• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.44-49
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 매칭 시 발생하는 신뢰도가 낮은 부분을 컬러와 명도의 다중 임계값에 기반한 영상 분할 기법을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 스테레오 매칭은 좌측 영상 위의 한 점과 대응하는 점을 우측 영상에서 찾는 과정이며, 이를 통해 스테레오 영상 내에서 거리 정보를 복원할 수 있다. 하지만 영상 내 특징이 불분명한 부분의 경우, 스테레오 매칭의 신뢰도가 낮기 때문에 Bad Pixel이 발생하게 된다. 제안하는 방법에서는 Bad Pixel을 보정하기 위해서 각 픽셀의 연관성을 고려하고자 한다. 일반적으로 동일한 물체는 비슷한 색상과 명도를 가진다. 따라서 컬러와 명도의 다중 임계값에 의해 각각 분할된 영역을 통해 영역 간의 연관성을 고려하여, 동일한 물체로 판단되는 부분을 재분할한다. 이후 분할된 픽셀들의 관계 정보에 따라 디스패리티 맵의 Bad Pixel을 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 기존 방법의 결과에서 Bad Pixel이 28% 감소함을 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.383-392
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• 2004

본 연구의 목적은 우리나라에 유통되는 전동공구를 중심으로 사양과 디자인에 대한 비교를 통하여 각 제조사 디자인속성과 디자인 전략을 파악하는 것이다. 연구범위는 이 분야의 대표적인 3개 생산업체와 이들의 발전과정과 출시제품이며 연구방법은 각 제조업체의 제품 출시 수준(제품라인: product line)과 제품군별 다양화 수준(제품믹스: product mix)의 조사 비교, 그리고 이를 이미지 맵(image map)에 배치하여 디자인의 속성을 비교하는 것으로 했다. 전동공구는 동력원인 모터를 이용하여 각종 구조물을 제조ㆍ가공하는데 사용되는 공구로 구조적으로는 조립제품의 특징을 갖고 있고, 일반 사양은 소형, 경량인데다 견고한 제품속성과 함께 각 사양별로 규격과 종류가 다양한 것이 일반 소비재와 다른 점이다. 제품의 가장 중요한 요구조건이 사용 간편성과 우수성능이다. 이 때문에 장착 모터의 성능, 기어(gear)부의 정밀성, 내마모성 등이 전동공구의 품질을 좌우한다. 전동공구는 가정에서부터 중공업에 이르기까지 폭넓게 사용되고 있으며 기계, 자동차, 조선, 항공, 전자 공업 등 첨단 산업의 핵심 분야이다. 전동공구는 종류에 따라 전기 드릴 류, 전기 그라인더, 전기 톱, 전기샌더 등으로 구분할 수 있으며 사용자에 따라 산업용과 가정용으로 구분할 수 있다. 또한 작업용도별로 천공 작업용, 연삭 작업용, 연마 작업용, 체결 작업용, 절단 작업용으로 분류할 수 있다. 보슈(BOSCH), 블랙앤데커(BLACK&DECKER), 계양전기의 전동공구들을 제품라인과 제품믹스로 분류하여 각 업체의 제품특성을 비교하는 방법으로 이미지 스케일을 적용하였으며 이를 통하여 각 기업의 디자인개발 전략에 대하여 기초적 수준의 특성을 파악할 수 있었다. 이미지 맵의 파라미터는 각 업체별 제품의 컬러, 형태 및 하우징에 사용된 재료로 하였고 이를 통하여 디자인의 지향성을 비교분석할 수 있었다. 이에 부가적으로 동급제품을 각각 선정하여 이들의 성능에 대한 수평비교와 심층 분석을 통해 기술력, 품질, 성능 등의 차이점도 알아보았다. 비록 기초적 수준의 조사지만 이 과정을 통하여 전동공구의 시장의 일반 특성, 각 기업의 제품특성과 시장목표, 제품전략 등을 비교해 봄으로써 향후 전동공구 시장의 방향 예측과 디자인에 대한 개발전략의 기초 마련에 기여하고자 했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2507-2517
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• 2015

