Yeong-In Lee;Jin-Nyeong Heo;Ji-Hwan Moon;Ha-Young Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권8호
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pp.23-32
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2024
NVS는 여러 각도와 위치에서 수집한 이미지를 이용해 3차원 공간을 재현하는 연구 분야로, 증강현실, 가상현실, 자율주행, 로봇 네비게이션 등에서 중요성이 커지고 있다. 최근 주목받는 3D-GS 방법론은 기존 NeRF 보다 고품질 장면 생성, 빠른 학습 시간, 실시간 렌더링이 가능하지만, Gaussian points의 밀도 조정 과정에서 전체 Gaussian points 수의 증가로 메모리 소모량 상승과 렌더링 속도가 저하되는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 불필요한 Gaussian points를 제거하여 메모리 효율성을 높이는 Gaussian blending 기법과 Gaussian points 감소로 인한 표현력 손실을 최소화하는 깊이 정보 반영 손실 함수를 제안하여 모델의 성능을 보완한다. 실험 결과, Tanks & Temples 벤치마크 데이터셋에서 성능을 유지하면서 Gaussian points 수를 최대 4% 감소시키는 효과를 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법론은 3D-GS 모델의 경량화 가능성을 실험적으로 증명하였다.
4차 산업혁명의 도래로 인하여 자율주행 자동차, 지능 로봇 등을 구현을 위한 ICT 분야의 기술 개발이 시급히 요구되고 있다. 특히 융합 IT를 기반으로 하는 모든 시스템들이 센서나 액추에이터와 연동하는 CPS(Cyber Physical Systems) 형태로 개발되고 있다. 기존의 CPS 명세는 단일 시스템의 행위만을 명세하였기 때문에, 초연결성과 초융합성을 갖는 4차 산업혁명 시대의 CPS 시스템이 갖는 협업 및 다양성 측면에 명세는 충분히 제시되지 못하였다. 특히 실시간적 특성을 갖는 다양한 응용에서는 더욱 협업적 특성을 고려한 행위 모델링이 이루어지지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 실시간 협업 환경에서 임무를 수행하는 CPS용 임베디드 소프트웨어를 개발할 때, 어떠한 비기능 요구사항이 식별되어야 하는가를 정의한다. 이러한 요구사항은 ISO 25010 표준에 근거하여 도출하며, 실시간 협업을 위해 상태 기반의 Timed Process를 이용하여 정형적으로 명세한다. 도출된 비기능 요구사항들은 추후 CPS 기반의 새로운 임베디드 소프트웨어에 대한 요구사항을 정의하기 위해 재사용될 수 있을 것이며, 이를 통해 CPS의 품질만족도를 향상시킬 수 있을 것이다.
4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는, 판상형의 천연 마이카에 이산화티타늄의 코팅 및 환원을 통해 라이다 인지형 검은색 소재를 제조하였으며, 이를 도료로 응용하여 라이다 실증 검증을 진행하였다. 상세히는, 졸-겔 반응을 통해 천연 마이카에 이산화티타늄을 코팅하고, 수소화붕소나트륨을 통해 검은색으로 환원하여 Black TiO2@Mica 소재를 제조하였다. 이후, 도료로서 응용 가능성을 확인하기 위해 친수성 투명 바니시에 혼합하고 유리 기판에 분사하였다. 그 결과, 제조한 Black TiO2@Mica 기반의 도료는 실제 검은색의 명도(L*=12.1)와 높은 근적외선 반사율(30.2 R%)을 나타내었다. 더불어, 제조한 판상형 검은색 소재는 성공적으로 라이다 센서에 인식되는 것을 확인하였다. 이는, 굴절률이 다른 천연 마이카와 이산화티타늄 간의 계면에서 빛의 반사가 일어나는 프레넬의 반사 법칙에 기인한 것이다. 본 연구 결과를 통해, 라이다 센서에 인식되는 검은색 소재를 제조함으로써 자율주행차 뿐만 아니라 로봇, 드론 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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