• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.524-527
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• 2010

증강현실은 가상현실과 달리 완벽한 가상공간이 아닌 실제 환경과 융합된 환경을 제공하여 줌으로써 수용자들과의 상호 작용성을 한층 더 강화시켜주고 있다. 게임을 비롯한 가상현실에 대한 컨텐츠의 활용은 최근 미디어 아트, 스마트 폰과 같이 매체와 결합을 하면서 증강현실 형태로 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 학습하고 있는 내용에 대한 직접적인 정보 제공과 콘텐츠 제공을 통한 실시간 상호 작용성이 가능해짐에 따라 이를 활용하고자 하는 교육적 수요가 증가하고 있다. 이러한 산업적 요구에도 불구하고 증강현실 시스템에 관한 선행된 연구들의 많은 부분이 리얼리티의 증가, 렌더링 및 트랙킹 기술, 입체 영상으로의 변환등과 같이 기술적인 부분으로 한정되어 있으며, 증강현실을 교육적으로 활용하기위한 연구는 미비한 편이다. 즉 기술적인 면에서 어떻게 적용할 것인가에 대한 연구가 선행되었을 뿐 수용자의 입장에서 적용 방법 및 적용 범위에 따른 다양한 논의가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 증강현실 경험을 최적화하기 위한 구현요소를 수용자 시각과 인식에 중점을 두어 파악하고 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.147-155
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• 1998

장면 전환 검출 알고리듬은 매 프레임마다 프레임간의 밝기차나 히스트그램 차이를 계산하므로 계산량이 많으며, 검출 속도 또한 느리게 된다. 검색 속도의 향상을 위해 시간적 표본화 방법이 제안되었으나, 적절한 검색 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며, 따라서 검색 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없었다. 이 논문에서는 동영상의 통계적, 특성, 장면 전환 검색 간격과 장면 전환 검출 시간의 관계를 수식으로 유도하고 실험으로 확인하였다. 또한 최적의 표본화 간격을 유도된 식으로부터 구하고, 동영상의 평균 장면 전환 간격과 관계함을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검색 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.281-289
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• 2022

As the aging of our society gradually deepens, the quality of the elderly care environment based on the elderly care model of the Silver Town space is gradually becoming the focus of everyone's attention. This study mainly studies and discusses the visual and behavioral characteristics of the elderly. In order to pay more attention to the special needs of the elderly in order to optimize the spatial environment, the design of visual experience design in the living environment of the elderly in Silver Town is designed. explore in depth Through this, the environment of the space is optimized so that the elderly can enjoy their old age in a comfortable environment. This study is based on visual psychology, environmental psychology, gerontology and other theories. Through the collection of related literature and field research on the elderly, the function and overall combination of the living environment of the elderly in Silver Town is studied, and the environment is organized. Based on the behavioral and visual needs of middle-aged and older people, a design method was proposed to strengthen the visual connection in space. In terms of visual experience, the lighting, colors, and materials of the environment are studied. Through a combination of theory and research and experiments, it is concluded that the elderly prefer plants with warm colors, high brightness colors, and geometric patterns. The design principle and design method of the visual experience in the Silver Town space are summarized.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.9
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• pp.669-680
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• 2001

Genetic Algorithms are optimization algorithm that mimics biological evolution to solve optimization problems. Genetic algorithms provide an alternative to traditional optimization techniques by using directed random searches to locate optimal solutions in complex fitness landscapes. Hybrid genetic algorithm that is combined with local search called learning can sustain the balance between exploration and exploitation. The genetic traits that each individual in the population learns through evolution are transferred back to the next generation, and when this learning is combined with genetic algorithm we can expect the improvement of the search speed. This paper proposes a genetic algorithm based Cellular Learning with accelerated learning capability for function optimization. Proposed Cellular Learning strategy is based on periodic and convergent behaviors in cellular automata, and on the theory of transmitting to offspring the knowledge and experience that organisms acquire in their lifetime. We compared the search efficiency of Cellular Learning strategy with those of Lamarckian and Baldwin Effect in hybrid genetic algorithm. We showed that the local improvement by cellular learning could enhance the global performance higher by evaluating their performance through the experiment of various test bed functions and also showed that proposed learning strategy could find out the better global optima than conventional method.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.2
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• pp.185-200
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• 2022

The innovative development of museum cultural products is an important way for museums to play the function of cultural communication with their collections. In the context of consumer upgrading, traditional cultural product design and sales methods gradually fail to meet the diverse needs of consumers. This study aims to propose the construction of a customized interactive experience platform for museum cultural products, promote the development of museum cultural products, and facilitate the inheritance and preservation of museum culture. The research methodology analyzes the model and characteristics of existing cultural product customization platforms by collating existing literature studies, and distributes 159 questionnaires to investigate the needs of cultural product consumers, and finally combines the customization experience with existing e-tailing platform systems according to user needs, proposes a theoretical framework and conducts design practice and usability testing using the Shenyang Palace Museum as an example. The findings show that users have a high acceptance of the customized platform for cultural products and that the design of the customized platform can be used to promote the dissemination of the cultural connotations of museums, optimize the personalized user experience of cultural products, and provide new ideas for the development, design, and retailing of museum cultural products. Based on the above findings, this paper suggests that museums' cultural product development can utilize the design model of customized platforms to further enhance consumers' personalized service experience.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.971-979
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• 2023

