우리나라의 GPS상시관측소는 1995년 국토지리정보원내에 최초로 설치된 이후, 2011년 현재 72개가 측량과 항법의 기준점으로 설치되어 활용되고 있다. GPS의 기준좌표계는 지심좌표계로써 그 중심은 1년에 약 1mm내외로 극히 작지만 끊임없이 움직이고 있기 때문에 특정 시간에 고정된 좌표계와 GPS데이터로써 그 좌표를 설정하고 있다. 한 국가 내에서 측량과 지도제작 목적으로 사용되는 GPS상시관측소는 상대적인 측량의 기준이기 때문에 국가적인 규약에 따라서 특정 시간대의 좌표계를 설정하여 사용하는 것이 혼란을 방지할 수 있다. 그러나 지심의 변화가 아닌 지각변동에 의한 GPS상시관측소간 기선의 상대적인 변화는 GPS상대측위의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 우리나라는 비교적 안정된 지각으로 구성되어 있다고 판단되어 왔기 때문에 지각변동에 따른 국가 기준점의 성과 갱신을 고려하지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 GPS상시관측소 중 40개와 우리나라 주변의 국제 GPS상시관측소 5개를 선정하여 30개월간의 일별 GPS 데이터에 대하여 정밀기선해석을 실시하고, 전세계 130개 IGS GPS상시관측소망과 결합 조정함으로써 우리나라 GPS상시관측소의 연간 변동량을 계산하였다. 이로부터 우리나라 지각변동량의 특성을 분석하고 GPS상시관측소 사이의 상대적인 변동량을 계산하여 GPS상대측위의 기준점 역할수행을 위한 GPS상시관측소의 성과갱신 주기를 분석하고 정밀 GPS상대측위를 위한 한반도 지각변동모델은 개발하였다.
컨테이너 터미널과 같은 대규모 야외 산업 현장에 IEEE 802.11 기술을 적용하여 무선 네트워크를 구성하는 사례가 늘고 있다. 이러한 네트워크는 기존 가정, 사무실, 학교 등에서 사용 중인 IEEE 802.11 무선 네트워크에 비해 넓은 서비스 범위, 단말의 잦은 이동, 통신 안정성에 대한 높은 요구 등을 특징으로 하고 있다. 이러한 네트워크의 중요성은 증가하고 있지만 이에 대한 실증적 분석 및 평가를 수행한 기존 연구는 찾기 어려우며 이로 인해 이들 네트워크에서 발생할 수 있는 문제들에 대한 구체적 이해가 부족하다. 우리는 여러 차례의 현장 조사 및 실험을 통해 컨테이너 터미널의 무선 네트워크에 대한 실증적 분석을 수행하였다. 분석을 통해 대상 네트워크는 재전송율이 50% 이상일 정도로 안정성이 떨어지며 단말 이동 시 통신 단절 현상이 자주 발생함을 확인하였다. 이러한 품질 저하나 장애의 원인을 밝히고 이를 극복하거나 완화시킬 수 있는 방안들은 제안한다. 제시한 방안에는 무선 메쉬 기술의 도입, 위치 정보 및 이동 패턴 등을 활용한 핸드오프, 신호 세기 및 채널 조정 등이 있다. 향후 유사연구를 위해 무선 네트워크 분석을 위해 적용한 실험 방법론, 사용한 실험 도구와 그 한계점 등도 설명하였다.
본 연구는 영상 샷의 크기에 따라 다양한 스토리를 갖고 있는 영상들을 분석하는 것을 목표로 한다. 따라서 영상 분석에 앞서, 익스트림 클로즈업 샷, 클로즈업 샷, 미디엄 샷, 풀 샷, 롱 샷 등 샷 사이즈에 따라 데이터셋을 분류하는 것이 선행되어야 한다. 하지만 일반적인 비디오 스토리 내의 샷 분포는 클로즈업 샷, 미들 샷, 풀 샷, 롱 샷 위주로 구성되어 있기 때문에 충분한 양의 익스트림 클로즈업 샷 데이터를 얻는 것이 상대적으로 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 관심 영역 (Region Of Interest: ROI) 탐지 기반의 이미지 크롭핑을 통해 익스트림 클로즈업 샷을 생성함으로써 영상 분석을 위한 데이터셋을 확보 방법을 제안한다. 제안 방법은 얼굴 인식과 세일리언시(Saliency)를 활용하여 이미지로부터 얼굴 영역 위주의 관심 영역을 탐지한다. 이를 통해 확보된 데이터셋은 인공신경망의 학습 데이터로 사용되어 샷 분류 모델 구축에 활용된다. 이러한 연구는 비디오 스토리에서 캐릭터들의 감정적 변화를 분석하고 시간이 지남에 따라 이야기의 구성이 어떻게 변화하는지 예측 가능하도록 도움을 줄 수 있다. 향후의 엔터테인먼트 분야에 AI 활용이 적극적으로 활용되어질 때 캐릭터, 대화, 이미지 편집 등의 자동 조정, 생성 등에 영향을 줄 것이라 예상한다.