본 연구는 화웨이의 PCT 특허 출원 동향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 화웨이의 PCT 특허를 2000년대 초반, 2000년대 후반, 2010년대 초반으로 나누어 분석한 결과, 다음과 같은 세 가지 특징이 관찰되었다. 첫째, 2000년 초반에서 후반으로 들어서면서 PCT 특허 출원건수가 급격하게 증가했으며, 이 증가 추세는 2010년대 초반에도 이어졌다. 둘째, 집중했던 기술 분야는 2000년대 초/후반에는 'H04L: 디지털 정보전송(transmission of digital information)'이었지만, 2010년대 초반에는 'H04W:무선 통신 네트워크(wireless communication networks)' 로 변화하였다. 마지막으로, 특허맵 분석 결과 2000년대 초/후반에는 '사용자', '네트워크'와 관련된 일반적인 통신 기술이 주를 이루었다면, 2010년에는 '사용자 단말기', '기지국', 'MME'와 같은 이동전화 관련기술이 보다 활발히 개발되었음을 알 수 있었다. 특히 최근에는 화웨이가 4G의 주류 기술인 LTE 관련 특허 출원에 있어 애플, 삼성보다 더 적극적임을 고려할 때, 향후 글로벌 시장에서 더 큰 기술적 영향력을 지닐 것임을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.125-134
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• 2012

페이스북, 싸이월드 등의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)가 발전하면서, 이를 기반으로 하는 소셜 네트워크 게임, 소셜 커머스 등의 서비스도 활성화되고 있다. 특히, 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: NG)은 기존 온라인 게임보다는 규모가 가볍고, 친구들끼리 쉽게 즐길 수 있다는 점에서 사람들에게 많은 호응을 얻고 있다. 이러한 소셜 네트워크 게임 시장 규모는 해가 지날수록 점점 커지고 있지만 게임 개발 측면에서는 아직 미흡한 부분이 많다. 특히, 현재 나온 대부분의 개발엔진들이 온라인 게임이나 콘솔 게임에 초점이 맞춰져 있고, 소셜 네트워크 게임의 특징에 적합한 전용 엔진이 거의 없는 상황이어서 소셜 네트워크 게임을 개발하는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서 제시한 엔진은 기존의 게임 엔진이 가지는 요소 및 특징뿐만 아니라 소셜 네트워크 게임의 특징을 고려하여 소셜 네트워크 게임 개발에 최적화하여 설계하였다. 또한 소셜 게임 장르 중 가장 많은 비율을 차지하는 시뮬레이션 게임을 구현하기 위해 필요한 맵과 캐릭터 애니메이션을 쉽게 구현할 수 있는 모듈과 툴을 제공한다. 본 논문에서 구현된 엔진은 이미지, 텍스트 및 캐릭터 출력 속도를 기준으로 성능을 평가하였고, 실험 결과 이미지, 텍스트 및 캐릭터 모두 게임을 구현하기에 충분히 빠른 출력 속도를 보여주었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권3호
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• pp.299-324
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• 2020

본 연구에서는 고등학생들의 수학 학습양식, 성격기질별 특징을 확인하고 각 성격기질별로 수학학습 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 375명의 고등학교 1학년 학생들을 대상으로 MBTI 성격유형 검사, 수학학습 선호도 조사를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 많은 학생들이 사교육의 효과를 높게 평가하고 교과서보다는 참고서를 활용한 수학학습을 더 선호하였다. 둘째, 학습 태도, 학습 습관(개념이해 집중도), 문제해결 전략(문제이해 노력, 다양한 전략 사용), 자기 관리(메타인지) 영역에서 성격기질에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 셋째, SJ형 학생들은 마인드맵 등의 학습 전략, SP형 학생들은 장,단기 학습목표를 꾸준히 실천하는 전략이 필요하다. NT형 학생들은 SRN(자기성찰노트)이나 수학일지를 활용한 학습 전략, NF형 학생들은 논리적 근거를 제시하는 수학학습 노트 쓰기 활동과 대수 학습에 더 많은 시간 투자가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.339-345
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• 2016