Small ships (<499 GT) constitute 46% of the existing ships, therefore, it can be concluded that they produce relatively high CO₂ gas emissions. Operating in optimal trim conditions can reduce the resistance of the ship, which results in fewer greenhouse gases. An affordable way for trim optimization is to adjust the weight distribution to obtain an optimum longitudinal center of gravity (LCG). Therefore, in this study, the effect of LCG changes on the resistance of a small planing ship is studied using empirical and numerical analyses. The Savitsky method employing Maxsurf resistance and the STAR-CCM+ commercial computational fluid dynamics (CFD) software is used for the empirical and numerical analyses, respectively. Finally, the total resistance from the ship design process is compared to obtain the optimum LCG. To summarize, using numerical analysis, optimum LCG is achieved at the 46.2% length overall (LoA) at Froude Number 0.56, and 43.4% LoA at Froude Number 0.63, which provides a significant resistance reduction of 41.12 - 45.16% compared to the reference point at 29.2% LoA.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.263-266
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• 2002

데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.16 no.1
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 선체 하부에 moonpool과 bilge step을 장착한 새로운 개념으의 LNG-FPSO를 운동감소와 cargo, operation tank의 슬로싱 현상의 관점에서 기술하였다. LNG-FPSO의 주요제원은$L\times B\times D\times t(design)=270.0\times51.0\times32.32\times13.7(m)$ 이고 적용조건은 total corgo capacity of 161KT at 98% loading condition 이다. LNG-FPSO의 운동감소의 목적으로 2개의 moonpool과 선체하부 bilge 부분에 사각 step을 장착하였다. LNG-FPSO의 운동해석을 위해 단순화된 경계조건을 만족하는 선형화된 3차원 diffraction theory를 사용하였고 LNG-FPSO의 연성된 6-자유도 운동응답을 계산하였다. LNG-FPSO의 정확한 Roll 운동을 추정하기 위해 점성효과는 Himeno(1981)가 제안한 경험식을 사용하였다. Moonpool의 크기에 따른 운동감소의 경향을 파악하기 위해 이론적 계산과 실험적 방법으로 수행하였다. Moonpool 크기와 bilge step의 효과를 최적화하기 위해 총9가지의 case를 설정하였다. 이론 및 실험 결과로부터 본 LNG-FPSO는 moonpool과 bilge step의 장착으로 인한 감쇠력의 증가로 운동성능이 우수하다. 본 LNG-FPSO의 운동 응답중, 특별히 roll 운동이 다른 drillship, shuttle tanker등의 선박과 비교하여 상당히 작았고 이는 moonpool과 blige step의 장착으로 인한 효과로 판단된다. Cargo tank와 operation tank 크기를 검토 하기 위해 불규칙 해상중 sloshing 해석을 chamfer를 갖는 LNG-FPSO의 No.2, No.5 tank 벽면의 압력 분포와 자유표면의 time history에 초점을 맞추어 수행하였다. 최종적으로 tank 크기를 최적화 하였고 최적화된 tank는 선수사파와 횡파상태의 모든 filling에서 공진현상과 충격압력이 발생하지 않음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.55-62
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• 2022

The perovskite solar cell is an active part of research in renewable energy fields such as solar energy, wind, hydroelectric power, marine energy, bioenergy, and hydrogen energy to replace fossil fuels such as oil, coal, and natural gas, which will gradually disappear as power demand increases due to the increase in use of the Internet of Things and Virtual environments due to the 4th industrial revolution. The perovskite solar cell is a solar cell device using an organic-inorganic hybrid material having a perovskite structure, and has advantages of replacing existing silicon solar cells with high efficiency, low cost solutions, and low temperature processes. In order to optimize the light absorption layer thin film predicted by the existing empirical method, reliability must be verified through device characteristics evaluation. However, since it costs a lot to evaluate the characteristics of the light-absorbing layer thin film device, the number of tests is limited. In order to solve this problem, the development and applicability of a clear and valid model using machine learning or artificial intelligence model as an auxiliary means for optimizing the light absorption layer thin film are considered infinite. In this study, to estimate the light absorption layer thin-film optimization of perovskite solar cells, the regression models of the support vector machine's linear kernel, R.B.F kernel, polynomial kernel, and sigmoid kernel were compared to verify the accuracy difference for each kernel function.