• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국과학예술포럼
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• 제22권
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• pp.169-183
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• 2015

시대가 급변함에 따라 한 시대를 대변하는 문화는 보다 세분화되고 복잡해지고 있다. 문화적 다양성으로 인해 과거 공간 중심의 개별적인 분야에서 이해할 수 있었던 영향, 요인, 특성들이 단일 분야만의 관점으로는 이해할 수 없게 되었으며, 미래의 변화를 예측하고 대응하는 것 자체가 어려워지고 있다. 이렇게 정보와 지식 전달체계의 발전으로 공간을 형성하기 위한 여러 가지 문화 콘텐츠가 다양하게 생성되고 소멸되고 있으나, 한 가지 관점만으로 설명 또는 이해가 될 수 없는 부분들이 많다. 이러한 현상들을 살펴보기 위해 본 논문에서는 1995년 12월 유네스코 세계문화유산으로 지정된 종묘의 유·무형적 콘텐츠를 도출하여 공간의 형성에 주요한 요인이 된, 핵심적인 요소들을 살펴보고 그 관련요소들의 중요성을 고찰해 보고자 한다. 본 연구에서 분석 방법론으로 적용되는 텍스트 마이닝 분석 기법은 공간을 해석함에 있어 새로운 가치 판단과 관점이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 과거로부터 현재까지 이어져 오고 있는 우리나라 전통공간의 다양한 유·무형 콘텐츠 영향 요인을 통해 공간을 다각적으로 해석하기 위한 틀을 제공하고자 새롭게 시도되는 연구이다.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.279-292
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• 2017

본 연구는 극영화를 비롯한 애니메이션의 갈등을 효과적으로 비주얼스토리텔링(Visual Story Telling, VST)하는 것이, 작품의 성공 여부를 결정짓는 중요한 요인이라고 인식하면서 시작되었다. 본 연구의 목적은 그동안 서사적, 시각적 차원에 치중한 VST 연구를 갈등강도와 VST 요소를 분석하여, 공학적으로 해석하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 전 세계적으로 흥행에 성공한 극장용 애니메이션(4편)의 갈등을 분석하고, 이를 공학적으로 접근하여 VST 해석을 시도하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 성봉선과 로버트 맥키의 서사적 이론을 바탕으로, 갈등 장면을 분류하고 갈등의 종류를 찾아내었다. 또한 강위역의 5B모델을 바탕으로 총 108 개의 갈등 샷(shot)을 추출하였다. 둘째, 전문가 실험을 통하여 갈등 샷의 갈등강도를 찾아내었다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 각각 15개의 유의미한 갈등의 시각적 요소를 추출하였다. 넷째, 실험 결과로 내적, 초개인적 갈등에서 시각적 요소의 신뢰성은 100-83.33% 의 범위에 있다는 것을 확인하였고, 사용빈도는 각각 5.88-70.59% 및 5-70%까지 광범위하게 분포한다는 것을 파악할 수 있었다. 이는 아티스트(Artist)의 감각에 의존하던 VST 표현을 공학적으로 해석할 수 있게 됨을 의미한다. 이러한 연구결과를 바탕으로 애니메이션 사전제작 단계에서 작품의 갈등표현을 성공적으로 예측할 수 있게 해 줄 VST 툴(Tool) 개발의 토대가 될 것으로 기대한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제35권
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• pp.145-155
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• 2018

본 연구는 일반인에게 접근과 해석에 장벽이 있는 수면다원검사 데이터를 바탕으로, 사례분석과 작품 제작을 통해 새로운 형태의 시청각화 방법을 제시한다. 대부분의 예술작품은 깨어있는 동안 행하는 의식적인 행동을 바탕으로 완성된다. 본 작품에서는 수면 중 발현되는 무의식을 관찰하여 이를 예술로 표현하고자 한다. 수면다원검사를 통해 측정된 수면장애 그래프를 중점적으로 분석하여 정상 군과 기면증, 불면증, 수면무호흡증으로 분류했고 습득한 생체데이터를 정제 후 수치화 시켰다. 정제된 데이터는 MAYA를 통해 3D 애니메이션 이미지로 렌더링 했고, 심장박동 데이터 스크립트는 midi형태로 변형시켜 garage band에서 청각화 시켰다. 이후 After Effects로 이미지와 사운드를 결합했다. 총 4개의 는 각각 3분 20초의 싱글 채널 영상으로 제작했다. 는 수면 의학 데이터를 예술로 표현함으로써 난해한 정보를 직관적으로 이해시키는 데에 목적이 있다. 또한 의식적인 활동이 일어나지 않는 수면 상태에서 무의식 데이터로부터 예술 표현의 가능성을 드러내고자 한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제30권
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• pp.453-464
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• 2017

