• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.113-118
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• 2024

최근 들어 인공지능, 컴퓨터 그래픽기술이 진화하면서 영화,광고, 방송, 게임, SNS 등 여러매체를 통해 다양한 가상휴먼이 등장하고 있다. 특히, 가상인플루언서를 중심으로 한 광고 마케팅 시장에서 가상휴먼은 시간과 비용 측면에서 기업의 중요한 홍보수단으로 이미 중요성이 입증된 상태이다. 국내는 가상 인플루언서 시장의 태동기 단계로 대기업 및 스타트업 경계없이 가상인플루언서 관련 신규 서비스를 출시 준비를 하고자 하나, 그 개발 프로세스가 공개되어 있지 않아 많은 비용을 지불해야 하는 상황이다. 이런 기업의 요구사항과 애로사항을 해결하기 위해 본 논문에서는 실사기반의 가상휴먼을 제작하기 위한 포토그래메트리기반 페이셜 캡춰 시스템을 구현하고, 이를 활용한 가상휴먼 모델링 및 활용사례에 대하여 고찰한다. 페이셜 캡처 후 실제 애니메이션이 가능한 과정까지의 복잡한 CG 작업 단계를 간소화할 수 있는 언리얼엔진기반의 메타휴먼 모델링을 통해 비용과 품질면에서 최적의 워크플로우에 대해서도 고찰하고, 또한 인스타그램 등 SNS마케팅에 활용한 사례에 대해서도 소개한다. 언리얼엔진기반의 워크플로우를 통해 기존의 CG작업과의 비교를 통해 제안한 워크플로우의 성능을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.167-194
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• 2019

본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.147-153
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• 2013

파력변환장치에는 여러 가지 형식이 있으며 지점흡수식이 가장 많이 연구되고 있다. 하지만, 국내외적으로 진동형 전력부이 형식의 설계를 위한 계통적 실측자료 분석 예는 찾기가 어렵다. 본 연구는 권 등(2010)에 의해 제안된 지점흡수식인 공진형 파동에너지 추출시스템에 작용하는 파랑외력을 산정하고자 한다. 본 연구는 경북 동해안에 위치한 후 포항 북방파제 전면수역에서 수압식 파고계를 이용하여 약 3년동안 관측한 자료(2002년 5월 1일~2005년 3월 29일)를 대상으로 시계열 스펙트럼을 분석하였다. 분석결과, 월별주기변동과 파고변동이 뚜렷하게 나타나며 월별 파력이 년 간 불균등하게 분포함을 알았다. 상시파랑의 평균 파형경사는 풍파영역인 0.02-0.04보다 작은 0.01이였다. 년 중 파의 평균주기의 최빈값은 5.31 sec 이며 본 주기에 해당하는 파고 중 최빈 파고는 0.32m이다. 첨두 주기의 발생확률은 이산형(bi-modal)으로 나타나며 4.47 sec와 6.78 sec에서 mode값을 보인다. 설계주기는 이러한 4개의 값으로부터 선택할 수 있다. 파고는 1m 이하가 약 95%를 차지하고 있다. 본 연구를 통하여 파력이 미약한 해역에서는 공진형 파력 시스템이 필요하며 파력의 월별 불균등 분포를 극복하기 위한 최적설계가 전력생산단지(Wave Energy Farm) 형성을 위한 주요한 과제임을 알았다. 본 연구는 상시파랑의 평균스펙트럼에 대하여 표준스펙트럼으로 표현이 불가능하여 3개의 매개변수로 표현이 가능한 새로운 스펙트럼형을 제안하였으며 파력부이에 의한 전력생산 예측과 피로해석을 위한 기본 자료를 제공할 수 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권5호
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• pp.5-12
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• 2012

