• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.285-291
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• 2020

제조 산업에서 인력은 로봇으로 대체되지만 전문 기술은 데이터 변환이 어려워 산업용 로봇에 적용이 불가능하다. 이는 비전 기반의 모션 인식 방법으로 데이터 확보가 가능하나 이미지 데이터에 따라 판단 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 비전 방법을 사용해 사람의 자세를 추정 시 영향을 미치는 인자를 고려해 정확성 향상 방법을 찾고자 한다. 비전 방법 중 OpenPose의 3가지 모델 MPII, COCO 및 COCO + foot을 사용했으며, CNN(Convolutional Neural Networks)을 사용한 OpenPose 구조에서 얼굴 가림 및 이미지 전처리에 미치는 영향을 확인하고자 액세서리의 유무, 이미지 크기 및 필터링을 매개 변수로 설정했다. 각 매개 변수 별 이미지 데이터를 3 가지 모델에 적용해 실제 값과 예측 값 사이 거리 오차와 PCK (Percentage of correct Keypoint)로 영향도를 판단했다. 그 결과 COCO + foot 모델은 3 가지 매개 변수에 대한 민감도가 가장 낮았다. 또한 이미지 크기는 50% (원본 3024 × 4032에서 1512 × 2016로 축소) 이상 비율이 가장 적절하며, MPII 모델만 emboss 필터링을 적용할 때 거리 오차 평균이 최대 60pixel 감소되어 향상된 결과를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.91-102
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• 2012

오늘날 문화산업은 전반적으로 예술에 대한 관심보다 상업적 경제적 가치에 치중해 왔으나, 본 연구는 예술적 문화적 의미가 궁극적으로 상업적 경제적 가치를 포괄하여 뛰어넘을 수 있는 돌파구가 될 수 있을 것이다. 이를 위해 본 논문은 실감미디어 아트의 사례분석과 실감미디어 현황살피기를 통하여 3D 입체영상이 나아갈 바를 예측하고 제시한다. 먼저 기술개발과 소비환경의 변화를 살펴보면, SF영화 '마이너리티 리포트'에 나온 모션인식기술이 현재 실현가능한 기술이다. 3D 입체영상은 테마파크와 체험관에서 단체 상영되었지만 오늘날 3D TV와 3D 모니터 개발은 개별적인 소비환경으로 변화시키고 있다. 따라서 본 연구는 국내에서 거의 연구되지 않았던 실감미디어 아트를 크게 세 분류로 나누어 분석한다. 그 결과는 첫째, CAVE방식에서 관람자들이 자유롭게 인터페이스를 조작하거나 관람자의 직접적인 움직임에 따라 연동할 수 있는 관람자의 영향력 확대를 예상한다. 둘째, HMD방식과 센서슈트 혹은 통신장비를 통해 관람자의 지각확장과 상호 네트워크적인 형태를 예측한다. 셋째, HMD와 모션트래킹 재킷의 활용도 예견된다. 이 세 가지 특징의 융합적 활용을 통해 관람자의 시점에서 디스플레이 기기 착용으로 3D 입체영상을 체감하고 개입할 수 있는 능동적 4D의 가능성을 전망한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.677-696
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• 2017

만화와 종국적으로 애니메이션은 환상적 시나리오 시각화의 효과적인 방법이다. 본고 에서는 어떻게 애니메이션이 미래 현재(변모되어가고 있는 인공두뇌, 매개 사회) 아주 흔한, 그리고 필수불가결한 부분을 차지하게 되었는지 알아볼 것이다. 따라서 애니메이션은 인터페이스이거나 혹은 대변자로서 일시적 형태의 대상인 인간과 현실의 담화형태가 된다. 애니메이션 혹은 특히 애니메이트된 필름은 보통 단편, 실사영화, 픽션이나 논픽션의 캐릭터와 연결되어있다. 하지만 애니메이션은 전통적 영화 형식과 언어와는 거리가 있고 같은 이유로 디자인과 커뮤니케이션 역시 다른 영역으로 구분된다. 하지만 $Vil{\acute{e}}m$ Flusser에 따르면 그렇지 않다. 같은 전제가 네트워크 문화 속 애니메이션에 적용된다. 애니메이션은 디자인 과정과 제작에 본질(모션 그래픽이나 인터페이스 디자인 그리고 3D 영상작업 등)로 자리한다. 비디오 게임, VR, map 기반 app과 소셜 네트워크 등은 확장된 우주인 우리의 네트워크 기반 문화에 자리하는 것으로 여겨진다. 이러한 것들은 애니메이션과 연결성이 증대된(세계공통어가 디지털 환경 속 멀티-컬처 상호작용에 적용된 것처럼) 디자인 제품과 미디어 훈련이다. 이러한 감각에서 애니메이션은 담론화 되었으며 같은 방법으로 Roland Barthes는 담화 형식의 신화를 묘사한다. 디자인 도구로서의 애니메이션 역할을 탐구하는 목적으로, 제안된 연구는 애니메이션을 사용하여 트렌스 미디어 창작의 이미지 전략을 네러티브와 유저 인터페이스 측면에서 발전시키고자 하는 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.783-793
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• 2015

