최근 스포츠 중계에 동원되는 카메라 대수가 증가함에 따라 수많은 카메라 화면 중 순간적으로 최고의 화면을 고르는데 어려움이 있다. 지금까지 스포츠 경기를 촬영한 영상들에서 자동으로 최고의 화면을 선택하는 방법들이 연구되어 왔지만 배경이 고정된 영상들만을 고려해 배경이 움직이는 영상들을 고려하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 각 영상 별로 관심선수를 추적하여 획득한 영상 내 관심선수 영역을 대상으로 관심선수의 활동량, 얼굴 가시성, 다른 선수와의 겹침 정도, 이미지 블러 현상 정도를 매 프레임 마다 정량적으로 나타내어 정량화된 값을 기반으로 최고의 화면을 선택한다. 이렇게 선택된 베스트 뷰를 20명의 일반 사람들에게 베스트 뷰와 워스트 뷰를 선택하게 하여 사람들이 선택한 베스트 뷰, 워스트 뷰와 비교한 결과 베스트 뷰와 일치율이 54.5%로 낮았지만 반대로 워스트 뷰와 일치율이 9%로 확실히 사람들이 선호하지 않는 화면은 선택하지 않는 것을 알 수 있었다.
실천공학 교육을 위하여 피교육자에 대한 많은 실습과정이 요구되고 이 과정에서 여러 종류의 실습장비가 활용될 수 있다. 다양한 실습장비에 대한 다양한 피교육자들의 장비활용에 관한 학습능력을 나타낼 수 있는 방법으로 학습곡선이론의 적용방안을 모색하였다. 학습곡선이론은 기본적으로 생산관리 분야에서 활용되었던 이론으로, 인간공학적 측면에서 인간의 수행능력에 기반한 이론이다. 본 연구에서는 디자인 분야에서 활용되고 있는 시선추적장비를 대상으로 피교육자의 학습과정에 대한 학습곡선이론의 적용방안을 연구하였다. 시선추적장비의 하드웨어 셋업과 주시영역 기록의 두가지 실습과제를 교육한 후, 반복수행에 따른 과제수행시간을 측정하여 학습곡선모델을 적용하였다. 예측된 수행시간과 실제 수행시간과의 비교분석을 통하여 학습곡선모델의 적용가능성을 분석하였다. 그 결과 학습곡선모델은 실습장비를 활용한 실습교육에서 피교육자의 학습과정을 적합하게 묘사하는 것으로 나타났다.
레이다 기술의 국산화가 이슈가 되고 연구 개발에 박차를 가하고 있는 가운데 본 논문의 Dual-band 모노 펄스 수신기는 추적 레이다를 기반으로 한 실험적 수행 결과를 바탕으로 하고 있다. Dual-band 레이다를 Single-band 레이다와 비교해 보면 높은 비용과 소비 전력 등의 단점을 갖고 있지만 재밍이나 검파 거리, 이미지 신호 제거, 강우 감쇄 특성 면에서 이점을 가질 수 있다. 수신기는 X-band RF head 모듈, Ka-band RF head 모듈, 그리고 공통 IF모듈로 구성되며 X-band와 Ka-band의 각 신호는 IF 모듈의 스위칭에 의해 선택되어진다. 또한 IF모듈의 국부 신호단에서는 위상 제어기가 장착되어 합 채널을 기준으로 고각과 방위각 채널의 위상을 제어할 수 있도록 하였다. 측정 결과 전체 이득은 $40{\pm}3 dB$였으며, 송신/수신간 격리도는 39 dBc, 동적 영역 110 dB, 그리고 잡음지수는 X/Ka-band 각각 4.5dB/6.9dB로 나타났다.
무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.
건설현장의 인력 및 장비의 위치 추적을 위한 RTLS(Real-Time location system)이 개발 중이며, 이중에는 무선랜 기반의 전파방식을 활용하는 기법도 고려되고 있다. 이 기법을 건설현장에 도입하기 위해서는 RTLS의 AP(Access Point) 전파가 도달하는 거리를 고려한 3차원 가시선 분석을 통해 사전에 AP의 설치 위치를 모의해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지상라이다로 획득된 공간자료를 격자화하고, AP 설치 위치의 모의를 위한 3차원 가시선 분석의 성능 향상을 위하여 여러 가지 격자크기에 대해 두 가지 가시종단선 처리기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 가시면적에 대한 평가결과 선긋기기법이 그림자기법 보다 약 7.4%의 많은 가시영역을 나타내었으나, 그림자기법이 격자크기에 대해 안정적인 결과를 나타내었고, 처리시간에 대해서는 선긋기기법이 그림자기법에 비해 2배 가까이 빠른 것으로 나타났다.
