최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 이중에너지 CT를 이용한 유효원자번호 정보를 통한 췌장 검출 가능성 연구이다. 10개의 다양한 인체 등가 물질의 유효원자번호를 Stoichiometric calibration을 통해 추정하였다. Stoichiometric calibration을 위해 저에너지와 고에너지에 해당하는 10개 인체 등가 물질에 대한 HU값을 이용하였다. 이를 바탕으로 반복 알고리즘을 통해 인체 등가 물질에 대한 유효원자번호 영상을 추출하였다. 연구결과에 따르면, 유효원자번호에 따른 감약의 비는 R2값이 0.9999로 추정되었고, Pancreas, water, Liver, Blood, Spongiosa, Cortical bone의 유효원자번호는 이론값과 비교하여 전체적으로 1% 이내의 정확도를 보였다. 췌장암 검사는 조영제를 사용하므로 잠재적인 조영제 부작용 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 조영 증강 없는 이중에너지를 이용한 유효원자번호 추출을 통해 정확하고 안전한 검사에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 바탕으로 향후 연구에서는 임상 영상을 바탕으로 췌장암의 HU값을 이용하여 췌장암 검출에 대한 연구를 수행할 것이다.
코로나19로 가속화된 비대면 환경은 디지털 가상 생태계와 메타버스의 보급을 가속화했다. 메타버스가 지속가능성을 갖기 위해서는 현실 세계와 호환될 수 있는 디지털 트윈이 핵심이며, 이를 위한 핵심 기술은 증강현실이다. 이에 본 연구에서는 증강현실에 대한 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 증강현실 연구가 나아갈 방향을 제시하고자 한다. 2009년부터 2022년 3월까지 출판된 국내외 증강현실 논문의 11,049편의 초록을 바탕으로 LDA 기반 토픽 모델링을 수행하여 증강현실의 종합적 연구 동향, 국내와 해외 연구 동향 비교, 메타버스 개념 등장 이전과 이후의 연구 동향을 살펴보았다. 그 결과 증강현실 관련 연구의 토픽은 디바이스, 네트워크 통신, 외과/수술, 디지털 트윈, 교육, 시리어스 게임, 카메라/비전, 색채 적용, 테라피, 위치 정확도, 인터페이스 디자인의 11개로 도출되었다. 메타버스가 화두가 된 이후의 연구에서는 카메라/비전, 교육, 디지털 트윈, 외과/수술, 상호작용 성능, 네트워크 통신의 6개 토픽으로 도출되었다. 본 연구를 통해 다양한 학문 분야의 융합적인 성격을 가진 메타버스 증강현실에 관한 활발한 연구를 독려하고, 실무자들에게 유용한 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.
본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 '필터버블'에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.
본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 헤드폰의 음향적 특성과 주관적인 선호도간의 상관관계를 분석하고, 이로부터 음향적 특성을 이용한 주관적 선호도의 예측 가능성을 알아보았다. 헤드폰의 음향적 특성으로 좌, 우 채널에 대한 고조파 왜곡, 주파수 특성의 분산, 그리고 충격파 응답의 양이 상관 계수가 사용되었다. 이들 특성은 머리 모형을 이용하여 잡음이 없는 무향 환경에서 측정되었다. 주관적인 선호도는 음량감, 선명감, 공간감, 포만감, 전체적인 느낌의 5개 항목으로 점수화하여 나타내었다. 선호도 평가에는 음악 청취에 경험이 많은 12명의 청취자가 참여하였으며 샘플 음악은 가요, 팝, 경음악, 음성, 클래식의 5 종류의 음악이 사용되었다. 실험에 사용된 헤드폰은 밀폐형 4종, 개방형 2종 귓속 삽입형 2종 등 총 8개가 사용되었다. 주관적인 선호도는 이원 배치 법을 이용하여 주관적 선호도에 영향을 끼치는 요인을 분석하였으며 음향적 특성과 주관적인 선호도 점수 간의 상관 계수를 구하였다. 실험 결과 오른쪽 채널에서 측정된 주파수 크기 응답의 분산이 주관적인 선호도와 가장 높은 상관 계수를 갖는 것으로 나타났으며, 충격파 응답의 양이 상관 계수는 거의 상관 관계가 없는 것으로 나타났다.
