종이책은 출판의 오랜 역사적, 기술적 과정을 통해 고유한 사용자 인터페이스를 형성해왔다. 전자책은 1970년대 이후 디지털 출판 방식에 의해 출현하고 최근 HTML5 기반의 이퍼브(EPUB)3.0 형식이 확산되었다. 전자책은 전통적 종이책 편집의 사용자 인터페이스 요소들을 상당부분 지니고 있으면서도 많은 부분을 포함하지 못하고 있다. 본 연구는 기술와 미디어 변화에 따라 '사용자가 인터페이스를 통해 상호작용을 하면서 가지게 되는 전체적인 느낌과 경험이 변화된다는 관점에서 종이책과 전자책의 인터페이스를 비교 분석한다. 이 작업을 통하여 공통점과 차이점이 지니는 의미를 분석하고, 전통적 출판의 편집요소가 어떻게 전자책 편집 수준을 높이고 전자책을 통해 더 진화된 인터페이스와 사용자 체험을 제공할 수 있게 활용될 수 있는지를 연구한다.
3D 애니메이션 작업의 결과물을 출력하는데 있어서 동영상 파일로의 렌더링이 가능하지만 대부분의 프로덕션에서는 Image Sequence 렌더링 방식을 택하고 있다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식은 최종 영상물 제작을 위한 합성에 있어서 중요한 과정이다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식에는 다양한 Format의 이미지 형태들이 사용되는데 그 대표적인 것으로서 TGA format을 들 수가 있다. 하지만 TGA format 방식의 이미지가 이러한 과정에서 최적인가에 대한 의문점이 제기되어지고, 3D 프로그램마다 고유의 이미지 format을 가지고 있다는 점에서 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Alias 사의 Maya를 중심으로 이러한 Image Sequence format에 대한 압축률, 선명도, 합성 시 필요한 Alpha Channel의 보존성, Z-Depth에 관한 Information에 관하여 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 3D 애니메이션을 Pipeline에 Image Sequence format에 대한 가이드 라인을 제공해주는데 목적이 있다.
3D 애니메이션 작업의 결과물을 출력하는데 있어서 동영상 파일로의 렌더링이 가능하지만 대부분의 프로덕션에서는 Image Sequence 렌더링 방식을 택하고 있다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식은 최종 영상물 제작을 위한 합성에 있어서 중요한 과정이다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식에는 다양한 Format의 이미지 형태들이 사용되는데 그 대표적인 것으로서 TGA format을 들 수가 있다. 하지만 TGA format 방식의 이미지가 이러한 과정에서 최적인가에 대한 의문점이 제기되어지고, 3D 프로그램마다 고유의 이미지 format을 가지고 있다는 점에서 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Alias 사의 Maya를 중심으로 이러한 Image Sequence format에 대한 압축률, 선명도, 합성시 필요한 Alpha Channel 의 보존성, Z-Depth에 관한 Information에 관하여 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 3D 애니메이션을 Pipeline에 Image Sequence forma떼 대한 가이드라인을 제공해주는데 목적이 있다.
