 모색하는 데 목적을 두었다. G대학에서 운영한 온라인 글쓰기 수업 사례를 살펴 본 결과 온라인 글쓰기 수업에 대한 학생들의 만족도는 높게 나타났다. 제한된 상황 속에서도 수업의 참여도도 높았으며 온라인 첨삭 활동도 적극적으로 참여하였다. 반면에 과제도 발견할 수 있었다. 온라인으로 이루어지는 글쓰기 교육은 학생들과의 원활한 소통이라는 관점에서는 한계를 갖고 있다. 글쓰기의 첨삭 지도는 온라인으로 충분히 가능하지만 쌍방향 교육의 완성도를 높이기 위해서는 소통의 한계를 보완해야 하는 것이 과제이다. 또한 온라인 첨삭 지도에 참여한 학생들이 대부분이었지만 참여하지 않은 학생들도 나타났다. 온라인 수업의 정착을 위해서는 학생들의 자발적 참여를 유도하는 것도 필요한 과제이다. 결국 온라인 글쓰기 수업의 효과적 운영을 위해서는 다양한 교육용 영상매체를 활용하며 글쓰기의 이론과 실제의 충분한 학습과 교수자와 학생간의 원활한 소통을 위한 교수·학습 전략과 시스템이 마련되어야 할 것이다. 이러한 조건이 갖추어져야만 온라인 글쓰기 수업도 흔들림 없이 운영될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.340-344
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• 2023

본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.