본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.
저가형 UAV기반 사진측량의 정밀도와 정확도를 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 높은 정확도의 지상기준점과 검사점의 3차원 좌표를 추정하고자 GNSS정지관측과 기선해석, 망조정을 수행하였고, 신뢰수준 95%에 대하여 정확도가 1cm 이내인 좌표를 확보하였다. 실험 대상지에 대한 항공 사진은 DJI Phantom 4와 이에 탑재된 FC330 카메라로 7회 반복 촬영하였고, 이를 두 가지 소프트웨어로 처리하였다. 10개 검사점에 대한 소프트웨어 자동 추출좌표와 GNSS 추정해를 비교하여 표준편차 및 RMSE를 분석하였다. 두 소프트웨어 처리 결과, 95% 신뢰수준에 대해 표준편차는 남북, 동서, 높이 방향 각각 약 1cm, 2cm, 4cm 이내, RMSE는 수평과 높이 각각 9cm, 8cm 이내였으며, 표준편차가 RMSE에 비해 현저히 작았다. 두 소프트웨어 처리 결과의 통계적 차이를 확인하고자 F-ratio 검정을 수행하였다. 정밀도에 대해서는 모든 좌표 성분에 대해 한쪽꼬리 검정의 귀무가설이 기각되었고, RMSE에 대해서는 수평에 대한 것만 기각되었다. 이에 따라, 동일한 사진 자료를 처리하더라도 소프트웨어에 따라 그 결과에 통계적 차이가 있을 수 있음에 유의할 필요가 있다.
Kdyrova, I.O.;Grynyshyna, M.O.;Yur, M.V.;Osadcha, O.A.;Varyvonchyk, A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.39-48
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2022
The main purpose of the work is to analyze modern innovative educational practices in the field of culture and art and their effectiveness in the context of the spread of digitalization trends. The study used general scientific theoretical methods of analysis, synthesis, analogy, comparative, induction, deduction, reductionism, and a number of others, allowing you to fully understand the pattern of modern modernization processes in a long historical development and demonstrate how the rejection of the negativity of progress allows talented artists to realize their own potential. The study established the advantages and disadvantages of involving innovative technologies in the educational process on the example of European experience and outlined possible ways of implementing digitalization processes in Ukrainian institutions of higher education, formulated the main difficulties encountered by teachers and students in the use of technological innovation in the pandemic. The rapid development of digital technologies has had a great impact on the sphere of culture and art, both visual, scenic, and musical in all processes: creation, reproduction, perception, learning, etc. In the field of art education, there is a synthesis of creative practices with digital technologies. In terms of music education, these processes at the present stage are provided with digital tools of specially developed software (music programs for composition and typing of musical text, recording, and correction of sound, for quality listening to the whole work or its fragments) for training programs used in institutional education and non-institutional learning as a means of independent mastering of the theory and practice of music-making, as well as other programs and technical tools without which contemporary art cannot be imagined. In modern stage education, the involvement of video technologies, means of remote communication, allowing realtime adjustment of the educational process, is actualized. In the sphere of fine arts, there is a transformation of communicative forms of interaction between the teacher and students, which in the conditions of the pandemic are of two-way communication with the help of information and communication technologies. At this stage, there is an intensification of transformation processes in the educational industry in the areas of culture and art.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 손 동작을 포함한 전신 동작 생성이 가능하고 동작 생성 딜레이를 조절할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 동작 복원 기술을 제안한다. 제안된 방법은 범용적으로 사용되는 센서인 바이브 트래커와 딥러닝 기술의 융합을 통해 더욱 정교한 동작 복원을 가능하게함과 동시에 IK 솔버(Inverse Kinematics solver)를 활용하여 발 미끄러짐 현상을 효과적으로 완화한다. 본 논문은 학습된 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 트래커 데이터에 적절한 캐릭터 동작의 실시간 복원이 가능하고, 동작 복원 딜레이를 조절할 수 있는 방법을 제안한다. 복원된 전신 동작에 적합한 손 동작을 생성하기 위해 FCN(Fully Connected Network)을 사용하여 손 동작을 생성하고, 오토인코더에서 복원된 전신 동작과 FCN 에서 생성된 손 동작을 합쳐 손 동작이 포함된 캐릭터의 전신 동작을 생성할 수 있다. 앞서 딥러닝 기반의 방법으로 생성된 동작에서 발 미끄러짐 현상을 완화시키기 위해 본 논문에서는 IK 솔버 를 활용한다. 캐릭터의 발에 위치한 트래커를 IK 솔버의 엔드이펙터(end-effector)로 설정하여 캐릭터의 발 움직임을 정확하게 제어하고 보정하는 기술을 제안함으로써, 생성된 동작의 전반적인 정확성을 향상시켜 고품질의 동작을 생성한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 동작 복원에서 정확한 동작 생성과 사용자 입력에 따라 프레임 딜레이 조정이 가능함을 검증하였고, 생성된 전신 동작의 발미끄러짐 현상에 대해 IK 솔버가 적용되기 이전 전신 동작과 비교하여 보정에 대한 성능을 확인하였다.
