• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.123-133
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• 2018

본 연구는 물리치료 인식도 개선에 필요한 기초자료를 제시하고, 자립개설에 관한 의식도를 알아보기 위하여 경남지역 물리치료사 175명을 대상으로 실시되었다. 수집된 자료는 SPSS 10.0 통계 프로그램을 이용하여 일반적 특성, 현재의 근무처 및 소속여건, 직무만족도에 대한 연구는 카이제곱검정의 빈도분석을, 자립개설에 관한 연구는 EXCEL 프로그램을 사용하였다. 통계적 유의순준 a는 0.05로 선정하였다. 성별에 따른 물리치료에 대한 흥미도는 남자가 52.2%로 여자보다 높게 나타났고, 자기능력 발전에 대해 종합병원이 32.8%로 의원보다 만족하는 것으로 나타났다. 자립개설에 대한 찬반의견은 83.4%가 찬성하였고, 자립개설 시 가장 먼저 해야 할 일은 전문적인 이론 및 임상 치료기술 습득이 57.5%로 가장 높게 나타났다. 개설 분야는 근골격계 물리치료가 45.2%, 자립개설 시 가장 걸림돌로 작용하는 것은 의사의 의식 39.7%로 나타났다. 자립개설이 이루어지기 위해서는 물리치료사들의 전문적인 이론 및 임상치료기술을 습득하고, 물리치료사와 의사간의 의식 개선이 필요할 것으로 생각된다. 또한 물리치료 관련학과를 4년제로 일원화해야 할 것이며, 물리치료사의 자립개설에 대한 법제화가 반드시 필요할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.879-891
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• 2018

본 연구에서는 GIS 자료와 CFD 모델을 이용하여, 도시 재개발 및 건물 신축이 부경대학교 주변의 상세 흐름 변화에 미치는 영향을 조사하였다. 건설 전 후에 대한 부경대학교 내부와 주변 지역의 상세 흐름을 분석하기 위해, 건설 전 후의 16방위 유입류에 대하여 수치 모의 실험을 수행하였다. 장애물에 의한 마찰이 반영되지 않은 관측 풍속을 유입 경계 조건으로 사용하기 위해, 광안 등표기상관측장비에서 관측한 풍속 자료를 사용하였다. 건물 신축에 의한 부경대학교 내부의 대기 흐름 변화를 분석하기 위해, 건물 신축 이후에 16방위 유입류에 따라 풍속이 변화한 영역을 분석하였다. 동남동풍과 남풍이 부는 경우에 풍속 변화 영역이 넓게 나타났는데, 이는 수치 영역의 동쪽에 건설된 고층 건물과 부경대학교 남쪽에 건설된 아파트 단지와 공학관에 의한 영향이 크게 나타났기 때문이다. 대연 AWS(AWS 942)에서 최대 관측 빈도로 나타난 동풍이 부는 경우, 건설 후에 풍속이 변화한 영역은 비교적 좁게 나타났다. 수치 모의 결과를 통해 도시 재개발 및 건물 신축이 건설 지역의 풍하측 방향으로 멀리 떨어진 지역에도 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, GIS 자료와 CFD 모델이 도시 재개발 및 건물 신축 계획 단계에서 건물 신축 이후의 상세 흐름을 분석하는데 유용함을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.953-959
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• 2018

본 논문에서는 바람, 파도, 조류 등의 큰 외란조건에서 선박계류시스템의 계류안정성 확보를 위한 동적제어기 설계를 연구하였다. 선박계류시스템의 비선형 동요를 억제하기 위해 슈퍼트위스팅 알고리즘(STA)을 포함한 슬라이딩 모드 제어(SMC) 기법이 적용되었다. 외란이나 파라미터의 불확실성에 대한 강인성의 장점에도 불구하고, 채터링은 슬라이딩 모드 제어기를 적용하는데 주요 단점이 되고 있다. 1차계 SMC는 정확히 제어 목표치에 수렴 하도록 정밀한 제어는 가능하나, 채터링과 같은 파괴적인 현상과 연계되어 적용에 주요한 장애가 된다. 대신에, STA는 큰 외란에도 불구하고 비교적 높은 정확도를 보이며 채터링 현상을 완전히 제거한다. 1차계 슬라이딩 모드 제어기의 채터링 문제를 피할 수 있는 STA기반의 SMC는 비선형 계류시스템의 동적제어를 위한 아주 효과적인 수단으로 판단된다. 아울러, STA로 제어된 선박계류시스템의 위치오차 궤적은 경계 구역 내에서 형성된다. 끝으로, 슬라이딩 표면과 위치궤적의 오차결과를 통해 STA의 이득제어 효과도 관측할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.133-138
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• 2022