항생제는 환경에 지속적인 노출과 저항성으로 인해 우려물질로 간주되고 있다. 항생제의 제한적인 생분해능에 따른 하수처리장에서의 불완전한 제거와 광범위한 사용으로 인해 상대적으로 많은 양이 환경에 방류되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 다양한 촉매(Titanium dioxide; $TiO_2$, Hydroxyapatite; HAP)를 통해 항생제의 하나인 sulfamethoxazole의 동역학적 흡착과 광촉매반응에 대해 연구하였으며, 부가적으로 통계적 분석방법인 반응표면법(RSM)을 이용하여 UV/$TiO_2$/HAP 시스템에서의 운전인자의 영향을 살펴보았다. 동역학적 연구결과로 $TiO_2$/HAP의 흡착반응은 유사 2차 반응을 따르는 것으로 나타났으며, 입자내 확산 모델의 적용 결과, 반응속도 상수는 각각 $TiO_2$=$0.064min^{-1}$, HAP=$0.2866min^{-1}$와 $TiO_2$/HAP=$0.3708min^{-1}$으로 나타났다. RSM의 결과로는 ANOVA에서의 회귀항의 유의성이 나타났으며(P-value<0.05) 높은 결정계수 값($R^2$=96.2%, $R^2_{Adj}$=89.3%)이 나타나 이차 회귀모델의 예측이 만족스러운 것으로 관찰되었다. 그리고 Y(SMX 제거율, %)에 대해 예측된 최적 조건들은 코드화된 인자 기준으로 각각 $x_1$(SMX의 초기농도)=-0.7828, $x_2$(촉매의 양)=0.9974 그리고 $x_3$(반응시간)=0.5738로 나타났다. 입자내 확산 모델과 광촉매 산화 반응의 결과에 따르면 $TiO_2$/HAP 공정이 일반적인 고도산화공정에 비해 효율적인 것으로 관찰되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.44-49
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• 2012

최근 영상 의학 분야의 발전으로 인한 보편화와 일본의 후쿠시마 원전사태가 일어나면서 방사선 노출에 대한 대중들의 관심이 높아지게 되었다. 이러한 방사선 피폭에 대한 대중들의 관심으로 현재 거의 대부분의 PET/CT검사에서 사용되고 있는 AEC (Automatic Exposure Control) 시스템은 환자의 피폭선량 감소를 위해 피사체의 두께에 따라 최적의 관전류를 조사한다. 또한, 서울아산병원에서는 전신 PET/CT 검사 시선속 경화 인공물(Beam hardening artifact)의 발생을 줄이기 위해 환자의 팔을 머리 위로 올리고 검사를 시행하고 있다. 본 연구에서는 전신 PET/CT검사 시 환자의 팔 위치에 따라 AEC 시스템을 적용한 CT 유효선량의 차이를 비교하고자 한다. 2008년 12월부터 2011년 7월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원하여 동일 장비에서 팔을 올렸을 경우와 팔을 내렸을 경우의 전신 18F-FDG PET/CT 검사를 시행한 환자 45명을 연구의 대상으로 하였고, 실험 장비는 Biograph Truepoint 40 (Bio 40), Biograph Sensation 16 (Bio 16), Discovery STe 8 (DSTe 8)을 사용하였다. 각 장비당 15명의 동일 환자를 대상으로, 팔을 올리고 검사하였을 경우와 팔을 내리고 검사하였을 경우의 CT 유효선량을 산출하여 비교 분석하였다. CT 유효선량의 측정 방법은 ImPACT v1.0 프로그램을 사용하였다. 이 연구를 통해 팔을 올리고 검사한 경우에 팔을 내리고 검사한 경우보다 총 15.2%의 환자 유효선량이 감소된 것을 확인할 수 있었다. 전신 PET/CT 검사 시 환자의 팔을 올린 자세는 선속 경화 인공물 발생을 줄이고, 영상의 질을 향상시킬 수 있을 것이라 생각된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제24권2호
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• pp.137-147
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• 2012

