• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.475-491
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• 2021

최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.349-359
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• 2022

이 연구의 목적은 전문대학생용 학습전략 척도(K-Learning Strategy Scale for College)의 온라인 활용을 위해 학습인지와 학습정서 요인의 문항을 추가하고 재타당화하는 것이다. 전문대학생의 학습전략에 영향을 미칠 수 있는 학습인지, 학습행동, 학습정서의 하위요인을 각각의 항목별로 구체적으로 탐색하고 분석하는 것은 자기성찰과 학업성취도 향상을 위해 중요하다. 추가된 문항은 학습인지 요인의 학습정보처리 과정에서의 주의집중을 진단하는 2개 문항과 학습정서 요인의 타인에 대한 불안수준을 진단하는 대인불안 요인 2개 문항이다. 연구대상 지역은 전국 5개 지역으로 실시하였으며, 연구대상자는 불성실 응답 327명을 제외한 923명의 전문대학생이다. 수정된 K-LSS_r 척도는 학습인지(18문항), 학습정서(15문항), 학습행동(19문항)의 3개 영역 하위요소로 구성된 총 52문항의 전문대학생용 학습전략 진단 척도이며, 본 연구에서 일반화를 위한 신뢰도 검증 결과 척도 전체 Cronbach의 α 계수는 .896이었고, 3개 요인의 Cronbach의 α 계수는 .876에서 .910이었다. 척도의 반분신뢰도 계수는 전체가 .858이었고 3개 요인의 반분신뢰도계수는 .792에서 .843이었다. 5개 지역 소재 대학생 350명을 대상으로 3주간의 검사-재검사 신뢰도 검증 결과는 전체가 .884이었으며, 일반화를 위한 타당도 검증 결과에서 구인타당도가 통계적으로 유의한 정적상관을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1761-1775
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• 2022

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.429-435
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• 2021

GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 지하공간통합지도는 지하에 매설된 지하시설물(상수, 하수, 가스, 전력, 통신, 난방), 지하구조물(지하철, 지하차도, 지하보도, 지하주차장, 지하상가, 공동구), 지반(시추, 관정, 지질)의 총 15종의 지하정보를 3차원 기반에서 한눈에 확인할 수 있도록 구축한 지도를 말한다. 본 연구는 2차원의 지하시설물 데이터를 3차원 기반의 지하공간통합지도(지하시설물 3차원 모델)로 변환함에 있어 발생하는 관로별 연결부위 처리 문제와 지하시설물 관로의 요철문제를 보정하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 지하시설물 데이터를 3차원 기반으로 생성하는 기술에 대한 국내·외 현황을 조사·검토하였으며 실제적인 문제 해결을 위하여 곡면보정 알고리즘과 요철보정 알고리즘을 개발하였다, 곡면보정 알고리즘은 2차원의 라인을 3차원의 원통으로 만들어 연결하는 경우 접합부위가 자연스럽게 연결될 수 있도록 고안하였으며 요청보정 알고리즘은 한 개의 단위 관로에 여러 개의 버텍스가 포함되어 이를 3차원 모델로 만들었을 때 발생하는 요철현상을 해결할 수 있도록 고안하였다. 개발된 알고리즘을 검수하기 위하여 알고리즘이 적용된 보정프로그램과 뷰어프로그램을 개발하였다. 위와 같은 과정을 토대로 지하시설물 3차원 모델을 현실과 동일하게 제작할 수 있었다. 본 연구는 지하공간통합지도의 활용도 제고를 위한 기반 연구로써 그 의의가 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.319-325
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• 2022

화자 인증 시스템에서 입력 발성 길이의 변화는 성능을 하락시킬 수 있는 대표적인 요인이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 몇몇 연구에서는 시스템 내부의 특징 가공 과정을 여러가지 서로 다른 경로에서 수행하거나 서로 다른 수용 영역(Receptive Field)을 가진 합성곱 계층을 활용하여 다양한 화자 특징을 추출하였다. 이러한 연구에 착안하여, 본 연구에서는 가변 길이 입력 발성을 처리하기 위해 보다 다양한 수용 영역에서 화자 정보를 추출하고 이를 선택적으로 통합하는 통합된 수용 영역 다양화 기법을 제안한다. 제안한 통합 기법은 입력된 특징을 여러가지 서로 다른 경로에서 다른 수용 영역을 가진 합성곱 계층으로 가공하며, 가공된 특징을 입력 발성의 길이에 따라 동적으로 통합하여 화자 특징을 추출한다. 본 연구의 심층신경망은 VoxCeleb2 데이터세트로 학습되었으며, 가변 길이 입력 발성에 대한 성능을 확인하기 위해 VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 1 s, 2 s, 5 s 길이로 자른 발성과 전체 길이 발성에 대해 각각 평가를 수행하였다. 실험 결과, 통합된 수용 영역 다양화 기법이 베이스라인 대비 동일 오류율을 평균적으로 19.7 % 감소시켜, 제안한 기법이 가변 길이 입력 발성에 의한 성능 저하를 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제20권1호
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• pp.75-97
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• 2023