본 논문에서는 2차원 사각탱크내 비압축성, 비점성, 비회전 유동에 대한 비선형 슬로실 해석을 다룬다. 유체영역의 지배방정식으로 포텐셜 이론에 기반을 둔 라플라스 방정식을 사용한다. 대변형의 슬로싱 거동을 표현하기 위하여 베르누이 방정식으로부터 유도된 운동 및 동역학적 자유표면 경계조건을 적용한다. 이러한 비선형 슬로싱 문제는 9결점 요소를 사용한 유한요소법에 의하여 해석되어 진다. 경계조건에 대한 시간적분과 정확한 속도계산을 위하여 각각 예측자-수정자 기법 및 최소자승법을 도입하였다. 또한, 자유표면 추적에서 야기되는 안정성 문제는 시간변동에 대한 자유표면 위치를 직접 계산함으로써 확보할 수 있었다. 외부 조화가진에 대한 본 논문의 결과는 선형이론해 또는 참고문헌의 결과와 비교하여 매우 정확하고 안정적이었다. 프로그램 검증 후, 유체높이와 가진크기에 대한 슬로싱 응답특성을 분석하였다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 식별하는 비접촉 기술이다. 식별 영역 내에 다수의 태그가 존재한 경우에 요구되는 다중 태그 식별 문제는 RFID 기술 중에서도 핵심 이슈이며 이 문제는 충돌방지 알고리즘을 통하여 해결할 수 있다. 하지만 기존 알고리즘들은 구현의 복잡성과 낮은 성능이 문제로 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 트리 기반 메모리래스 충돌방지 알고리즘인 충돌 추적(Collision Tracking) 트리 알고리즘을 제안하고 성능평가 결과를 제시한다. 성능평가 결과 제안하는 알고리즘이 초당 749개의 태그를 식별하면서 기존 트리 기반 메모리래스 알고리즘인 트리-워킹 알고리즘과 쿼리 트리 알고리즘에 비해 각각 약 49배와 2.4배의 성능향상을 확인할 수 있었다.
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 타겟과의 거리 및 EO/IR 장비 내부 온도정보를 이용한 전통적인 방식의 초점조절 방식의 단점을 보완할 수 있는 향상된 영상기반 초점 조절 기법을 제안하였다. 영상기반 초점조절시 카메라시선의 흔들림에 의해 동일한 표적으로 시선을 지향하지 못해 영상의 다른 영역에 초점 윈도우를 설정함으로 인해 정확한 초점 값을 계산할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상추적 기법을 적용하여 동일한 위치에 포커스 윈도우가 설정되도록 하여 최적의 초점위치 탐색 정확도를 향상시키고자 하였다. 또한 동일한 초점위치에서 플랫폼의 진동이나 흔들림 그리고 대기환경에 의한 영상 불안정으로 인해 동일한 초점 값이 계산되지 않기 때문에 인접프레임 중에 보다 안정적인 상태에서 획득된 프레임을 선택함으로써 국부최대값(Lcoal maxima) 빠지지 않고 최적의 초점 위치를 찾는 기법을 제안하였다.
본 연구는 자동 창작 영상에 관한 개념과 이해의 변화를 추적하기 위하여, 기존의 영상분야를 대표하는 사진과 영화의 창작 방식을 인공지능 기반의 영상 창작 방법과 '자동'이라는 측면에서 유비적으로 탐구하고, 새로운 자동영상창작에 관한 이해와 가능성을 논구 한다. 사진과 영화의 발명 시기에는, 회화를 비롯한 전통예술 장르와 비견하여, 이들에게 '자동 창작'이라는 영역을 설정한 바 있다. 최근 인공지능이 영상 제작에도 적용되면서 '자동 창작'에 관한 개념도 확장되어, 기존의 문학, 미술, 사진, 영화의 경계를 자유롭게 넘나드는 실험적 창작이 활발하다. 인공지능의 자동 창작은 머신 러닝과 딥 러닝과 같은 기술을 활용하여, 인공지능이 독립적으로 창작 과정을 수행하게 한다. 인공지능을 활용한 자동 창작은 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만, 동시에 예술창작과정의 주관적인 판단의 문제에 직면하게 된다. 자동 창작으로 몰렸던 사진과 영화의 창작과정과 인공지능의 창작과정을 비교하면, 자동 창작 영상의 입면은 작가의 문제로 귀착될 수 있다. 그러나 다원적이 예술분야가 소통할 수 있는 기회로 작동된다면, 인공지능기반의 자동 창작 영상은 장르를 넘나드는 방법론이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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