전 세계적으로 게임시장은 지속적인 성장을 하고 있는 반면 아케이드 및 비디오 게임 시장은 성장이 정체되어 있다. 이러한 정체 속에서 30여년 동안 롱런을 하고 있는 마리오 시리즈의 2015년 최신작 "슈퍼마리오 메이커" 커스터마이즈 게임 타이틀의 눈에 띄는 판매율과 성장은 특이하다. 커스터마이즈의 연구에 있어서 선행 연구로 진행된 게임 커스터마이즈의 문헌과 연구들은 대부분 게임 캐릭터와 관련된 내용들이 주를 이루고 있었다. 본 연구에서 게임 유저들이 갖고 있는 커스터마이즈의 인식과 욕구에 대하여 설문조사 한 결과 커스터마이즈 기능 중 게임의 룰과 캐릭터 관련 부분을 커스터마이즈 하고 싶어하는 것으로 조사되었다. 슈퍼 마리오 메이커가 인기를 끌며 높은 수익을 내고 있는 원인과 더불어 커스터마이즈가 주된 컨셉인 이 게임속의 커스터마이즈 특징적 요소들은 무엇인지를 분석하였다. 분석결과 게임 진행 룰의 커스터마이징이 가능, 게임 사용자간의 데이터 공유, NFC 피규어 캐릭터의 콘텐츠 마케팅적 접목, 지속적이고 새로운 커스터마이징 기능의 업데이트 제공 등 4가지 특징들로 분석되었다. 게임 커스터마이징은 기존의 캐릭터에서 벗어나 더 많은 분야에 까지 활용함은 많은 유저들을 만족시키는데 도움이 될 것이라 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2170-2178
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• 2014

본 연구에서는 작업수행시의 집중상태 변화를 검출하기 위하여 2011년 1~2월 동안 집중을 유발하는 시각유발자극에 대하여 생체신호를 측정한 피험자들 중 한명의 뇌파신호를 분석하였다. 두피에서 측정한 뇌파신호로부터 집중관련 뇌 안에서의 발원 신호와 안구운동잡음 신호를 분리하기 위하여 독립성분 분석기법을 측정뇌파 신호에 적용하였다. 안구운동잡음신호가 제거된 집중관련 신호원을 단시간 푸리에 변환하여 주파수 성분 신호를 연속적으로 축적함으로서 시변 특징 형태를 나타내는 에포크 그래프와 스펙트럴 칼라 맵에서의 도식 표현상 규칙성을 향상 시킬 수 있었다. 추출한 감각운동리듬 (SMR: 12-15Hz)과 세타파 리듬 (4-7Hz)관련 집중 지표는 집중시험시간이 경과함에 따라 증가 하였다. 실험을 통하여 단시간 푸리에 변환과 결합한 독립성분 분석기법은 참여자의 집중상태 변화를 분석하는데 사용 할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.849-854
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• 2013

본 논문에서는 공간 데이터를 기반으로 한 도시의 다양한 통계 정보를 제안된 알고리즘을 통해서 시각화하고 시각화된 데이터를 지도와 사상(Mapping)하여 분석할 수 있게 할 뿐만 아니라 공간적 정보를 기반으로 의사 결정을 하는 경우 활용할 수 있는 문서를 사용자의 간단한 조작으로 프로그래밍 방식에 의해 작성해주는 시스템을 제안한다. 제안된 기법은 2차원 지도 데이터에서 특징데이터 값에 대해 색을 이용하여 표현하는 기법인 히트 맵 분석 (Heat Map Analysis)기법과 공간적 근접성을 정의할 때 이용되는 버퍼링 분석 (Buffering Analysis) 기법을 활용한다. 본 시스템을 통해서 공간적 정보를 시각화를 한다면 지역의 분포된 다양한 공간적 정보를 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 또한 분석된 정보를 기반으로 제공되고 있는 문서 자동생성기능을 활용한다면 표현된 공간적 정보의 문서화에 필요한 많은 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.133-138
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• 2020

본 논문은 대부분의 변형된 CNN(: Convolution Neural Networks)에서 사용하지 않는 첫 번째 컨볼루션 층(convolution layer)을 사용해 정확도 향상을 노리는 방법을 소개한다. GoogLeNet, DenseNet과 같은 CNN에서 첫 번째 컨볼루션 층에서는 기존방식(3×3 컨볼루션연산 및 배규정규화, 활성화함수)만을 사용하는데 이 부분을 RGB-csb(: RGB channel separation block)로 대체한다. 이를 통해 RGB값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 향상시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 기존 CNN과 제한된 영상 개수를 사용하여 정확도를 비교한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 개수가 적을수록 학습 정확도 편차가 커 불안정하지만 기존 CNN에 비해 정확도가 평균적으로 높음을 알 수 있다. 영상의 개수가 적을수록 평균적으로 약 2.3% 높은 정확도를 보였으나 정확도 편차는 5% 정도로 크게 나타났다. 반대로 영상의 개수가 많아질수록 기존 CNN과의 평균 정확도의 차이는 약 1%로 줄어들고, 각 학습 결과의 정확도 편차 또한 줄어든다.