• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.939-948
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• 2004

본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.83-92
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• 2002

삼차원 볼륨 영상으로부터 대상 물체를 분할하는 것은 가시화 또는 볼륨 측정을 위해서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 볼륨 가시화를 위해 널리 사용되는 르보이 필터링 방법을 개선하여 물체의 표면을 검출하는 방법을 제시한다. 그리고 형태학적 연산자를 이용하여 완전히 닫힌 표면을 생성하고 볼륨 확장 알고리즘에 의해 물체를 선택적으로 분할한다. 제시된 방법은 합성된 삼차원 구 영상과 심혈관 조영영상에 적용되었다. 이 방법을 합성된 구 영상을 사용하여 기존의 브로이 필터링과 정량적으로 비교한 결과 제시한 방법이 복셀 오차면에서 더 우수하였다. 또한 심혈관 영상을 사용하여 시각적으로 비교한 결과 역시 제시한 방법이 더 정확하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 삼차원 영상처리에서 자주 함께 사용되는 분할, 가시화, 측정을 쉽게 연계할 수 있기 때문에 볼륨 영상의 분할을 위해 매우 효고적이다.

• 보존과학회지
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• 제37권4호
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• pp.362-369
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• 2021

In museums, exhibition content focuses mostly on cultural heritage's historical values and functions, but doing so tends to limit visitors' interest and immersion. To counter this limitation, the study developed an experiential media art exhibition fusing bronze mirrors' traditional production technology and modern conservation science. First, for the exhibition system, scientific cultural heritage contents were projected on the three-dimensional (3D) printed bronze mirror through interactions between motion recognition digital information display (DID) and the projector. Then, a scenario of 17 missions in four stages (production process, corrosion mechanism, scientific analysis and diagnosis, and conservation treatment and restoration) was prepared according to the temporal spectrum. Additionally, various media art effects and interaction technologies were developed, so visitors could understand and become immersed in bronze mirrors' scientific content. A user test was evaluated through the living lab, reflecting generally high levels of satisfaction (90.2 points). Qualitative evaluation was generally positive, with comments such as "easy to understand and useful as the esoteric science exhibition was combined with media art" (16.7%), "wonderful and interesting" (11.7%), and "firsthand experience was good" (9.2%). By combining an esoteric science exhibition centered on principles and theories with visual media art and by developing an immersive directing method to provide high-level exhibition technology, the exhibition induced visitors' active participation. This exhibition's content can become an important platform for expanding universal museum exhibitions on archaeology, history, and art into conservation science.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.61-74
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• 2016

본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.79-90
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• 2022

시감각기관을 통해 지각하는 1초 미만의 시간은 자극이 지속되었던 지속시간 이외의 요소인 비 시간적 특성에 의해 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 그런데 거리 정보가 풍부하여 크기 항상성이 유지될 경우, 대상의 지속시간을 항상성 있게 지각한다는 연구들이 있다. 본 연구는 이전 연구들과는 달리 거리 정보를 제한한 실제 환경에서 크기 항상성과 시간 지각 항상성의 관계를 검증하였다. 이를 위해 참가자들의 양안 단서와 단안 단서를 제한하기 위한 장치를 고안하였다. 참가자들은 크기 항상성을 유지할 수 없었으며, 크기 착시가 발생하여 물리적 크기를 정확하게 지각할 수 없었다. 실험 1에서는 관찰 거리별 참조 자극과 시험 자극의 물리적 크기를 동일하게 제시하였다. 실험 결과 물리적 크기가 동일했음에도 불구하고 관찰 거리가 가까운 자극을 더 크게 지각하였으며, 자극이 더 오래 지속되었다고 지각하였다. 실험 2에서는 관찰 거리별 참조 자극과 시험 자극의 망막상 크기를 동일하게 통제하였다. 관찰 거리가 멀어질수록 자극의 물리적 크기는 커졌으나, 모든 자극의 지각된 크기가 동일하였다. 그 결과 모든 관찰 거리에서 대상의 지속시간을 항상성 있게 지각하였다. 본 연구 결과는 거리 정보가 제한되었을 때에도, 시간 지각이 대상의 지각된 크기에 영향을 받음을 보여준다. 또한 풍부한 거리 정보가 존재할 때, 관찰 거리가 달라지더라도 대상의 지속시간을 항상성있게 지각할 수 있음을 시사한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.251-257
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• 2021

