• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.367-372
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• 2022

최근 뉴노멀시대가 도래하면서 실감형 기술과 언택트 기술은 사회적 관심을 받고 있다. 하지만 헤어 스타일링 분야는 헤어 시뮬레이션을 중점으로 헤어 자체의 연출이나, 개별적인 움직임, 모델링에 초점을 두고 있다. 시대적 요구와 개선된 실습환경 조성을 위해 본 연구에서는 비대면 헤어 스타일링 VR 시스템을 제안하였다. 이론 고찰에서는 기존 헤어 컷 연구 사례에 대해 조사하였다. 기존 헤어 컷 관련 그래픽스 연구는 주로 힘 기반 피드백 위주의 연구이다. 본 논문에서 주장하는 가상환경에서 인터랙티브한 헤어 컷 작업에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 미용에 필요한 동작을 핑거 트래킹이 가능한 VR 컨트롤러에서 미용도구 선택, 자르기, 회전 등이 가능하도록 하였으며 비대면 협업 환경으로 구축하였다. 연구 결과로서, 정확한 헤어 절단 작업을 위해 소지걸이 애니메이션에 따른 핑거 트래킹과 가위의 움직임이 위치 보정에 따른 동기화 작업의 결과와 다중 사용자 기반의 가상 협업 환경에서의 실시간 인터랙티브 헤어 컷 작업을 실험하였다, 비대면 상황에서 헤어 스타일링에 필요한 커트동작에 관한 학습이 가능하게 되었으며 교수자와 학습자는 VR HMD 내장 마이크와 Photon Voice로 상호 간의 의사소통이 가능하게 되었다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권3호
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• pp.49-53
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• 2022

초박형 유리(Ultra-Thin Glass, UTG)는 디스플레이 보호용 커버 윈도우로 폴더블(foldable) 디스플레이에 사용되고 있으며, 향후에는 롤러블(rollable) 디스플레이나 다양한 플렉시블(flexible) 전자기기에 확대 적용될 것으로 예상되고 있다. 폴더블 디스플레이의 경우, 사용자들에 의해 굽힘과 터치 펜에 의해 충격을 받게 되고, 이 외에도 낙하 등 다른 외부충격에 쉽게 노출되어 있다. 초박형 유리는 100 ㎛ 이하로 두께가 얇고 취성하여 여러 외부 충격에 의해 쉽게 균열이나 파단이 발생할 수 있고, 이러한 균열이나 파단은 폴더블 디스플레이에 심각한 신뢰성 문제를 야기한다. 따라서, 본 연구에서는 초박형 유리의 내충격 신뢰성을 평가하는 펜 낙하 실험을 유한 요소 모델로 구성하고, 초박형 유리의 내충격 신뢰성을 향상시키기 위한 기계적 모델링을 진행하였다. 초박형 유리층 상부 혹은 하부에 보강층을 삽입했을 때, 펜 낙하에 의해 초박형 유리층에 작용하는 응력 메커니즘을 분석하였고, 그에 따라 신뢰성 향상을 위한 최적의 구조를 제시하였다. 또한 초박형 유리의 강도에 따른 최대 펜 낙하 높이를 예측할 수 있도록 펜 낙하 높이에 따라 초박형 유리층에 작용하는 최대 주 응력 값을 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.187-193
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• 2021

2020년 2월, 경기도는 지역화폐를 이용하여 데이터를 생산한 경기도 지역 주민 사용자에게 데이터 배당을 세계 최초로 지급하였다. 현재, 데이터 배당은 데이터를 생산한 소비자에게 지급이 되고 있으나, 본 논문은 부가가치 창출 기여도에 따른 데이터 배당 자격 확대에 대한 연구를 하였다. 첫째, 데이터 배당 수급 대상자가 데이터를 생산한 소비자만이 가지는 것이 옳은 것인가에 대해 문제 제기를 하였다. 둘째, 부가가치 창출에 영향을 미친 데이터 가치화 기준 4요소를 분석하여 부가가치 창출에 영향을 주는 객체를 파악하였다. 4요소는 생산성, 유효성, 구체성, 활용성으로 구분하였고 각 요소에 해당하는 객체를 분석하였다. 그에 따라, 플랫폼 노동자의 부가가치 창출 기여 여부를 파악하였다. 결론적으로, 데이터 배당의 수급 대상자는 최초 데이터 생산 주체인 소비자뿐만이 아닌, 부가가치 창출을 위한 데이터 가치화의 구체성에 기여를 한 플랫폼 노동자도 자격을 가질 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 해당 객체들 중 플랫폼 노동자를 중심으로 한 데이터 배당의 필요성에 대해 연구의 중심을 두었기에, 플랫폼 노동자 이외에 부가가치에 영향을 미친 객체들의 타당성에 대해서는 제외한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.189-199
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• 2023