With the advent of communication technologies including electronic collaborative tools and conferencing systems provided over the Internet, virtual collaboration is becoming increasingly common in organizations. Virtual collaboration refers to an environment in which the people working together are interdependent in their tasks, share responsibility for outcomes, are geographically dispersed, and rely on mediated rather than face-to face, communication to produce an outcome. Research suggests that new sets of individual skill, knowledge, and ability (SKAs) are required to perform effectively in today's virtualized workplace, which is labeled as individual virtual competence. It is also argued that use of online social networking sites may influence not only individuals' daily lives but also their capability to manage their work-related relationships in organizations, which in turn leads to better performance. The existing research regarding (1) the relationship between virtual competence and task performance and (2) the relationship between online networking and task performance has been conducted based on different theoretical perspectives so that little is known about how online social networking and virtual competence interplay to predict individuals' task performance. To fill this gap, this study raises the following research questions: (1) What is the individual virtual competence required for better adjustment to the virtual collaboration environment? (2) How does online networking via diverse social network service sites influence individuals' task performance in organizations? (3) How do the joint effects of individual virtual competence and online networking influence task performance? To address these research questions, we first draw on the prior literature and derive four dimensions of individual virtual competence that are related with an individual's self-concept, knowledge and ability. Computer self-efficacy is defined as the extent to which an individual beliefs in his or her ability to use computer technology broadly. Remotework self-efficacy is defined as the extent to which an individual beliefs in his or her ability to work and perform joint tasks with others in virtual settings. Virtual media skill is defined as the degree of confidence of individuals to function in their work role without face-to-face interactions. Virtual social skill is an individual's skill level in using technologies to communicate in virtual settings to their full potential. It should be noted that the concept of virtual social skill is different from the self-efficacy and captures an individual's cognition-based ability to build social relationships with others in virtual settings. Next, we discuss how online networking influences both individual virtual competence and task performance based on the social network theory and the social learning theory. We argue that online networking may enhance individuals' capability in expanding their social networks with low costs. We also argue that online networking may enable individuals to learn the necessary skills regarding how they use technological functions, communicate with others, and share information and make social relations using the technical functions provided by electronic media, consequently increasing individual virtual competence. To examine the relationships among online networking, virtual competence, and task performance, we developed research models (the mediation, interaction, and additive models, respectively) by integrating the social network theory and the social learning theory. Using data from 112 employees of a virtualized company, we tested the proposed research models. The results of analysis partly support the mediation model in that online social networking positively influences individuals' computer self-efficacy, virtual social skill, and virtual media skill, which are key predictors of individuals' task performance. Furthermore, the results of the analysis partly support the interaction model in that the level of remotework self-efficacy moderates the relationship between online social networking and task performance. The results paint a picture of people adjusting to virtual collaboration that constrains and enables their task performance. This study contributes to research and practice. First, we suggest a shift of research focus to the individual level when examining virtual phenomena and theorize that online social networking can enhance individual virtual competence in some aspects. Second, we replicate and advance the prior competence literature by linking each component of virtual competence and objective task performance. The results of this study provide useful insights into how human resource responsibilities assess employees' weakness and strength when they organize virtualized groups or projects. Furthermore, it provides managers with insights into the kinds of development or training programs that they can engage in with their employees to advance their ability to undertake virtual work.
최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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