최근 스마트폰 보급이 3천만 대를 넘어서고, 증강현실(Augmented Reality) 기술에 대한 관심이 높아지면서, 많은 분야에서 증강현실 기술과의 접목이 시도되고 있다. 문화유산 분야도 그 중에 한 분야이며, 그동안 인터넷이나 3D 기술 등을 이용하여 구축되던 문화유산도 이용자가 보다 현실감 있게 체험할 수 있는 증강현실 기술로 빠르게 전환되고 있다. 국내외 관광객들로 늘 붐비는 서울의 궁궐들은 턱없이 부족한 문화유산 해설사나 리플릿 등 단조로운 안내서비스로 일관하고 있어, 모바일 시대에 좀 더 입체적이고 종합적인 안내서비스 제공이 요구되고 있다. 본 연구에서는 증강현실 기술을 활용하여 덕수궁 관광안내서비스 앱(App)구축에 적용하였으며, 지금까지 위치기반 증강현실 기술보다 앞서는, 비 마커(Markerless)기반 증강현실 인식기술을 실제로 덕수궁의 다양한 건축물에 적용하여 구현하였다. 현실 세계에 있는 궁궐 현판이나, 문양, 입체물인 임금님의 좌대 등 특정 이미지를 인식하여 가상의 세계로 전환(트래킹, Tracking)하여 훼손된 문화재를 3D로 재현하고, 과거의 사진과 현재 건물을 합성하여, 그 당시의 시대적인 모습을 엿볼 수 있게 해줌으로써 현실감과 몰입감을 높이고 흥미를 유발함으로써, 문화재 관람이나 역사를 쉽게 이해시켜주는 효과가 있다. 또한 스마트폰에서 스토리텔링 기반의 문화유산 구현을 통해 증강현실(Augmented Reality)이라는 IT 신기술과 인문학과의 융합(Convergence)을 시도하여, 증강현실 기술이 실제 현실 세계를 기반으로 무한한 창의성을 발휘할 수 있다는 강점이 있음을 입증할 수 있었다.
리튬 금속 음극은 낮은 환원 전위, 고에너지 밀도로 인해 흑연을 대체할 차세대 음극재로 재조명 받고 있다. 하지만, 충방전시 리튬 금속 표면에서의 반복적인 산화/환원 반응에 의해 리튬 덴드라이트가 형성되며 이로 인해 수명특성이 급격하게 저하되고 더 나아가 내부 단락(Internal Short-circuit)과 같은 안전성 문제로 인해 상용화되기에는 어려운 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구 그룹에서는 리튬 금속에 미세 패턴을 형성하여 전류 밀도를 제어함으로써 덴드라이트 형성을 제어하였으나, 고전류밀도에서는 리튬 덴드라이트의 형성을 완벽하게 제어할 수는 없었다. 본 연구에서는 미세 패턴화된 리튬 금속 전극에 전해질 첨가제 Vinylene Carbonate(VC)를 도입하여 고율 충방전 시 미세 패턴화된 리튬 금속 전극의 덴드라이트 형성 억제를 극대화하고자 하였다. 미세 패턴화된 리튬 금속 전극과 VC 첨가제의 시너지 효과로 인해 높은 전류 밀도에서의 리튬 덴드라이트가 비교적 치밀하게 형성되는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 300사이클 동안 88.3%의 용량유지율을 보였으며, 기존의 미세 패턴화된 리튬 금속 전극에 대비하여 수명특성이 약 6배 이상 향상된 것을 확인할 수 있었다.
