• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.285-295
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• 2014

멀티모달 최적화 알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도 분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도 분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도 구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도 구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도 를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.125-132
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• 2024

최근, 몰입형 가상현실(IVR) 환경에서 가상 객체(Virtual Object)를 이용한 상호작용을 통해 교육, 의료, 산업, 원격지 협업 등 다양한 서비스에 활용되고 있다. 특히, 인공지능(AI) 기술을 접목하여 가상 휴먼을 사용자에게 가시화하고, 상호작용을 수행하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이를 확장한 가상 반려동물에 관한 연구도 시작되고 있는 단계이다. 몰입 VR공간에서 가상 반려동물과 상호작용을 수행하기 위해서는 실제 환경에서 반려동물과 신체 접촉(쓰다듬기 등) 및 제스처와 같은 비언어적 상호작용(Non-verbal Interaction)이 소통을 위해 중요한 것처럼 가상 환경에서도 이러한 상호작용의 재현을 통해 몰입 경험을 높이는 요소에 대한 영향 분석이 필요하다. 본 논문에서는 몰입형 VR 환경에서 사용자가 가상 반려동물과 상호작용 체험을 수행할 때 패시브 햅틱(Passive Haptic)을 제공하고, 그 촉각(Tactile) 요소에 대한 영향 분석을 수행하였다. 패시브 햅틱의 촉각(Tactile) 요소를 모양(shape), 재질(texture) 항목으로 분류하여 그 변화의 정도에 따라 상호작용 효과에 어떠한 영향이 있는지 측정하였다. 실험 결과, 패시브 햅틱 피드백이 제공되는 몰입형 가상 환경에서 가상 반려동물 상호작용을 수행할 때 재질 요소의 단계(Level)의 차이에 따라 몰입감(Immersion), 공존감(Co-presence), 사실감(Realism), 친근감(Fridenliness) 측면에서 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 또한, 재질과 모양에 따른 통계적 상호작용 영향 분석에서 친근함 측정 결과에서 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley) 효과가 있다는 것을 확인하였다. 본 논문의 연구 결과는 가상 반려동물 상호작용을 수행하는 콘텐츠 개발에 가이드라인으로 기여할 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권4호
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• pp.1-25
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• 2013

철도운송은 도입초기에 비하여 우리나라의 인구 및 산업 활동이 비약적으로 증대하여 국토 및 경제의 구조는 현저히 변모하였음에도 불구하고, 철도망은 초기의 골격을 거의 그대로 유지하고 있다. 이로 인해 그동안 건설된 대규모산업단지와 화물터미널의 화물수송 시 접근성이 개선되지 않고 있으며, 현재의 철도망은 네트워크로서 용량의 균형을 이루지 못하고 있는 실정이다. 화물자동차운송의 증가로 인하여 도로의 정체, 교통사고의 증가 Co2 증가 많은 사회적 문제가 대두되고 있으며, 대량운송에 적합한 철도화물수송이 수출입화물의 중요 운송수단이 되어야 함에도 불구하고, 현행의 불합리한 운임체계는 화주의 물류비를 가중시킴은 물론 철도화물유치에 어려움을 주는 요건이 되고 있다. 특히 철도화물수송은 화주가 철도로 대화물을 수송할 경우 철도본선 운임 이외에도 집 배송비용과 상하차 작업료 등의 부대비용을 지불해야 하기 때문에 화물자동차와 비교해 볼 때 철도수송을 불리하게 만드는 요인으로 작용하고 있어 철도물류 활성화를 새로운 철도운영체제의 도입이 필요하다. 본 연구는 우리나라에 무동력 회전장치를 이용하여 철도화물의 환적시스템을 구축하였을 경우 발생할 비용과 편익에 대하여 사례분석을 통하여 경제적 타당성을 분석하고자 하였다. 연구 결과 현재의 철도화물의 물동량으로는 무동력 회전장치의 도입이 현실적으로 어려우며 물동량의 확충이 이루어진 다음에 무동력 회전장치 등 철도화물의 환적 시스템 구축이 도입되어야 할 것으로 판단된다. 향후 해양수산부, 국토교통부, 환경부, 화주협회, 환경관련 단체 등이 공동으로 참여하여 모달쉬프트 도입에 따른 도로운송에서 철도운송으로의 전환에 대한 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.31-44
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• 2018

