• 디자인학연구
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• 제19권5호
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• pp.255-268
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• 2006

본 연구에서는 '제품에 대한 사용자의 심리적 가치의식이 디자인 평가에 어떠한 작용을 하는가'에 문제의식을 제기하여 14가지의 제품 샘플을 대상으로 평가를 실시하였다. 이에 따른 주요내용은 '제품평가의 단계별 사고', '제품에 대한 가치의식', '조형이미지 생성과 디자인 평가' 등 크게 3가지 영역을 주요 골자로 하여 분석을 실시하였다. 결론 도출을 위해 먼저 4개의 연구가설을 설정하였고, 이를 검증하기 위하여 '종결적 조사'의 일환으로 사례연구를 실시하였다. 표본은 데이터의 정확성을 높이기 위하여 제품디자인을 전공으로 하는 20대 대학생 120명을 대상으로 선정하였다. 수집된 데이터는 '단순집계'에 의하여 전체적인 흐름을 파악하였고, 이를 토대로 3개의 평가항목에 대한 구체적인 분석을 실시하였다. 분석방법은 '요인분석(factor analysis)', '클러스터분석(duster analysis)' 등 '다변량분석(multivariate analysis)'에 의한 '정량적 분석'에 중점을 두었다. 본 연구의 실증분석은 유의수준 p<.05에서 검증하였고, 통계처리는 'SPSSWIN 12.0' 프로그램을 사용하였다. 그 결과 '제품에 대한 사용자의 가치의식에 따른 디자인 평가의 유형'에 관해 4가지 결론을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.785-792
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• 2004

최근 인터넷과 멀티미디어 관련 기술의 발달로, 멀티미디어 정보에 대한 사용자들의 요구가 다양해지고 있으며, 특히 한 종류의 멀티미디어 뿐만이 아니라, 다른 종류의 멀티미디어 컨텐츠와 의미 관계를 기반으로 관련 멀티미디어 정보를 검색할 필요성이 대두하고 있다. 그러나 일반 데이터와는 달리 멀티미디어 컨텐츠와 의미 관계는 암시적으로 데이터 내에 내포되어 있기 때문에, 관련 멀티미디어 정보를 제공하는 것이 어렵다. 따라서, 대표적인 응용 프로그램인 멀티미디어 뉴스 관리 시스템의 경우, 대부분의 뉴스 서비스들이 텍스트 기사에 대한 관련 기사를 제공하고 있으며, 비디오 혹은 이미지와 같은 멀티미디어 뉴스에 대한 검색은 독립적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 XML을 기반으로 관련 멀티미디어 뉴스를 통합, 검색 및 전송할 수 있는 멀티미디어 뉴스 관리 시스템을 개발하였다. 미디어 객체, 관계 객체, 뷰 객체로 구성된 데이터 모델을 제안하여 다양한 종류의 멀티미디어 뉴스 컨텐츠를 표현하고 의미 관계를 포착하였으며, 뷰 메커니즘을 개발하여, 생성된 뷰 객체의 가공을 통하여 사용자에게 멀티미디어 뉴스를 효율적으로 제공하도록 하였다

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1702-1708
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• 2013

OLED(Organic Light-Emitting Diode)는 LCD와 달리 자체발광 특성 때문에 흰색을 표현할 때에는 R,G,B 소자가 모두 발광하여야 하므로 전력소비가 상대적으로 커지게 되는 문제점이 있다. 본 논문은 OLED 패널을 사용한 기기의 저전력 디스플레이 방법 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 입력 이미지의 휘도 정보를 기반으로 하여 실시간으로 화소 별 휘도 변환 값을 생성하여 적응적 휘도 조절 방법과 색도 축소 알고리즘의 기본 개념을 사용하여 새로운 색상보정 알고리즘을 사용하여 OLED 패널의 저전력 디스플레이 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 성능을 확인한 결과 최대 48.43%의 전류 감소를 확인하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 Verilog HDL로 하드웨어를 구현하였으며, OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.22-29
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• 2018

지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.585-587
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• 2022

AP 장치간의 시각의 동기는 내부의 유선랜을 통한 인터넷의 접근을 통한 NTP 방식의 시각동기 방식이 있으나 이는 네트워크에 따라 수백밀리 초(msec)에서 수초의 시각 차이를 갖는다. 동영상의 출력을 위한 프레임은 응용에 따라 다르겠지만 보통 1초에 24개의 (이미지) 프레임을 화면에 출력한다. 따라서 유선의 방식이 아닌 인접한 이동 카메라 장치를 통하여 주변장치 간에 시각을 동기화 할 수 있을 것이다. 시각동기화를 위한 응용프로그램의 작성 시 동기명령을 위한 API를 생성하고, MAC을 통하여 AP에 전달하는 방식의 프로그래밍 기법은 송신측에서의 운영체제의 환경 및 MAC의 버퍼 큐의 상황에 따라 동기명령에서의 시각과 다를 수 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 방법으로 MAC을 제어하는 디바이스 드라이버 단에서의 시각정보의 갱신이 훨씬 더 효과적일 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-8
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• 2020

건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.85-95
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• 2021

현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.109-115
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• 2015

신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.35-42
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 응용이나 운영체제의 종류에 상관없이 다양한 센서 네트워크들의 설계 및 검증에 사용될 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위하여, 시뮬레이터는 기계어-레벨 이산-사건 시뮬레이션 방식을 사용하였다. 따라서 이 시뮬레이터는 프로그램 실행 타이밍 뿐 아니라 실제 센서 노드 내부의 동작들도 세부적으로 분석하는 데도 사용될 수 있다. 이 연구에서 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다.