유량은 도섭법, 보트법, 횡측선법, 교량법 및 부자법 등 다양한 방법으로 측정되는데, 이들 측정방법 모두 많은 수의 관측자를 필요로 한다. 이들은 하천에 직접 들어가서 측정하거나, 인공구조물인 교량과 재방에서 측정되는데, 도섭법, 보트법, 횡측선법이 전자이며, 고수위 및 고유속으로 하천에 들어가지 못하는 경우에는 교량법 및 부자법을 사용하여 유량을 측정한다. 최근 지구 온난화로 따른 이상 기후가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 많은 피해가 발생하고 있어, 하천 수위, 유속 모니터링에 대한 중요성이 더 커지고 있다. 2022년 1월부터 시행 중인 「중대재해처벌법」으로 집중호우 및 일몰 이후에는 안전상의 문제로 유량측정이 어려운 상황으로 필요한 시기에 유량 데이터를 확보에 제약이 있다. 이에 관측자 없이도 유량을 측정할 수 있는 방법을 이용하여 중대 재해의 위험성을 해소하고자 하였다. 유량측정 방법으로 설치 회수가 용이한 비접촉 방식에서 영상표면유속측정 방식과 레이더(전자파)표면 유속측정 방식 중, 집중호우 및 태풍 발생 중 가시성이 확보되지 않아도 측정이 가능한 레이더(전자파) 표면유속계를 이용한 다측점 유량측정 방법을 개발하였다. 비접촉 다측점 유량측정시스템 Master 1대에 8대의 Slave를 연결할 수 있어 총 9개의 측선을 측정할 수 있게 개발하였다. 특히, 하천 및 수로 등의 표면 유속을 비접촉으로 측정하고 하천 단면을 이용하여 유량측정이 가능한 장비로 별도의 수중 및 수상 주조물 작업이 필요 없고 장비의 손상 및 유실 가능성이 거의 없고 역류 상태에서도 측정이 가능하다. 유속은 24GHz의 레이더 주파수를 송수신하여 도플러 변이를 이용하여 측정하였고, 수위는 80GHz의 레이더 주파수를 사용하여 왕복 시간을 거리로 환산하여 측정하였다. 유량은 각각의 유속계에 단면을 입력해 놓으면 유속분포법, 중간단면적법 및 지표유속법을 적용하여, 각각의 측선에 대한유량과 총 유량을 산출하였다. 그 결과, 기존 방식 대비 상당한 개선 효과를 확인하였고, 향후 환경부 등 중앙부처의 수문조사 사업에서 그 역할이 기대된다.
VR은 가상의 콘텐츠를 시각, 청각 등 감각을 통하여 현실인 것처럼 체험하는 가상현실 기술을 말한다. VR은 발전을 거듭하여, 뉴스에까지 영향을 미치고 있다. 이는 뉴스의 틀을 크게 흔드는 것으로, 기존의 방식이 사진이나 기사, 영상을 보는 수동적 행위로 뉴스를 보는 것이었다면 VR 뉴스는 체험과 참여라는 능동적 패러다임을 제시하고 있다. 본 연구는 각 언론사들의 VR 뉴스를 분석하여 보고, VR 뉴스가 어떠한 방법으로 발전하고 있는지 살펴보았다. 나아가, 실제로 VR 뉴스에 대해 사용자들이 어떻게 인식하고 있는지 알아보기 위해 실험연구를 실시하였다. 뉴스를 이용하는 사용자들에게 기존의 방식과 VR 뉴스 방식으로 작성된 뉴스를 비교하여 보여주고, 질문지를 통해 인터뷰하였다. 통계 및 분석 작업을 통하여 도출한 결과는 다음과 같다. 사용자들은, VR 뉴스에 대한 인식에서 사실적인 현장감이 느껴지지만, 뉴스가 가지고 있는 고유한 정보 전달의 측면에서는 아직 부족하다고 평가하였다. 하지만, VR 뉴스에 대한 재이용 의사는 높게 나타났는데, 이는 VR 뉴스를 접해 본 사용자들이 갖는 기대감이 나타난 부분이다.
개체명 인식은 문서에서 인명, 지명, 기관명 등의 고유한 의미를 나타내는 단위인 개체명을 추출하고, 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 최근 개체명 인식과 관련된 연구는 입력 데이터의 앞, 뒤를 고려하기 위한 Bi-RNNs와 출력 데이터 간의 전이 확률을 이용한 CRFs를 결합한 방식을 기반으로 다양한 변형의 심층학습 방법론이 제안되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 입력 단위를 단어나 형태소로 사용하고 있으며, 성능 향상을 위해 띄어쓰기 정보, 개체명 사전 자질, 품사 분포 정보 등 다양한 정보를 필요로 한다는 어려움이 있다. 본 논문은 기본적인 학습 말뭉치에서 얻을 수 있는 문자 기반의 입력 정보와 Multi-Head Attention을 추가한 Bi-GRU/CRFs을 이용한 다국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 한국어, 일본어, 중국어, 영어에 제안 모델을 적용한 결과 한국어와 일본어에서는 우수한 성능(한국어 $F_1$ 84.84%, 일본어 $F_1$ 89.56%)을 보였다. 영어에서는 $F_1$ 80.83%의 성능을 보였으며, 중국어는 $F_1$ 21.05%로 가장 낮은 성능을 보였다.