최근 고성능컴퓨팅, 인공지능 분야에서 GPU 장치 사용이 일반화되고 있지만, GPU 프로그래밍은 여전히 어렵게 여겨진다. 특히 호스트(host) 메모리와 GPU 메모리를 별도로 관리하기 때문에 성능과 편의성 방면에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 여려가지 CPU-GPU 메모리 전송 방법들이 연구되고 있다. 한편 CPU와 GPU 및 통합메모리(Unified memory) 등 하나의 실리콘 패키지로 묶는 SoC(System on a Chip) 제품들이 최근에 많이 출시되고 있다. 본 연구는 이러한 통합메모리 장치에서 CPU, GPU 장치간 데이터를 사용하고 전송시 성능관련 비교를 하고자 한다. 기존 CPU내 호스트 메모리와 GPU 메모리가 분리된 환경과는 다른 특징을 보여준다. 여기서는 통합메모리 장치인 NVIDIA SoC칩들과 NVIDIA SMX 기반 V100 GPU 카드에서 CPU-GPU 간 데이터 전송 프로그래밍 기법별로 성능비교를 한다. 성능비교를 위해 워크로드는 HPC 분야의 수치계산에서 자주 사용하는 2차원 행렬 전치 커널이다. 실험을 통해 CPU-GPU 메모리 전송 프로그래밍 방법별 GPU 커널 성능차이, 페이지 잠긴 메모리와 페이지 가능 메모리를 사용했을 경우 전송 성능차이, 전체(Overall) 성능비교, 마지막으로 워크로드 크기별 성능비교를 하였다. 이를 통해 통합메모리칩인 NVIDIA Xavier에서 I/O 캐시일관성 지원을 통해 SoC 칩내 통합메모리에 대한 이점을 극대화 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.213-229
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• 2023

본 논문에서는 가상환경에 위치한 청취자의 움직임에 대응하여 실시간으로 6DoF 공간음향을 제공하는 공간음향 렌더링 시스템에 대해 소개한다. 본 시스템은 MPEG-I Immersive Audio CfP 대응을 위하여 MPEG-I AEP를 개발환경으로 사용하여 구현되었으며 인코더와, 디코더를 포함하는 렌더러로 구성된다. 인코더는 인코더 입력 포맷(EIF) 파일에 포함된 가상공간 장면의 공간적 오디오 파라미터와, SOFA 파일로 제공되는 음원의 지향성 정보 등의 메타데이터를 오프라인으로 부호화하여 비트스트림으로 전달하는 역할을 하며, 렌더러는 전달된 비트스트림을 수신하여 청취자의 위치에 따라 실시간으로 6DoF 공간음향 렌더링을 수행한다. 개발된 렌더링 시스템에 적용한 주요 공간음향 처리 기술로는 음원 효과 및 장애물 효과 처리 기술이 있으며, 그 외 시스템 동작에 필요한 기술로는 도플러 효과 및 음장효과 처리 기술 등이 있다. 개발된 시스템에 대한 성능평가 결과로서 자체 주관평가 결과를 소개한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3B호
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• pp.261-270
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• 2008

최근 진행된 정밀 수치해석 기법의 비약적인 발전에도 불구하고 SPH 등과 같은 고급수치기법의 수자원 분야에서의 활용은 그리 활발해 보이지 않는다. 대규모 수계를 대상으로 한 flood routing의 경우 비선형 천수방정식으로 대표되는 depth averaged approach가 효과적이나 정밀한 범람고 예단에는 오류가 야기될 수 있다. 본 고에서는 SPH 수치해석 기법의 수자원 분야로의 적용가능성을 모색하기 위해 비교적 수리모형실험자료가 풍부한 제체붕괴로 인한 수리현상을 수치모의하였다 (Martin과 Moyce, 1952). 보다 완벽한 검증을 위해 수로에 장애물이 거치된 경우 (Koshizuka 등, 1995), 수문의 갑작스런 개방으로 인한 수로에서의 수리현상 (Janosi 등, 2004) 등 점진적으로 난이도를 높여 수치모의를 수행하였다. 동수역학 모형 방정식으로는 Navier-Stokes 방정식, 동수역학의 수치적 적분에는 Smoothed Particle Hydrodynamics 기법을 채택하였다. 모의 결과 본 고에서의 수치모의가 기존에 선호되던 VOF, MAC의 수치 기법에 비해 우월한 결과를 보였다.