• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.415-423
• /
• 2021

스마트시티의 성공을 위한 주요한 전략 중 하나로 시민참여와 리빙랩이 주목받고 있다. 리빙랩은 기술의 최종 사용자인 시민들이 문제를 정의하고 해결하기 위한 대안의 탐색에 참여하며, 순환적 과정으로 대안을 검증하기 위한 실험을 반복한다. 본 연구의 목적은 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 이를 구현 및 테스트하여 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 도시문제 개선을 위한 시민참여형 온라인 커뮤니티 플랫폼의 운영모델을 제시하고, 운영모델이 추구하는 기능이 반영될 수 있도록 온라인 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 최종적으로 경기도 고양시 일산서구 소재 오마초등학교를 사례로 하여 기능에 대한 파일럿 테스트를 수행하였다. 본 연구에서 제시한 운영모델은 도시의 여러 문제가 밀집될 수 있는 보행환경과 위험 환경에 취약한 어린이를 염두에 두고 계획되었다. 결과적으로 참여자들 간에 도시문제 사례의 공유와 이에 대한 의사소통이 이루어지는 것을 통해 커뮤니티 플랫폼의 활용 가능성을 확인하였다. 커뮤니티 플랫폼의 관리자는 위치정보를 기반으로 사용자가 게시한 도시문제 사례를 지도로 가시화하여 볼 수 있었으며, 이를 히트 맵 형식으로 가시화함으로써 도시문제가 밀집된 위치들을 파악할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.45-55
• /
• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.31-49
• /
• 2021

IoT 기기는 네트워크 통신이 가능한 임베디드 기기를 의미한다. IoT 기기는 금융, 개인, 산업, 공공, 군 등과 같이 우리 주변의 다양한 분야에서 많이 사용되고 있기 때문에 공격이 발생할 경우 개인정보 유출과 같은 다양한 피해가 발생할 수 있다. IoT에 대한 취약점 분석은 IoT 기기와 상호작용 하는 스마트폰의 애플리케이션, 웹 사이트와 같은 소프트웨어 인터페이스 분석뿐만 아니라, IoT 기기의 주요 구성요소인 펌웨어에 대해서도 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만 문제는 펌웨어의 추출 및 분석이 생각보다 쉽지 않으며, 보안팀 내 분석하는 사람의 전문성에 따라 같은 대상을 분석하더라도 결과물의 수준이 다를 수 있어 일정한 수준의 품질 관리가 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서 우리는 IoT 기기의 펌웨어에 대한 취약점 분석 프로세스를 정립하고 단계별로 사용 가능한 도구를 제시함으로써, IoT 보안성 분석에 있어 로드맵을 제시하고 일정한 수준의 품질 관리가 가능하였다. 우리는 다양한 상용 제조사들이 생산한 IoT 기기의 펌웨어 획득부터 분석까지의 과정을 제안하였으며, 이를 다양한 제조사의 드론 분석에 직접 적용해 봄으로써 그 타당성을 입증하였다.

• 해양안보
• /
• 제1권1호
• /
• pp.311-343
• /
• 2020

지구온난화의 영향으로 2035년 이후 북극해가 대부분 개방될 것으로 예측된다. 그리고 북극해 개방 시에는 북유럽까지 항해 거리·비용 감소, 북극권 자원 해상운송, 아시아의 허브항으로서 간접이익 창출 등 많은 국가이익이 기대되고 있다. 이에 따라 미지의 영역이던 북극해에서 국가이익을 확보하고, 국민의 자유로운 활동을 보장하기 위해 정부도 구체적인 정책을 수립하여 추진 중이다. 해군도 북극해 관련 국가정책을 군사적으로 뒷받침하려면, 지금부터 역할과 계획을 구체화해야만 한다. 북극해에서 지원 임무를 수행하기 위해 해군력은 고유 작전특성(기동성, 융통성, 지속성, 현시성, 투사성)을 발휘하여야 하며, 이를 준비하는 과정에서 긍정적·부정적 영향을 미칠 수 있는 내·외부 작전환경(OE)을 먼저 분석할 필요가 있었다. 이는 해군 내부의 강점(S)과 약점(W), 외부의 기회(O)와 위협(T)으로 구분되는데, 각 환경요인들을 연계(S-O, S-T, W-O, W-T)하여, 작전특성을 구현할 수 있는 발전방안을 도출하고자 하였다. 해군은 경험해보지 못한 추운 원해에서 임무를 수행하기 위해 다음의 노력을 기울여야 할 것이다. 첫째, 정부 정책과 발맞추어 해군의 단계적인 추진계획(로드맵)을 작성하고, 둘째, 국내·외 교육훈련 프로그램과 해외 연합훈련에 적극적으로 참여함으로써 전문인력을 양성해야 한다. 셋째, 국내의 우수한 특수선박 조선기술과 4차 산업혁명 신기술을 적용하여 극지 작전용 무장·장비·물자를 확보하는 한편, 광활한 북극해 상 전력공백을 해소하기 위해 연합작전 역량과 군사신뢰도를 증진하면서, 북극권 내 기항지를 마련할 필요가 있다. 끝으로, 북극권 진출 후 군사적·비전통적 위협(전염병, 재난, 인명구조 등)에 대응하며, 다양한 성과를 창출할 수 있도록 사전 준비를 해나가야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.147-161
• /
• 2021

