• 디자인학연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.135-144
• /
• 2005

기업경쟁에 있어서 소비자들의 제품에 대한 가치 인식 및 선호 경향이 제품개발에 점점 큰 영향을 미치고 있다. 소비자 요구에 대한 심층적 연구를 위하여 기업들은 소비자의 제품만족도, 선호도 조사를 실시하며 그에 대응되는 생산을 계획하고 있다. 본 연구에서는 최근 디지털 도어락에 대한 기대가 증대하고 그 필요성의 인식이 성숙함에 따라 시장 진입을 위한 제품경쟁력 강화 요소를 발굴하여 디자인 전략을 설정하고자 한다. 연구의 과정으로 시장조사를 통하여 사회적 배경을 이해하고, 정성조사인 소비자 심층면접조사를 실시하여 소비자 라이프스타일, 요구사항 등을 파악하였으며, 정량적 조사로 소비자 기호이미지 조사, 구매 및 사용 행동 패턴과 도어락 시장 상황을 파악하였다. 이제까지의 기술 중심적인 제품에서 사용자 중심의 제품으로 디자인 및 설계하기 위해서는 사용자의 성향과 사용자의 사용법이 제품의 디자인을 결정하는 조건이 되어야 한다. 이제 소비자는 제품을 통하여 라이프스타일을 창조 하고자 하며, 생활 문화적 가치를 지니는 제품을 선호하는 경향을 보이고 있다. 본 연구에서는 경쟁력 강화 포인트 전략으로 첫째, 소비자들의 만족도를 높일 수 있는 차별화 된 가치의 제공 둘째, 소비자들의 선호경향이 높은 생체인식의 방식의 적극 개발 셋째, 단순출입제어기능에서 네트워크 보안 시스템으로 확장하기 원하는 소비자들의 기대에 대한 부응 넷째, 간편성으로 향상된 기술을 이용한 인증방식 등을 제안하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.3-9
• /
• 2013

도시개발사업을 위한 타당성조사나 사업성 분석, 구역지정 제안 및 구역지정, 환지계획 작성 등을 위한 기존의 기초조사는 수치지도(1/1,000 또는 1/5,000) 및 이를 이용한 현장 조사, 인터넷 자료 및 문헌 등을 조사하는 방법에 의하여 자료를 분석하고 활용하고 있다. 도시개발사업의 시행방식인 사용 수용방식과 환지방식, 혼용방식 중 하나인 환지방식의 경우 본 사업 착수 전에 지형 및 건축물의 현황 등을 파악하여 환지 유형검토를 하여야 하나, 시행 전에 보안을 유지하면서 사전 자료를 확보하는데 한계가 있다. 일부 항공사진을 이용하여 기초조사를 실시하고 있으나, 이 역시 사진 촬영 시기에 따른 지형의 변화 및 건축물의 변경을 정확히 조사를 할 수 없는 단점이 있다. 기초조사를 수행하는 방법으로 본 연구에서 제시한 고해상의 융합된 영상을 기반으로 한 GIS를 구축하여 이용할 경우, 최근의 위성영상 확보 용이 및 대상 면적, 사용목적에 따른 해상도의 선택, 항공사진의 신규촬영대비 경제성, 위치정보의 확보에 따른 거리와 면적관측 가능 등의 장점과 기능이 추가되어 현재의 방법보다 더 정확한 자료에 의한 기초조사를 수행할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.641-650
• /
• 2010

컬러 이미지 센서는 광전 변환을 일으키는 촬상 소자와 내부의 영상처리 과정을 거쳐서 컬러 이미지를 출력한다. 일반적으로 출력 영상은 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 컬러 이미지 센서의 내부 조정 항목인 노출-증폭-레벨(shutter-gain-level, SGL)의 특성함수와 자동 화이트 밸런스 상태를 이용한 카메라 전달 행렬을 이용하여 영상의 colorimetry(측색) 상태를 분석하는 기법을 제안한다. 제안 방법으로부터 실제 영상물의 색도와 휘도 등을 예측할 수 있다. 연구에 사용된 컬러 이미지 센서의 AE(auto exposure) 상태와 실제 휘도의 관계를 정량화하여 SGL 함수를 유도하여 영상의 휘도를 예측 한다. 그리고 영상의 색도는 최소 제곱 다항식 모델링 (polynomial modeling)을 이용하여 기준 환경에서 얻은 카메라 전달 행렬과 AWB(auto white balance) 상태를 통해 예측한다. 실험을 통해서 컬러 이미지 센서를 이용한 제안된 영상의 색도와 휘도 예측 기법의 성능이 우수함을 볼 수 있고, 예측된 결과는 실제 영상물 계측과 시청 환경 측정을 이용한 디스플레이 화질 설정 시스템, 보안 등의 다양한 분야에서 응용이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.223-232
• /
• 2016

