• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-39
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• 2008

협업 시스템은 원거리의 다수 사용자들이 시간과 공간의 제약을 받지 않고 공동의 작업을 진행 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시스템이다. 하지만 모든 시스템들이 그렇듯이 처음 사용할 때는 여러 가지 시행작오가 생기게 된다. 가상분자모델링 시스템인 VRMMS[1]는 여러 사용자들이 온라인상에서 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션 결과를 확인 할 수 있고 또한 피드백까지 줄 수 있는 협업시스템인데, 분자 모델을 연구하는 사람들에게는 유용한 시스템이지만 익숙하게 분자 구조를 조작하기 위해서는 인터페이스에 대한 학습이 필요하다. 가장 좋은 방법은 직접 만나서 교육을 시켜주는 것이지만 한 장소가 아닌 여러 장소에서 원격으로 실험을 진행하는 상황에서는 사용법에 대한 직접적인 교육이 힘들기 때문에 시행착오 기간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 시행착오를 줄이기 위해 가상의 현실세계인 세컨드라이프[2]를 통해 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션을 할 수 있는 협업시스템을 제안한다. 각각의 사용자들은 가상세계에서 자신의 아바타를 통해 가상분자모델링 시스템인 VRMMS를 사용하여 현실 세계에서와 같은 방식으로 실험을 진행할 수 있으며, 실험에 익숙하지 않는 사용자들은 실험방법을 직접 보고 따라 해 볼 수 있어서 좋은 학습효과를 기대할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.19-29
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다

• 방송공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.207-221
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• 2006

이 논문에서 우리는 작은 휴대형 단말기에서 축구영상을 화면에 보여주는 자동적이면서도 효율적인 방법을 제안하고자 한다. 정보통신 기술의 급속한 발전으로 작은 LCD 패널을 가진 멀티미디어 장치의 사용이 대단히 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 작은 장치들의 증가 추세에도 불구하고 일반 TV나 HDTV 용으로 녹화되는 대부분의 동영상들은 작은 이동형 기기 사용자들이 화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편한 경험을 갖게 한다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들의 모습이 매우 작아서 작은 화면으로 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위해 지능형 디스플레이 기술을 제안하고자 한다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 부분을 말한다. 이 논문에서, 우리는 소형 단말기를 위한 축구 경기 비디오의 지능적 디스플레이에 초점을 맞춘다. 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 알고리즘은 크게 세 단계 - 그라운드 색 학습과 샷 분류, 관심영역 결정으로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기 상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.565-574
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• 2005

평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.

• 동굴
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• 제45권46호
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• pp.69-79
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• 1996

동굴은 미지의 세계이고, 암흑의 신비로운 지하세계이기 때문에 우리 인간에게는 매우 흥미로운 공간이라고 할 수 있다. 그러므로 이러한 공간을 관광자원으로 활용하여 지역주민이 소득을 올리고, 청소년에게 탐험의 세계, 모험의 세계는 물론 자연학습의 현장으로 활용할 수 있게 하는 바람직한 경우도 있다. 그러나 이러한 경우 동굴이 개발되면 전자와 같은 긍정적인 면이 있는 반면에 동굴의 파괴, 오손 및 오염과 같은 악영향을 가져오게 되므로 동굴을 개발할 당시부터 악영향을 최소하기 위해서는 환경보전과 환경보호에 커다란 관심을 가져야 한다. 따라서 본 연구에서는 이제 동굴 개장이 2개월밖에 되지 않은 천곡동굴이 관광지로 개방됨으로써 나타나게 될 환경변화를 미리 살펴보고 그에 대한 대책을 마련하려고 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 천곡동굴의 경우 동굴 공간이 넓고 관광통로가 왕복통로로 되어 있어 체동인구가 2배가 되므로 많은 관광객의 출입시 동굴 내부의 기온이 상승하기 때문에 동시에 관람할 수 있는 적정 관람객 수를 조절해야 한다. 둘째, 천곡동굴은 개장 시일이 오래 경과하지 않았기 때문에 퇴적물의 파손이 전무하다고 할 수 있다. 따라서 이 상태를 계속 유지하기 위해서 동굴 내부에 관리인을 상주시킨다거나, 입동객의 소지품을 보관할 수 있는 장소를 마련하여 동굴퇴적물을 훼손할 수 있는 물건의 반입을 애초에 방지하는 방안도 필요하다고 본다. 마지막으로, 동굴 개발 당시 조명을 너무 가깝게 설치한 때문에 개방 후 얼마 되지 않았음에도 불구하고 몇 군데에서 녹색균류가 관측되고 있으므로 조명시설의 원거리 조정이나 간접조명 대책을 강구해야 한다.만 아니라 오류의 크기도 확률적으로 변하는 상황을 모형에 반영하여 보다 현실성있게 모형화하였다.균 6.5점(2-9점)으로 대체로 높게 나타났는데 이는 대중매체와 신문, 잡지류를 통한 지식의 정보가 많기 때문으로 생각된다 비만 정도에 따라서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 5. 비만 정도와 상호간의 관계를 보면 BMI 수치가 높을수록 비만인 형제수가 많았으며, 자신의 비만 자각도도 높았다. 편식율은 비만 정도가 낮을수록 높았으며, 식품섭취 빈도 점수는 비만군에서 높았으나, 저녁식사 후 간식섭취는 BMI가 높은 군에서 하지 않는 비율이 더 높았는데 이것은 감수성이 예민한 여학생들이 자신의 외모에 대한 의식적인 노력으로 보인다. 이상과 같은 결과를 종합해 볼 때 중학교 여학생들은 학교수업을 중심으로 비교적 규칙적인 생활을 하고 따로 운동을 할 시간이 많지 않은 것으로 나타났다. 비만과 관련하여서는 유전적인 요인도 중요하지만 식습관 개선과 식품이 적절한 선택 등을 강조하여 연령과 생활환경에 맞는 영양교육이 필요하다고 본다.알 수 있으며, 현미 30% 첨가한 B2가 그 다음 순위로 선호되어, 백설기 제조에서 율무와 현미의 첨가량은 10%가 권장된다.농촌 지역 여고생보다 많이 섭취하였고, 탄수화물은 농촌지역 여고생이 대도시 지역 여고생에 비하여 유의적으로 많이 섭취하였다. 지역별 여고생의 에너지섭취 비율은 탄수화물 : 단백질 : 지방의 섭취 비율이 대도시 60.75% : 16.4% 22.9%이며, 중소도시가 62.7% : 15.7% : 21.5%,농촌이66.8% : 14. l% : 19.1%이었다. 영양지식의 정확도나 인지도는 영양소 섭취와 유의적인

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.