전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 디지털전환을 위해 국가적 역량을 집중하고 있는 상황에서 국내 AI 기업 육성이나 AI 산업생태계 환경조성은 더디기만 하다. 정부는 대내외적으로 힘든 경제상황을 타개하기 위해 거액의 공적자금을 투입하고 있으나 그 효과에 대한 체계적 연구는 미진하다. 이런 이유로 본 연구는 성향점수매칭(PSM)과 이중차분법(DID)을 활용하여 정부 인공지능 솔루션 바우처 지원 사업이 수혜기업의 경제적 성과에 미치는 정책효과를 살펴보고자 하였다. 실증분석을 위해 정보통신산업진흥원에서 공개한 AI 중소기업 정보 중 바우처 지원 이력이 있는 461개 기업을 대상으로 2019년 이후 매출 실적을 활용해 PSM-DID 분석을 수행하였다. 실험군과 대조군을 비교 분석한 결과 수혜기업은 정부지원 이후 자산증가, 임금, 연구개발비 등이 전반적으로 증가한 반면, 수익측면에서는 유의미한 기여도를 확인할 수 없었다. 이는 AI 바우처 정책사업이 단기적으로 기업 외형성장에 직접적인 기여를 하였으나 수익창출 여부는 중장기적 시간이 필요하다는 점을 시사한다.
COVID-19로 인해 전 세계적으로 경제는 악화되었으며 국내 역시 큰 타격을 받게 되었다. 이에 정부는 중소기업들이 겪고 있는 자금난 해소를 위해 전례 없는 COVID-19 관련 재정지원 정책을 시행하였다. 또한, 정부는 COVID-19 확산이 지속되자 비대면 접촉을 권고했으며 그에 따른 지침과 방안을 내세움에 따라 공공부문과 민간부문의 조직들은 비대면 형태의 업무방식을 도입하였다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구는 COVID-19 관련 재정지원 정책이 중소기업의 혁신에 미치는 영향을 규명하였다. 또한, 기업의 혁신을 위해서는 정부의 지원과 같은 외부적인 지원도 중요하나 내부적 역량 역시 중요한 요인에 해당한다. 따라서 기업가정신이 제품혁신에 미치는 영향을 파악하였으며, 더하여 비대면 형태의 업무방식이 활성화됨에 따라 스마트워크를 도입한 기업과 도입하지 않는 기업 간 비교를 통해 스마트워크의 효과를 파악하였다. 가설검증을 위한 자료수집은 과학기술정책연구원에서 제공하는 한국기업혁신조사-2020년 (제조업)의 자료를 활용하였다. 또한, 가설검증을 위해 성향점수매칭을 이용해 표본에 대한 선택편의를 줄인 이후 스마트 도입 기업과 도입하지 않은 기업 간 집단을 분류하여 다중회귀분석을 시행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 기업가정신의 경우 스마트워크 도입 여부에 상관없이 중소기업의 제품혁신에 정(+)의 영향을 미쳤다. COVID-19 재정지원정책의 경우, 금융지원은 스마트워크를 도입한 기업에게만 제품혁신에 정(+)의 영향을 미쳤으며 이외에 지원정책은 스마트워크 도입 여부에 상관없이 제품혁신에는 효과가 없는 것으로 나타났다. 분석결과 기업가정신은 스마트워크 도입 여부에 상관없이 정(+)의 영향을 나타냈으며, COVID-19 관련 재정지원정책은 지원유형에 따라 혼재된 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로 정책적 및 학문적 시사점을 제시할 수 있었다.
본 연구는 대기외란 조건에서 비전센서를 활용하여 구조물의 동적 변위 측정을 위하여 멀티스케일 템플릿 매칭 기법 (TMI: Template Matching with Image pyramids)을 제안하고 제안기법의 변위 측정 성능을 조사하기 위해 진행되었다. 촬영거리에 따른 변위 측정 성능을 평가하기 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 준비하여 변위 계측에 사용하였다. 최초 촬영거리를 10m로 설정하였고, 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 변위 측정 실험을 진행하였다. 실내 조도 조건(450lux)에서 발열 기구를 활용하여 대기외란을 발생시켰으며, 대기외란으로 이미지를 왜곡시켰다. 사전실험을 통해 대기외란시 특징점 기반 변위 측정 방법과 제안기법의 변위 측정 타당성을 비교 검증하였으며, 검증 결과 제안기법의 낮은 측정 에러율을 나타냈다. 대기외란 환경에서 변위 측정 성능평가 결과, 인공 타겟을 활용한 TMI는 대기외란 유무에 따라 변위 측정 성능에 큰 차이가 없었다. 하지만 자연 타겟을 활용하였을 때, 20m 이상의 촬영거리에서 RMSE가 크게 상승하여 제안기법의 운용 한계를 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되며, 대기외란으로 인한 이미지 왜곡이 템플릿 이미지 추정에 오류가 발생 되어 변위 측정 오차가 높게 발생하는 경향을 나타냈다.
