인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.
국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m3/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.
본 연구의 목적은 AI 카메라를 활용한 공공도서관 이용자의 공간이용행태를 분석하는 것이다. AI 카메라의 얼굴 인식 및 추적 기술을 활용하여 이용자의 성별과 연령을 식별하였고 초단위 영상 데이터를 수집·정제하여 이용자의 이동 동선을 파악하였다. 분석 결과, 여성 이용자가 남성 이용자보다 조금 더 많았고 연령대는 30대가 가장 많았다. 이용자 수는 화요일부터 금요일까지 증가하다가 토요일과 일요일에 감소하는 경향성을 보였고 오후 14시부터 15시 사이에 이용자 수가 가장 많은 것으로 나타났다. 이용자들은 1개 또는 2개 공간만을 주로 이용하였는데 이 때에는 안내데스크를 이용하거나 휴게공간을 이용하는 것으로 나타났다. 주제분야 서가를 이용하지 않는 경우가 주제분야 서가를 이용하는 경우보다 약 2배 정도 많았다. 이용자들은 철학(100), 종교(200), 사회과학(300), 순수과학(400), 기술과학(500), 문학(800) 분야들을 주로 이용하였고 이중 문학(800)은 다른 모든 주제분야들과의 연결성이 가장 높게 나타났다. 이용자들을 체류공간의 유사성에 따라 5개 군집으로 묶어본 결과, 군집 간에 이용 목적과 관심 주제분야에 차이가 있어 향후 도서관 서비스 기획에 중요한 단서가 될 수 있음을 확인하였다. 그리고 향후 도서관에서 AI 카메라를 활용한 이용자의 공간이용행태 분석이 활성화되기 위해서는 높은 비용 및 개인정보 보호 문제의 해결이 필요함을 제시하였다.
현재 무용 현장에서의 과학기술을 직접적으로 활용하고 창작에 직결되는 배경과 방법을 기술한 논문연구가 부족하다. 본 연구자는 창작무용<청춘>에 모션캡처를 적용하고 공연에 반영한 장면의 창작과정을 서술하였다. 연구 방법으로는 현장에서 생성된 현상이나 체험을 분석하는 연구 방법으로 창조된 결과물로부터 새로운 지식과 의미를 도출하는 방법인 실기기반연구(Practice Based Research)을 활용하였다. 창작발레<청춘>은 총 4장으로 구성되어 4장에서의 모션캡처된 영상은 하이라이트 장면으로 과거의 발레리나의 이미지를 형상화하였고, 과거의 '나'이면서 현재의 꿈이기도 한 장면의 의미를 지녔다. 모션캡처의 사용은 장면의 이미지를 부각시켰으며, 관객의 몰입도를 높이는 역할을 하였다. 무용계는 모션캡처과 같은 과학기술과의 협업을 통해 무형자산을 디지털화 하는 것에 친숙해질 필요가 있으며 실험적인 시도를 훈련하고 지속해야 한다. 또한 협업을 통해 디지털화 된 과정과 공연, 그리고 공연기록을 통해 움직임의 범위를 확장하고 가치와 의미를 끊임없이 부여하는 연구를 지속해야 할 것이다.
3D 프린터를 이용하여 제작되는 인체 등가 팬텀은 기존의 인체 팬텀에 비해 저렴하고 단시간에 제작이 가능하다. 다만, 3D 프린터 출력 설정 변수 중 하나인 내부채움(Infill Density)을 100 % 미만으로 하여 제작되는 팬텀이 다수이다. 따라서 본 연구는 3D 프린터를 이용하여 제작된 다섯 개의 Infill 비율을 달리한 Bone 팬텀의 CT number를 실제 인체 Bone의 CT number와 비교하였다. 또한, Infill 100 %의 팔굽 관절 팬텀을 제작하여 컴퓨터 단층촬영(CT)에서 각 조직 별 CT number 비교를 통해 Infill을 100 %로 설정하여 제작된 팬텀에 대한 유용성을 평가하였다. 그 결과 Infill 100 %로 출력한 Bone 팬텀이 실제 인체 Bone의 CT number 값과 가장 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았고, Infill 100 %로 제작된 팔굽 관절 팬텀 역시 각 조직의 CT number는 실제 인체 팔굽 관절의 각 조직의 CT number 값과 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.
