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밀폐공간 내 감염병 위험도 모니터링을 위한 열화상 온도 스크리닝 시스템 설계 및 구현에 대한 연구 (A Study on the Design and Implementation of a Thermal Imaging Temperature Screening System for Monitoring the Risk of Infectious Diseases in Enclosed Indoor Spaces)

  • 정재영;김유진
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권2호
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    • pp.85-92
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    • 2023
  • 코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

SPA 브랜드의 BI 색채 적용 현황과 사용자 선호도 조사 (A Study on the Application of SPA brand to BI Color and User Preference)

  • 박한나;백진경
    • 디자인융복합연구
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    • 제17권2호
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    • pp.45-57
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    • 2018
  • 국내 의류 시장에서 SPA(Speciality Store Retailers of Private Label Apparel) 브랜드에 대한 매출이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SPA 브랜드들의 개별적인 특성과 BI 시스템 안에서 각각의 색채 시스템이 어떠한 방식으로 제안되고 있는지 분석을 하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 브랜드 파워와 판매도 순위, 소비자들의 선호도를 기준으로 국내에 매장을 가지고 있는 대표적인 SPA 브랜드 중 국내매출순위 1~4위의 브랜드를 8개를 대상으로 선정하였다. 그리하여 브랜드의 정보적 요인 중 BI(Brand Identity) 및 내부 사인시스템, 패키지 등의 색채특성과 환경적 요인 중 건물 외관 및 간판, 매장실내 디자인의 색채와 특성을 조사하였다. 또한 각 브랜드의 선호도에 관하여 2,30대 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. BI의 색채 적용 관련 조사 결과, 4개의 브랜드가 적색 계열의 로고를 사용하였으나, 브랜드마다 아이덴티티의 차별화를 적용시켜 톤이 다른 적색 색채를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 나머지 4개의 브랜드 경우에서는 흰색과 검은색의 흑백 계열이나 짙은 남청색과 같은 무채색과 1가지의 주조 색을 사용하여 브랜드의 특성을 살리는 BI 디자인을 적용시키고 있었다. 설문 조사 결과로 브랜드 이미지 결정 요인 중 브랜드 로고 및 색채가 차지하는 비중이 매우 큰 것으로 드러났으며, SPA 브랜드에서 BI 색채의 비중이 매우 크다고 볼 수 있다. 따라서 브랜드 아이덴티티의 차별화와 선호도를 높이기 위해서는 BI 색채 선정이 상당히 중요하다고 사료된다.

공공도서관 환경색채의 선호경향에 관한 연구 - 부산지역을 중심으로 - (A Study on the Color Environment of Preference Tendency in Public Library - Focused on Busan City -)

  • 이민재;박혜경
    • 한국과학예술포럼
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    • 제24권
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    • pp.321-332
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    • 2016
  • 공공도서관의 새로운 역할과 기능에 대한 환경이 높이 요구되는 상황에서 공공도서관의 사용자의 만족도 및 지원성을 높여주는 도구로서 적절한 환경색채계획이 이루어져야 한다고 판단된다. 따라서 공공도서관이 추구하는 역할에 맞춰 지원환경을 높여주는 색채환경을 파악하고 공공도서관 사용자의 색채선호경향을 파악하여 공공도서관 색채환경의 질적 개선을 위한 근거를 마련하고자 한다. 우선, 문헌연구를 통하여 색채의 기능 및 역할, 환경색채에 대하여 고찰하고, 공공도서관 현황분석을 통하여 이론적 배경을 도출하였다. 다음단계는 색채선호경향 설문지 제작을 위한 사전조사로서 2015년 7월 말에서 8월 말까지 부산시 소재 공공 도서관 9곳을 대상으로 환경색채 측색 및 사진촬영, 기록 등 현장조사를 실시하였다. 측색된 총 177개 환경색채와 이의 IRI(Image Research Institute) 색채이미지 스케일 분석 결과를 중심으로 선호경향 측정도구를 제작하였으며 2015년 10월 6일부터 12까지 부산시도서관 이용경험자 총 200명을 대상으로 온라인 조사를 실시하였다. 본 연구의 결과는 향후 공공도서관 사용자의 지원환경 강화를 위한 환경색채계획의 참고자료로서 제공될 수 있으며, 도서관 관련 시설계획 및 리모델링 시, 색채계획의 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

AI 및 텍스트 마이닝 기법을 활용한 지반조사보고서 데이터 추출 자동화 (Automated Data Extraction from Unstructured Geotechnical Report based on AI and Text-mining Techniques)

  • 박지민;서완혁;서동희;윤태섭
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제40권4호
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    • pp.69-79
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    • 2024
  • 현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.