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 확인한 사회적 인식을 기반으로 인공지능과 관련된 아두이노 기반 보드의 개발 방향을 확인하는 데 있다. 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 '아두이노+인공지능', '아두이노+AI' 등의 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석 등의 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과 아두이노 및 인공지능 관련 인터넷 문서에서는 교육 및 코딩 교육과 관련된 키워드, 아두이노를 기반으로 제작 및 체험 관련 키워드, 프로그램 관련 키워드가 주요 키워드임을 확인하였으며, 이들 키워드를 바탕으로 한 군집이 형성됨을 확인하였다. 이 연구를 통해 아두이노 및 인공지능과 관련된 사회적 인식을 파악하였고, 이를 기반으로 한 보드 개발의 방향성을 확인할 수 있었다. 이 연구는 일반 대중의 사회적 인식을 빅데이터 분석 방법을 활용하여 파악한 후, 이를 기반으로 보드 개발의 여러 가지 요인들을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 빅데이터 분석 방법으로 사용자의 요구를 파악하고자 하는 연구자나 개발자들이 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.67-77
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• 2022

자연풍에 의한 감각은 대부분의 사람들이 일상 생활에서 경험하는 가장 흔한 느낌 중 하나이다. 그러나 가상현실 환경에서 자연풍이 어떻게 재현될 수 있는지, 인공풍이 결합된 다감각 콘텐츠가 인간의 정서를 개선하는지에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 문제를 다루기 위해, 본 연구는 녹화된 영상 및 바람 데이터를 기반으로 하는 Wind Reproduction VR System 을 제안하고, 이 시스템이 사용자의 정적 정서에 주는 영향을 확인하는 연구를 진행한다. 실험을 위해 요트상에서 360 도 영상과 함께 풍향 및 풍속 데이터를 수집했다. 수집한 데이터는 제안한 시스템을 통해 다감각 VR 환경을 만드는데 사용되었다. 총 19 명의 대학생들이 실험에 참여했으며, K-PANAS(Korean version of Positive and Negative Affect Schedule)를 통하여 참가자들의 정서 변화를 측정했다. 실험 결과, 인공풍이 추가된 요트 VR 콘텐츠 체험 이후 참가자의 '영감을 받다', '활기차다' 정서가 유의하게 증가하였다. 뿐만 아니라, 바람의 유무에 따라 '흥미롭다' 정서가 가장 큰 영향을 받는 것으로 확인하였다. 제안한 시스템은 인터랙티브 미디어, 체험형 콘텐츠와 같은 다양한 VR 응용 프로그램에서 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.55-65
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• 2022

본 논문은 사이버 멀미 증상과 시각 기능과의 관련성을 알아보고 시지각훈련이 사이버 멀미의 증상을 감소시키는 효과가 있는지 알아보고자 하였다. 연구 대상자는 건강한 성인 남성으로, 15분 동안 동일한 가상 현실 프로그램을 체험하도록 한 이후, VR 만족도 점수와 사이버 멀미 수준에 따라 편안한 가상현실 프로그램 시청자 그룹(CVR 20명)과 불편한 가상현실 프로그램 시청자 그룹(UVR 20명)으로 분류하였다. 모든 대상자에게 시각기능 검사를 실시하였고 UVR 그룹에게 시지각 훈련 프로그램을 주 1회 40분 12회 적용한 후 시각 기능과 SSQ 설문지를 재평가하였다. 복시를 가진 대상자는 UVR 그룹에서 55%, CVR 그룹에서 5%로 나타나서 UVR 그룹에서 월등히 높았으며, 두 그룹간의 입체시, 외사위, 폭주근점(p<.01) 및 버전스 기능(p<.001)은 차이가 나타났다. 시지각 훈련 후 UVR 사용자 그룹의 SSQ, 입체시, 폭주 근점, 버전스 기능의 변화가 긍정적으로 변화하였다(p<.01). 따라서, 사이버 멀미 증상은 시각기능과 관련이 있으며, 시지각 프로그램은 사이버 멀미 증상을 완화시키는 방법으로 사용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.109-116
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• 2021