ASIC 설계용으로 이미 개발된 여러 CAD 도구 또는 추후 개발될 CAD도구들은 고유의 기능을 가지고 있으며, 서로 다른 환경에서 상이한 방식으로 운영되는 경우가 많다. 따라서 목표하는 최종적인 결과를 도출하기 위한 작업을 수행하기 위해서는 상호 밀접한 관계가 있는 여러 CAD도구들을 하나의 시스템에 통합하여 운영할 수 있는 통합 CAD Framework의 사용이 효과적이다. 본 논문에서는 주로 Unix Shell 상에서 개발된 기존의 국내외 CAD도구들을 Unix 운영체계의 X-windows라는 규격화된 그래픽 인터페이스 상에서 통합하여 수행할 수 있게 하는 기법을 소개한다. 이를 위해 메뉴 구성 및 실행 환경 설정을 위한 각종 파일 양식과 메타 언어를 정의ㆍ개발하였으며, 성능 확인을 위해 기존에 개발되어 있던 두 가지 CAD 도구들을 제안된 CAD Framework상에 통합시킨 Prototype 시스템을 개발하고, 이를 토대로 테스트하였다.
문서 요약은 길이가 긴 원본 문서에서 의미를 유지한 채 짧은 문서나 문장을 얻어내는 작업을 의미한다. 딥러닝을 이용한 자연어처리 기술들이 연구됨에 따라 end-to-end 방식의 자연어 생성 모델인 sequence-to-sequence 모델을 문서 요약 생성에 적용하는 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 여러 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 이용한 자연어 생성 모델에 복사 메커니즘과 강화 학습을 추가한 문서 요약 모델을 제안한다. 복사 메커니즘은 입력 문장의 단어들을 출력 문장에 복사하는 기술로 학습데이터에서 학습되기 힘든 고유 명사 등의 단어들에 대한 성능을 높이는 방법이다. 강화 학습은 정답 단어의 확률을 높이기 위해 학습하는 지도 학습 방법과는 달리 연속적인 단어 생성으로 얻어진 전체 문장의 보상 점수를 높이는 방향으로 학습하여 생성되는 단어 자체보다는 최종 생성된 문장이 더 중요한 자연어 생성 문제에 효과적일 수 있다. 실험결과 기존의 BERT 생성 모델 보다 복사 메커니즘과 강화 학습을 적용한 모델의 Rouge score가 더 높음을 확인 하였다.
Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.
최근 안전 관리의 중요성이 증대됨에 따라 건설 재해사고의 선제적 예방을 위한 현장 안전 점검 방식에 대해 제도 및 기술적 보완이 요구되고 있다. 특히 철도 공사는 궤도, 전차선 등의 고유 시설물로 인해 시공간적 제약 조건하에 점검이 이뤄지고 있어, 이에 적합한 안전 관리 방안이 필요하다. 본 연구에서는 철도 인프라의 현장 특성을 선제적으로 조사하고, 이에 해당하는 적정 AR 기술을 도입하여 기존 현장 안전 관리 방식을 개선하는 것을 최종 목적으로 하였다. 이를 위해 현장 안전 전문가를 대상으로 그룹 인터뷰 및 설문조사를 실시하여, 현행 안전 관리 프로세스 상 주요 문제점과 주된 점검 유형을 도출하였다. 이후 BIM 모델 투영, 원격 회의 등과 같은 AR 기능을 조사하여, 안전 문제 해결에 적용이 가능한지 확인하였다. 그 결과, '재래식 점검 방식으로 인한 시간 부족, 접근이 어려운 구간에 대한 점검 불가' 등 현행 안전 관리 프로세스 상 4가지 문제점과 '작업 절차 준수 여부, 부재 설치 여부, 부재의 적정 간격 준수 여부' 3가지 주요 점검 유형을 AR 기술 도입 시 개선해야 할 사항으로 파악하였다. 이를 기반으로 안전 점검 문제를 해결하고 주요 점검 유형을 효과적으로 관리하기 위한 AR 기술 활용 방안을 제시하였으며, 전문가 대상 설문조사를 재실시하여 기술 개발의 우선순위를 최종 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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