• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.101-109
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• 2018

최근 가상 현실 및 증강 현실 기술의 발달로 다양한 형태의 기술이 제안되고 발전되고 있다. 특히 가상의 학습공간이나 가상의 건축 공간들을 위한 기술로서 원하는 형태의 그림을 그릴 수 있는 가상 드로잉 툴은 필수적인 요소 중 하나로 볼 수 있다. 기존의 래스터 기반 드로잉 알고리즘은 공간 이동이 잦은 가상 현실에서는 부적합 할 수 있는데, 가상 현실의 특성상 근접하거나 멀어지는 경우가 많기 때문이다. 본 논문에서는 연필 및 에어브러시의 물리적인 특성을 고려하여 실제 결과와 흡사하면서도 확대 및 축소에 강건한 가상의 드로잉 툴 렌더링 알고리즘을 제안한다. 캔버스로부터의 거리, 분사되는 잉크의 양, 움직이는 속도, 마찰력, 압력 등을 고려한다. 드로잉의 기본 단위는 정사각형 패치이며 각 패치는 슈도 랜덤값을 기반으로 하는 입자 형태의 이미지를 가진다. 이러한 입자 패치는 슈도 랜덤 식을 사용하고 매 프레임 마다 재 생성되기 때문에 확대 축소 시 깨짐 현상이 발생하지 않는다. 제안된 알고리즘은 2차원 환경 및 가상 현실 환경에 구현되었다. 2차원 환경은 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현하였으며 가상 현실 환경은 언리얼 엔진 4를 사용하여 구현하였다. 구현 결과 확대 축소 시에도 이질감 없이 원래의 질감을 유지하는 렌더링 결과를 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.569-575
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• 2020

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.61-76
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• 2021

최근에는 증강현실, 가상현실을 활용한 IPTV 등 TV 관련 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이러한 새로운 기술은 공급자 중심의 관점을 넘어설 수 있는 좋은 기회를 제공해 준다. 지금까지 많은 교육용 TV 프로그램은 프로그램 제공자의 관점, 즉 제품중심 논리에 중점을 두었기 때문에, 내용 전달 수준을 넘지 못하였다. 따라서 학습자와 TV 프로그램이 협력하여 새로운 가치를 창출하기 위해 프로그램 제공자의 관점을 넘어 가치공동창출이라는 새로운 관점이 요구된다. 이 논문은 가치의 공동창출을 위한 교육용 IPTV 프로그램 설계 세 가지 원칙(교육서비스디자인 원리로서의 서비스중심논리, 교수설계로서의 목적기반시나리오, 기술혁신으로서의 첨단 기술 접목 IPTV)을 제시하였다. 이는 세계적인 감염병으로 인해 비대면 교육을 위해 IPTV를 교육서비스관점에서 설계할 수 있는 새로운 안목을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.23-28
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1148-1157
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• 2022

2019년 코로나로 인하여 사람들의 많은 생활에 변화를 주었다. 그중 메타버스는 다양한 방식을 통한 비대면 서비스를 지원하여 일상에서 하던 일을 대체하고 있다. 이런 현상은 코로나19의 장기화로 하나의 문화처럼 만들어지고 형성되었다. 본 논문은 메타버스의 재미요인을 알기 위해 기존 게임에서 사용한 재미요소를 정리하여 전문가 5명과 함께 항목, 내용을 메타버스에 맞게 재분류하였다. 분류는 재매개성을 사용하여 분류하였고 감각적 재미[시각(그래픽), 청각, 텍스트, 조작, 감정이입, 유희, 시점], 도전적 재미[몰입, 도전, 성취, 발견, 스릴, 보상, 문제해결], 상상적 재미[새로운 이야기, 사랑, 자유도, 대리자아, 기대감, 변화], 사회적 재미[규칙, 경쟁, 사회적 행위, 지위, 협동, 참여, 교류, 소속, 화폐거래], 상호작용적 재미[의사결정, 커뮤니케이션 공유, 하드웨어, 감정이입, 육성, 자율성], 현실적 재미[현실 일체감, 학습 용이성, 순응, 지적문제해결, 패턴 인식, 실재감, 커뮤니티], 창조적 재미[응용, 창조, 커스텀마이징, 가상세계]로 구분하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.107-113
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• 2022

AR/VR 기반의 교육훈련 체계는 전장 환경과 유사한 실전적 훈련 효과뿐 아니라 사고 예방 및 예산 절감에도 큰 기여를 할 것으로 평가되고 있다. AR/VR을 학습에 활용하기 위한 연구는 꾸준히 진행되고 있으며, 교육과 훈련에 활용할 경우 실세계에서 발생할 수 있는 실패의 경험 없이도 기술을 향상시킬 수 있다. 국방 주요선진국들은 이러한 AR/VR 기술의 이점을 일찍부터 인식하고, 개인의 무기체계 운용 숙달에서부터 종합 전투훈련 체계, 전쟁사 교육, 외상 후 스트레스 치료 등 다양한 분야에서 AR/VR을 개발하고 적용하는 노력을 하고 있다. 한국군도 최근 AR/VR 활용 교육훈련 적용방안을 적극적으로 검토하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 국방 선진국의 AR/VR 적용 교육훈련 사례들을 살펴보고 한국군에 적용할 시사점을 도출하는 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.927-934
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• 2023

최근 반려동물 시장 규모가 커짐에 따라 반려동물 관련 사회적 문제도 대두되고 있다. 대표적으로 반려견 물림 사고, 유기견 문제, 안락사, 동물 학대 등이 있다. 대안으로 반려동물 관련 방송, 교육 앱 등 다양한 방식의 훈련 프로그램이 제공되고 있지만, 무엇을 먼저 가르쳐야 할지 모르는 초보 보호자들에게는 그리 효율적이지 못하다. 비교적 접근성이 용이한 훈련 앱이 다수 배포됐지만, 아직 사용자가 직접 훈련을 체험하며 익히는 방식의 앱은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 유니티 엔진을 활용해 더욱 효율적인 AR 기반의 반려견 훈련 모바일 앱을 제안한다. 사용성 평가 결과, 기존에 부재했던 요소의 추가로 사용자들 흥미도는 증대했고, 훈련 몰입감까지 제고되어 학습 효과가 향상됐다. 향후 개발 및 양산 검증까지 거쳐 배포된다면 반려동물 입양 계획을 세운 초보 보호자나 기존 보호자들에게 효과적인 훈련 앱이 될 것으로 기대된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.59-64
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• 2024

고령화가 심화되면서 암 발병률이 증가하고 있다. 피부 암은 외적으로 보이지만 사람들이 알아채지 못하거나 가볍게 간과하는 경우가 많다. 이에 초기 발견 시기를 놓쳐 말기의 경우 생존율이 7.5~11%로 사망에 이를 수 있다. 하지만 피부 암을 진단함에 있어 육안으로 진단하는 것이 아닌 정밀검사, 세포 검사 등 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 Attention CNN 모델 기반 피부암 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전문의로 하여금 피부 암을 초기에 발견하여 신속한 조치를 취할 수 있도록 하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 피부암 종류에 따른 이미지 데이터 불균형 문제에서 분포 비율이 낮은 데이터에는 Over Sampling 기법을, 분포 비율이 높은 데이터에는 Under Sampling 기법을 적용하여 완화하고 Attention layer가 없는 모델과 있는 모델을 비교하여 Attention layer가 없는 사전학습 모델에 추가한 피부암 분류 모델을 제안한다. 또한, 특정 클래스에 대하여 데이터 증강 기법을 강화하여 데이터 불균형 문제를 해결할 계획이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2020

본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.