본 논문에서는 브러시 스트로크 프로파일을 이용한 새로운 스트로크 기반 표현기법을 소개한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 이미지 검색기법에 기반하고 있으며 단순하지만 다양한 페인팅 스타일을 생성할 수 있는 유연성과 확장성이 있는 알고리즘 이다. 이를 위해 우리는 실제 스트로크 데이터를 수집하여 구축한 확장 가능한 데이터베이스를 사용한다. 그리고 인력영상을 데이터베이스에 있는 스트로크의 조합으로 재생산 한다. 이때 적합한 스트로크를 결정하는 검색 프로세스와 검색된 스트로크를 캔버스에 그릴지 말지를 판단하는 판단 프로세스를 알고리즘에 포함시킨다. 또한 우리는 물리적인 시뮬레이션 없이 사용할 수 있는 시각적 효과가 좋은 효율적인 브러시 스트로크 모델 및 표현기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 사용자 파라미터를 제어함으로써 다양한 회화적 작품의 변이를 만들어 낼 수 있고 스트로크 데이터베이스의 구성을 변경함으로써 다양한 회화적 매체의 스타일을 갖는 결과물을 생산할 수 있는 확장성 있는 프레임워크를 제공한다.
우리는 현재 디지털이라는 테크놀로지를 앞세운 디지털미디어시대를 살아가고 있다. 디지털 테크놀로지의 '탈물질성'을 바탕으로 미디어에 기반하는 인간의 감각은 그 어느 때 보다도 강력하게 확장되어 있고, 그 영향력은 모든 분야에 예외가 없다. 아날로그 사진의 출현 이후 미디어의 존재가 심각하게 회화의 정체성과 가치에 의문을 던졌지만, 디지털 사진의 출현은 그보다 더 본질적인 새로운 패러다임과 가치 창조의 바람을 일으키고 있다. 화학적 프로세스를 거치는 과거 아날로그 사진과는 다르게 디지털 사진의 실체는 0과 1로 대변되는 디지털 프로세스를 거치게 된다. 이는 원본의 손실 없는, 오히려 후보정을 통해 원본을 뛰어넘는 복사본을 창조 가능하게 함으로써 원본이라는 전통적 가치를 소멸시켜 버렸다. 이처럼 디지털 사진이미지는 아날로그 사진과는 본질적으로 다른 구조와 속성을 지니고 있기 때문에, 아날로그 사진과는 차별되는 미학과 존재가치를 지니고 있으며, 이에 따른 감각의 확장 역시 유래 없는 가능성을 보여주고 있다.
본 연구는 디지털 정보환경에 있어 시각화되기 전 단계에 생성되는 주관적인 이미지와 그것을 구체화시키는 객관적인 동적 영상표현에 중점을 두었다. 먼저 시각세계의 확장을 눈의 시각, 뇌의 시각, 카메라의 시각으로 구분하여 서술하였다. 또한 이미지와 영상의 개념을 재정의 하였다. 이미지는 지각상과 심상상의 뜻이 강하게 내포하고 있는 것으로 영상은 끊임없이 변화하는 빛의 정보가 물리적인 프로세스에 의해 생성되고 재현되는 시지 각상이라고 정의하였다. 또한 21세기 영상표현의 특성은 디지털 기술에 의해 실존하는 구체적인 허상에서 정보화된 허상으로, 종합화, 단순화, 집중화되고 있다는 것을 서술하였다. 이것은 영상커뮤니케이션에 있어 근대의 아날로그 환경과 현대의 디지털환경에 의한 표현양식이 각각 본질적으로 차이가 있다는 것을 의미한다. 이와 같이 테크놀러지의 발달과 함께 영상의 정보화는 인간의 감각기능을 확장시켜 가상적공간에서 대리체험을 통한 조형적 리얼리티를 높이고 있다. 한편으로는 인간이 갖고 있는 창조적 능력을 테크놀러지에 의존하는 경향이 동시에 일어나고 있다. 21세기 영상표현은 $\ulcorner$디지털정보환경$\lrcorner$ 에 의한 사이버 공간에 의한 인간 신체 외적 표현에서 내부적 표현으로 영상세계를 우주화, 내면화하는 양면성을 추구하게 될 것이다.
