• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.62-82
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• 2019

본 연구는 모바일 기기가 사용자의 관계 형성에 어떠한 영향을 미치는지? 영향을 준다고 하면, 그 관계는 부정적인지 혹은 긍정적인지에 대한 실증적인 분석을 하고자 한다. 모든 가능성을 열어두고 모바일 기기 사용을 중심으로 한 일상생활에 대한 탐색적인 고찰을 통해 서술하려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 경기연구원에서 수행한 "모바일 환경 인식에 관한 연구"의 설문조사 원자료를 사용했다. 주요 질문은 모바일 기기 및 사회관계망 서비스(Social Network Service: SNS)이용 및 기기 사용에 대한 의견에 대한 내용이었다. 경기도 전체의 31개 시 군 모두를 공간적 범위로 설정했으며, 최종 유효 표본은 1,004명 이었다. 다항로지스틱모형 및 의사결정나무를 통해 사람들과의 관계 범위 정도를 종속변수로 선정하여 특성을 탐색하였다. 설문에 대한 다항로지스틱 분석결과 인간관계의 범위의 일부 변화가 있는 응답자의 특성은 가족과의 대화, SNS 사용량, 군(郡) 지역 거주, 사용 내용은 뉴스에서 유의미한 변화(+)효과를 보이는 것으로 나타났다. 관계 범위 정도에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 SNS 사용량으로 나타났다. 사용량이 많아질수록 관계 범위 정도 역시 많은 변화를 보이고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.287-293
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• 2018

한반도는 화산 재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근 백두산 및 일본 화산들을 포함한 극동아시아의 화산 관측동향 및 연구결과들은 더 이상 한반도가 화산 재해로부터 안전한 지역이 아님을 나타내고 있다. 대한민국 정부는 2012년부터 효율적인 화산재해 대응체계 구축을 위해 IT 기반의 화산재해대응시스템(VDRS: Volcanic Disaster Response System)구축기술을 개발해 왔다. VDRS의 주요 사용자는 대한민국 중앙 및 지방정부 공무원들이나 이들 대부분은 화산재해를 경험해 보지 못하였으며, 기본적 지식도 부족하다. 따라서 실제 재난 시, 효과적인 VDRS의 사용 및 재난대응을 위해서는 재해 대응과 관련된 교육 콘텐츠의 개발과 교육의 실시가 매우 중요하다. 본 논문에서는 현실감 있는 화산재해 대응 교육을 위한 가상현실(VR; Virtual Reality) 기반의 모바일 앱 개발을 다루고 있다. 교육의 목적은 화산재해 관련 지식의 전달과 체험이다. 첫째, 공간정보 기반의 VR 콘텐츠를 제작한다. VR 콘텐츠를 제작을 위해서는 수치표고모형 기반 3D 모델이 구축되고, 기상효과 및 다양한 화산재해 확산 가시화 모델이 개발된다. 둘째, 화산재해 대응을 위한 교육앱이 개발된다. 이 단계에서 우리는 12단계의 화산재해 체험 스토리 보드를 제안한다. 앱은 스토리 보드를 기반으로 Unity3D 엔진을 이용하여 개발되며 다양한 화산재해(화산재, 화쇄류, 화산이류 등)를 체험하고 이들에 대한 지식을 전달할 수 있도록 구성된다. 본 연구의 결과는 화산재해 대응 및 예방을 위한 교육에 활용될 수 있을 것이며 향후, 증강현실 기술과 연계한다면 보다 현실감 있는 교육에 활용될 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제21권3호
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• pp.75-80
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• 2021

본 연구는 장애인 활동보조인 구인·구직에 관련된 인력 및 채용정보를 각각 제공하고 이를 바탕으로 최적의 구인자와 구직자가 결정되어 주기적 서비스뿐만 아니라 일회성 서비스의 매칭이 원활하게 이루어질 수 있는 비대면 플랫폼을 제안하였다. 기존의 장애인 활동보조서비스 구인·구직 방식은 수요자가 활동서비스를 요청하면 제공기관 담당자가 기관소속 활동보조인을 배정하는 일방적 방향의 매칭방식으로 이루어지고 있어 구인·구직자의 선택권은 매우 취약하다고 할 수 있다. 장애인 활동보조인의 구인·구직 플랫폼은 사용자를 구분하여 장애인 또는 장애인가족(구인자)과 장애인 활동보조인(구직자) 인터페이스로 분리되어 로그인이 가능하다. 각자의 조건에 맞는 구인과 구직을 검색하여 채팅기능을 통해 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭이 이루어지고, 활동보조서비스가 완료되면 구인·구직자는 각자의 입장에서 서비스 후기 및 평가를 작성할 수 있는데 이는 다음 구인·구직자의 매칭 결정에 중요한 요소로 작용할 수 있다. 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭 플랫폼은 단기 또는 일회성 활동보조가 필요할 때 서비스를 제공받기 어려운 사각지대를 최소화하는데도 도움이 될 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.31-42
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• 2021

본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.500-507
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• 2021

