• 실천공학교육논문지
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• 제16권3_spc호
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• pp.391-399
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• 2024

우리나라의 모든 고속도로 톨게이트에서는 저속 축중기를 사용해 과적 화물 차량의 고속도로 본선 진입을 차단하고 있으나, 일부 화물 차량은 가변축을 조작할 수 있도록 불법으로 개조하고 축조작을 통해 단속을 회피하고 있다. 기존에 수행된 연구들에서는 주행중인 차량의 타이어들을 검출해 축조작의 여부를 판별하고 있지만, 고속도로 톨게이트 검문소의 차량 진입부가 매우 좁기 때문에 하나의 영상 프레임에 차량의 모든 타이어를 촬영하는 것이 현실적으로 어렵다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 타이어의 검출이 아닌 화물 차량 적재함의 상하 높이 변화를 감지하는 방법으로 축조작 시도 여부를 판단할 수 있는 시스템을 제안하였다. 화물 차량의 적재함 높이 변화를 검출하는 방법으로 허프 변환을 이용해 차량 적재함의 대표선을 추출하고 대표선의 높이 변화를 측정하여 적재함의 수직 높이 변화를 감지하는 방법과 광류를 이용해 영상의 일정 영역 내의 픽셀들에 대한 모션 백터를 구하고 이를 누적하여 적재함의 수직 높이 변화를 감지하는 방법을 사용하였으며 두 방법을 비교 분석하고 장단점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.23-41
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• 2024

최근 가상 아바타를 이용하여 가창과 안무를 표현하는 다양한 가상 아바타 음악 콘텐츠가 제작되고 있으며, 가상 아티스트들의 인기가 높아짐에 따라 오프라인에서도 가상 아바타 콘서트를 하는 사례도 등장하고 있다. 하지만 가상 아바타가 악기를 연주하는 밴드 콘텐츠의 제작 사례는 찾아보기 어려우며, 전면의 대형 스크린을 사용하는 오프라인 가상 아바타 콘서트는 가상 현실 특유의 환상적인 연출과 높은 자유도를 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 제한점에 영감을 얻어, 가상 밴드 아이돌 Verse'day의 가상 아바타 밴드 콘텐츠 제작과 몰입형 인터랙티브 공연 제작 사례를 소개한다. 먼저, 본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템과 실시간 엔진을 활용해 밴드 연주 애니메이션과 뮤직비디오를 제작한 과정을 소개한다. 이어서, 오프라인 콘서트에서 프로젝션 매핑과 실시간 상호작용 응원봉을 사용해 몰입형 인터랙티브 가상 아바타 공연을 제작한 사례를 소개한다. 마지막으로, 본 논문의 제작 사례를 바탕으로 향후 가상 아바타 음악 콘텐츠 제작을 위한 연구 방향을 제언하였다. 우리는 본 제작 사례가 향후 다양한 가상 아바타 음악 콘텐츠 제작과, 몰입형 인터랙티브 오프라인 가상 아바타 콘서트 제작에 영감을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 유통과학연구
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• 제9권2호
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• pp.49-59
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• 2011

한국프랜차이즈산업은 1970년대 도입된 이후, 외식업, 도·소매업, 서비스업 등 광범위한 영역에 국민생활과 밀접한 지식기반서비스산업으로 고성장을 지속하고 있다. 이제 국내 프랜차이즈산업은 양적성장에서 질적 성장으로의 전환을 통한 새로운 도약을 준비해야 할 시기이다. 무엇보다도 중요한 것은 가맹본부와 가맹점 사업자 간의 신뢰구축을 위한 가맹본부와 가맹점사업자의 노력과 실천이다(Stanworth & Kaufmana, 1995). 가맹본부와 가맹점사업자간의 우호적이고 신뢰할 수 있는 관계(Relationship)야 말로 프랜차이즈에 대한 불신을 해소하고 건강한 프랜차이즈시스템을 유지할 수 있는 근간이기도 하다. 가맹사업을 하고자 하는 가맹본부는 프랜차이즈산업의 지속적인 성장과 발전을 위해서 가맹점창업의 성공에 많은 영향을 미치는 항목이 무엇인지를 파악해야 한다. 따라서, 가맹점 사업성과의 만족도와 가맹점 사업성공·실패에 미치는 가맹점의 선택속성이 무엇인지를 파악하고 업종별로 차이가 있다는 것을 밝히려는 연구의 목적이 있다. 본 연구는 가맹사업을 하고 있는 가맹본부나 예비 가맹본부 창업자들이 가맹점 모집뿐만 아니라 가맹점 지원시스템 구축력, 브랜드력, 가맹점의 상권 경쟁력, 교육·훈련 프로그램 수준, 가맹점사업자의 금융비용, 가맹점본부와 가맹점사업자와의 파트너쉽, 마케팅 믹스 관리능력(제품, 가격조건, 물류 및 배송서비스, 프로모션, 슈퍼바이징과 슈퍼바이저, 업무절차·과정, 물리적 증거)에 투자와 활동을 집중해야 가맹점의 성공가능성이 높아진다는 것을 시사하고 있다. 가맹점 예비창업자들이 우수한 가맹본부를 선택하기 위해 가장 크게 고려하는 사항은 가맹본부의 특성이다. 특히 가맹점에 대한 가맹본부의 지원은 가맹점의 사업성과와 만족도를 높이고 결과적으로 적극적인 추천이나 재 계약률을 높일 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1903-1914
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• 2008

본 연구의 목적은 이태리와 한국의 패션지원프로그램 중 패션박람회와 쇼룸의 역할을 분석하여 한국 패션산업의 경쟁력을 제고할 수 있는 실용적이고 즉시 적용 가능한 정책을 제안하고자 하는 것이다. 자료 수집을 위해 이태리와 한국, 그리고 미국 로스엔젤레스에 에서 패션실무를 담당하고 있는 23명을 대상으로 심층 인터뷰조사 하였고 인터뷰내용을 주요 항목별로 분류하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이태리 패션산업의 경쟁력 원천은 패션협회를 중심으로 한 패션지원프로그램이며 이는 패션관련 산업 전반에 걸친 매우 협력적이며 유기적인 관계에 근거한다. 즉, 기업의 규모의 크기와 관계없이 다양한 협회를 중심으로 매우 즉각적인 맞춤형의 지원을 받고 있었다. 예를 들면 해외전시회 참여, 컬렉션, 프로모션활동 등에 필요한 모든 사항이 협회 회원사에게 지원되고 있었고 또 이태리 기업은 이러한 지원활동에 매우 만족하고 있었다. 그 외 쇼룸과 에이전트도 이러한 시스템에서 부가가치를 높이는 중요한 역할을 하고 있었다. 반면 한국 기업은 바이어와의 판로개척에 매우 소극적이어서 해외전시회 참여율이 매우 낮았고 전시회 참여를 위한 충분한 정보나 지식을 가지고 있지 못했다. 또한 국내의 쇼룸은 아직 활성화되지 못하여 바이어를 통한 수주경로가 되지 못하고 있었고 해외쇼룸의 이용 또한 매우 드물었다. 협회에 대하여도 매우 부정적인 인식을 가지고 있었고 특히 소수의 대기업을 위한 조직이라고 인식하고 있었다. 결론적으로 한국 패션산업은 잠재력은 있으나 해외전시회나 해외패션센터의 쇼룸 등을 활용해 해외바이어를 만날 수 있는 기회를 적극적으로 모색해야 할 것이며 이를 위해 이태리 패션산업처럼 협회 등을 통한 다양한 관련 산업과의 유기적 협력관계가 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.