본 연구는 새롭게 조명되고 있는 실내 벽면녹화 공간화의 영역확대와 복합적이고 다 학문적 관점으로써 관람자 선호요인을 파악하여 실내 공간디자인에 관련한 다양한 정보를 구축하고자 하는 시도이다. 실내 벽면녹화의 사례를 자극물로 선정하여 관람자 선호시점에 대한 요인의 상호 상관 관계성을 구체적이고 개별적 특성으로 추출해냄으로써 폭 넓게 확산되고 있는 실내 벽면녹화 공간영역의 적용 가능성을 제안하였다. 요인분석 결과 관람자들은 자극물에 대해 '쾌적한, 멋진, 풍요로운'의 3가지 차원으로 구분하여 인지하고, 선호도와 상관관계가 높은 형용사 이미지 언어는 '시원한, 깔끔한, 자연스러운, 편안한, 아름다운' 이다. 자극물에 대한 선호디자인 요소의 공통되는 중요도는 색채>구성요소>이미지 형태 식물특성 순으로 나타났으며, 구체적인 디자인 수준별 요소는 대비조>가구>모던 중심형 넝쿨성 관엽식물 순으로 선호되는 것으로 나타났다. 한편 본 연구는 실내 벽면녹화디자인의 정량적 측정에 관련한 프로세스를 제안함으로써 새로운 디자인방향제시의 기회를 갖는데 의의를 두고 있으며, 신뢰도를 높이기 위한 지속적인 검증 연구가 필요하다고 본다.
연구의 목적은 3차원 역설계 기술을 기반으로 MEP (Mechanical, Electrical and Plumbing) 시설물 유지관리 작업의 효율성을 개선할 수 있는 방안을 도출하는 것이다. 최근, 3차원 이미지 스캔 기반 역설계 기술이 건설, 건축, 구조, 플랜트 분야에서 많이 활용되고 있다. 특히, 객체 수가 많고, 형태가 복잡한 MEP 설비의 경우, 여러 번의 시설물 관리 작업으로 인해 도면과 상이한 경우가 많아, 최근 반도체 공장, 플랜트, 빌딩 MEP 등을 중심으로 많이 활용되고 있다. 3차원 이미지 스캔을 통해 획득된 3차원 포인트 클라우드는 대상물의 정밀한 3차원 정보를 포함하고 있어, 이를 잘 활용한다면, 시설물 관리 등 다양한 유스케이스에 필요한 객체 정보를 추출할 수 있다. 특히, 형태가 복잡한 MEP 시설물 관리 작업의 효율성을 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이와 관련된 기술 동향을 조사하고, 이를 기반으로 3차원 역설계 프로세스를 분석한다. 분석한 결과를 바탕으로, MEP 시설물 관리 작업의 개선 방안을 도출하고, 그 효과를 기술한다.
