• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권24호
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• pp.223-246
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• 2011

오늘날 문화콘텐츠 산업은 그 특성상 제조 산업 보다는 서비스 산업에 가까우며, 콘텐츠의 완성도나 품질이 높더라도 소비자의 눈높이에 맞지 않는다면 시장경쟁에서 우위를 차지하기 어렵다는 현실적인 제약을 가지고 있다. 이는 비즈니스 계획이나 활동이 콘텐츠의 완성도나 품질과 적절하게 조화를 이루었을 때라야 시장 내에서의 성공을 기대해 볼 수 있다는 뜻이며, 그만큼 글로벌 환경에서의 비즈니스 경쟁이 중요하다는 의미이기도 하다. 다시 말해, 문화콘텐츠 산업에서 콘텐츠 창작력은 당연히 중요한 것이지만, 앞으로는 유통 프로세스를 구축관리하고 부가가치가 적절하게 배분될 수 있는 시스템을 만드는 것이 보다 더 중요한 역할을 할 것이라는 의미이다. 특히나 애니메이션은 장르의 특성상 다른 콘텐츠에 비해 상대적으로 문화적 장벽의 영향을 덜 받는 장점이 있다. 이른바 문화적 할인율이 영화나 드라마와 같은 여타의 영상 콘텐츠보다 낮다는 뜻이다. 하지만 국내 애니메이션의 경우, 이러한 이점에도 불구하고 영화 산업이나 방송 산업에 비해 아직까지 산업적 인프라가 상대적으로 취약하고, 분야별 전문 인력 또한 매우 부족하여 해외유통에 있어서의 현실적 제약을 해결하기 위한 보다 근본적이며 구체적인 방안이 요구되고 있다. 이와 같은 필요성과 국내 산업이 처한 상황을 종합적으로 고려하였을 때, 가장 효율적으로 운영될 수 있는 방안이 온라인을 통한 국산 애니메이션 콘텐츠의 B2B형 마켓플레이스 구축이다. 이는 기존의 소극적인 방식에서 벗어나 온라인을 통해 보다 효과적이며 광범위한 유통방식을 선택하는 것을 말한다. 이러한 온라인 마켓플레이스가 발굴 정착된다면 국내의 다양한 애니메이션에 대한 정보를 실시간으로 전 세계의 잠재적 고객들과 공유할 수 있게 된다. 또한, 다원적인 유통창구로도 활용되어 추가수익을 창출하고 이를 통해 부가시장이 활성화되어 국산 애니메이션 콘텐츠의 보다 높은 국제적 경쟁력을 확보 할 수 있을 것으로 기대된다. 아울러 국내 애니메이션 콘텐츠산업은 질적, 양적 성장을 이룰 것이며, 기존 콘텐츠 제작자와 유통사업자간의 불공정거래 및 왜곡된 수익배분 등 후진적 유통환경 개선을 통해 선순환구조 확립에 일조하게 되어 궁극적으로는 전 세계시장에서 일정한 가치를 갖는 브랜드 자산을 형성할 수 있다. 또한 동시에 한국 애니메이션의 국제적 브랜드화를 보다 빨리 확립할 수 있는 기회가 될 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권3호
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• pp.268-277
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• 2009

최근들어 국내 광산탐사가 다시 활성화되면서 물리탐사를 이용한 광산탐사 연구가 늘고 있으며, 물리탐사는 금속광상 뿐만 아니라 비금속광상 탐사에도 활용되어 왔다. 금속광상탐사의 경우 주변에 비해 전기전도도가 높다는 특성에 기초하여 전기비저항 탐사가 많이 이용되며, 대부분 2차원 탐사가 수행된다. 그러나 실제 광맥구조는 주향 방향으로 물성차가 없는 2차원 구조가 아니라 광맥의 폭이 변하거나 광맥의 폭이 좁아지다가 사라지는 3차원 구조이다. 이 연구에서는 이러한 3차원 구조의 효과가 2차원 탐사자료에서 어떻게 나타나는지 조사하였다. 또한 측선이 주향에 수직하지 않은 경우 측선의 방향이 자료해석에 미치는 영향도 함께 살펴보았다. 광맥의 폭이 변하는 모형에 적용해 본 결과 실제 광체가 지표 가까이에 존재하지만 보다 큰 규모의 저비저항대가 심부에 나타났으며, 광체가 존재하다가 사라지는 경우 측선이 광체로부터 떨어져 있음에도 불구하고 마치 직하부에 저비저항대가 존재하는 것처럼 영상화되었다. 이는 모두 3차원 효과에 의한 현상으로 광체가 전혀 존재하지 않는 곳을 시추부지로 선정하도록 유도할 수 있다. 측선이 주향방향과 수직하지 않고 일정한 각을 이루는 경우 측선이 주향에 수직한 경우에 비해서 이상대가 약간 더 넓고 얕게 나타남을 알 수 있었으며, 측선이 주향과 이루는 각이 $45^{\circ}$ 보다 작을 경우 하부 구조가 매우 왜곡되어 나타남을 알 수 있다. 이러한 결과들을 종합해 볼 때, 실제 광상탐사에 전기비저항 탐사를 수행할 경우 2차원 탐사보다는 3차원 탐사를 수행하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.200-213
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• 2008

H.264|MPEG-4 AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 공동으로 결성된 JVT (Joint Video Team)에 의해서 정의된 가장 최신의 영상 압축 표준이다. H.264|MPE6-4 AVC는 효율적 부호화를 위하여 여러 방법이 제안되었는데, 화면 간 프레임(P-frame)에서의 화면 내 예측(Intra Prediction)의 경우 매크로블록마다 후보 모드 결정 및 율-왜곡 비용 계산에 따른 부호화 시간의 급격한 증가를 초래하여 고속화 방법의 필요성이 대두되고 있다 본 논문에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 화면 내 예측 부호화 결과를 바탕으로, 두 예측 결과의 통계적 상관관계를 규정한 후, 이를 활용한 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 후보 모드 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 화면 간 예측(Inter Prediction) 단계에서 결정된 움직임 벡터 정보를 이용하여 현재 매크로블록의 화면 내 예측이 필요한지를 미리 판정한 후, 매 화면 내 프레임(I-frame)의 $16{\times}16$ 화면 내 예측의 최종 후보 모드에 따른 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 최종 결정 모드들의 발생분포를 누적 확률 순으로 배열하여 특정 누적 확률에 도달하기까지 만의 후보 모드들만을 예측에 포함하는 참조 테이블을 부호화 과정 중에 생성한 후 동일 GOP 내에 위치하는 모든 화면 간 프레임의 화면 내 예측 시 활용하게 된다. 제안하는 방법은 H.264|MPEG-4 AVC의 참조 소프트웨어인 JM11.0을 사용하여 실험하였으며, 총 부호화 시간을 최대 51.24% 감소시킬 수 있었으며 PSNR 감소와 비트율 증가는 무시할 정도의 작은 변화만 있었다.