기존의 사인, 표지판, 게시판의 디지털화로 나타난 형태를 우리는 디지털 사이니지라고 한다. 디지털 사이니지가 기존의 사인과 가장 다른 점은 기존의 사인은 콘텐츠 변경에 있어 한 번 설치되고 내용이 바뀔 때마다 제거, 다시 설치되는 물리적인 과정을 거쳤다면, 디지털 사이니지는 한번의 설치로 다양한 콘텐츠를 유연하게 출력할 수 있다는 점이다. 그리고 디자인과 움직임이 화려한 멀티미디어 콘텐츠를 담을 수 있게 되었다. 이렇듯 디지털 사이니지는 단순히 미디어의 기능 및 기술적 차원의 변화만이 아니라 콘텐츠의 변화, 표현 양식의 변화, 수용 방식의 변화 그리고 사회적, 정서적 변화를 가져왔다고 할 수 있다. 기존 사인에서 디지털 사이니지로 전환하려는 시대적 필연성에 맞춰 이를 위하여 본격적인 연구와 분석이 필요하다. 디지털 사이니지는 시간과 장소에 영향을 많이 받는 매체로, 장소와 시간에 맞는 맞춤형 콘텐츠의 제공해야만 그 역할을 잘 활용할 수 있다. 본 논문에서는 버스와 지하철 내의 디지털 사이니지의 콘텐츠로 범위를 정하였다. 대중교통이라고 하는 특성을 파악하고 시간과 장소가 함께 기획된 콘텐츠가 필요하다. 이러한 디지털 사이니지에 맞는 전용 콘텐츠의 개발은 장소, 시간과의 조화를 이루고, 수용자에게는 다양한 경험을 제공하고 소통이 가능한 차별화된 디지털 사이니지만의 영역이 발전하게 될 것이며, 나아가 새로운 미디어로써 재미와 아트가 접목된 스마트한 사이니지로의 발전을 기대해 볼 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.69-78
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• 2022

IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5A호
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• pp.673-683
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• 2008

본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.365-374
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• 2011

최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.685-691
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• 2020

본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권3호
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• pp.353-359
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• 2020

본 연구에서는 욕창 예방과 치유를 위해 개발된 의료용 로봇 침대의 제어기 구조와 제어 알고리즘에 대해 기술한다. 상용의 기존 욕창 예방 매트리스는 수동으로 동작하고 잔존 최대 체압이 욕창 발생 임계 체압을 넘어서기 때문에 이론적으로는 항상 욕창이 발생할 여지가 있지만, 본 연구에 개발된 시스템은 능동형 전기구동 건반을 사용하여 침대의 건반이 하강하면 체압이 0으로 떨어져서 욕창이 발생하지 않는다. 또한, 침대의 건반이 상승하여 욕창 임계 체압 이상이더라도 지속시간을 욕창 발생 임계시간 이내로 하도록 기구와 제어 알고리즘이 설계되어 있어서 욕창 발생 자체가 일어나지 않으며, 이는 바로 상용화가 가능한 욕창 예방 로봇 침대임을 뜻한다. 침대 건반의 모터는 의료용으로 적합한 BLDC 서보 드라이버를 설계한 모터로 되어있고 전장이 단순하여 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, CAN(Car Area Network)방식으로 서로 통신한다. 제작된 시스템은 욕창 예방에 효과적인 새로운 의료용 로봇 침대로 욕창으로 고통받는 많은 환자들에게 제공될 수 있도록 보급할 예정이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.391-404
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• 2018

이 연구의 목적은 치매노인의 낙상을 예방하기 위한 중재연구의 현황을 파악하고 낙상예방을 위한 중재 프로그램의 내용과 효과를 알아보는 것이다. 문헌 검색은 치매, 알쯔하이머, 알츠하이머, 낙상, 낙상예방을 검색어로 하여 한국교육학술정보원(http://www.riss4u.net), 국회도서관, 한국학술정보(http://kiss. kstudy.com)와 pubMed, CINAHL을 통해 2000년 1월부터 2016년 12월까지 발표된 연구 논문을 검색하였다. 전자 자료를 검색한 후 연구자가 원본을 확인하여 선별한 13편의 논문을 최종 분석 하였다. 연구에 적용된 중재분야는 운동 치료(8편, 61.5%), 물리 치료와 작업 치료(2편, 15.4%), 보완대체요법(2편, 15.4%), 음악 치료(1편, 7.7%)이었다. Scottish Intercollegiate Guideline Network의 체크 리스트로 논문의 질적 평가를 실시하였다. 논문의 질적 평가 결과 10점 만점에 9점인 연구가 2편, 8점인 연구가 5편, 7점인 연구가 6편이었다. 낙상예방 중재내용을 분석한 결과 중재시간은 1회당 평균 55분을 시행하였고 중재 총 시행 횟수는 평균 37회이었다. 분석한 연구 결과에 의하면 운동 치료(타이치 포함), 음악 치료, 물리 치료와 작업 치료, 율동 동작 치료 등이 치매노인의 낙상예방에 효과가 있는 것으로 나타났다. 향후 이 결과를 활용하여 임상 현장에서 간호사에 의한 낙상예방 중재 프로그램 개발에 근거 자료로 활용하기를 기대한다.