• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.163-170
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• 2021

기능성 섬유를 가능하게 하는 스마트 텍스트로닉스가 최근 스마트 의류, 스마트 홈, 스마트 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되어 다양한 제품이 개발되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 체계적인 참여형 디자인 방법을 기반으로 한 스마트 텍스트로닉스 제품 개발 프로세스를 제안한다. 프로세스는 심층 인터뷰와 분석의 두가지 단계로 구성되며 심층 인터뷰 단계에서는 참여자가 사용행위, 행위별 요구조건, 만족도 수준 등을 포함한 사용자 여정맵과 스케치 및 간단한 프로토타입 제작을 통한 아이디어 생성 활동을 수행한다. 이 후 분석 단계에서는 디자인 연구자가 심층 인터뷰 단계로부터 도출된 결과에 행동 패턴 분석 방법을 적용하여 핵심 특성을 도출하고 이를 기반으로 한 사용자 페르소나를 생성하고 각 페르소나의 주요 니즈를 E3 가치 체계의 가치요소와 연관시킨다. 본 연구에서는 사전 설문조사를 실시하여 스마트 텍스트로닉스 시장 파악하였으며, 제안된 방법론에 대한 검증을 위해 스마트 홈 분야에서 가장 많은 사용자와의 상호작용을 갖는 소파의 디자인 사례연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1604-1611
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• 2020

마이크로렌즈 어레이 기반의 카메라로 촬영된 라이트필드 영상은 낮은 공간해상도 및 각해상도로 인하여 실제 사용하기에는 많은 제약이 따른다. 고해상도의 공간해상도 영상은 최근 많이 연구되고 있는 단일 영상 초해상도 기법으로 쉽게 얻을 수 있으나 고해상도의 각해상도 영상은 영상사이에 내재된 시점차 정보를 이용하는 과정에서 왜곡이 발생하여 좋은 품질의 각해상도 영상을 얻기 힘든 문제가 있다. 본 논문에서는 영상 사이에 내재된 시점차 정보를 효과적으로 추출하기 위해서 팽창 합성곱 신경망을 이용하여 초기 특징맵을 추출하고 잔차 신경망으로 새로운 시점 영상을 생성하는 라이트 필드 각 초해상도 영상 기법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 각 초해상도 네트워크와 비교하여 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.83-95
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• 2021

본 연구에서는 금융보안 분야의 핵심 연구분야를 도출하고, 방향성을 제시하기 위하여 토픽모델링을 통해 국내외 주요 연구 동향 비교분석을 수행하였다. 이를 위해, 학술저널에서 국내외 논문 데이터를 수집하였으며 LDA 분석을 통해 금융보안 관련 주요 연구분야를 1차 추출하였다. 이후 주요 연구분야의 시계열 선형회귀 분석을 통해 Hot & Cold 토픽을 도출하였다. 분석결과 국내의 경우 유망연구 분야로는 정부의 정책적 이슈와 개인정보 및 공인인증 관련 연구가 도출되었으며, 국외의 경우 암호 프로토콜과 양자보안 등 고도의 보안 시스템 개발을 위한 관련 연구가 도출되었다. 최근 국내에서도 공인인증 폐지함에 따라 다양한 보안기술의 적용이 가능해지고, 이를 위한 유망연구 분야의 변화가 예상된다. 이에 본 연구의 결과물이 국내 금융보안 분야의 성공적 로드맵 수립 및 개발에 기여될 수 있기를 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.911-921
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• 2020

최근 MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 몰입형 비디오(Immersive Video)에 대한 표준화 프로젝트를 통해 압축 성능 탐색을 진행하고 있다. MIV(MPEG Immersive Video) 표준 기술은 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적인 6DoF을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. MIV에서 생성된 아틀라스는 포함되는 시점의 성격에 따라 다른 영상의 특성을 나타내어 비디오 코덱의 압축 효율에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 시점과 패치들이 반복되는 패턴에 착안하여 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 등의 압축 기법이 포함된 스크린 콘텐츠 코딩 툴에 대한 성능 비교 분석을 진행하여 복원 영상에서 최대 -15.74% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.311-320
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• 2021

