• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.728-737
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• 2021

그동안 방송CG는 해체·변화·왜곡의 과정을 거듭하면서, 방송프로그램에서의 방송CG는 '시간성'과 '조형성'이라는 확대된 배경을 활용한다. 이를 통해 전달하고자 하는 의미를 입체적으로 표현함으로써 인간의 공감각에 호소하는 시청각적 언어를 창조하는 것이다. 방송CG가 단순한 지시적, 정보 전달적인 방송그래픽의 운용을 넘어, 가독성과 조형성을 고려한 영상의 순수한 미적가치와 감성을 증대시키고, 이를 통한 방송프로그램의 시청각정보 완성미를 도출하며 매우 중요한 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 지역방송사에서의 방송CG제작과 활용방법에서 나타난 결과물들을 살펴보고 방송프로그램 유형별 사례분석 통해 그동안 불가피하게 직면했던 지역 방송사들의 CG제작 및 활용의 한계점들을 파악하고, 이를 보완하기 위한 절충선이 되는 모델을 도출하고자 한다. 그리고 지역 방송프로그램에 보다 적극적이고 실용적으로 적용될 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이러한 문제해결을 위해 본 연구에서는 먼저 "방송프로그램에서의 방송CG제작 활용 사례분석"에 대해서 살펴보고, 그 다음으로 "지역 방송사들의 방송CG제작 방법과 활용의 문제점 파악을 통해 보다 효율적인 방송CG제작기법 및 적극적인 활용방법 등을 제언"하고자 한다. 또한 본 연구의 결과가 지역방송사들의 방송프로그램제작의 기술적인 관점과 방송CG제작을 담당하고 있는 방송그래픽디자이너들에게 새로운 역할과 실용적인 방송CG제작모델 정립에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.571-585
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• 2022

기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.77-89
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• 2020

수직적인 구조로 현실 세계의 위계질서를 뚜렷하게 나타내는 공간 속에 한국의 역사와 현재를 재현하고, 극복할 수 없는 현실의 문제점과 우리 사회에 숨어있는 여러 가지 갈등의 요소들을 복잡하게 뒤섞인 인간의 감정과 관계로 재현하는 영화 <기생충>은 가장 현실적이면서도 비현실적인 캐릭터들이 피해자와 가해자의 경계, 이성과 비이성의 경계를 오가며 우리에게 익숙한 삶의 풍경을 사소한 실수, 이상한 집착, 기이한 행동, 불안한 심리, 처절한 사투로 낯설게 한다. 이러한 행동과 충돌, 의문을 증폭시키는 캐릭터의 성격은 영화 <기생충>의 독특한 뉘앙스, 특유의 유머가 되어 '장르의 규칙에서 벗어나 현실을 담는다'는 봉준호 감독의 일관된 영화적 스타일을 나타내고, 장르를 변주하는 표현의 특징이 된다는 점에서 본 연구는 캐릭터를 통해 영화 <기생충>의 표현성을 분석해보았다. 또한, 캐릭터의 성격은 영화를 구성하는 모든 요소들(영화적 기법, 공간, 소품 등)과 상호작용하며 다양한 의미의 효과를 불러일으키고, 배우의 이미지와 연기를 통해 전달된다는 점에서 봉준호 감독은 캐릭터의 성격을 사실적으로 재현하기 위해 어떠한 방식으로 배우를 캐스팅했는지, 배우의 연기는 영화를 구성하는 요소들과 어떠한 조화를 이루며 어떠한 특징을 갖고, 어떻게 표현되고 있는지 분석해 보았다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-326
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• 2022

우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.255-260
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• 2022

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.15-23
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• 2022

3D 프린팅 기술은 의료, 바이오 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근 소재 개발을 통해 금속 분말이 함유된 물질 등이 상용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 모의실험을 통해 진단 X-선 검사 시 3D 프린팅 재료를 이용한 부가 여과 시 광자 스펙트럼을 분석하고자 한다. 몬테카를로 기법 중 MCNPX(ver. 2.5.0)를 이용하였으며, 첫 번째, 진단 분야에서의 X-선 스펙트럼 생성 프로그램인 SRS-78, SpekCalc를 통해 모의실험 내 발생된 광자 스펙트럼에 대한 적정성을 평가하였다. 두 번째, 금속분말이 함유된 3D 프린팅 재료에 대한 특성 평가를 위해 기존 Al, Cu 필터와 동일한 두께 내 광자 스펙트럼을 획득하였으며, 관전압 변화에 따른 광자 플루언스 및 평균 에너지 등을 비교 분석하였다. 그 결과, 동일한 여과 정도를 나타내기 위해 PLA-Al는 기존 Al 필터 대비 약 1.2 ~ 1.4배, PLA-Cu는 Cu 필터 대비 1.4 ~ 1.7배 정도의 두께가 필요한 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 토대로 의료분야 내 3D 프린팅 부가 필터 제작을 위한 기초 자료로서 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.1-7
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• 2022

최근 인공위성 임무 고도화에 따라 고성능의 전장품이 탑재되어 시스템 소요전력이 증가되고 있다. 이에 따라 충분한 전력확보를 위하여 태양전지판 크기 또한 점차 증가하고 있다. 태양전지판의 크기 증가 및 중량화는 위성체 자세 기동 시 발생하는 진동과의 커플링 등에 의해 태양전지판 탄성 진동의 크기 증가를 유발한다. 상기 진동은 힌지 및 요크를 통해 위성체에 전달되어 지향성능이 요구되는 고정밀 관측위성의 지향성능과 직결되어 고해상도 영상 획득 임무 성능을 저하시킨다. 종래에는 태양전지판의 탄성 진동을 저감시키고자 고강도 설계에 집중 또는 별도의 보강재 및 댐퍼 시스템을 적용하였다. 그러나, 이는 부피 및 무게를 증가시키며 시스템 복잡성이 증가하는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 상기 한계점을 극복하고자 초탄성 형상기억합금(SMA: Shape Memory Alloy) 양면에 점탄성 테이프로 박막층을 적층함으로써 댐핑 특성을 극대화하였으며, 별도 시스템 적용없이 작은 부피 및 무게로 진동을 저감하여 시스템 경량화에 기여할 수 있는 설계기법을 제안하였다. 제안한 초탄성 SMA 적층형 태양전지판 요크를 태양전지판 더미에 적용시켜 자유감쇠시험 및 온도시험을 통해 설계 유효성을 입증하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.274-284
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• 2022

국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R²는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R² = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R² = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.