공예품의 표면에 홈을 파고 금속 재료를 감입하는 시문 기법인 입사(入絲)는 조선시대 왕실의 일상 생활용품, 의례품, 관청의 공적 기물에 두루 사용되었다. 조선시대 관영수공업은 중앙관청에 소속된 경공장(京工匠), 지방의 외공장(外工匠)으로 구성된 관장(官匠)을 중심으로 운영되었다. 입사장은 경공장에 편입되어 왕실과 중앙관청의 공예품 입사시문을 담당했다. 현재 전해지는 조선시대 입사장에 대한 기록은 관영수공업에 집중되어 있다. 관영수공업에서의 입사장의 배속 관청은 공조와 상의원, 군영으로 나눌 수 있으며, 여기에 앞의 두 소속 장인의 도감 차출이 있다. 입사공예품을 사용하는 관청과 군영에 입사장을 배치하고, 제작 마감 기한이 촉박해 평소보다 세밀한 분업과 협업이 전개되었던 도감에서는 입사장을 입사장, 은입사장으로 나누어 공역에 투입했다. 이를 통해 제작 상황과 보유 기술을 고려해 유동적으로 장인을 배치해 공예품 제작이 이루어졌음을 알 수 있었다. 이러한 제작 체제의 운영은 장인의 손기술로 모든 공예품을 제작해야 했던 근대 이전 조선 사회에서는 필수적인 것이었다. 본 논문은 입사장을 중심으로 조선시대 관영수공업에서 장인의 역할과 직무 형태를 유형을 나누어 살펴보았다. 직능의 특성과 재료, 인력 수급 등 세부적으로 적용되는 내용은 다르지만, 조선이 추구했던 기본적인 관영수공업 정책의 틀 안에서 장인의 기술을 통한 다양한 목적의 공예품 구현을 위한 여러 제도적 장치는 거의 공통적이었다. 앞으로 의궤에 기록된 재료와 도구, 소수이지만 문헌에 기록된 관장과 사장의 기록을 더해 기술 문화를 분석한다면 조선시대 공예를 보다 입체적으로 접근하는 데 도움이 될 것이라 생각한다.
본 논문에서는 타원곡선 암호시스템에 필요한 스칼라 곱셈기를 $GF(2^{163})$의 standard basis상에서 구현하였다. 스칼라 곱셈기는 래딕스-16 유한체 직렬 곱셈기와 유한체 역수기로 구성되어 있다. 스칼라 곱셈을 계산하기 위해서는 유한체 곱셈, 덧셈과 역수의 계산이 필요하지만, 기존의 스칼라 곱셈기는 이러한 스칼라 곱셈을 유한체 곱셈기만으로 계산하였으므로 역수를 계산하는데 많은 시간을 소모하였다. 따라서, 본 논문의 중요한 특징은 가장 많은 연산시간을 필요로 하는 역수 연산을 빠르게 계산하기 위해 유한체 역수기를 추가 사용한 것이다. 유한체 역수기는 기존의 많은 구현 사례 중 두 번의 곱셈 시간이 소요되는 확장 유클리드 알고리즘(Extended Euclid Algorithm)을 이용하였다. 본 논문에서 구현한 유한필드 곱셈기와 역수기는 하드웨어 구조가 규칙적이어서 확장성이 용이하고, 파이프라인 구조와 하드웨어 리소스의 재활용을 이용해 계산과정에서 100%의 효율(throughput)을 발휘할 수 있는 구조를 가지고 있다. 스칼라 곱셈기는 현대전자 0.6$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정 라이브러리인 IDEC-C631을 이용하여 예측한 결과 최대 140MHz까지 동작이 가능하며, 이때 데이터 처리속도는 64Kbps로 163bit 프레임당 2.53ms 걸린다. 이러한 성능의 스칼라 곱셈기는 전자서명(Digital Signature), 암호화 및 복호화(encryption & decryption) 그리고 키 교환(key exchange)등에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 여겨진다.