뉴 미디어의 발전으로 인해 사람들의 정보 습득 방식에 커다란 변화가 생기고 있다. 글이나 사진보다 콘텐츠 내용을 더 입체적인 전달할 수 있는 영상콘텐츠 활용이 그 변화다. 2016년 이후 실시간 라이브 방송 콘텐츠는 제공자와 사용자 모두 증가하는 추세이다. 본 논문은 Youtube Live 또는 DouyuTV를 플렛폼으로 하는 개인의 실시간 라이브 방송 콘텐츠를 연구 대상으로 하였다. 개인의 실시간 라이브 방송 사례에 수록된 디지털화된 정보 내용의 특징 또는 필요성을 분석하였다. 2020년에 코로나19로 인한 온라인 생활의 변화는 실시간 라이브 방송을 더 다양한 분야로 확대될 수 있음을 보여주었다. 디지털 첨단기술을 용합한 실시간 라이브 방송은 내용적인 측면 뿐만 아니라 영상콘텐츠를 소비하는 대중들의 영상 소비 문화에도 다양성을 제공하여 더 많은 사회적 가치를 만들 것으로 예측된다. 그러므로 향후 실시간 라이브 방송콘텐츠의 사회적 책임에 관한 심도 있는 연구가 필요하다고 생각한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.102-108
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• 2024

초기 도심항공 모빌리티 (UAM ; urban air mobility) 운용 과정에서는 기존 유인항공기를 위한 시계 및 계기 비행 규정을 필수적으로 준수해야하고, 기체에 탑승한 조종자와 버티포트 등 UAM 이해당사자 간 통신에서도 음성 통신이 활용되어야 하므로, UAM 운항 전 구간에서 필수적으로 VHF (very high frequency) 항공이동통신이 안정적으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 초기 UAM 실증 구간으로 고려 중인 한강과 인천 아라뱃길 회랑 영역과 주요 버티포트 후보지에 대한 VHF 통신 커버리지 분석 결과를 모의실험을 통해 도출하였다. 해당 영역에 대한 정밀 수치표면모델 (digital surface model) 기반의 지형 및 건물 데이터를 구축하였고, 이의 영향을 고려한 통신 품질 예측 모의실험을 실시하였다. 분석 영역에 대한 3차원 커버리지 분석 결과 300 m ~ 600 m 구간의 회랑 구간의 경우 안정적인 커버리지 확보가 가능하지만, 버티포트 주변 영역의 경우 건물 등의 영향으로 저고도 영역에서 음영지역이 일부 있어 버티포트 주변의 안정적 커버리지 확보 대책이 필요함을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.125-140
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• 2017

지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.

• 한국언론정보학보
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• 제47권
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• pp.74-95
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• 2009

독일 공영방송은 80년대 중반 이원방송 제도 도입 시 연방헌법재판소에 의해 국민 각계각층의 의견을 반영하여 다양성을 보존해야 하는 방송의 '기본적 공급과제'(Grundver-sorgungsaufgabe)를 부여받았고 이 과제수행을 위해 수신료에 의한 재정 지원과 발전이 보장되어 있다. 90년대 독일 공영방송은 디지털 전문채널의 확대와 적극적 온라인 서비스 활동으로 융합 환경에 대응해왔고 이는 지속적 수신료 인상의 주요 동인으로 비판의 대상이 된 것이다. 법적 근거가 있는 공영방송의 디지털 전문채널에 비해 매스커뮤니케이션인 방송을 대상으로 하는 기본적 공급과제의 연계기능으로서 온라인 서비스는 법적 한계가 있는 것이다. 대외적으로는 유럽연합의 공영방송 수신료에 대한 국가보조 금지 통제와 타협, 국내적으로는 공영방송 수신료 인상폭의 축소 결정과 이 과정에 대한 국가의 개입으로 2007년 위헌으로 판결된 제9차 수신료 판결을 거치며 결국 공영방송 온라인 서비스는 TV와 라디오에 이어 기본적 공급과제에 속하는 제3의 미디어로서 위상이 확립되었다. 2009년 6월 1일자로 공포된 제12차 개정 방송국가협약에서 수신료 판결, 공익성 검증 도입, 유럽연합 시청각미디어서비스 지침의 독일국내법 전환 등 3차원의 법제화가 단행되었다. 유럽연합의 영향으로 독일 방송계의 지각변동기 일어난 이 과정은 융합시대에도 변할 수 없는 독일 고유의 공익적 방송환경 유지 의지를 현재의 상황에서 법적으로 관철한 것이며 이는 신자유주의 확신추세 속에서 융합 환경에 상응하는 우리나라의 공익적 규제체계 마련에 이론적, 법적 논거가 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.