기존 연구는 대부분 사진측량(Photogrammetry)기술을 이용해 물체의 투박한 3D메시와 컬러 맵을 획득하였을 뿐, 실제로 사용 가능한 사실적인 3D 에셋을 제작하는 방법은 제시하지 못했다. 본 연구의 목적은 새로운 방법을 제시하여 가시화 애플리케이션 분야에 사용 가능한 사실적인 3D 에셋(Asset)을 구축 가능하게 하는 데 있다. 여기에서 언급한 새로운 방법이란 사진 측량과 컴퓨터 그래픽(Computer Graphics)의 모델링 과정을 결합하는 것이다. 현실 세계의 세 물체 '탄알상자', '총', '금속 음료수병'을 가상 세계에서 사실적인 3D에셋으로 제작하는 과정을 통해 오브젝트 촬영, 화이트 밸런스, 재건, 정리 재건, 리토폴로지, UV 언래핑, 프로젝션 및 텍스처 베이킹, 디라이팅, 재질 맵 제작 등 절차의 정의, 역할, 조작방법과 사용된 소프트웨어 패키지(Software Package)를 상세히 소개하였다. 제작 방법의 유연성을 높이기 위해 각 단계별로 소개된 소프트웨어 패키지외의 대안도 제시하였다. 본 연구는 형태와 색상이 정확하고, 텍스처가 동적광원(Dynamic Lighting)과 물리적 인터랙션이 가능하며, 렌더링이 용이한 3D 에셋을 획득함으로써 새로운 방법을 통해 더 빠른 속도로 더 실감나는 시각효과를 실현할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 대규모 팀, 값비싼 설비와 소프트웨어 패키지가 필요 없기 때문에 소형스튜디오에서 독립적 아티스트의 창작과 교육으로 구성된 수업에 적용하기 적합하다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.216-227
• /
• 2022

MPEG-I (Immersive) 그룹에서는 6자유도(DoF: degrees of freedom)를 제공하는 몰입형 비디오의 표준화 프로젝트를 진행 중에 있다. MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술에서는 사용자에게 움직임 시차(parallax)를 제공하기 위해 취득한 다수의 영상을 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(depth map-based image rendering, DIBR)을 바탕으로 임의의 사용자 시점의 뷰를 렌더링하게 된다. 현재 MIV에서는 효율적인 부호화를 위한 기술들이 많이 논의된 바 있지만, 전송 측면에 대해서는 여전히 논의가 필요하다. 본 논문은 사용자 시점에 적응적인 몰입형 비디오 스트리밍을 위한 품질 할당 기법을 제안한다. 현재 MIV에서 지원하고 있는 그룹 분할 기법을 통하여 독립적으로 전송, 복원이 가능한 시점 그룹 단위를 생성하여 이를 사용자 시점에 기반한 품질 할당 기법을 통해 효율적인 전송이 가능하도록 한다. 제안하는 적응적 전송 기법은 Test Model for Immersive Video (TMIV) 시험모델을 통해 구현되었으며, 주어진 합성 시점 위치에 따라 렌더링 과정에서의 기여도를 그룹별로 계산하고 우선 시점 그룹을 판단하여 고품질로 전송한다. 사용자 시점에 대한 렌더링 비교 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 TMIV 대비 PSNR 지표에서 평균 17.0%, IV-PSNR 지표에서 14.6%의 BD-rate 감소율을 보여 효율적인 전송이 가능함을 보였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.714-724
• /
• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.55-61
• /
• 2022

현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.429-440
• /
• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.191-196
• /
• 2021

본 논문은 해양 풍력산업의 근간이 되는 부품 표준화체계의 정립과 부품 국산화에 대해 중소기업의 기술역량을 강화하기 위한 제안을 하고자 한다. 풍력산업은 전 세계 나라들이 주목하고 있는 천연 에너지 산업으로써 지속적인 투자와 연구개발을 하고 있다. 특히 대부분의 기업들이 가장 최소단위인 부품개발에 대한 연구·투자 등에 집중하고 있기도 하다. 따라서 앞으로 국가의 미래를 결정할 수도 있는 친환경 에너지 산업인 풍력산업의 가장 기초가 되고 근간이 되는 3가지 사항에 대해 집중해야 할 필요가 있다. 첫째, 표준화에 대한 로드맵의 이해가 우선되어야 한다. 둘째, 국내 실정에 맞는 국제규격의 국내규격화 작업 및 Revision화, 셋째, 해외수입 의존도를 낮춰 고부가가치 단품 및 구성품 등에 대한 국산화가 이루어야 한다. 앞으로 중소기업을 중심으로 한 풍력산업 발전은 탄탄한 기반의 국가 산업이 되고 전 세계의 풍력시장을 선도하는 국가 기간산업으로 완성되기를 기대한다.