사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.375-382
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• 2003

현재 음성인식 분야에서는 잡음이 심한 환경에서 음성 인식률을 향상시킬 수 있는 바이모달의 한 형태인 립리딩 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 립리딩 연구에 있어서 가장 중요한 것은 정확한 입술 이미지를 찾아내는 것이다. 그러나 조명변화, 화자의 발음습관, 입술 모양의 다양성, 입술의 회전과 크기 변화 등의 환경 변화 요인 때문에 안정적인 성능을 예측하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 보다 안정적 성능을 얻기 위해 시간영역에서 이미지를 임펄스 응답 필터링을 수행을 통해 향상된 인식성능을 보였다. 또한 본 연구에서는 입술 전체 영상을 대상으로 처리하는 립리딩 기법의 사용으로 인해 발생하는 데이터 용량 증가를 고려해 영상의 정보는 손실하지 않고 그 특징만을 추출하여 데이터의 양을 줄일 수 있는 주성분 분석을 전처리 과정으로 사용하였다. 본 연구에서는 영상정보만을 사용하여 음성인식 성능 관찰을 위해 자동차 내에서 서비스가 가능한 22단어를 선정하여 인식실험을 하였다. 이 단어들의 인식 성능을 비교하기 위하여 음성 인식 알고리듬으로 잘 알려진 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하였다. 실험결과 PCA(Principal component Analysis)하였던 경우 립리딩이 64%의 인식률을 보인 반면, 시간영역필터를 립리딩에 적용시 72.7%로 인식률의 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.109-119
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• 2024

본 연구는 모바일 등 온디바이스(on-device)에 탑재된 생성형 AI 기반 서비스가 증가하는 환경 속에서 온디바이스 AI 관련 초기연구에 기여하고자 한다. 모바일 환경에서 생성형 AI 기반 챗봇 서비스의 성공 전략을 도출하기 위해 구글 플레이 스토어에서 수집한 20만 건 이상의 실제 사용자 경험 리뷰 데이터를 LDA 토픽모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 정보시스템 성공 모델(ISSM)에 기반하여 도출된 주제를 해석한 결과 정보 품질에는 튜터링, 대답의 제한, 신뢰할 수 없는 정보와 같은 토픽이, 시스템 품질에는 멀티모달서비스, 대화의 품질, 디바이스 상호운용성의 토픽이, 서비스 품질에는 디바이스 간 호환성, 서비스의 사용 용이성, 유료 서비스의 품질, 계정 호환성의 토픽이, 마지막으로 순 효익에는 창의적 협업 토픽이 연결되었다. 생성형 AI의 의인화는 기존 모델로 설명되지 않는 새로운 경험 요인으로 나타났다. 본 연구는 사용자 측면에서의 구체적인 긍정 및 부정 경험 차원을 이론에 기반하여 설명함으로써 향후 관련 연구의 방향을 제시하고, 성공적인 비즈니스를 위한 개선점과 보완점을 찾아 기업에게 서비스의 성공적 운영을 위한 전략적 인사이트를 제공하고자 한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.148-158
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• 2018

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 포함한 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고 이로부터 텍스트를 추출하는 기술이다. 전체 텍스트 데이터 중 상당히 많은 텍스트 정보가 이미지에 포함되어 있기 때문에 OCR은 데이터 분석 분야에 있어 중요한 전처리 단계를 담당한다. 대부분의 OCR 엔진이, 흰 바탕의 검정 글씨의 단순한 형태를 가진 이미지와 같은, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷한 저 복잡도 이미지에 대해서는 높은 인식률을 보이는 반면, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 고 복잡도 이미지에 대해서는 저조한 인식률을 보이기 때문에, 인식률 개선을 위해 입력 이미지를 OCR 엔진이 처리하기 용이한 이미지로 변형하는 전처리 작업이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 OCR 엔진의 정확성 증대를 위해 텍스트 라인별로 이미지를 분리하고, 영상처리 기법 기반의 CLAHE 모듈과 Two-step 모듈을 병렬적으로 수행하여 텍스트와 배경 영역을 효율적으로 분리한 후 텍스트를 인식한다. 이어서 두 모듈의 결과 텍스트에 대하여 N-gram방법과 Hunspell 사전을 결합한 알고리즘으로 인식률을 비교하여 가장 높은 인식률의 결과 텍스트를 최종 결과물로 선정하는 방법론을 제안한다. 대표적인 OCR 엔진인 Tesseract와 Abbyy와의 다양한 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 모듈이 복잡한 배경을 가진 이미지에서 가장 정확한 텍스트 인식률을 보임을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.409-415
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• 2021