가상현실 산업은 Covid-19 이후 비대면 콘텐츠 수요 급증과 메타버스에 대한 관심과 더불어 재도약할 기회를 얻었다. 따라서 이러한 흐름과 함께 가상현실 콘텐츠를 대중화를 위해서는 양질의 콘텐츠 제작과 가상현실 특성에 맞는 스토리텔링 연구가 지속적으로 이루어져야 한다. 이처럼 가상현실 특성을 적용한 콘텐츠가 사용자 피드백을 통해 효과적으로 제작되기 위해서는 해당 콘텐츠를 평가할 수 있는 정량적 지표가 필요하다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 관람하는 과정을 분석하여 머리 움직임을 정량적 지표로 설정하였다. 이후 실험자는 5개 애니메이션을 관람하고 이에 따라 기록된 머리 움직임 정보와 몰입도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과는 머리 움직임 속도가 상대적으로 느릴 때 높은 몰입도를 나타내었고, 머리 움직임 속도가 콘텐츠 몰입도 정도를 나타내는 지표로 유의미하게 사용될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 도출된 결과는 이후 창작자가 가상현실 콘텐츠 제작을 할 때 프로토타입 제작 후 적용된 스토리텔링 방식의 유효성을 검증할 수 있는 정량적 지표로 사용될 수 있다. 이러한 방식은 제안된 스토리텔링 방식 문제점을 빠르게 파악하고 더 나은 방식을 제안할 수 있어 콘텐츠의 질을 향상시킨다. 본 연구는 머리 움직임 속도라는 정량적 지표를 기반으로 몰입도를 분석하는 기초연구로 양질의 가상현실 콘텐츠 제작과 가상현실 콘텐츠 대중화에 기여하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.85-91
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• 2020

최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물 객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.61-73
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• 2021

메타휴리스틱 탐색법은 주어진 정보의 부족 및 시간의 제약을 받는 상황에서 다양한 목적함수를 가진 문제를 해결하기 위해 개발되었다. 본 연구에서는 기존의 최적화 알고리즘인 Vision Correction Algorithm(VCA)의 성능을 강화한 Hybrid Vision Correction Algorithm(HVCA)을 개발하였다. HVCA는 기존의 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 두 가지 방법을 적용하였다. 첫 번째 방법으로 사용자가 입력해야 하는 매개변수를 자가적응형 매개변수로 개선하였다. 두 번째 방법으로 Exponential Bandwidth Harmony Search With Centralized Global Search(EBHS-CGS)의 CGS 구조를 HVCA에 추가하였다. CGS 구조의 추가로 인해 HVCA 내부는 CGS와 VCA의 두 가지 구조로 구성되어 있다. 두 가지 구조를 효율적으로 사용하기 위해 반복시산을 진행하면서 최적값이 나오는 구조의 선택확률을 증가시키는 방법을 적용하였다. 제안된 HVCA의 성능을 확인하기 위해 최적화 문제에 적용하고, 그 결과를 Harmony Search(HS), Improved Harmony Search(IHS) 및 VCA와 비교하여 나타내었다. 적용결과 수학문제와 공학문제에서 HVCA는 HS, IHS 및 VCA보다 최적값 및 100번의 반복실행 중 최적값을 찾는 횟수가 많았으며, 최적값에 수렴하는 반복시산횟수도 낮았다. 이를 통해 HVCA가 성능이 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다. 제안된 HVCA는 적용한 수학문제 및 공학문제 이외에도 많은 분야에 대해 좋은 결과를 나타낼 것으로 기대된다.

• 트랜스-
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• 제10권
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• pp.73-113
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• 2021

VR 이미지는 상상력을 불러일으켜 소비자의 태도와 행동에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 현실 기반의 닫힌 루프 3D 영상 (이하 Virtualgraph)을 소개한다. 그리고 이러한 이미지가 모바일 커머스 환경에서 소비자의 연상을 증가시킬 수 있는지, 제품의 시각적 이미지의 높은 원격 현전성이 해당 제품의 구매 의도를 높일 수 있는지를 살펴본다. 이를 위해서 우리는 원격 현전성, 지각된 가치 가격, 지각된 음식의 질, 시각적 이미지의 생생함에 대한 질문지(VVIQ)로 구성된 모델을 개발하였다. 우리는 Virtualgraph 응용 프로그램을 사용하여 실험을 수행한 후 인터뷰와 설문 조사를 수행하였다. 실험, 설문 조사, 인터뷰 결과 우리는 다음과 같은 사항들을 알 수 있었다. 첫째, 사용자는 정지 이미지보다 Virtualgraph로 연상을 더 잘한다. 둘째, 신선 식품의 지각된 품질이 만족스럽다면 증가된 연상은 구매 의도에 영향을 미친다. 셋째, 증가된 연상은 상품을 높게 평가하게 하며, 신선 식품의 지각된 품질이 좋다면 그 평가는 더 높아진다. 인터뷰에서 우리는 Virtualgraph를 사용한 실험 그룹이 구매 의도가 더 높고 제품을 더 비싼 것으로 인식했음을 알 수 있었다. 또한 실험 그룹이 제품 이미지를 더 선명하고 생생하게 인식하였다. 마지막으로 우리는 모바일 쇼핑몰에서 Virtualgraph를 사용할 때의 전략적 시사점에 대해서 논의한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.33-39
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• 2021

음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.