이 글은 세간에 잘 알려져 있지 않은, 그렇지만 한국의 실천철학사에서 반드시 유념해 봐야할 인물, 무엇보다 '철학적 반면교사(反面敎師)'로 삼아야할 사회철학자로서의 김두헌의 철학(함)의 본질적 실상을, 그의 실천철학 체계의 핵심 얼개를 이루고 있는 '가치론적 변증법'에 초점을 맞추어, 비판적으로 규명해 보는데 일차적 목적이 있다. 이러한 작업은 해방 이후 이제껏 70여 년 이상 한국 사회에 군림하며 무소불위의 통치 권력을 행사해온 소위 '친일 독재 세력'의 정치적 지배 권력을 비호하고 정당화한 주도적인 이데올로그 가운데 한 사람으로서 그 철학자적 역할을 수행해 나갔던 김두헌의 실천적 철학함 방식과 그 철학적 여정에 관한 비판적 고찰을 통해 이루어질 것이다.
본 논문은 군과 경찰 등에서 수행하는 시뮬레이션 사격 훈련 중 스크린 사격과 VR 사격이 혼합된 복합 훈련 환경에서 사용할 수 있는 일체형 시뮬레이션 사격 서비스에 대해 연구하였다. 이 서비스는 스크린과 HMD에 투사되는 목표물에 대해 사격 훈련이 가능하도록 설계한 서비스로 하나의 가상공간에서 사용할 경우 스크린을 이용한 개인 사격 훈련과 VR을 이용한 팀 사격 훈련이 동시에 가능하다. 일체형 시뮬레이션 총기의 총구에 비가시 적외선 레이저 모듈을 장착하여 스크린 사격이 가능하도록 하고, 총열 상단에 HTC Vive Tracker를 장착하여 VR 사격에서 훈련자의 자세 및 위치를 인식하게 한다. 총열 하단에는 사용자의 행동을 제어하는 손잡이 형태의 인터페이스 모듈을 장착한다. 비가시 적외선 레이저 모듈과 인터페이스 모듈에서 발생한 신호는 일체형 시뮬레이션 총기의 총열에 장착한 무선 통신 모듈에 의해 블루투스 방식으로 통합 제어 장치로 전달되어 처리함으로써 혼합 환경에서 사용이 가능하다. 스크린 사격과 VR 사격이 동시에 가능한 혼합 환경에서 시험한 결과 운용이 가능한 것을 확인하였다. 일체형 시뮬레이션 사격 서비스는 기존 사람 중심의 훈련 서비스에서 자동차 또는 함정 등과 같은 조종 훈련 플랫폼과 연동하여 운용할 수 있는 기술 발전이 필요하다.
본 논문에서는 영상분할에 이용되는 대부분의 기존방법들에서의 문제점을 해결하기 위해 입력 영상으로부터 형성된 계층적 피라밋 영상구조를 이용하여 영상을 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 통계적 방식에 의한 물체검출 및 묘사과정으로 이루어져 있다. 물체검출 방법에서는 계층적 영상구조에서 발생하는 클러스터링의 유효성 문제를 해결하기 위해 통계적 IFSVR 알고리듬과 FSVR 알고리듬을 제안하였고, 이를 이용하여 관심대상 화소를 검출하였다. 물체묘사 방법은 고해상도 레벨로 검출된 최적 물체화소를 투사하고 처리하기 위해 톱다운 추적방식인 반복 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 2진 영상과 실영상 모두에서 제안된 분할방법을 분석하였고, 그 결과 계층적 피라밋구조에 기초를 둔 접근방법이 영상분할에 대한 유용한 특성을 가지고 있음을 입증하였으며, 병렬처리기에서 처리된다면 각 알고리듬이 n${\times}$n 영상에 대해 0(log n)의 계산량이 요구된다.
산업현장에서의 3-D 이미지의 활용은 영화, 애니메이션, 산업 디자인, 의학, 그리고 교육과 공학분야에서 많은 영향을 미치고 있다. 90년대부터 두 개의 영상을 이용하여 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하면서 3-D 정보 획득에 관한 연구가 진행되었다. 3-D 정보를 획득하는 방법으로, Structured Light 기법은 제어할 수 있는 점, 선, 격자, 원모양의 광원을 대상물체에 투사하며, 대상물체에 형성된 실루엣을 시각센서로 3-D 정보를 추출하는 방식이다. 또 다른 Time of flight 방식은 초음파를 이용한 방법과 레이저를 이용한 방법이 있으며, 그 외에도 쌍안비젼, Shape from Shading, Surface from Texture 그리고 Focusing 등의 원리를 이용한 기법이 있다. 이런 방범들은 여러 어려운 점들이 있어 이를 감안하여 손쉽게 3-D 영상 이미지를 얻는 방법으로 3-D 정보를 얻기 위해 본 논문에서는 삼각측량 시스템을 만들어 룩업 테이블을 만든다. 3-D 정보를 가지고 있는 룩업 테이블을 통해 시스템 위에 있는 물체의 이미지 좌표와 대칭을 통해 3-D 정보를 획득하여 영상 이미지를 복원하는 방법을 고찰 연구하였다.
