디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.
본 논문은 TV 드라마에서 사용되는 시각특수효과 재현에 대하여 알아보고자 한다. 연구의 대상은 <태양의 후예>와 <미스터션사인>을 통해 시각특수효과로 재현된 이미지를 대상으로 한다. 이에 따라서 시대에 따른 TV 드라마 제작방식의 변화를 살펴보았으며, 이에 따른 시장의 변화에 대하여 살펴보았다. 또한, 한국 드라마의 시각특수효과 사례를 살펴보았으며, 시각특수효과의 완성도에 따른 표현에 대하여 알아보았다. 연구대상의 분석을 위하여 재현의 이미지와 이를 통한 리얼리티에 따른 몰입에 대하여 분석하였다. <태양의 후예>의 경우에는 시대적 배경이 현실이면서도 연기자의 안전과 표현의 극대화를 위해서 시각특수효과가 사용되었으며, <미스터션샤인>의 경우에는 시대적 배경의 미장센의 극대화를 위하여 사용되었음을 볼 수 있다. 또한, 영상의 수출에 따른 PPL의 효과를 위하여 시각특수효과 사용되었음을 볼 수 있다. 이는 리얼리티의 강조와 이미지 몽타주의 기법을 사용하여 하이퍼리얼리티를 추구하고 있다는 것을 알 수 있다. 이제는 기술적 한계보다는 TV 드라마의 미장센을 적극적으로 표현하고 사용할 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한, 리얼리즘의 추구는 디지털을 이용한 시대적인 변화를 적극적으로 표현을 할 수 있다. 이는 배경과 일치하는 카메라의 각도와 조명, 원근법에 따른 적극적인 표현이다. 현실적인 표현을 위한 영상제작의 환경이 절실하다. 이에 본 연구를 통해 다양한 시각적 방향과 적용을 알아보았다. TV 영상에서 합성으로 자연스러운 시대적 변화를 만들 수 있는 재현에 대하여 알아보았다. 후속연구로서 지금 영상의 표현을 바탕으로 새로운 4차 이미지의 변화에 관하여 연구하고자 한다.
의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
스플린트는 마비, 구축 등이 나타난 환측에 적용하는 대표적인 보조기로서 전통적으로 숙련된 전문가의 수작업을 통해 제작된다. 제작과정은 열가소성 소재를 가열한 후 부드러워진 소재를 환측 부위에 접촉하며 해당 부위의 표면에 피팅시키는 과정을 반복하여 이루어진다. 이러한 전통적 방식은 저온화상의 위험, 제작자의 숙련도에 따른 완성도의 차이 등 여러 문제점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 3D 프린팅 기술을 이용한 다양한 접근이 시도되고 있으나 3D 스캐너를 이용하는 경우 고비용의 문제, 수작업 측정의 경우 정확도의 문제 등의 단점을 나타내고 있다. 본 연구는 인체의 좌우 대칭성에 착안하여 건측 아래팔의 기하 특징을 이용하여 환측 스플린트를 3D 프린팅 기술로 제작하는 가능성에 관한 사전 연구이다. 디지털 사진과 사진측량기법을 이용하여 건강한 성인 남성으로부터 양측 아래팔의 3차원 가상 모델을 생성하고, 매 20mm 위치마다 둘레 길이 및 단면적을 측정하였다. 동일한 피험자네서 우세측과 비우세측 사이의 둘레 길이 및 단면적은 허용할 만한 수준의 차이를 나타냈으며, 우세측과 비우세측 사이에서 동일한 변수들 간에 높은 수준의 양의 상관관계를 나타냈다. 이러한 결과로부터 건측 아래팔의 기하 특징을 이용하여 3D 프린팅 기술의 적용을 통해 환측 스플린트 제작 가능성을 확인하였다.
ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.
스마트폰과 태블릿과 같은 스마트 기기의 발달과 사용이 증가함에 따라, 모바일 기기를 기반으로 한 모바일 어플리케이션 시장이 급속도로 커지고 있다. 모바일 어플리케이션 사용자는 어플리케이션을 사용 경험을 공유하고자 리뷰를 남기는데, 이를 분석하면 소비자들의 다양한 니즈를 파악할 수 있고 어플리케이션 개발자들은 소비자들이 작성한 리뷰를 통해 애플리케이션의 개선을 위한 유용한 피드백을 받을 수 있다. 그러나 소비자들의 남기는 많은 양의 리뷰를 수작업으로 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용을 지불해야하기 때문에 이를 최소화 할 방안을 마련할 필요성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 구글 플레이스토어(Google PlayStore)의 배달 어플리케이션 사용자 리뷰를 수집한 후 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 어플리케이션 기능 장점, 단점, 기능 개선 요청, 버그 보고의 4가지 범주로 분류하는 방법을 제안한다. 연구 결과, Hugging Face의 pretrain된 BERT기반 Transformer모델의 성능의 경우 위의 4개의 범주에 대한 f1 score값은 차례대로 0.93, 0.51, 0.76, 0.83으로 LSTM, GRU보다 뛰어난 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
합리성과 효율성을 끊임없이 요구받고 있는 현대사회의 시대적 흐름은 사회 전체의 패러다임이 되었다. 이 패러다임은 건축설계와 건설업계에도 큰 영향을 미치고 있다. 디지털 도구의 발전과 인터넷을 통한 정보기술(Information Technology)로 대변되는 현대 기술은 건축설계와 건설업계에서 파라메트릭 디자인(Parametric Design)과 BIM(Building information Modeling)이라는 두 개의 큰 흐름을 생성하고 발전하고 있다. 비록 각기 다른 이유로 탄생했으나 효율성과 합리성이라는 공통의 목적으로 서로의 경계를 넘나들면서 건축설계와 건설업계에 큰 영향력을 보이고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 BIM 설계에 적용을 초기 기획설계단계에서의 파라메트릭 디자인이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 내용을 예시를 통해 구현해 보고자 했다. 해체주의(Deconstructivism) 건축가 "프랭크 게리"(Frank O. Ghery)의 작품인 월트디즈니 홀(Walt Diseny Consert Hall) 설계의 프로세스에 대한 고찰과 체코프라하의 네덜란덴 빌딩(National Nederlanden Building)의 형태를 파라메트릭 설계 툴(Tool)을 사용하여 기획설계단계에서의 형태를 구현하고자 했다. 향후 이 연구는 기획설계단계에서의 파라메트릭 디자인의 범위를 넘어서 궁극적인 BIM의 적용 즉 계획 및 실시설계 그리고 시공에 이르는 건설산업 전반에 적용 가능한 기초 자료로서의 목적에 사용되고자 한다. 향후 파라메트릭 디자인 알고리즘을 활용한 계획 및 실시설계단계에서의 BIM의 적용을 진행하고자 한다.
최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본 영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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