본 연구에서는 학령전기 자폐스펙트럼장애(ASD) 아동을 대상으로 인지-운동 통합 기반 악기연주 중재를 제공하여 초기 사회기술이 향상하는지를 알아보고자 하였다. 대상자는 평균 만5.6세의 ASD 아동 총 9명로, 개별로 30분씩 주 2회, 총 12회의 세션에 참여하였다. 중재는 자기 감각 증진 및 자기조절(1단계), 상호작용에 대한 의도 형성(2단계), 상호적 활동에 대한 수용(3단계), 상호적 맥락에서의 움직임 조정(4단계), 공동행동 수행(5단계)의 5단계로 구성되었다. 중재 전후 초기 사회-의사소통 평가 척도(ESCS) 내 과제를 참고해 공동주의 행동 및 상호작용 행동을 측정하였고, 참여 아동의 보호자가 사회적 반응성 척도(SRS-2)를 평정하도록 하였다. 또한, 타인(연구자)에 맞추어 움직임(드럼 연주)의 타이밍을 조절하는지 측정하는 사회적 동기화 과제를 실시하였다. 연구 결과, 참여 ASD 아동은 초기 사회기술에 있어 유의한 향상을 보였고, 사회적 동기화 과제에서도 동기화 반응 속도를 제외한 동기화 정확도 및 지속시간에 있어 유의한 향상이 나타났다. SRS-2 척도에서는 유의한 차이가 나타나지 않았는데 이는 장기간 개입이 필요함을 시사한다. ASD 아동의 초기 사회기술 발달에 있어 인지-운동 통합이 중요한 역할을 하는 점을 고려할 때, 본 연구 결과는 인지-운동 통합 기반 악기 연주가 사회적 정보를 인지적으로 처리하고 이를 바탕으로 사회적 맥락에서 움직임을 조정하는 과정의 측면에서 ASD 아동의 사회기술 발달 증진을 위한 효과적인 방안이 될 수 있음을 시사한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.1-8
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• 2023

영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.41-59
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• 2023

본 연구는 가정과 교사의 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육 요구도 분석하여 푸드리터러시 함양을 위한 중등 가정과 식생활교육의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 192명의 가정과 교사를 대상으로 푸드리터러시 교육의 내용 영역과 내용 요소에 대한 중요도와 현재 실행도에 대한 인식을 조사하고, 교육 요구도 조사 결과를 기반으로 푸드리터러시 교육을 위한 내용 영역과 내용 요소의 우선순위를 파악하였다. 가정과 교사는 제시된 38개 내용 요소 중 34개 내용 요소에 대하여 중요도에 비하여 현재 실행도를 유의적으로 낮게 인식하고 있었다. Borich의 교육 요구도 공식과 The Locus for Focus Model을 활용하여 교육 요구도가 '매우 높은' 5가지 내용 요소('식량 주권/식량 안보', '식품 관련 쓰레기 저감화', '음식물쓰레기 처리와 재활용', '식품 관련 쓰레기와 분리수거', '원산지 정보')를 도출하였으며, 다음으로 요구도가 '높은' 4가지 내용 요소('유전자 변형 식품', '윤리적 소비', '식품 첨가물', '친환경 농산물')를 확인하였다. 요구도가 매우 높은 것으로 나타난 내용 요소는 '생산' 영역과 '폐기' 영역에 해당하는 것으로 나타나 '생산'과 '폐기' 영역에 대한 교육 요구도 역시 높음을 알 수 있었다. 따라서 향후 가정과 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육을 위해 식품의 생산과 폐기를 강조하여 다루는 것이 필요하며, 이 외에도 푸드리터러시 함양을 위한 가정과 식생활교육의 세부 내용 및 콘텐츠 개발을 위한 연구가 필요하다. 본 연구의 결과는 영양 및 식품에 대한 지식 습득과 개인 차원의 식품 소비 단계를 중심으로 구성된 기존의 식생활교육의 패러다임에서 벗어나 학생들이 식품의 생산에서부터 폐기까지의 전 과정을 학습할 수 있는 새로운 가정과 식생활교육의 필요성에 대한 시사점을 제안할 수 있다. 또한 중등 가정과 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육의 기초 연구로 활용되기를 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.557-564
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• 2023

본 연구에서는 차폐성능의 우수함이 증명된 납 사용에 있어 나타나는 단점을 보완하고 불필요한 인체 피폭을 제어하기 위하여 3D 프린팅 기술을 이용하였다. 3D 프린터는 3차원 형상 구현이 가능하며, 개인의 아이디어를 즉각적으로 적용할 수 있어 시제품 제작 비용 및 기간을 줄여주면서 기술 보완 유지에 큰 장점이 있다. 다양한 특증의 3D 프린터 중 FDM 방식을 채택하였으며, 출력에 사용되는 필라멘트를 폴리락트산 (Polylactic acid, PLA)와 텅스텐 두 가지 소재를 혼합하여 연구용 압출기를 활용해 제작하였다. 출련된 혼합 필라멘트를 형태학적 차폐체로 구현하였으며, 선량평가를 통해 유효성 검증과 동시에 다양한 물질의 차페체 제작에 기초 정보 제공에 목적을 두었다. PLA와 텅스텐을 혼합하여 연구용 압출기로 제작된 필라멘트는 텅스텐 함유 비율에 따라서 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %로 구분하여 제작하였다. 3D Modeling, STL File 저장, G-code생성, 출력등의 처리과정으로 10 cm × 10 cm × 0.5cm의 크기로 각각 제작하였고, 관전압 60 kVp, 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp와 관전류 20 mAs, 40 mAs의 조건으로 선량 및 차폐성능 평가 실험하였다.