현재 국내 국·공립 중등교사가 되기 위한 유일한 등용문은 중등교원 임용시험이며 2014학년도 개정 이후 임용시험의 모든 문항이 서답형으로 전환되었기 때문에 더 완성도 높고 정확하고 견고한 답안 작성이 요구된다. 재인기억을 측정하는 선택형 문항과 비교하면 회상기억을 측정하는 서답형 문항의 경우 정보 인출을 위해 더 많은 인지적 노력이 요구된다. 이 때문에 지속적인 암기 및 인출 연습이 필요하지만 이를 수행할 수 있는 학습 도구가 충분하지 않다. 이러한 맥락에서 본고는 중등영어교사 임용시험 준비용 모바일 어플인 ONE PASS를 구현하였다. 본 어플에서는 특히 인지작용의 근간이 되는 뇌의 작용기제를 반영하여 학습용 콘텐츠를 구현하였으며 학습계획 설정 및 동기측정, 마인드맵, 브레인스토밍, 기출문제 등 다양한 기능을 구안하였다. 본 연구는 학습용 어플 콘텐츠 개발 관련 연구에 이바지함과 동시에 임용시험 수험자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.306-317
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• 2021

미국, 유럽, 중국, 일본 등 주요 선진국은 탄소 경제에서 수소 경제로의 전환을 위해 다양한 수소 경제 정책을 발표하며 연구역량을 집중하고 있다. 우리나라도 이러한 추세에 발맞추어 2019년 초 수소 경제 활성화 로드맵을 발표한 이래로 수소 경제 관련 법안을 마련하고 지원책을 실시하고 있다. 본 연구에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 국가R&D과제정보 최근 10년치 데이터를 활용해 수소 경제, 그중에서도 전·후방 파급효과가 크다고 할 수 있는 연료전지전기차 관련 R&D 현황과 지식구조를 파악하고자 한다. 연료전지전기차 관련 국가R&D과제(2020년 1월 기준) 1,479개의 원시 데이터를 바탕으로 네트워크 분석 및 텍스트 마이닝을 실시한 결과, 연료전지전기차 분야에서는 수소의 생산, 운반, 저장, 활용의 전 프로세스에 걸친 기술 및 시스템의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 본 논문은 해당 연구결과를 통해 현재 연료전지전기차 산업을 선도하고 있는 한국의 수소 경제 관련 정책 수립과 연구개발, 시장 전략에 대해 시사점을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.261-270
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• 2020

본 연구는 피기백 화차운송 시스템의 특허문서를 활용하여 관련 분야의 유망기술을 파악하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 피기백 운송 시스템의 선행연구 및 관련 보고서로 기술 키워드를 추출하여 특허문서를 추출한다. 추출된 특허문서에 텍스트마이닝 기법을 적용하여 빈도수가 높은 키워드를 확인하고 피기백 운송 시스템의 핵심기술의 토픽을 식별하기 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로, 시계열 분석 기법인 ARIMA 모델을 핵심기술의 토픽에 적용하여 기술 추세를 예측하고 피기백 운송 시스템에 대한 유망한 기술을 식별하였다. 특허 분석 결과, 데이터 기반 통합관리 시스템과 운영 계획 시스템 그리고 복합수송 중 특수 화물(기체, 액체류) 운송 및 보관 기술이 미래에 유망한 핵심기술로 도출되었고, 데이터 송수신 및 분석 기술이 중요한 세부 기술임을 확인하였다. 제안된 분석 방법은 피기백 운송 시스템의 R&D 연구개발 전략 및 기술 로드맵을 개발하는 데 있어 충분한 자료가 될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권1호
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• pp.72-81
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• 2021

본 연구는 다양한 임목 정보를 측정하고 효과적으로 관리하기 위해 스마트폰 애플리케이션과 웹 애플리케이션 서버(Web Application Server, WAS)를 개발하였다. 수고, 방위, 고도, 경사, 위치 좌표는 스마트폰에 내장된 동작센서를 통해 취득된 각도를 삼각법에 적용하여 측정하였으며, 흉고직경 및 거리는 Google AR Core에서 제공하는 AR API(Application Programming Interface)를 응용하여 측정할 수 있도록 하였다. 웹 애플리케이션 서버는 스마트폰이 측정한 데이터를 수신하여 저장, 조회, 출력하고 수목의 위치를 카카오 맵에 표시할 수 있도록 개발하였다. 또한, 개발된 애플리케이션의 정확성을 평가하기 위해 인공 침엽수림에서 잣나무 90본, 천연 혼효림에서 무작위로 90본을 선정하여 버텍스 및 윤척과 비교하였다. 비교 결과, 흉고직경과 수고 모두 95% 수준에서 유의한 결과를 나타내었으며, 흉고직경의 경우 인공 침엽수림이 평균 0.6745 cm, 천연 혼효림에서는 평균 1.0139 cm의 오차를 보였다. 수고는 인공 침엽수림이 평균 0.6714 cm, 천연 혼효림은 평균 1.3297 m의 오차를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.819-824
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• 2021

자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.