본 연구는 몽골에서 한국 TV 드라마에 대한 태도가 한국 국가이미지, 기업, 제품이미지, 제품에 대한 신뢰 및 구매의도에 미치는 영향 관계를 파악하기 위한 것이다. 몽골 소비자를 대상으로 설문이 실시되었고 총 유효한 설문지 304부를 실증분석에 사용하였다. 연구가설 검증 결과로는, 한국 드라마에 대한 긍정적인 태도는 제품이미지에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 한국 드라마에 대한 태도가 제품 이미지를 구성하는 요소들인 품질, 기술 수준, 디자인까지 유의한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 또한 한국 드라마에 대한 긍정적인 태도는 기업이미지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한국 드라마에 대한 긍정적인 태도는 한국 기업이미지의 구성요소인 기업 인지도, 기업 문화, 기업 기술력 그리고 기업의 국제경쟁력까지 유의한 영향을 주고 있는 것으로 드러났다. 또한 한국 드라마 시청을 통한 태도 형성은 한국의 국가이미지에 유의한 영향 관계가 있다. 한국 제품이미지, 국가이미지가 좋을수록 한국 제품에 대한 신뢰 및 구매의도에 높은 것으로 나타났다. 몽골 시장에서 한국 드라마에 대한 긍정적인 태도 형성이 한국 국가 이미지, 한국기업 이미지, 한국 제품 이미지, 한국 제품에 대한 신뢰 및 구매의도에 있어 실질적 효과가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권8호
• /
• pp.1456-1464
• /
• 2007

정보의 보안 및 감시, 관리에 대한 중요성의 증대와 공항, 항만 및 일반 기업에서의 얼굴 및 피부 인식을 이용한 패스워드 제어 시스템이 활용됨으로써 피부색 검출에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 뿐만 아니라 광범위 통신망을 이용한 화상 통신 및 전자 결재 등 그 적용 범위가 급속하게 확산됨에 따라 정확한 피부색 검출의 중요성이 그 무엇보다 커지고 있다. 본 논문에서는 인종별로 수집된 수백 개의 인물 이미지로부터 얻어진 정보를 사용해 피부색의 YCbCr을 파악하고 이 중 Cb와 Cr 정보만을 이용하여 피부 영역을 설정하였으며, 적응적인 피부 범위 설정을 통하여 그 피부 영역의 포함 여부에 따라 피부색을 검출하는 효율적이고 간단한 구조를 제안한다. 이것은 메모리를 사용하지 않는 ID 처리를 가능하게 함으로써 모바일 장비와 같은 상대적으로 작은 크기의 하드웨어나 시스템으로의 적용을 가능하게 하였다. 그리고 선택적 모드를 추가함으로써 더욱 향상된 피부 검출을 할 수 있을 뿐 만 아니라 복잡한 알고리즘을 사용하는 기존의 얼굴 인식 기술에 상응하는 결과를 보여준다.

• 재활복지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.129-146
• /
• 2017

본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권10호
• /
• pp.1331-1340
• /
• 2020

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.194-208
• /
• 2021

임진강 상류 북한지역에 위치한 황강댐은 약 3억 5천만m³ 규모의 저수지를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류 이후 방류량 일부를 도수하여 예성강 유역의 생활, 공업, 농업용수를 공급하고 있는 것으로 알려져 있다. 이와 같은 황강댐의 유역변경식 용수공급으로 인해 임진강 하류로 흘러내려 오는 유량이 감소하여 우리나라의 용수공급, 하천유지유량, 수질 및 생태환경에 부정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 남북접경지역의 특성상 수문자료의 공유가 원활하지 못하고 황강댐의 운영방식을 알 수가 없으므로 하류부 남한측 지역의 피해위험이 상존하고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 원격탐사 영상을 기반으로 보정된 수문모형과 물수지 분석을 통해 장기유출 개념의 월별 도 수량을 산정하였다. 2019년 1월부터 2021년 9월까지의 물수지 분석결과 황강댐의 평균 도수량은 29.2m³/s로서 이는 연간 9.22억 톤에 해당하는 수자원 양이며, 황강댐에 유입되는 연평균 유입량인 20.2억 톤 중 45.6%를 차지한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권5호
• /
• pp.667-674
• /
• 2023

건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.67-76
• /
• 2023

딥러닝 모델이 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 성과를 이루어내고 있으나, 적대적 예제에 취약하다는 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 적대적 예제는 이미지에 미세한 노이즈를 주입하여 오분류를 유도하는 공격 방법으로서, 현실 세계에서의 딥러닝 모델 적용에 심각한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 객체의 엣지를 강조하여 학습된 분류 모델과 기본 분류 모델 간 예측 값의 차이를 이용하여 적대적 예제를 탐지하는 모델을 제안한다. 객체의 엣지를 추출하여 학습에 반영하는 과정만으로 분류 모델의 강건성을 높일 수 있으며, 모델 간 예측값의 차이를 통하여 적대적 예제를 탐지하기 때문에 경제적이면서 효율적인 탐지가 가능하다. 실험 결과, 적대적 예제(eps={0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3})에 대한 일반 모델의 분류 정확도는 {49.9%, 29.84%, 18.46%, 4.95%, 3.36%}를 보인 반면, Canny 엣지 모델은 {82.58%, 65.96%, 46.71%, 24.94%, 13.41%}의 정확도를 보였고 다른 엣지 모델들도 이와 비슷한 수준의 정확도를 보여, 엣지 모델이 적대적 예제에 더 강건함을 확인할 수 있었다. 또한 모델 간 예측값의 차이를 이용한 적대적 예제 탐지 결과, 각 epsilon별 적대적 예제에 대하여 {85.47%, 84.64%, 91.44%, 95.47%, 87.61%}의 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구가 관련 연구 분야 및 의료, 자율주행, 보안, 국방 등의 응용 산업 분야에서 딥러닝 모델의 신뢰성 제고에 기여할 것으로 기대한다.