이 연구는 개인의 생애주기별 기회의 지역 간 격차와 삶의 성과의 관계를 규명하기 위해 '기회가 풍부한 곳'으로의 이동이 개인의 임금 소득에 미치는 영향을 살펴보았다. 한국고용정보원에서 제공하는 '대졸자 직업이동 경로조사(GOMS, Graduate Occupational Mobility Survey)'를 기반으로 성향점수매칭(PSM, Propensity Score Matching) 방법을 활용하여 지역 이동 이전의 삶의 경험이 유사한 개인을 선별하여 분석하였다. 구체적으로는 생애주기를 고등학교 진학 이전, 대학교 진학 시기, 취업 시기 등으로 분류한 후, 생애주기별 지역 이동과 진학, 취업, 임금 소득 간 경로 모형을 설정하여 분석하였다. 분석 결과, 지역 이동이 개인의 경제적 성과에 가장 큰 영향을 미치는 생애주기, 즉 기회 차이에 따른 영향이 가장 불평등하게 나타나는 생애주기는 대학 진학 시기로 나타났다. 그리고 기회가 풍부한 곳으로의 이동은 이후의 삶에 누적적으로 영향을 미치는 중요한 요소로 밝혀졌다. 이에 따라 고등학교 입학 이전 시기의 이동성 또한 이후 중심부에서의 삶을 유발한다는 점에서 주목할 만하다. 마지막으로, 부모의 소득은 그 자체로도 영향력이 있지만, 지역 이동과 결합하여 자녀 세대에게 부를 이전하는 수단으로 작용할 수 있음을 발견하였다. 이러한 결과는 국가가 비수도권 대학 육성을 통해 대학 중심의 불균형을 해소하고, 부모의 사회경제적 배경에 따른 지역 이동의 제약을 줄이기 위해 노력해야 함을 시사한다.
본 논문에서는 축구 경기 자동 분석을 위한 첫걸음으로 일반적인 축구 경기 영상열에서 선수 및 공을 추적하고 영상 모자의 기법을 이용해서 운동장 모델 상에서 선수가 움직인 궤적을 알아내는 기법을 제시한다. 여기서 일반걱인 축구 경기 영상열이란 극도의 zoom-in 또는 zoom-out 아닌 경우로 TV 카메라가 공을 쫓아 자연스럽게 움직이는 상황의 영상을 말한다. 이러한 영상열로부터 선수의 궤적을 구하기 위해선 다음과 같이 크게 세 가지 문제를 해결해야한다. 첫째로 입력 영상에서 운동장 부분을 추출하는 문제, 둘째로 선수 및 공을 추적하고 선수들의 팀을 구분하는 문제, 마지막으로 영상에서의 선수의 위치를 실제 운동장 좌표로의 변환을 통해 선수가 움직인 자취를 운동장 모델 상에서 구하는 문제가 그것이다. 운동장의 추출은 칼라 정보를 이용하였고 이 추출된 운동장 영역 하에서 템플릿 매칭과 Kalman 필터링을 이용하여 선수와 공을 추적했다. 선수간 겹침 문제에 대해서는 CHBP(Color Histogram Back-Projection) 기법을 적용했다. 특히 선수가 운동장에서 움직인 궤적을 구하기 구하기 위해서 입력 영상에서 보이는 특징점들을 이용하여 운동장 모델 좌표와 입력 영상 좌표간의 변환을 구하고 이를 통해 운동장 모델에서의 선수의 위치를 구했다. 이때에 입력 영상에서 특징점이 충분치 않을 경우 영상 모자익 기법을 이용하여 특징점이 보이는 영상과의 좌표 변환 관계를 구함으로써 해결하였다. 실험적으로 실제 TV에서 방영된 축구 경기 영상열에 제안된 방법을 적용하여 얻어진 결과를 보인다.
본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.
본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.
본 논문은 위성 탑재 합성개구 레이더 영상에서 중요한 지리적 특징점인 도로를 검출하는 기법을 제시한다. 도로에 대한 모델로서 snake를 사용하였고, 이 snake의 외부 에너지를 도로의 특성에 맞도록 새롭게 정의 하였다. 레이더 영상만을 사용할 경우 도로를 검출하는 것이 매우 어려우므로 다른 정보가 필요하다. 우리는 디지털 지도를 이용하여 snake의 위치와 형태를 초기화하는데 사용하였다. 레이더 영상에 나타나는 도로의 지리적 위치는 지형부호화(geocoding)를 통해서 대략적으로만 알 수 있고, 보통의 디지털 지도는 정확도가 낮아서 두 데이터 사이에는 큰 오차가 존재한다. 초기 매칭(matching) 과정을 통하여 이 오차를 매우 줄이고, 디지털 지도에서 추출한 도로를 이용하여 snake의 형태를 초기화한 후 에너지를 최소화함으로써 도로를 검출한다. 도로 검출시에 나타나는 대표적이 두 가지 문제점을 제시하고 이 문제점을 완화시키는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
위성영상을 이용한 대부분의 연구는 대상지역에 대한 2장의 스테레오영상(stereo-pair)을 입체적으로 해석하여 3차원 위치를 결정하거나 영상 상관 기법을 적용한 입체매칭을 통하여 수치지형표고를 추출하였다. 그러나 스테레오 영상을 이용하여 위성의 위치 및 자세를 모델링하거나 위치정보를 얻고자 할 경우에는 기준점의 미세한 오차량에도 크게 영향을 받기 때문에 그 결과에 대한 안정성을 기대하기가 어려웠다. 또한 두 화상 중 하나의 화상에 노이즈(noise), 그림자, 또는 구름이 존재할 패 그 지역에 대한 수치지형모델의 생성이 불가능하거나 정확도가 저하되는 것이 문제로 지적되어 왔다. 이러한 경우에 다중의 입체영상을 분석하므로써 문제점을 해결할 수 있으며 본 연구에서는 동일지역에 대한 3장의 SPOT위성영상을 입체적으로 해석하여 수치지형 표고모델의 정확도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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