• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.605-608
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• 2010

현대 사회에서 시각적인 요소는 제품의 기능 못지않게 중요한 요소로 작용하여, 시각적 요소에서 제품의 성패가 판가름 나는 경우도 있다. 하지만 이러한 상황 속에서 제품의 기능은 배제되고 시각적 요소만을 개발되는 경우가 발생되고, 겉보기에 화려한 제품들이 사용자들의 외면을 받기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 외면을 받은 응용 사례를 분석하고 평가하여, 유용성을 개선한 시각화 단축 아이콘 관리자모델을 제안하고 개발하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.179-184
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• 2018

본 연구는 2000년대 이후 신문광고에 나타난 아파트 분양 광고의 시각적 표현 변화에 대해 살펴보고자 2010년~2018년도의 광고물을 대상으로 내용을 비교하여 조사하였다. 부산지역 신문광고를 대상으로 아파트 분양 광고의 시각적 표현 유형 및 광고 모델을 분석하였다. 브랜드(전국 브랜드, 지역 브랜드)에 따라 시각적 표현 유형(카피 중심, 비주얼 중심, 혼합 형식)과 광고 모델 사용 여부(사용, 비사용)로 분류하여 조사하였다. 연구결과, 2010년~2011년도의 아파트 분양 광고에서는 전체 브랜드에서 비주얼 중심 광고가 가장 많이 사용되었고, 지역 브랜드에서 더 높은 이용도가 나타났다. 이에 반해 2017년~2018년도에서는 혼합 형식의 표현이 높아진 것으로 시각적 표현에 변화가 나타났다. 특히 지역 브랜드에서 비주얼 중심 광고의 비중이 현저히 낮아졌다. 광고 모델 사용에 관해서 살펴보면, 2010년~2011년도 대부분의 브랜드에서 광고 모델을 사용하였으나, 2017년~2018년도에는 아파트 분양 광고에서 광고 모델은 거의 사라진 것으로 나타났다. 특히 지역 브랜드에서 차이점이 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 아파트 분양 광고의 표현 전략 차이가 브랜드 간에 존재하는 것으로 해석된다. 이와 같은 연구 결과들은 아파트 분양광고의 시각적 표현 전략에 유용한 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.19-32
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• 2021

본 연구에서는 빛의 반사 현상에 대한 초등 예비교사의 시각적 모델링 과정을 Halloun (2004)이 제안한 모델링 사고의 세 측면, 정합성(coherence), 대응성(correspondence), 통약성(commensurability)의 관점에서 분석하였다. 초등 예비교사 20명이 참여하였으며 무작위로 2명씩 짝을 이루어 빛의 반사 현상을 관찰하고 이에 대한 시각적 모델을 처음에는 개인적으로 그리고 이후에는 협동적으로 구성하도록 하였다. 개인적 모델과 협동적 모델을 비교한 결과 특별한 교육적 처치가 없었음에도 불구하고 일부 모둠에서 대응성과 통약성 수준이 다소 높아졌다. 또한, 이들의 추론 과정에서 세 가지의 주요한 특징을 발견할 수 있었다. 첫째, 반사의 법칙을 적용하는 통약성 수준은 상황에 따라 유동적으로 계속 변했고 구두 설명과 그림 설명이 일치하지 않는 경우가 많았다. 둘째, 시각적 모델링 과정에서 통약성, 정합성보다 대응성을 우선으로 고려하는 경우가 많았다. 셋째, 대응성과 통약성이 서로 갈등하는 상황에서 참여자들은 보조 가설에 대한 검토 및 수정을 통해 이 갈등을 해결하고 추론을 발전시켜 나갔다. 이러한 연구 결과가 모델링 활동을 효과적으로 지도하는데 주는 몇 가지 시사점을 논의하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1311-1314
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• 2022

DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.

