• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2334-2347
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• 2023

Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.

• 로봇학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.436-443
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• 2023

With the advancement of robot intelligence, the concept of man and unmanned teaming (MUM-T) has garnered considerable attention in military research. In this paper, we present a transformer-based architecture for predicting the health status of agents, with the help of multi-head attention mechanism to effectively capture the dynamic interaction between friendly and enemy forces. To this end, we first introduce a framework for generating a dataset of battlefield situations. These situations are simulated on a virtual simulator, allowing for a wide range of scenarios without any restrictions on the number of agents, their missions, or their actions. Then, we define the crucial elements for identifying the battlefield, with a specific emphasis on agents' status. The battlefield data is fed into the transformer architecture, with classification headers on top of the transformer encoding layers to categorize health status of agent. We conduct ablation tests to assess the significance of various factors in determining agents' health status in battlefield scenarios. We conduct 3-Fold corss validation and the experimental results demonstrate that our model achieves a prediction accuracy of over 98%. In addition, the performance of our model are compared with that of other models such as convolutional neural network (CNN) and multi layer perceptron (MLP), and the results establish the superiority of our model.

• 한국염색가공학회지
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• 제35권3호
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• pp.179-187
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• 2023

In this study, we developed a microfiber-based flexible pressure sensor with high sensitivity and excellent skin breathability. A nonwoven fabric composed of microfibers was prepared by electrospinning, which resulted in excellent moisture permeability of the sensor (143 g∙m^-2∙h^-1). In particular, high-pressure sensitivity (0.36 kPa^-1) was achieved by introducing submicron structures on the microfiber surface by controlling the ambient humidity during electrospinning. The fabrication technology of the microfiber-based flexible pressure sensors reported in this study is expected to contribute to the commercialization of flexible pressure sensors applicable to long-term wearable health monitoring as well as virtual/augmented reality and electronic skin applications.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.136-144
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• 2024

최근 IT 기술의 급속한 발전과, 인구노령화에 따른 노동력 부족에 대한 다양한 방안들이 나타난다. 축산업에서도 인공지능 기술을 활용하여 관리하는 시스템들이 늘어나고 있다. 제안하는 메타버스 기반의 스마트 축사 시스템은 디지털 가상 세계와 첨단 농업 기술의 결합으로 구성된 시스템이다. 이 시스템을 통해, 특별한 상황에서는 농부들은 축사에 직접 방문하지 않고도 동물의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 센서와 카메라를 통해 수집된 데이터를 분석하여 보다 효율적인 농업 경영이 가능하다. 추가적으로, 원격 제어 기능을 통해 축사 환경의 조절이 가능하며, 이는 노동력 절감과 축산업의 활성화에 기여할 것이다.

• 풍력에너지저널
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• 제14권1호
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• pp.37-43
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• 2023

In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.

• 한국의상디자인학회지
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• 제26권3호
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• pp.113-127
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• 2024

The purpose of this study is to analyze expression characteristics and directing effects for the use of technology in stage costumes and to explore future directions by comparing technology fashion. To this end, the study first investigates technology fashion and identifies its expression characteristics through previous research. Second, it examines the use of technology in stage costumes and studies expression characteristics and directing effects through cases. Third, by comparing technology fashion with stage costumes, it explores future directions for integrating technology into stage costume design. Study methods, include a literature review accompanied by a case study. The findings are as follows: First, the expression characteristics of technology fashion is that digital technology is applied to variable molds according to interaction with the wearer to virtually realize the fluid dematerialization of fashion. Second, the expression characteristics of stage costumes using technology mirror those of technology fashion. However, the visual information expressed through the use of technology was maximized by harmonizing with various stage arts the stage space was expanded to a virtual space. Third, as a result of comparing each other, there is a difference in the objects that cause interaction, so efforts of technology development are required so stage costumes can interact with the performers' acting.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.175-198
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• 2022

기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.233-238
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• 2005