최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.
OTT(Over-the-top Media) 서비스는 근래 동영상 콘텐츠를 소비하는 새로운 수단이 되었다. OTT 시장이 성장하며 사업자들 간의 경쟁이 치열해졌지만, 사용자의 지속적인 OTT 서비스 구독 요인을 발굴하고 이론적 모델에 적용한 체계적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 발달적 순차 혼합 연구 방법을 통해 질적 요인을 발굴한 후, 그것이 구독 후 경험 및 지속적 구독 의도에 미치는 영향을 본다. 질적 요인을 찾는 단계에서는 OTT 사용자의 구독 지속 의도에 중요하게 영향을 미치는 6개의 요인을 도출하였다. 이를 바탕으로 OTT의 질적 요인 3가지를 ISSM(정보시스템성공모델, Information Systems Success Model)에 적용하여 가설 및 연구 모델을 수립하였다. 연구 모델의 검증을 위해서 한국의 OTT 사용자 226명을 대상으로 서베이를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식 모델링(SEM)을 사용하여 분석했다. 분석 결과 콘텐츠의 질이 인지된 즐거움 및 만족에 영향을 미치는 핵심 요인임을 발견했다. 서비스의 질은 인지된 즐거움에 영향을 미쳤으며, 인지된 즐거움은 지속적 사용 의도에 순차적으로 영향을 미쳤다. 시스템의 질은 만족에 직접적 영향을 미쳤다. 본 연구는 질적 연구를 통해 도출한 사용자의 경험 관련 요인을 ISSM에 응용해, OTT라는 정보시스템의 이해를 풍부하게 하는 시사점을 가진다. 이러한 시사점을 OTT 사용자의 경험 및 지속적 구독 의도 향상을 위해 사업자들이 활용할 수 있으리라 기대한다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
급격한 도시화로 인한 지하의 무분별한 개발은 기존 지하매설물의 점검과 교체 그리고 새로운 지하시설물 설치에 지연을 일으키고 있다. 최근에는 체계화된 시스템을 도입하여 지하시설물을 관리하고 있지만, 실제 시공은 현장 여건에 따라서 설계 도면과 다르게 진행되기 때문에 기존 지하매설물의 부정확한 위치 정보로 사고가 끊임없이 발생하고 있다. 한편, 전기비저항 탐사는 전극을 지반에 관입시켜 전극 간 전위차로 지반의 전기저항을 측정하는 방식이며, 비파괴 물리탐사 기법으로서 널리 이용되고 있다. 그리고 다수의 전극 쌍을 이용하여 복잡한 지하 구조를 영상화하고, 딥러닝 알고리즘을 활용한 데이터 해석 기술들이 비약적으로 발전하였지만, 아직 지하매설물의 기하학적 조건에 따른 전기저항 변화를 정량적으로 평가한 기초적인 연구로서는 진행된 바가 없다. 본 연구에서는 전극과 지하매설물의 기하학적 매개 변수 해석을 통해서 전기저항 변화를 평가하였다. 먼저, 이론식과 수치 해석의 전기저항값 차이가 작게 나타난 정량화된 메쉬를 적용하여 3차원 전기저항 수치 해석 모듈을 개발하고, 매설물의 깊이, 크기, 그리고 전극과 매설물 간 이격거리에 따른 매개 변수 해석을 통해서 정상 직류 상태에서 전기저항 변화를 정량적으로 비교하였다. 전기저항은 매설물이 얕은 깊이에 위치하고, 크기가 크고, 전극과의 이격거리가 가까울수록 높게 측정되었다. 추가적으로 전극과 지하매설물 주변에 형성된 전위 및 전류밀도 분포를 분석하여 터미널 전극 주변에서 측정된 전기저항을 고찰하였다.
3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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