• 수산해양기술연구
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• 제34권1호
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• pp.43-51
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• 1998

수중에서 어류들이 색이시 생물적인 목표물이나 어로작업시 어구 등의 시각자극과 최대탐지거리 등을 예측하기 위해서 어류의 주된 시각 예민도 요소인 명암대비 역치와 최소 분해각을 수치모델링 하였다. 어류시각의 명반응과 순반응에 따라 명암대비 역치와 최소분해각은 배경휘도와 체장에 따른 자연대수의 함수로 표현하였다. 이 때 관련된 수식의 계수들은 기존의 실험 결과나 어종간의 시각 예민도 등에서 추정할 수 있었으며 또한 생리 생태나 개체차 등도 조정할 수 있다. 본 모델은 먹이생물이나 어구 등의 시각자극에 의한 시인정도와 시정 등의 추산에 이용될 수 있으며, 아울러 전반적인 수중 광학적인 조건하에서 시각자극의 세기에 따른 시각 예민도와 그 반응에 의한 어류행동 모델에 응용될 수 있을 것이다.

• 센서학회지
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• 제10권1호
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• pp.52-61
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• 2001

이 논문에서는 선택적 주의 집중 기능을 갖는 도약 안구 시각 시스템을 제안한다. Saliency map 모델은 주어진 자연 영상에 대하여 선택위치를 순차적으로 출력하여 시선 이동 경로를 발생시킨다. 발생한 선택위치로의 신속한 움직임을 위하여 도약 안구 운동 모델을 개발하였다. 도약 안구 운동 모델은 시각 자극에 의한 반사적 도약 안구 운동 발생 시각 경로를 세 부분으로 구분하고, 시각 경로에 포함되는 뇌 조직들의 기능 및 역할이 반영되도록 각각의 세부 경로를 서로 다른 신경회로망을 이용하여 모델 하였다. 구현한 Saliency map 모델과 도약 안구운동 모델을 기반으로 한 능동 시각 시스템을 CCD 카메라와 BLDC 모터를 이용하여 실제 구성하고, 제안한 능동 시각 시스템이 실제 도약 안구의 움직임을 잘 추종하는지를 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-107
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• 2000

SimBox는 웹을 기반으로 한 원격 교육 시뮬레이션 도구로서 시뮬레이션 수행 절차에 익숙하지 않은 피교육자들에게 시각적 모델 개발 환경을 제공하여 쉽게 시뮬레이션 모델을 제작할 수 있도록 하였다. 모델 개발을 위해 클라이언트는 자바의 드래그 앤 드롭을 이용하여 시뮬레이션 모델들의 추가/삭제를 용이하게 하였고, 시뮬레이션 코드 작성을 서버가 대신함으로써 피교육자의 시뮬레이션 코드 작성에 대한 부담을 줄여주었다. 또한 컴포넌트 기반의 모델을 개발해 재사용이 가능하며, 자바를 이용해 웹 환경에서 시뮬레이션의 진행상황을 애니메이션을 통해 효과적으로 시각화 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.387-388
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• 2022

기계학습은 문제가 복잡하여 수학적으로 정의를 하는 것이 어려울 때 유용하게 쓸 수 있는 방법으로 최근 패턴 또는 영상을 인식하기 위하여 급속도록 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 모델과는 다르게 인간의 시각정보처리과정 중 망막의 특성과 시각피질의 특성을 고려한 모델을 제시하여 학습의 첫 단계인 원시 데이터를 가공하는 과정을 개선함으로써 좀 더 효율적인 인식모델을 제안하고자 한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.166-173
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• 2024

본 연구에서는 얼굴 동영상에서 입술의 움직임과 음성 간의 동기화 탐지 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 얼굴 탐지 기술로 얼굴 영역의 바운딩 박스를 도출하고, 박스의 하단 절반 영역을 시각 인코더의 입력으로 사용하여 입술-음성 동기화 탐지에 필요한 시각적인 특징을 추출하였다. 본 연구에서는 입술-음성 동기화 탐지 모델이 음성 정보의 발화 영역인 입술에 더 집중할 수 있도록 사전 학습된 시각적 Attention 기반의 인코더 도입을 제안한다. 이를 위해 음성 정보 없이 시각적 정보만으로 발화하는 말을 예측하는 독순술(Lip-Reading)에서 사용된 Visual Transformer Pooling(VTP) 모듈을 인코더로 채택했다. 그리고, 제안 방법이 학습 파라미터 수가 적음에도 불구하고 LRS2 데이터 세트에서 다섯 프레임 기준으로 94.5% 정확도를 보임으로써 최근 모델인 VocaList를 능가하는 것을 실험적으로 증명하였다. 또, 제안 방법은 학습에 사용되지 않은 Acappella 데이터셋에서도 VocaList 모델보다 8% 가량의 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-29
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• 2017

예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다.