COVID-19 대유행으로 인해 병원, 진료소, 검역소 및 의료 연구 기관을 포함한 의료 시설에서 매일 수많은 의료 폐기물이 발생함에 따라 의료폐기물 처리가 심각한 문제가 되고 있다. 이전에는 전통적인 소각방법이 사용되었지만 매립지 부족 및 관련 환경 문제로 인해 공중 보건이 위험에 처해 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 멸균분쇄용 파쇄기를 개발하였다. 본 연구에서는 유해 및 감염성 의료폐기물에 대한 작동 성능을 결정하기 위해 분쇄용 파쇄 시스템의 설계 및 수치해석을 수행하였다. 파쇄기의 부품은 CAD 소프트웨어를 이용하여 모델링하였으며, ABAQUS를 사용하여 유한요소해석을 수행하였다. 정적, 동적 및 피로하중 조건 하에서 파쇄기 절단 날의 해석을 수행하였으며, 의료 폐기물을 분쇄하는데 필요한 절단력을 기반으로 절단 날의 형상이 효과적임을 입증하였다. 모달 해석을 통해 구조물의 동적 안정성을 검증하였다. 또한, 절단 날의 수명을 예측하기 위해 고주기 피로해석을 통해 S-N 선도를 생성하였다. 이를 통해 적절한 분쇄용 파쇄 시스템이 멸균 장치와 통합되도록 설계하여 의료 폐기물의 양과 처리 시간을 줄임으로써 환경 문제와 잠재적인 건강 위험을 극복하는 방안을 제시하였다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.105-114
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• 2021

본 연구는 한국의 대학에 재학하고 있는 한국인 여대생과 중국인 여대생을 대상으로 캐주얼 셔츠 소재의 주관적인 감각과 선호도의 차이를 파악하고자 수행되었다. 춘추용 캐주얼 셔츠의 소재로 시판되는 소재 중에서 섬유조성이 상이한 7가지 종류의 흰색 셔츠 직물을 선정하였다. 캐주얼 셔츠 소재에 대한 주관적 감각 및 촉감 선호도의 평가자는 한국인 여대생과 중국인 여대생으로 40명이었다. 참가자들은 7종 소재를 관찰하고 나서 주관적인 감각과 촉감 선호도에 대한 평가를 설문지를 사용하여 작성하였다. 캐주얼 셔츠 소재의 주관적 감각을 요인분석한 결과, 평활감, 경량감, 유연감, 신축감의 4개 요인으로 분류되었다. 주관적 감각 요인은 소재의 섬유조성별 국적에 따라 부분적으로 유의한 차이를 보였다. 한국인 여대생은 중국인 여대생 보다 면 100% 소재를 더 가볍다고 평가하였고, 폴리에스터 50%/모달 50% 소재와 P100 소재를 더 신축성이 있다고 평가하였으나, 중국인 여대생은 폴리에스터 50%/면 45%/스판덱스 5% 소재를 더 가볍다고 평가하였다. 캐주얼 셔츠 소재의 섬유조성별 촉감 선호도는 국적에 따라 유의한 차이를 보였다. 한국인 여대생은 중국인 여대생에 비해 면 80%/폴리에스터 20% 소재, 폴리에스터 50%/면 45%/스판덱스 5% 소재, 아마 100% 소재를 더 선호하였다. 한편, 캐주얼 셔츠 소재의 주관적 감각 요인이 촉감 선호도에 미치는 영향은 국적에 따른 차이를 보였다. 한국 여대생의 경우, 평활감과 유연감이 캐주얼 셔츠 소재의 촉감 선호도에 긍정적 영향을 미치는 반면, 중국인 여대생은 평활감, 유연감, 신축감이 촉감 선호도에 긍정적 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이처럼 캐주얼 셔츠 소재에 대한 주관적 감각 및 촉감 선호도는 한국인 여대생과 중국인 여대생간의 차이를 보였다. 따라서 여대생을 대상으로 캐주얼 셔츠 소재 기획시 이러한 감성의 차이를 반영하는 것이 필요하다.