최근 기업의 사업영역이 확대됨에 따라 다양한 이해관계자들과의 거래 및 협력관계가 이루어지고 있다. 이해관계자와의 효율적인 업무 프로세스 관리와 기업의 목표를 효과적으로 달성하기 위해 정보기술을 적극적으로 활용하고 있지만, 보안 등 정보기술의 위험성 또한 증가하고 있다. 이러한 시장 환경에 따라 IT 거버넌스 산업이 급속하게 성장하고 있으며, IT 거버넌스 솔루션을 제공하는 업체간의 경쟁 또한 심화되고 있다. 특히 IT를 기반으로 한 벤처기업의 시장진입이 이루어지고 있지만, 브랜드 관리를 포함한 마케팅 능력의 부재로 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 스핀오프 벤처기업의 브랜드 명과 포지셔닝을 IT 거버넌스 솔루션을 개발한 기업의 사례를 중심으로 고찰해 보았다. 연구결과를 하면 첫째, IT 벤처기업은 브랜드이미지를 구축하는데 기업의 역량을 집중시킬 필요성이 있다는 것이다. 소비자에게 호감가고 독특하며 강한 브랜드 이미지를 구축해 놓으면 경쟁 제품의 공격으로 인한 범용품화의 위험을 극복할 수 있다. 둘째, 브랜드를 통해 소비자에게 제품의 기능적인 가치 이상을 창출하고 이를 전달해 나갈 수 있어야 한다. 즉 하이테크 기업도 소비자의 기능적 욕구에만 머물지 말고 고객의 감성적, 상징적인 욕구를 충족시켜 주는 것에도 관심을 가질 필요가 있다.
최근 제조 산업에서 생산공정 관리에 대한 인공지능 솔루션 수요가 증가하고 있다. 그러나, 제조산업의 AI 솔루션 적용을 통하여 POP, MES와 같은 레거시 스마트공장 솔루션의 한계가 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 이미지 인식 시스템에 인공지능 개념인 지도학습을 적용하여, 생산관리 효율을 향상시키고자 하였다. 시스템 흐름에서는 As_is To be를 구분하여 실제 업무 흐름을 적용하였으며, 전체 생산성 효율을 위하여 프로세스 개선을 하였다. AI 지도학습을 위한 사전 전처리 계획을 수립하고 관련 AI 모델 설계, 개발, 시뮬레이션을 수행하여, 그 결과로는 97%의 인식률을 확인하였다.
인터넷 시대에 접어들면서 디지털 문화 산업이 크게 발전하고 있으며, 창업 회사가 인터넷 시장이라는 레드 오션에서 자리를 잡기 위한 혁신적인 비즈니스 모델은 많은 기업들이 직면한 중요한 도전과 기회이다. 본 연구는 가상 아이돌 하츠네 미쿠를 출발점으로 하여 기술 혁신, 가치 주장, 자원 조합, 경영 프로세스와 마케팅 모델 등을 분석한다. 구체적으로 크립톤(Crypton) 회사의 1세대 소프트웨어 Meiko와 2세대 소프트웨어 하츠네 미쿠의 차이에 대한 비교를 통해 비즈니스 모델의 구성 요소를 연구하고, 이를 통해 해당 비즈니스 모델의 특징과 장점을 탐구하며, 경영 모델과 창의적 부분에 대한 심층 분석으로 기타 전자 상품과 소프트웨어 개발 회사의 비즈니스 모델 구축에 실질적인 참고를 제공하고자 한다.
철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.
기후변화로 인해 물의 증발량이 많은 지역의 지반에서는 자연적인 소금의 고결화 현상이 발생한다. 이러한 소금의 고결화 분포는 모래지반에서 모세관력에 영향을 받는다. 이 연구의 목적은 콘 관입시험, 전기전도율 측정, 사진 이미지 촬영, 비파괴 이미지 분석 그리고 탄성파에 의한 프로세스 모니터링을 이용하여 소금의 고결화 현상에 대한 모세관력의 효과를 관찰하는 것이다. 실험은 입상재료를 모형화한 글라스비즈를 소금물에 포화시킨 후, 오븐에 넣어 시료를 건조시킴으로써 고결화를 발생시켰다. 실험결과, 고결된 소금의 농도는 시료입경이 작은 경우 최상부에서 높았고, 시료입경이 큰 경우 중간 또는 하부에서 높았다. 고결된 시료에서 높은 소금농도의 위치는 해석적 방법으로 산정된 모세관 높이와 유사하였다. 본 연구에서 수행한 5가지 실험은 모세관력이 소금이 고결된 흙과 같은 입상재료의 거동에 중요한 영향을 끼치는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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