목적: 다중섬광결정 PET으로 얻은 데이터에 대한 여과후역투사 영상재구성 적용을 위한 사이노그램 저장과 보정 방법을 확립하고자 한다. 대상 및 방법: 검출된 PET 데이터에 대한 저장기법에 대한 연구를 수행하여 효율적 영상재구성을 위한 사이노그램 방식을 확립하였다. 히스토그램에서 사이노그램으로 데이터를 변환할 때 생기는 제반 문제들을 해결하기 위하여 데이터 표본의 최적화와 표본 불균일성 보정기법에 관한 연구를 수행하였으며, PMT간 틈새 보정을 위 한 연구를 수행하였다. 모든 데이터는 2차원 여과후역투사 알고리즘을 이용하여 재구성하였으며 보정에 따른 영상질의 향상을 평가하였다. 결과: 표본이론에 의해서 추정된 최소 표본수와 표본 불균일성 보정기법의 적용을 위한 수월성 등을 고려할 때 방사방향 표본간격이 pitch/2, 각 표본수가 120개 정도가 적절하였으며, 불균일성 보정과 틈새보정을 적용함으로서 영상왜곡과 배경잡음을 줄일 수 있었다. 결론: 다층섬광결정 PET의 FBP 영상재구성을 위하여 히스토그램 데이터를 사이노그램으로 변환하는 기법에 대한 연구가 이루어졌으며 이를 통한 고속의 2D 영상재구성이 가능할 것으로 보인다.
최근 각광받고 있는 몰입감 있는 콘텐츠 소비 공간을 효율적으로 구축하기 위해서 전방 프로젝션 시스템이 많이 사용되고 있다. 하지만 전방 프로젝션 환경에서는 프로젝터와 투사면 사이에 사용자가 위치할 경우 그림자가 투사면 위에 나타나 중요한 정보를 가리거나 사용자의 몰입감을 저해한다. 이러한 이유로 전방 프로젝션 환경에서 그림자를 지우고자 하는 시도가 이전부터 있었다. 전방 프로젝션 환경에서 그림자를 지우는 방법은 생성된 그림자 영역을 다른 각도의 프로젝터를 이용하여 빛을 보정해주는 방식을 사용한다. 이 과정에서 그림자 영역을유추할때 정확도만을 추구하는 방법은 연산시간이 너무 오래 걸리게 되고, 단순하게 유추하는 방법은 불필요한 영역까지도 그림자 영역으로 유추하는단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 카메라에서 획득할수 있는 스켈레톤 정보를 이용하여 계산량은 적지만 사용자가 생성해내는 그림자에 가까운 모양을유추하여 효과적으로 그림자를 지워주는 방법을 제안한다. 또한 사용자가 움직일때 생성되는 그림자의 잔상이 남지 않도록 디스턴스 필드(distance field)를 이용한 마스크 생성 방법을 제안한다.
최근 음주운전자 중 과거 음주운전 전력이 2회 이상인 경우가 많아 음주운전을 상습적으로 하는 운전자가 사회적 문제로 대두되고 있다. 본 연구는 상습적 음주운전자들이 가지고 있는 심리적 특성 및 대책을 모색하고자 비음주운전자들과 1~2회 이상 음주운전자들 집단 간 차이를 구조방정식의 확인적 요인 분석으로 알아보고 대책마련을 하고자 했다. 연구결과를 정리하면, 첫째, 음주운전 단속 전력별로 운전자들의 희망 치료 방식 및 교육내용을 파악하여 제시할 수 있었다. 둘째, 방어기제(합리화, 투사, 승화)와 음주운전 심리(죄의식, 수치심, 곤혹감), 자존감(긍정, 부정)을 이론변수로 사용하여 음주운전 전력별 음주운전 심리특성 모형을 구조방정식을 통해 구축할 수 있었다. 셋째, 음주운전 심리특성 모형의 분석 결과 각 집단의 특성에 맞는 음주운전 예방 및 저감대책을 제시할 수 있었다. 넷째, 음주운전 단속 전력과 한국형 알코올 중독자 선별 검사 점수를 대응분석하여 개인의 음주특성에 따른 음주운전 대책 부분을 보완 할 수 있었다. 또한, 음주운전 2회 이상 전력자를 상습 음주 운전자로 제시하였다.
