향후 도래할 융합시대의 국가적 발전을 위하여 6T 첨단기술 간의 융합기술을 예측하고 지원하기 위한 거버넌스 체계의 구축이 필요하며, 전략 산업 발굴 및 R&D 지원을 위해서 새로이 발생할 융합기술의 분류체계 분석이 필요하다. 본 연구에서는 6T중 문화(Culture)와 기술이 상호적으로 융합하여 만들어지는 CT(Culture Technology)를 기준으로 연구를 진행하며, 구체적으로 CT를 통해 생성되는 융합형 콘텐츠의 분류체계의 핵심요소 도출에 관하여 연구를 진행한다. ICT 관점에서 융합형콘텐츠의 핵심요소로서 시장성, 응용성, 독창성, 핵심성을 도출하였으며, 생태계적 가치사슬 관점에서 창작성, 가공성, 창출성을 핵심요소로 도출하였다. 또한 융합형콘텐츠의 융합 단계를 창의 혁신 단계로 바라보았으며, 이러한 단계에 따라 ICT 및 생태계적 가치사슬 관점에서 가지는 핵심요소가 다름을 볼 수 있었다. 본 논문은 융합형콘텐츠의 발전 단계로 구분하여 다양한 관점에서 융합형콘텐츠의 발전방향을 바라보아야 하는 시사점을 제시하는데 의의를 가진다.
Silicon-based materials are one of the most promising anode active materials in lithium-ion battery. A carbon layer decorated on the surface of silicon particles efficiently suppresses the large volume expansion of silicon and improves electrical conductivity. Carbon coating through chemical vapor deposition (CVD) is one of the most effective strategies to synthesize carbon- coated silicon materials suitable for mass production. Herein, we synthesized carbon coated SiOx via pilot scale CVD reactor (P-SiOx@C) and carbon coated SiOx via industrial scale CVD reactor (I-SiOx@C) to identify physical characteristic changes according to the CVD capacity. Reduced size silicon domains and local non-uniform carbon coating layer were detected in I-SiOx@C due to non-uniform temperature distribution in the industrial scale CVD reactor with large capacity, resulting in increased surface area due to severe electrolyte consumption.
본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는, 인터넷전화환경에서 인터넷 전화단말의 물리적인 위치정보를 수신되는 단말의 IP 주소를 이용하여 획득하는 방안과, 그 단말로부터 호가 발신되는 경우, 그 물리적인 위치 식별코드를 발신번호에 포함하여 착신망 또는 착신단말로 전송하는 방안을 제시 함으로서, 보이스피싱 등, 인터넷전화 발신번호 변작에 의한 범죄의 피해를 예방하는데 응용할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 무형 유산 DX 플랫폼의 AR(Augmented Reality) 기술과 ChatGPT 를 결합하여 전문가들의 지식을 보존하고 효과적으로 전달하는 시스템을 제안한다. 특히, 고령화 사회에서 은퇴한 전문가들의 지식이 소실될 위험을 방지하며, 사용자들의 교육 경험을 향상시키는 방법을 모색한다.
비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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