• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.37-38
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• 2013

항만건설 및 운영에서 해양교통시설의 설치와 운영은 해상충돌방지 및 안전에서 매우 중요한 인자이다. 그리고, 해상교통시설의 설치 및 운영은 IMO SOLAS 5장 제13조에 의하여 당국의 의무사항으로 규정되어 있다. 해양교통시설은 과거의 시각적(광학, 형상) 시설에서 AIS, DGPS 및 기타 전파표지 등을 활용한 e-Navigation의 개념으로 발전하고 있다. 그러나 해양교통의 자동화 흐름에도 선박의 안전한 항해를 위한 광파표지 및 형상표지의 역할은 여전히 절대적이다. 본 연구에서는 시각표지의 운영관리 효율을 향상시키기 위한 해양교통시설 서비스수준의 결정방법으로 해상교통관련 전체 시설을 하나의 관리시스템으로 조합하고 더욱 효율적인 시스템 관리방안으로서 해양교통시설 운영률을 제안하였다. 그리고, 선행연구에서 제안된 해양교통시설시스템에 관해 위험관리모델의 적용으로 검증을 수행하고 체계화시키기 위한 방안을 도출하고자 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.98-105
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• 1989

선택적인 주파수 특성을 가지고 있는 인간의 시각 시스템(HVS)을 왈쉬함수로 표현되는 아다마르변환 영역에서 적용하였다. 아다마르 기본함수의 주파수 성분을 구하여 시각 시스템을 모델링하였으며 이때 오차측정의 기준으로서 저 전송율 변환 부호화기에서 중요한 요소인 블록 경계상의 오차와 평균자승 오차를 사용한 결과 인간이 가장 높은 감도를 갖는 공간 주파수는 이산 여현 변환의 경우보다 높게 나타났다. 부호화기에서 HVS 모델을 적용하여 시각적 감도가 높거나 중요한 정보만을 전송하고 북호화기에서는 역하중이 없는 방법을 제시하였다. 블록과 블록이 교차하는 영역에서 특히 크게 나타나는 오차를 감소시키기위해 시각적 하중 방법을 사용하였으며 0.8 bpp이하의 전송율에서 인간의 시각 특성에 만족되는 변환부호화를 시험하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권9호
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• pp.123-131
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• 2014

네트워크와 IT기술의 발달로 실시간 가용 데이터의 수요가 촉진되었다. 특히 소득 증가와 고령화 사회 진입에 따른 의료서비스의 질적 향상으로 개인 건강관리를 위한 데이터 수요가 확대되어 의료기관과 관련기업은 다양하고 진화된 의료서비스를 제공하려는 시도를 하고 있다. 그 중에서도 건강검진 결과의 표현은 가장 기본적인 의료 서비스로서, 개인의 건강 기록을 데이터화하여 수검자에게 자신의 건강상태에 대한 이해가 되도록 표현되어야 한다. 그러나 건강검진 결과 표현을 위한 체계적인 프레임워크와 시각화 모델의 부재로 인하여 직관적인 건강데이터의 표현은 사용자에 의한 이해가 어려운 실정이다. 본 연구는 수검자에게 일관된 수치적 데이터 형식으로 제공되었던 기존방식을 지양하면서 사용자 개인의 건강검진 결과에 맞춘 다양한 데이터 표현방식을 정립하여 개발된 맞춤형 데이터 시각화의 모델과 프레임워크를 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.417-426
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• 2019

이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1487-1495
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• 2013

센서 네트워크의 여러 핵심 기술 요소 중에서 시각 동기 기술은 센서 네트워크 응용에 필수 요소이다. 여러 노드들로부터 같은 이벤트의 중복 감지 인식, 기록된 이벤트의 발생순서 구분, 이동체의 이동 속도 계산 등에 시각 정보는 기저 데이터가 된다. 본 논문에서는 다양한 무선 센서 네트워크 시각 동기 기법 중 대표적인 시각 동기 모델인 pair-wise 시각 동기 알고리즘을 대상으로 시각 동기 오류 요소를 추출하고 이러한 오류 요소가 시각 동기 정확도에 끼치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 이론적 분석 결과를 검증하였다. 이러한 결과는 향후 센서 네트워크 시각 동기 알고리즘의 성능 개선이나 개발에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.56-59
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• 2010

오늘날 임베디드 환경에서의 하드웨어의 발전에 더불어, 소프트웨어의 복잡도가 점점 증가하고, 유지보수에 대한 비용이 증가함에 따라 UML모델을 이용한 자동코드 생성에 대한 관심이 더욱 커지고 있다. UML을 이용한 코드 생성의 효과적으로 이루어지기 위해서는 설계된 모델의 무결성이 요구되고 이를 위해서는 모델의 논리적 검증이 선행되어야 한다. 아울러 설계자로 하여금 정의하는 모델이 명확하게 이해되고 구현될 있어야 한다. 하지만 코드 생성의 행위적 관점의 기본이 되는 상태머신 다이어그램에서 잘 드러나는 흐름과는 다르게 데이터의 사용은 다이어그램 내부에 숨겨져 있어 설계자로 하여금 모델에 대한 이해를 어렵게 하고 잠재적인 에러의 내포 가능성이 제기되어 왔다. 본 논문은 이러한 문제의 해결을 위해 코드 내포 상태머신 다이어그램의 데이터 시각화기법을 이용하고, 이러한 시각화 기법을 이용하여 데이터 사용관점에서의 모델의 이해를 도움과 동시에 이를 통하여 더욱 정확한 모델링을 수행하고 더불어 이를 통해 최종적으로는 더욱 효율적인 형태의 코드를 생성하는 코드 자동 생성기의 설계를 제안 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.505-518
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• 2023

3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.584-590
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• 2020

일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.617-629
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• 2001

인간시각체계에서 단순세포의 수용영역에 대한 수학적인 모델 연구가 정신물리학, 생리학, 신경과학 측면에서 발전되어 왔다. 여러 분야에서 사용되는 모델은 Gabor 복소함수, Gaussian 미분, Hermite 함수를 포함하며, 영상처리와 컴퓨터 시각 분야에 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 불확실성원리에 기초하여 고려된 함수들의 결합유효폭을 계산하고, 인간시각필터와 일치되는 중심주파수와 각 함수의 변수들을 결정하고, 결과적인 대역폭을 분석한다. 더욱이 함수들의 위치와 주파수 영역의 특성을 파악하여 정신물리학적으로 획득한 실험적인 데이터와의 관련성을 검토한다.

• 한국의류학회지
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• 제34권9호
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• pp.1567-1580
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• 2010

This study investigates the effects of visual texture on color emotion and establishes prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics including silk, cotton, and flax were colored by digital textile printing according to chromatic hue and tone combinations that are evaluated in terms of color emotion. Subjective visual texture ratings are also obtained for gray-colored same fabrics to those used in color emotion tests. As a result, fabric clusters by visual texture factors showed significant differences in color emotion factors that are primarily affected by physical color properties. Finally prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were established, which has a potential to be used to explain color emotion according to the visual texture characteristics of fabrics.