본 논문은 발전하는 3D프린팅 기술의 추세에 맞추어 크기와 디자인의 한계를 벗어난 대형 조형 설치물 제작으로 3D프린팅을 이용한 사례를 분석함으로써 새로이 나타나는 경향을 도출하는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문은 3D프린팅으로 제작한 조형설치물의 유형을 분류하고 2가지 경향으로 분석하였다. 첫째, 디자인 측면의 경향, 둘째, 출력방식 측면의 경향이다. 본 연구를 통해 도출된 3D프린팅 조형설치물이 나아가고 있는 경향은 다음과 같다. 첫째, 알고리즘을 통한 디자인 구현이 이루어지면서 복잡한 표현이 두드러지는 비정형 디자인으로 변혁이 나타나고 있다. 둘째, 로봇 공학과 3D프린팅의 적층 제조기술이 융합되어 기존의 패러다임을 전환하고 있다. 따라서 알고리즘 디자인 구현 방식과 Freeform 3D프린팅 기술의 상호작용으로 3D프린팅 조형설치물의 제작과 활용이 더욱 빠른 속도로 진행됨을 알 수 있었다. 본 연구는 전 세계 3D프린팅 조형설치물을 대상으로 연구를 진행하였으며, 앞으로 발전할 국내 3D프린팅 기술과 함께 3D프린팅 조형설치물 제작 연구의 기초적인 역할을 하였다. 추후 재료 및 결합 방식 등 다양한 측면에서 분석한 후속 연구가 필요함을 밝힌다.
환경영향평가 실무자들은 환경영향평가 정책을 수립하는데 매우 중추적인 역할을 하며, 환경영향평가 시행 시에는 이해관계자와의 정보공유, 의견조율 등을 통하여 환경 갈등을 예방하고 해소할 수 있다. 따라서 환경영향평가 정책 및 시행 등 시스템 전반에 대하여 실무자를 포함한 이해관계자의 인식을 파악하는 것은 환경영향평가의 개선 방향 및 정책 방향 설정에 도움이 될 수 있다. 그러나 현재 한국에서 시행되고 있는 환경영향평가 제도 및 운영에 대한 이해관계자의 인식 및 이해에 대한 정보는 부족한 상황이다. 그러므로 본 연구는 의사결정 수단이며, 환경 정보 분석기법을 통해 악영향을 최소화할 수 있는 사전예방적 기법인 환경영향평가 제도에 대해서 운영 및 절차상의 문제점들을 진단하고, 향후 환경영향평가 제도의 개선점과 시스템의 보완점을 모색하고자 하였다. 37개의 질문의 온라인 설문조사를 통해 환경영향평가 이해관계자 95명의 응답을 정리하였다. 이해관계자들은 현행 제도의 운영과 평가서 작성의 문제점 등에 대해 인식하고 있었으며, 이를 반영하여 나타났다. 부정 응답률(불만족 및 매우 불만족)이 높게 나타난 평가서 작성 기간 및 비용(49%), 새로운 방법의 도입(46%), 주민의견수렴 및 갈등관리의 항목(41%)은 추후 우리가 더 보완해야 할 부분이라 판단된다. 사회가 빠르게 발전하면서 제도도 그에 맞추어 보완이 필요하며, 조사결과 부정 응답이 높은 항목들에 대해 정책적인 개선 노력이 필요하다.
본 논문은 연극의 고유성인 살아있는 예술의 진수를 배우의 '현존'으로 보고, 동시대 연극의 배우 훈련과 역할 창조 방법에 대한 새로운 제안이며 행위자의 실제적 활용을 위한 구체적 시각으로의 접근이다. 이에 대한 방법으로 박탄고프와 미카엘 체홉의 연기 테크닉의 요소를 정리함과 동시에 발전 과정에서 알 수 있는 공연 기록들을 토대로 이론적 개념에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 한다. 본 연구에서 중점적으로 논의하는 환상적 사실주의와 테크닉 연기는 새로운 배우, 새로운 역할 창조의 다각화를 위한 방법으로 일상에서의 예술적 영감과 배우의 상상력과 이미지, 무의식에 대한 탐구와 실현의 중요성을 강조한다. 이들의 공통된 관점을 종합할 때 달성하고자 하는 목표는 외적 형태와 내적 진실이 결합된 창조적 방법에 대한 연구이자 배우 개인의 독창적 역할 창조를 위한 새로운 시스템의 구현이다. 이를 통해 알 수 있는 유사점과 차이점에 대한 구분과 실제적 효용성의 한계를 밝히고 동시에 배우의 자발적 훈련과 능동적 태도의 요구와 함께 역할 창조의 보편적 방법으로 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.
X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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