목 적: 알고리즘에 따른 치료계획의 영향을 분석하고 실제 치료계획을 수립할 때 고려사항을 적용하고, 나아가 최선의 치료계획을 수립하는 프로토콜을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 치료계획 시스템은 이클립스 10.0 (Eclipse 10.0, Varian, USA)이다. 선량계산의 알고리즘은 PBC (Pencil Beam Convolution)와 AAA (Anisotropic Analytical Algorithm)을 각각 적용하였고, 세기 조절 방사선 치료(IMRT)를 위한 최적화(Optimization) 알고리즘은 DVO (Dose Volume Optimizer 10.0.28), VMAT을 위한 최적화 알고리즘은 PRO II (Progressive Resolution Optimizer V 8.9.17)와 PRO III (Progressive Resolution Optimizer V 10.0.28)을 사용하였다. 실험을 위한 팬텀은 치료계획시스템에서 가상으로 만들었으며, $30{\times}30{\times}30$ cm의 규격에 밀도가 균일한 것(HU: 0)과 중간에 공기(HU: -1,000)로 가정되는 물질이 삽입한 된 비균질 팬텀으로 설정하였다. 실험은 먼저 팬텀(Phantom) 계획을 실시하여 일반적인 치료계획의 특징을 분석하고 그 내용을 토대로 실제 임상적용 할 치료계획을 수립하였다. 결 과: 균일한 밀도 팬텀에서 6 MV, 10 cm PDD (Percentage Depth Dose)는 PBC와 AAA는 모두 65.2%로 유사한 값을 나타냈지만, 비균질 팬텀에서 PDD는 저밀도 물질을 만나기 전까진 유사한 PDD 값을 보이다가 공기 영역에서 다른 선량곡선을 보여주고, 투과한 후에는 PDD 10 cm은 각각 75%, 73%이었다. 동일한 MU의 3차원 치료계획에서 보면, AAA 치료계획이 폐가 포함된 영역에서 저 선량으로 나타났다. 기관지와 폐의 영역이 포함된 경추 치료 환자의 2차원 대향 2문조사 치료계획을 15 MV을 이용하여 설계하였을 때, Conformity Index (ICRU 62)는 PBC 계산에서 0.95, AAA에서 0.93이었다. IMRT 치료계획은 DVO에서 보여지는 DVH가 선량계산 DVH와 동일하게 나타났다. 하지만 AAA으로 선량계산을 하였을 때는 DVO에서 조건을 만족하는 결과가 선량계산에서는 선량부족으로 나타났다. PRO II을 이용한 VMAT 치료계획은 최적화 할 때는 만족스런 결과를 얻었지만, 선량계산을 실시하였을 때는 저밀도 영역이 선량 부족으로 나타났다. 하지만 PRO III에서 같은 조건을 1회 더 최적화함으로써 최적화 결과와 선량계산 결과가 유사하였다. 결 론: 본 연구에서는 선량계산 알고리즘의 옳고 그름을 판단하지 않는다. 알고리즘이 나타내는 선량 분포의 특성을 분석하고, 특히 최적화가 필요한 IMRT나 VMAT 치료계획에서 최적화 알고리즘의 요인도 치료계획을 수립할 때 고려함으로써 최적의 치료계획을 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.1-13
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• 2019

최근 기후변화로 인해 강우강도 및 빈도의 증가에 따른 국지성 집중호우의 피해가 증가함에 따라 초기 우수에 대응할 수 있는 시설물 설치가 필요한 실정이다. 이를 위해, 빗물을 직접 유출하지 않고 저류 시키는 저영향 개발(Low Impact Development)기법을 적용한 시설물 설계 및 수치모형을 이용한 유출저감효과 검토에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 유출저감효과에 대한 검토만 수행된 반면, 시설물에 유입되는 유량에 의한 흐름특성 변화 검토 및 안정성 검토에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 LID 기법이 많이 적용되고 있는 회전교차로를 대상으로 하여, 회전교차로 내의 우수저류조의 관망시스템의 안정성 검토를 3차원 수치모형인 FLOW-3D를 사용하여 검토하였다. 또한 우수저류조의 최적의 설계방안 도출을 위하여 우수저류조의 수를 증가하여 용량증가에 따른 유속과 동압의 변화를 검토하고 설계기준과 비교하였다. 우수저류조의 제원 및 유입유량은 선행연구에서 제시된 값을 적용하여 수치모의를 수행한 결과, 유속은 저류조 설치개소 수가 증가할수록 빨라지는 것을 확인하였고, 대부분 설계기준 범위 안에 유속이 형성되는 것을 확인하였다. 다만 추가 저류조가 3개 이상일 경우는 추가저류조관에서 유속이 3.44 m/s가 발생하여 설계유속의 허용범위를 초과하였고, 유속의 증가율도 일정해지는 것으로 나타났다. 난류강도 및 바닥전단력 비교의 경우, 저류조 설치 개소수가 증가함에 따라 바닥전단력이 한계소류력보다 크게 나타나 유입토사의 침전은 발생하지 않을 것으로 예상되나 난류강도의 크기가 작아져 플록(Floc)형성으로 인한 토사 침전이 발생할 수 있음을 고려해야한다. 최종적으로 유속을 이용한 동압 산정 결과를 우수관 설계에 일반적으로 사용되는 압력관의 허용내압과 비교하였을 경우, 동압이 허용내압보다 작게 나타났다. 이를 통하여 본 연구에서 제안한 우수저류조 제원으로 설계할 경우 추가 저류조를 2개까지 설치하는 것이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 저류조를 계속하여 설치하게 되면 배수가 원활해져 관내 유속이 빨라지고, 유속증가로 인하여 관의 마모손상 등의 문제가 일어날 수 있기 때문이다. 그러나 본 연구는 저류조의 제원 및 우수의 유입량을 가정하였고, 단순히 저류조를 추가하여 저류조 설계방안을 도출한 한계점이 있어 향후에는 다양한 저류조 형태 및 우수유입 시나리오를 적용하여 검토한다면 보다 효율적인 설계방안 도출이 가능할 것으로 기대된다.