디지털 위상 고정 루프는 디지털 위상 검출기, 디지털 루프 필터, 디지털 제어 발진기, 분배기 등으로 이루어진 일반적인 회로로 전기 및 회로 분야 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 디지털 위상 고정 루프의 성능 향상을 위해 다양한 수학적인 알고리즘 등을 활용한 상태 추정기가 사용된다. 전통적인 상태 추정기로는 무한 임펄스 응답 상태 추정기의 칼만 필터를 활용해왔으며, 무한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 고정 루프는 초기값의 부정확성, 모델 오차, 다양한 외란 등의 예상치 못한 상황에서 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계하기 위해 2계층 Frobenius norm 기반 유한 임펄스 상태 추정기를 제안한다. 제안한 상태 추정기는 첫 번째 층의 추정 상태를 이용하여 두 번째 층에서 상태 추정을 하는데, 이때 첫 번째 층의 추정 상태와 누적된 측정값과 결합하여 설계하였다. 새로운 유한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 동기 루프의 강인한 성능을 검증하기 위해 잡음 공분산 정보가 부정확한 상황에서 무한 임펄스 응답 상태 추정기와 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
연구개발 종사자의 혁신행동은 신제품 또는 서비스를 창출하거나 기존 제품/서비스의 개선 등 효율화를 통해 기업의 지속적인 성장과 경쟁력에 매우 중요한 역할을 한다. 또한 연구개발 종사자들은 높은 전문성과 창의성을 기반으로 업무를 진행하는 경향이 높기 떄문에 외부로부터의 지시나 요구보다는 스스로의 동기부여에 의해서 혁신행동이 발현될 가능성이 높다. 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 연구는 다양한 분야에서 진행되어 왔으나 연구개발 (R&D) 종사자를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 제조업 및 정보통신 (ICT) 기업 연구개발 종사자의 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 영향 및 셀프리더십과 혁신행동 간 직무만족의 매개효과를 비교 분석하였다. 이를 위해 랜덤표집 방식으로 온라인 설문조사를 실시하여 확보한 209건의 데이터에 대해 SPSS 20.0 프로그램을 활용 탐색적 요인분석, 신뢰도 및 요인간 상관관계 분석, 다중회귀분석 및 매개효과 분석을 진행하고 제조업과 ICT 간 차이를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫 째, 제조업과 ICT 모두 셀프리더십과 직무만족, 셀프리더십과 혁신행동 사이에 유의한 정(+)의 상관관계를 나타내었다. 둘 째, 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 영향 분석 결과, 제조업의 경우 자연보상 전략과 건설적사고 전략만이 유의한 정 (+)의 영향을 미친 반면 ICT의 경우에는 행동지향 전략, 자연보상 전략 및 건설적사고 전략 모두 유의한 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋 째, 셀프리더십이 직무만족에 미치는 영향 분석 결과, 제조업의 경우 자연보상 전략과 건설적사고 전략만이 유의한 정 (+)의 영향을 미친 반면, ICT의 경우에는 행동지향 전략과 자연보상 전략이 유의한 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업의 행동지향 전략과 ICT의 건설적사고 전략은 유의하지 않았다. 넷 째, 직무만족이 혁신행동에 미치는 영향 분석 결과, 제조업과 ICT 모두에서 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 제조업의 경우가 ICT보다 상대적으로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯 째, 직무만족의 매개효과 분석 결과, 제조업의 경우 건설적사고 전략만이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 부분적인 매개효과가 있음을 확인하였다. 반면, ICT의 경우에는 셀프리더십의 모든 하위 요인에 대해 직무만족의 매개효과는 나타나지 않았다. 본 연구의 결과로부터 제조업과 ICT업 간에 셀프리더십이 혁신행동에 미치는 영향과 매개효과의 작용 메커니즘 차이를 확인할 수 있었다. 또한 연구결과는 각 산업의 특성과 연구개발 조직 특성을 고려하여 조직 내의 리더십, 직무설계, 그리고 직무만족을 촉진하는 방향으로 조직의 전략과 문화를 개선하는 것이 중요함을 시사한다.
최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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