음양오행(陰陽五行)사상의 관상학에 기반한 애니메이션 캐릭터 얼굴 설계 시스템 연구 (A Study on Animation Character Face Design System Based on Physiognomic Judgment of Character Study in the Cosmic Dual Forces and the Five Elements Thoughts)

  • 홍수현;김재호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권7호
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    • pp.872-893
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    • 2006
  • 음양오행사상의 관상학에 기반한 애니메이션 캐릭터 얼굴 설계 시스템은 애니메이션 캐릭터제작에 있어서 관상학적 형태를 이용한 성격을 이용해 캐릭터의 얼굴형을 자동으로 생성시켜 주는 시스템이다. 이 논문에서는 캐릭터의 관상학적 성격을 이해하고 그 성격을 얼굴형에 맞게 시각화하는 작업을 과학적이고도 편리한 Neural Network을 이용하여 누구나 손쉽게 구현할 수 있도록 제안 하였다. 본 연구에서는 관상학의 오행상에 기반한 성격을 가진 얼굴형을 애니메이션 캐릭터제작용 시각데이터로 설계하고, 설계한 데이터 중 일부를 설문조사를 통해 12가지 성격의 정도를 알아낸 후 이것을 컴퓨터에 입력시킨 후 Neural network시스템을 이용해 관상학 성격에 기반해 재조합 가능한 얼굴 데이터 511가지의 성격을 알아냈다. 성격을 알아낸 데이터 중 오행상에 대해서는 또 한번의 설문조사를 통해 사람이 시각적으로 느끼는 성격과 Neural Network에 의해 인식된 차이점을 재검토하였다. 2차 설문조사와 Neural Network 시스템의 결과는 목형상, 화형상, 토형상, 금형상, 수형상을 조사해 본 결과 각각 MSE가 0.3, 0.3, 0.2, 0.5, 0.2가 되는 것을 알 수 있었다. 이는 $0{\sim}5$ 점의 Scoring 시스템으로 얻어진 결과라는 것을 고려하면 매우 정밀한 결과라는 것을 알 수 있다. 이 연구를 통해 얻을 수 있는 결론은 성격을 설정해 Neural Network 시스템에 입력만 하면 그 성격을 가진 이미지 데이터를 얻을 수 있으며, 반대로 관상학적인 특징들만을 입력해도 성격을 알아낼 수가 있다. 이 실험을 통해 얻어진 얼굴형의 이미지 데이터와 성격 데이터는 앞으로 애니메이션 캐릭터를 설계할 때 많은 도움이 될 것이다.며, 암컷과 수컷의 차이는 거의 없다.EX>2당 100,000마리(720,000마리/7.2 m$^2$=$1\times10^9$마리/ha)가 다른 두 농도처리보다 높았다. 처리회수에서는 3회 처리가 1회와 2회 처리보다 높았고, 엽채류 종류에 따라서는 배추가 양배추나 케일보다 논았다.목적은 판매나 계약의 수단, 벤처기업 확인, 정부의 정책적 금융적 중소기업 지원 혜택을 기대하면서 출원하는 경우가 많았다. 따라서 기술의 진보성, 독창성 및 사업성이 높은 특허기술의 개발이 필요할 것으로 판단된다. 이용한 지각속도 구조에 대한 연구가 극히 제한적으로 이루어질 수밖에 없었다. 그러나 최근에 국내의 여러 지친관측망에서 축적된 지진기록과 반사 및 굴절 탄성파 탐사를 수행하여 종합적으로 지각 속도구조를 규명하기 시작하였다. 이와 같은 인공발파를 이용한 지각속도구조를 규명하기 위해서는 많은 인원과 예산을 필요로 하므로 관련분야의 전문가들의 적극적인 참여가 필요한 상황이다.[청소년과 소비 생활]이 4.22로 가장 높은 특성을 나타냈다. 6. 3학년 가정교과 내용의 요구도 평균은 3.65-4.16의 범위이며 평균 3.76으로 약간 높게 나타났다. 학부모 전체의 중단원 요구도는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.16으로 가장 높게 나타났으며 [실내 환경과 설비] 3.89, [생활 공간의 활용] 3.72, [상차림과 식사 예절] 3.71 순으로 나타났으며, [식사 준비와 평가]는 3.53으로 가장 낮았다. 이 중 여학생 학부모는 [진로의 선택과 직업윤리]가 4.06으로 가장 높았고, 남학생 학부모는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.26으로 가장 높은 특성을 나타냈다. 본 연구 결과로 가정교과의 시수를 증가시켜야 하고 실험 시설의 확충이 필요하다는

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