IT 기술의 발달과 함께 일상생활 속에서 사용자 편의와 감성을 충족하기 위한 기능을 제공하는 다양한 스마트 제품과 서비스가 확산되고 있다. 특히 빠르게 발전되고 있는 입출력 기술과 센싱 기술, 자능형 시스템 등은 다채로운 인터랙션 방식과 새로운 사용자경험 가능성을 열어가고 있다. 본 연구는 다양한 기술요소들의 활용을 사용자 관점에서 고려해야 하는 스마트 제품 컨셉 디자이너들의 아이디어 발상 단계에 대한 관심에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 스마트 제품의 아이디어 발상 단계에서 활용할 수 있는 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하는 것으로, 디자이너들이 기술 기반의 스마트 제품 아이디어를 보다 체계적으로 도출하는 방안을 시도하였다. 이를 위해 먼저, 문헌조사를 통해 스마트 제품의 개념과 특징, 그리고 스마트 제품 인터랙션 구현을 위한 기술 및 제품 요소들을 파악하였고, 디자인 분야에서 제안되어온 프레임웍 선행 사례를 조사하였다. 이를 바탕으로 스마트 제품의 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 프레임웍 구성요소들이 스마트 제품 아이디어 발상 단계에 어떻게 적용될 수 있을지 사례를 통해 설명하였다. 본 연구의 결과로서 제안한 프레임웍은 제품 구성요소, 상황인식 관련 요인, 정보입력 요인, 피드백 출력 요인 네 가지 카테고리로 구성되며, 각각에 있어서 사용자경험 관점을 반영한 세부요소들이 정의된다. 또한 각 세부요소 별로 기존에 있는 스마트 제품/시스템의 예시가 제시되어 어떤 요소인지 이해하기 쉽도록 정리되었으며, 제품 아이디어 사례를 통해 아이디어 발상 지원 도구로서의 프레임웍 활용성이 검토되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 향후 보다 다양하고 심도있는 사례연구를 통해 각 요소들의 조합에 따른 다양한 아이디어를 제안함으로써, 스마트 제품의 인터랙션 아이디어 발상 도구로서의 가능성을 검증할 수 있을 것으로 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.19-27
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• 2023

이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제36권4호
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• pp.351-361
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• 2023

본 논문은 대학연구실과 산업현장에서 태양전지를 연구 개발하는 초년생들이 태양전지 성능 분석하는 데 있어 가장 기본적이면서도 중요한 양자효율(quantum efficiency) 측정, 분석 방법에 이해를 돕는 것을 목적으로 한다. 양자효율의 정의를 시작으로, 측정 방법, 분석 방법에 대한 자세한 소개와 함께 태양광 스펙트럼으로부터 태양전지 소재의 밴드 갭에 따른 이론적인 전류밀도를 계산하고, 이론적인 전류밀도와 양자효율 측정, 분석을 통해 태양전지의 성능을 분석하는 방법에 대해 깊이 있게 논의한다. 태양전지의 양자효율 측정 분석은 태양전지를 깊이(전면, bulk, 후면)에 따라 분석할 수 있어 태양전지 성능 분석에 직관을 줄 수 있는 매우 유용한 방법이다. 이론적 전류밀도와 양자효율 측정 분석에 대한 깊은 이해로 태양전지를 연구하는 학생과 연구원들이 태양전지의 성능 분석을 하는 데 있어 기반으로 활용할 수 있기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.727-737
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• 2023

본 연구는 40~60대를 위한 골프웨어 설계 및 연구개발을 위한 기초자료를 제공하고자 연 1회 이상 라운딩 활동과 골프 연습 활동을 꾸준히 하고 있는 의도표집된 대상자 64명을 대상으로 골프웨어 구매 및 선호도 조사를 실시하였다. 그 결과, 골프웨어는 상설할인매장에서 구매하고 TV 및 인터넷광고를 통하여 정보를 활용하며, 구매빈도는 연간 1~2회로 연간 구입비 50만원~100만원 미만, 1회 지출 비용 20만원~50만원 미만이 가장 많았다. 골프웨어 구매 시 디자인을 먼저 고려하고 여성은 흰색, 남성은 검은색·회색을 가장 선호하였다. 남성은 PK 칼라의 단추여밈 스타일, 여성은 라운드 네크라인의 니트 스타일을 선호하는 편이었고 상의여유량은 여성은 세미 피티드, 피티드, 남성은 세미 피티드, 루즈한 핏을 선호하여 유의차를 보였다. 골프웨어 제작 시 고려사항으로 젊어 보이는 디자인에 대한 응답결과가 연령이 낮을수록 비율은 높아져 연령에 맞는 디자인을 우선시하여 골프활동을 위한 기능성을 반영한 골프웨어 설계가 필요할 것으로 사료되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.363-374
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• 2023

본 연구는 요양병원 간호사의 돌봄효능감, 공감역량을 확인하고 그 요인을 분석하여 인간중심돌봄 행위의 향상과 그에 따른 이론적, 실천적 정보를 제공하며 기초자료를 마련하기 위한 서술적 조사연구이다.. 본 연구는 G도 소재의 C지역 노인시설 요양병원 간호사 146명을 대상으로 2023년 3월 20일부터 4월 20일까지 자료를 수집하였으며, 총 144부를 최종 분석하였다. IBM SPSS/25을 사용하여 기술통계 t-test, ANOVA, 상관관계 다중회귀분석으로 분석하였다. 대상자의 인간중심돌봄에 영향을 미치는 변수들을 위계적 다중회귀로 분석한 결과 돌봄효능감과, 공감역량이 높을수록 인간중심돌봄에 영향을 미쳤으며, 설명력은 31.5%이었다. 본 연구결과 공감역량, 돌봄효능감순으로 인간중심돌봄에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 요양병원 간호사의 인간중심돌봄의 효율적인 간호수행을 위한 돌봄효능감, 공감역량의 향상을 위한 다양한 방안들이 마련되어야 할 것으로 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.487-494
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• 2023

본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.