• 한국항공우주학회지
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• 제35권3호
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• pp.260-267
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• 2007

GAK(GPS adapter kit)은 GPS/INS 항법 모듈을 내장한 사거리 연장 키트의 일종으로 자유 낙하식 폭탄에 장착하여 투하 정확도의 향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 GAK 항법 모듈의 차량 시험 결과를 제시하였다. 항법 모듈은 상용의 MEMS IMU, 내장형 GPS 수신기 및 항법 컴퓨터로 구성된다. GPS 수신기는 위성 가시성 향상 및 자세 측정을 위하여 다중 안테나를 사용하는 구조로 설계하였다. 실시간 항법 소프트웨어는 모듈화 구조로 설계하여 유지보수성 및 확장성을 고려하였다. 항법 모듈의 성능을 평가하기 위해 고성능 INS인 Honeywell H-726 MAPS를 탑재한 차량 시험을 수행하였다. 차량 시험 결과 GPS 자세 결과를 사용한 GAK 통합 합법 모듈이 일반적인 GPS/INS 통합의 경우에 비하여 더 나은 항법 성능을 나타내었으며 재밍 환경을 고려한 경우에도 순수 항법에 비하여 우수한 coasting 성능을 제공하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.147-154
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• 2021

이 연구는 가상 피팅 서비스에서 제공하는 피팅창 구조와 인터페이스 디자인에 관한 것으로 현재 시장에서 유통 중인 유관 서비스 사례를 분석하고 FGI를 통해 서비스에 대한 사용자의 니즈를 파악하였다. 연구의 결과로 기존 웹페이지에서 피팅창을 찾을 때 아이콘의 크기가 작고 가시성이 낮은 문제는 사이트 접속과 동시에 피팅창이 열리게 하였고, 피팅맵을 초기 사용자도 잘 이해 할 수 있게 정보 전달 관련 문제를 해소하였다. 또한 사용자 성향에 필요한 항목을 제공하여 정확하고 쉽게 서비스를 사용할 수 있도록 디자인 하였다. 본 연구의 결과는 이어지는 가상 피팅 서비스 연구의 기초 자료로 활용되고 관련 산업에 종사하는 마케터에게 좋은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.195-202
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• 2022

지하공간정보지도 관리 시스템은 지하공간의 다양한 지하시설물을 3D 메쉬 데이터로 통합하고, 모바일 환경에서 지하시설물의 3D 이미지와 위치를 확인할 수 있도록 지원한다. 그러나 모바일 환경에서 실행되는 일정 지역 안에는 다양한 지하시설물이 존재할 수 있고 층층히 겹쳐 보일 수 있어서 모바일 환경에서 실행하는데 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 가시성에서 문제가 되지 않는 범위 내에서 3D 메쉬 데이터의 정점의 개수를 줄여서 데이터의 크기를 줄임으로써 모바일 환경에서 실행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 딥러닝 기반 K-means 정점 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 첫번째로 우리가 제안하는 방법은 딥러닝 Encoder-Decoder 기반의 모델을 통하여 정재된 정점의 특징 정보를 얻고, 두번째로 특징 정보를 K-means 정점 클러스터링을 통하여 서로 비슷한 정점끼리 묶어서 단순화를 하였다. 실험결과 제안한 방법으로 다양한 지하시설물들의 정점을 30%까지 줄였을 때, 이미지 모형이 약간의 변형은 발생하였지만 사라지는 부분은 없어서 모바일 환경에서 확인하는데 문제가 없었다.

• 한국조경학회지
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• 제49권4호
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• pp.64-73
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• 2021