전통적으로 공학분야는 실험 실습 위주의 대면 교육이 주를 이루어 왔으나, IT 기술 및 인터넷 통신망의 급속한 발전과 최근 COVID-19 등의 사회적 환경 변화로 인해 온라인 학습에 대한 수요가 급증하고 있다. 다른 분야에 비해 실험 실습의 비중이 상대적으로 높은 공학 분야에서 효율적인 온라인 교육이 이루어지려면 실제 실험 실습을 대체할 수 있는 가상 실험실습 콘텐츠가 매우 필요하다. 본 연구에서는 전기전자 분야 뿐만 아니라 IT 융합이 이루어지고 있는 전반적인 공학 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 마이크로프로세서의 효율적인 온라인 응용 학습을 위해 라인 트레이서 모델을 개발하고 이를 시뮬레이션 할 수 있는 가상실험 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 라인 트레이서 모델에서 사용자는 원하는 형태로 하드웨어 파라미터 값들을 다양하게 설정하고, 이에 따른 소프트웨어를 어셈블리 언어나 C 언어 등으로 작성하여 컴퓨터 상에서 동작을 시험해 볼 수 있도록 구성되었다. 개발된 라인 트레이서 가상 실험 소프트웨어는 실제 수업에 활용하여 동작을 검증하였으며, 앞으로 온라인 상에서 이루어지는 비대면 수업에서 효율적인 가상 실험 실습 도구가 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.135-155
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• 2022

본 연구는 Organic Light-Emitting Diodes(OLEDs) 산업의 하위기술 분야를 도출하여 특허 동향을 분석하고 각 하위기술 분야별 기술 가치, 독창성, 다양성을 분석한다. 특허 자료 수집을 위해 OLED 기술과 관련된 국제 특허 분류(International Patent Classification) 집합을 정의하고, 이를 활용해 2005년부터 2017년까지 출원된 OLED 연관 특허를 수집하였다. 이어서 토픽모델을 이용하여 대량의 특허 문서를 12가지 주요 기술로 구분하고 각 기술에 대한 동향을 조사하였다. 그중 터치 센서, 모듈, 이미지 처리, 회로 구동 관련 특허는 증가 추세를 보였으나 가상 현실, 사용자 인터페이스 관련 특허는 최근 감소하였고, 박막 트랜지스터, 지문 인식, 광학필름 관련 특허는 지속적인 추세를 보였다. 이후 각 기술 그룹에 포함된 특허의 전방 인용 수, 독창성, 다양성을 조사하여 기술적 가치를 비교하였다. 결과로부터 전방 인용 수, 독창성, 다양성이 높은 이미지 처리기술, UI/UX, 모듈 기술, 점착 기술 분야가 상대적으로 높은 기술적 가치를 보여주었다. 본 연구를 통해 기업의 기술 전략 수립과정에서 활용 가치가 높은 정보를 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.133-154
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• 2021

현대인에게 가장 보편적이고 융합적인 미디어인 스마트 폰은 애플리케이션이라는 비히클을 갖는 뉴미디어이다. 이 연구는 미디어 사용자들은 어떻게 레퍼토리를 구성하여 미디어를 이용하고 있는지를 파악하고자 2019년 11월, 4주 동안의 개인별 모바일 이용행동 로그 데이터를 이용하여 모바일 애플리케이션 카테고리별 미디어 이용량을 중심으로 군집 분석을 실시하고, 최종적으로 8개의 모바일 미디어 레퍼토리 유형별 집단을 분류하였다. 8개의 각 미디어 레퍼토리 그룹은 애플리케이션 카테고리별 절대적 이용량과 타 그룹 대비 상대적 이용량에서 차이를 보였으며, 데모그라픽적 분포에서도 집단간 차이를 보였다. 이 연구는 모바일 미디어 레퍼토리를 규명해 냈다는 학문적 기여뿐만 아니라 기존의 k-means clustering에 의존적이었던 군집 분석을 SOM(Sefl-Organized Map)을 이용하여 프로토벡터를 추출하고 이 프로토벡터를 이용하여 k-means clustering을 실시하는 이단계 접근법(two-step approach)을 시도함으로써, 기존 k-means clustering이 갖고 있는 '이상치(outlier)'나 '결측치'에 민감했던 한계점을 극복하고 더 나은 성능의 분석 결과를 도출하고 있음을 보여준다는 점에서 방법론적으로도 의미를 갖는다. 또한 모바일 미디어 이용 행동의 유형 분류 연구는 전자거래 서비스를 이용하는 고객을 유형분류하고, 각 고객 유형에 맞는 고객 관리 서비스를 집행해야 하는 실무진이 고객 행동 로그 데이터를 기반으로 고객의 구조를 파악하고 각 고객 집단에 적합한 서비스 또는 마케팅 의사결정을 차별적으로 집행해야 하는 전자거래 커뮤니티에 실무적 가이드를 제공한다는 점에서도 의미를 갖고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.675-681
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• 2021

최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.