이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파악하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.
우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.
산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.
선박의 해양사고 중 부유물 감김사고는 운항지연에 그치지 않고 대형 인명 피해사고까지 이어질 수 있어 이에 대한 예방책이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 영해와 베타적경제수역 등을 포함한 해역의 최근 5년간 선박의 부유물 감김사고 데이터를 시·공간적 측면에서 분석하고, 관련 연구 분야에 기초 자료를 제공하고자 한다. 부유물 감김사고의 상대적 밀도 분포를 시각화하기 위하여 이차원 평활 히스토그램을 적용하였으며, 시간대, 주·야간, 계절에 따른 각 변수가 감김사고에 미치는 영향을 분석하기 위해 다항 로지스틱 회귀모형을 적용하였다. 공간적 분석결과 전체 사고에 대해 평활화된 밀도 값이 높은 곳은 진해만을 포함한 거제도~통영 해상이었으며, 서해 전곡항 인근 해상, 제주도 북부 해상으로 나타났다. 시간적 분석결과 부유물 감김사고는 주간에 71.4%로 가장 많이 발생하였으며, 계절별로는 가을철이 다른 계절에 비해 가장 많이 발생한 것으로 분석되었다. 또한, 어선, 수상레저기구, 낚시어선의 감김사고 발생 가능성이 화물선 보다 높은 것으로 조사되었다. 본 연구의 시·공간적 분석결과는 향후 부유물에 대한 단속강화 및 제거를 위한 해양경찰함정 배치와 시간별·계절별 사고방지를 위한 부유물 사전 제거작업 대책 마련의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
20세기 말, 뉴미디어 기술의 보급과 뉴미디어 예술이 대두됨에 따라, 무용은 시각예술과 신체언어예술로써 점점 더 풍부하고, 많은 변화의 특징을 갖게 되었다. 인터넷이 엄청난 속도로 발전하고 있는 오늘날의 뉴미디어 환경에서 수많은 서로 다른 분야(예로 들면, 영화 연극, 컴퓨터 기술, 디지털 예술 등)들이 그 공통성과 특징을 빌려 다양한 교호 창작을 함으로써 새로운 학문적 연구와 이론 모델이 생겨나고 있다. 각 분야의 크로스오버가 화제가 되면서 전통적인 댄스 퍼포먼스 형식도 새로운 돌파구를 찾고 있다. 이 글은 두 부분으로 나누어져 있는데, 첫 번째 부분은 영상 장치의 춤 공연예술에 대한 연구이며, 두번째 부분은 무용예술의 전파 가능성과 영향을 연구하는 것으로, 이 두 부분의 연구를 통해 뉴미디어 환경에서 무용예술의 크로스오버 실현과 전파에 본 연구의 내용이 활용되길 기대한다.
최근 수십 년 동안 데이터 집약적인 연구 환경에서, 데이터 중심의 연구의 양이 빠르게 증가하고 있으며 주요 연구 재단의 데이터 관리 정책이 변화되어 왔다. 따라서, 연구자들은 연구데이터를 관리하고 공유하는 데 있어 새로운 도전에 직면하고 있다. 사서는 데이터 관리 지침, 데이터 큐레이션, 데이터 시각화, 데이터 교육 및 훈련 등 다양한 서비스를 제공하기 시작했다. 이에 따라, 사서는 데이터 서비스에서 전문가의 역할을 맡기 시작했다. 하지만, 데이터사서라는 새로운 전문직의 역할과 핵심 역량은 아직 명확하게 확립되지 않았다. 따라서, 데이터사서에 대한 핵심 역량을 식별할 필요가 있다. 본 연구는 데이터사서 구직에 필요한 핵심 역량을 파악하고자 2017년부터 2021년까지 등록된 95개의 온라인 구인 광고를 바탕으로 채용 정보를 분석했다. 데이터사서의 핵심 역량은 기술, 커뮤니케이션 및 대인 관계, 교육/컨설팅, 서비스, 메타데이터, 도서관 경영, 데이터 큐레이션이었다. 기술 역량은 통계 소프트웨어, 컴퓨터 프로그래밍 활용 역량이 중요했다. 본 연구는 데이터사서의 핵심 역량과 구직에 필요한 요구 사항을 파악하는 기초 자료로서 활용될 수 있고, 현장의 요구를 반영한 교과 과정 개발 및 개정에 활용될 수 있다.
본 연구는 4차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 '스포츠 원 솔루션'은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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