핵의학 영상 기기 중 SPECT시스템은 촬영목적에 따라 다양한 콜리메이터를 사용하며 영상 재구성을 위해서는 각 콜리메이터의 기하학적 특성을 반영하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이 중 핀홀 콜리메이터를 사용한 핵의학 영상기기의 영상 재구성에 관한 연구를 수행하였으며 특히 핀홀 콜리메이터 영상 재구성시 발생하는 샘플링 문제를 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 순환적 영상 재구성 방법의 투사(projection)와 역투사(back-projection)시 각기 다른 방식으로 구축된 시스템 모델을 반영한 비동일 시스템 모델 방식을 개발하여 최대우도 기댓값최대화(maximum likelihood expectation maximization, ML-EM) 알고리듬에 적용하였다. 설계한 재구성 알고리듬을 성능을 검증하기 위해 geant4 application for tomographic emission(GATE) 시뮬레이션 툴을 이용하여 핀홀 콜리메이터의 디지털 팬텀 시뮬레이션을 수행하고 이를 이용하여 기존방식과 제안한 방식의 재구성 알고리듬에 대한 비교평가 연구를 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 비동일 시스템 모델 사용 영상 재구성 방법은 동일 시스템 모델을 사용한 순환적 재구성 알고리듬에 비해 효과적으로 샘플링 문제를 제거할 수 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 영상 재구성 방법은 다양한 콜리메이터에 확대적용 되어 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 창경원 야앵이 근대 도시 내부에서 일어났다는 점에 주목하여 도시사회적 관점에서 야앵을 해석하고자 했다. 야앵이 시작된 1920년대 경성의 사회적인 모습은 전근대와 근대 사이의 과도기였으며, 경성의 사회적 근대화 과정은 도시 문화로서 야앵에도 영향을 미쳤다. 이 연구는 당시 경성 사회와 야앵에 만연했던 '판타스마고리아'를 통해 다음과 같은 세 가지 시사점을 찾았다. 첫째, 경성의 판타스마고리아는 군중, 스펙터클, 체험의 양상으로 나타났으며, 야앵에서도 같은 모습이었다. 이는 자본주의에 의해 통제되는 근대 사회와 야앵이 동일한 매커니즘을 가진다는 것을 의미한다. 야앵은 축소된 경성이자 근대적 상품 세계 그 자체가 된다. 둘째, 판타스마고리아가 야앵의 경관을 구성한다는 점은 야앵에 특별한 보는 방식이 존재한다는 것을 의미한다. 근대적 주체들에게 야앵의 판타스마고리아는 근대 도시 경성과 이전부터 살아오던 삶의 공간 사이의 간극을 메울 수 있게 해 준, 근대적 보는 방식에 대한 학습 기제의 역할을 했다. 마지막으로, 야앵의 판타스마고리아는 야앵의 지속적 소비를 부추기는 환상인 동시에, 일제의 영향이 지배적인 자본주의에 의해 작동되는 도시 문화를 망각하게 하는 장치가 된다. 이 연구는 야앵을 창경원 내부의 이벤트에서 근대 도시 사회를 투사하는 도시 문화로 확장해 다루었다는 점에서 의의를 갖는다. 전통적인 상춘의 방식과 비교하여 퇴폐적이고 질 낮은 상춘 문화로 치부되었던 야앵에 도시사회적 맥락에서 새로운 시각을 투사했다는 점도 또 다른 연구의 의의라 할 수 있다.
본 논문에서는 CAVE$^{TM}$-like 시스템에서 시각 커뮤니케이션 지원을 위한 고화질 스테레오 비디오 아바타 생성 기법을 제안한다. CAVE$^{TM}$-like 시스템에서는 사용자를 둘러싸고 있는 스크린으로 투사되는 빛의 잦은 변화 때문에 비디오 아바타 생성에 필수적인 사용자 추출이 쉽지 않다. 본 연구에서는 가시광선 차단 필터를 부착한 흑백 카메라로 획득된 적외선 반사 영상을 이용함으로써 스크린 상 빛의 변화를 차단하여 강건하게 사용자를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 사람의 양안차 간격으로 배치한 두 대의 컬러 카메라를 사용하여 삼차원 기하 정보의 재구성 없이 고화질 비디오 아바타를 빠르게 생성하고 입체 디스플레이 하기 위한 양안용 사용자 영상을 획득하였다. 획득된 영상에서 배경을 제거하기 위하여 적외선 반사 영상으로 정의된 실루엣 마스크와의 피팅 알고리즘을 제안한다. 생성된 비디오 아바타 스테레오 영상은 가상공간 내 평면 상에 텍스처 매핑하여 프레임 순차 스테레오 방식를 이용하여 입체 디스플레이할 수 있도록 하였다. 제안된 방식은 기존의 3D 비디오 아바타보다 고화질의 결과를 빠르게 생성할 수 있으며, 2D 기반 방식에서 제공해주지 못하던 입체감을 제공해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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