각종 응용분야에서 3차원 도시 건물 모형에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 대한 연구가 진행되고 있다. 3차원 도시 건물 모형을 생성하는 데는 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료가 많이 이용되며, 대부분 건물의 고도 추출 및 건물 복원에 관한 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료를 이용하여 3차원 도시 모형을 생성할 경우, 영상자료로부터 건물 객체를 자동으로 검출하는 것은 쉽지가 않으므로 자동 3차원 도시 모형 생성에는 많은 어려움이 있다. 최근에는 단일 자료만을 이용하지 않고 상호 융합을 하거나 혹은 관련 자료원과 통합하여 보다 효과적이고 정확한 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공사진과 수치지형도를 통합 활용할 경우, 수치지형도에서 건물의 수평 위치를 추출하고 이 정보를 이용하여 항공사진에서 개략적인 건물 위치를 확인함으로써 효과적인 3차원 건물 모형 생성이 가능하다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(l/5,000)을 이용하여 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구를 수행하였다. 관심점 추출 기법과 영상정합 과정에서 탐색 범위를 제한하기 위한 수단인 수직선 궤적 이론을 이용함과 동시에 기존의 템플릿 기법과 달리 건물의 형태에 따른 가변 템플릿 정합 기법을 개발하였다. 정확도 검증을 위하여 연구 성과 수치도화시스템을 이용하여 생성한 3차원 도시 모형을 비교분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.416-421
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• 2010

한국과학기술정보연구원(KISTI)는 2000년부터 한국인의 고유한 인체 특징을 나타낼 수 있는 디지털코리언, 비저블 코리언이라는 한국인 인체정보 구축사업을 시작하였다. 비저블 코리언 사업은 한국인 시신에 대해 CT, MRI 영상을 촬영한 다음 연속 절단하여 절단면 영상을 얻고 이 절단면 영상에서 인체장기를 구역화하여 구역화 영상을 제작하였다. 남성 및 여성 전신과 남성 머리 및 여성 골반의 절단면영상 제작을 마쳤으며 현재 구역화 영상을 이용한 3D 영상 제작이 진행 중이다. 디지털 코리언 사업은약 100여명의 한국인 시신에 대해 촬영한 CT 영상으로 구성되어 있는데 CT 영상으로부터 개별 뼈를 구역화하여 3D 골격 모델을 제작하였고 피부 모델도 추가하였다. 또한 개별 뼈들의 기계적 물성값도 측정하여 제공하고 있다. 이러한 인체정보들은 2001년부터 국내외 연구자들에게 제공되어 왔는데 지금까지 국내 약 70여개 기관, 해외 약 20여개 기관들이 한국인의 인체 데이터를 제공받아 연구 활동을 진행하고 있으며 지금까지 약 160여 논문이 발표되었다. 향후에도 이러한 한국인의 인체정보는 의료 교육, 생체공학, 가상현실 등의 다양한 분야에 활용될 의료정보 인프라의 역할을 담당할 것으로 기대하고 있다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권1호
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• pp.146-152
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• 2021

정확한 보철물의 제작을 위해서는 악간 관계의 정확한 인기가 중요하다. 전통적 석고 모형을 이용한 교합기에의 모형 부착 뿐 아니라 최근 디지털 치의학의 발전으로 디지털 모형 부착방법의 정확도에 대한 고찰이 필요하다. 본 논문에서는 Pubmed 검색을 이용하여 전통적 방법과 디지털을 이용한 모형 부착의 정확도에 대한 문헌 연구를 진행하였다. 전통적 교합인기재의 경우 폴리이써와 폴리비닐실록산 등의 탄성인기재가 변위량이 적었으며, 인기 기법에 따라 정확도의 차이가 관찰되었다. 모형 부착 과정에서 수직적 변위가 발생할 수 있으나 인기재 자체의 변화보다 모형을 교합기 상에 부착하는 과정 자체에서의 오차가 더 크게 나타난다고 보고되었다. 디지털 치의학의 발전으로 최근 많이 사용되고 있는 가상 모형 부착의 경우 좁은 범위에서는 유의미한 차이를 보이지 않지만 가상 인상 채득의 범위가 커질수록 정확성이 다소 떨어지는 경향을 보이기 때문에 광범위한 수복에서는 이를 인지하고 임상에 적용해야 한다. 각 제조사별 스캐너의 종류와 이미지 처리 알고리즘, 소프트웨어 또한 가상 모형 부착의 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 앞으로 충분히 발전 가능성을 보인다.