본 연구의 목적은 소셜미디어에서 공유되는 지오태그 이미지를 활용하여 이용자가 인지하는 북한산국립공원의 경관미를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 연구에서 제시된 평가 방법은 크게 지오태그 이미지 데이터의 수집, 경관 이미지 식별, 조망대상 확률 지수를 적용한 누적가시도 분석의 과정으로 진행되었다. 본 연구에서 데이터로 사용한 램블러(Ramblr)는 국내에서 많은 이용자를 보유하고 있는 아웃도어 활동 지원 어플리케이션으로, 이로부터 북한산국립공원에 대한 총 110,954장의 지오태그 이미지를 수집하여 경관미 평가에 활용하였다. 수집된 지오태그 이미지들은 Google Vision API를 활용해 이미지의 내용을 해석하였으며, 이후 군집분석을 통해서 전체 수집한 사진을 총 11개의 경관이미지 유형과 9개의 비경관이미지 유형으로 구분하였다. 추출한 경관이미지를 바탕으로 북한산국립공원의 경관 유형을 분석한 결과, 봉우리나 산맥과 같은 지형적 특성과 관련한 이미지 유형이 가장 많은 비중을 차지하였으며, 그 외 임내 경관, 단풍경관, 수경관이 주요한 경관 유형으로 발견되었다. 도출된 경관미 평가맵에서는 이러한 주요 경관 유형의 비중과 특성에 따라 표고 및 경사가 높을수록 전반적으로 높은 경관미를 보였다. 그러나 일부 저지대 및 완경사를 지닌 진입지역에서도 높은 경관미가 확인되었다. 또한 북한산 지역이 도봉산 지역보다 경관미가 높게 평가되었으며, 도봉산 지역의 경우에는 표고 및 경사가 높음에도 불구하고, 상대적으로 낮은 경관미가 확인되었다. 이는 경관미가 물리적인 환경 조건뿐만 아니라, 경관을 조망하는 탐방객들의 휴양 활동과도 크게 관계하고 있음을 보여준다. 이처럼 지오태그 이미지의 누적 가시도를 활용한 경관미 평가는 사람들의 인식에 기반한 경관적 가치를 지리적으로 이해하고, 그 편차를 식별할 수 있도록 함으로써 향후 북한산국립공원의 경관 계획 및 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.58-66
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• 2012

다양한 방법으로 영상을 재현하는 많은 장치들이 있다. 그러나 지원할 수 있는 색의 범위인 색역의 차이 때문에 동일한 칼라 영상이 장치별로 서로 다르게 보이는 현상이 발생한다. 최근 색역 사상은 이미지내의 주변 픽셀에 적응적으로 색역 사상을 수행하는 방법인 공간적인 색역 사상이 많이 사용되고 있다. 그러나 공간적인 색역 사상 방법은 색상 이동, 후광 효과, 상세정보 보존에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 색역 사상 방법에서 색역 밖 영역의 경계영역 보존으로 인해 상세정보 보존이 잘 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 입력 영상의 정보를 활용해서 영상의 상세정보를 보존하는 공간적인 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 입력 영상을 색역 절단 방법을 이용해서 색역 사상을 수행하고 입력 영상과 색역 사상된 영상을 각각 저역 통과 필터링 한 후, 입력 영상의 상세정보과 색역 사상된 영상의 상세정보를 계산한다. 제안한 방법의 상세정보는 입력영상의 상세정보와 색역 사상된 영상의 상세정보의 차로 구할 수 있다. 마지막으로 제안한 방법으로 구한 상세정보를 색역 사상된 영상에 더 해줌으로써 상세정보가 보상된 영상을 얻게 된다. 그리고 상세정보 보상과정에서 색역 밖으로 나간 값을 색역 안으로 넣어주기 위해 다시 색역 절단 방법을 이용한 색역 사상을 수행해서 결과 영상을 얻는다. 제안한 방법을 모니터와 프린터 간에 색재현에 적용하는 실험을 통해 보다 선명하고 대비가 높은 영상 얻을 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.141-149
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• 2010

3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2～3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.53-68
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• 2011

경관평가에 있어서 선행되어져야 할 기본적이면서도 중요한 과정이 바로 조망점의 선정이다. 그러나 현재까지도 조망점의 선정방식은 정확한 지표나 근거없이 평가자의 주관적이고 인위적인 방식에 의해 선정되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 GIS와 공간구문론을 이용하여 보다 객관적이고 정량화된 조망점 선정 방식을 제시하고자 하였다. 이를 위해 대구광역시에 위치한 삼덕3주거 개선지구를 대상으로 거리 및 방위에 의해 24개의 섹터로 가시권 범위를 분절하였다. 그 후, 공간구문론의 축선도 분석과 가시빈도 분석을 실시하여 공간적으로 균등하게 분포하는 후보조망점을 선정하였다. 조망점 가치판단지수를 통해 최종적인 조망점을 선정한 결과, 근경인 VP-2 조망점의 VEI값은 112.63, 중경인 VP-10 조망점은 18.31, 원경인 VP-18 조망점은 5.55로 분석되었으며, 모두 국채보상로 상에 위치하고 있었다. 선정된 조망점은 공공기관, 공원, 고밀도 주거공간 등과 같이 인구유동량이 많아 조망기회가 높고, 동시에 경관변화율이 큰 지점인 것으로 확인되었다. 이와 같이 조망점 가치판단지수는 조망점을 정량적으로 선정할 수 있는 객관적인 지표로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.404-412
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• 2019

본 연구는 제품의 사용성과 관련 있는 서로 다른 니즈(Needs)를 가진 이해관계자를 통해 사용성 평가 항목을 개발하고 결과를 기반으로 제품디자인에 적용하는 프로세스를 거쳤다. 또한 사용성 평가항목을 활용하여 디자인 방향성을 도출하고 이를 사용성 평가기준으로 활용할 것을 목적으로 한다. 상업용재에 해당하는 화재감지기 제품을 둘러싼 이해관계자맵을 작성하고, 그 중 사용성과 관계된 유형의 이해관계자를 파악하였는데 요구사항이 다른 사용자인 건물상주객과 건물관리자를 대상으로 사용성 평가 항목 3가지(육체적, 인지적, 감성적) 요인별 요구사항을 설문하였다. 설문 결과를 종합하여 총 12가지의 방향성(설치 용이성, 내구성, 유지관리성, 부가기능성, 효과성, 주목성, 시인성, 정보의 일관성, 환경조화성, 일관성, 이미지적합성, 신뢰성)을 도출하였다. 그리고 3가지의 사용성 평가요인에 대한 가중치 분석을 통해 두 이해관계자 유형간의 사용성 평가요인의 중요도 순위는 동일하였으나 중요도의 비중이 상이함을 알 수 있었다. 최종적으로 설문결과를 기반으로 제품디자인을 수행하고 작성된 사용성 평가 기준을 기반으로 전문가 평가를 진행하여, 전반적으로 사용성 평가항목에 적합하게 디자인되었으나 효과성 및 환경조화성은 더 개선되어야 함을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.577-584
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• 2021

전기에너지는 현사회에서 가장 필수적인 요소이고 우리 기술사회의 중요한 근간이다. 새로운 전력 인프라를 설계하는데 있어서 우리의 문화적인 고려사항과 공동체 환경의 필수적인 요소처럼 개발하는 방향을 심리적인 관점에서 검토하는 것이 중요하다. 새로운 고압송전선로 건설은 사회적인 반대 때문에 정부의 공공정책에 대한 갈등주제가 되고 있다. 공동체 구성원들은 이 송전선로가 그들의 건강과 안전에 영향을 끼치는 이유로 인해서 자기들의 생활에 어떤 영향을 줄 것인지에 관해서 걱정하고 있는 것이다. 경관과 시각적인 효과는 지역사회에서 가장 손쉽게 인지하는 것 중 하나이다. 새로운 경관의 3차원 컴퓨터 모사는 지역사회에 대하여 최소한 예상되는 관측성을 갖는 전력선 경로선택에 맞추어진 실생활의 사진이다. 본 논문은 송전선로 영역의 계획, 조사, 기본 및 상세경로, 경로구축을 위해서 ArcGIS를 사용하였다. 그리고 송전선로 영역의 데이터베이스를 사용하여 자연경관, 생활환경, 안전성과 고도에 대한 지도를 제시하였으며, 이 연구를 통하여 송전영역 모델을 개발하였다. 송전선로 지역에서 최소한의 가시권을 갖도록 컴퓨터로 모사하여 제안된 경관은 지역사회의 반발을 줄일 수 있으며, 새로운 전력선의 공사를 촉진할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.