본 연구는 모델하우스의 시대별 사례를 통해 모델하우스에서 가상현실 활용에 대한 변화를 정리하고 모델하우스에서 가상현실기술의 활용과 앞으로의 발전에 대한 연구를 목적으로 한다. 아파트 모델하우스에서 가상현실 활용 흐름의 특성을 종합하고 분석한 결과 다음과 같다. 첫째, 가상현실을 활용한 아파트 모델하우스 시장은 민간 건설사의 브랜드 홍보의 목적으로 점진적으로 확대되었다. 둘째, 아파트 분양에서의 가상현실을 활용한 기술은 가상공간 구축형태에서 가상 콘텐츠 구현형태로 변화하고 있다. 셋째, 기존 방식인 대면방식, 실물 홍보매체를 접하는 방식에서 가상현실을 활용한 아파트 홍보 형태로 변화하고 있다. 본 연구를 통해 모델하우스를 찾는 소비자에게 실물 모델하우스에서 물리적 환경과 가상현실을 활용한 체험형태, 정보매체로써 활용될 것으로 판단된다. 이 연구는 모델하우스의 향후 나아갈 방향을 제시하고, 앞으로 가상현실을 활용한 분양 모형뿐만 아니라 ICT기술(3D 스캐닝, 3D 모델링, 가상 콘텐츠)을 통해 분양 후 유지 관리 시스템으로의 발전과 단지 관리 플랫폼 기술에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 보여진다.
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.
본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권3호
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pp.59-75
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2021
This study aims to establish a foundation for autonomous driving on campus and communication of abundant university information in the HCI environment in a VR environment where college freshmen can freely travel around campus facilities. The purpose of this study is to develop a three-dimensional VR-style campus tour system to establish a media environment to provide abundant university information guidance services to freshmen in non-face-to-face situations. This study designed a three-dimensional virtual reality campus tour system to solve the problem of discontinuity in which VR360 filming space does not lead to space like reality, and to solve many problems of expertise in VR technology by constructing an integrated production environment of tour system. We aim to solve the problem of inefficiency, which requires a large amount of momentum in virtual space, by constructing a GUI that utilizes the motion of the field of view focus. The campus environment was designed as a three-dimensional virtual reality using a three-dimensional graphic design. In non-face-to-face situations, college freshmen freely transformed the HMD VR device, smartphone, FPS operation mode of the gyroscope sensor. The design elements of the three-dimensional virtual reality campus tour system were classified as ①Visualization of factual experiences, ②Continuity of space movement, ③Operation, automatic operation mode, ④Natural landscape animation, ⑤Animation according to wind direction, ⑥Actual space movement mode, ⑦Informatization of spatial understanding, ⑧GUI by experience environment, ⑨Text GUI by building, ⑩VR360, 3D360 Studio Environment, ⑪Three-dimensional virtual space coupling block module, ⑫3D360-3D Virtual Space Transmedia Zone, ⑬Transformable GUI(VR Device Dual Viewer-Gyro Sensor Full Viewer-FPS Operation Viewer) and an integrated production environment was established with each element. It is launched online (http://vautu.com/u1) by constructing a GUI for free driving mode and college information screens to adapt to college life for freshmen, and designing an environment that can be used simultaneously by current media such as PCs, Android, and iPads. Therefore, it conducted user research, held a development presentation, a forum on excellence in university innovation support projects, and applied it as a system on the website of a particular university. College freshmen will be able to experience university information directly from the web and app to the virtual reality campus environment.
야적퇴비는 농경지의 작물 양분 공급원으로 가치를 가지는 반면, 강우 시 환경에 악영향을 미치는 오염원으로 작용하게 되며, 이에 대한 관리가 요구된다. 본 연구에서는 광범위 영상 취득 및 자동 경로 비행이 가능한 고정익 무인항공기를 이용한 야적퇴비 적재량 산출 정확도 분석 및 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 야적퇴비 3개소에 대한 적재량 산출 정확도를 평가하고자 지상 LiDAR 측량 및 회전익 무인항공기를 이용한 정밀 측량을 수행하였으며, 고정익 무인항공기를 통해 취득된 적재량과 비교하였다. 지상 LiDAR를 기준으로 야적퇴비 적재량 산출 비교 결과 회전익 기체의 오차율은 ±5 %, 고정익 기체의 오차율은 -15 ~ -4 %로 추정하였다. 고정익 기체에서 산출된 1개의 야적퇴비 적재량이 약 -15%로 과소추정 하였으나 야적퇴비 적재량의 편차는 2.9 m3로 큰 차이는 없었다. 또한 고정익 무인항공기를 이용한 주기적인 모니터링 결과 대상 지역에 위치한 야적퇴비 적재량의 시계열 변동 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 고정익 무인항공기를 이용한 넓은 범위의 대한 효율적인 야적퇴비 모니터링 및 농경지의 비점오염원 관리가 가능함을 제시하였다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
최근 국방부는 4차산업혁명을 비롯한 첨단과학 기술의 급속한 발전으로 미래 전장환경이 급속도로 변화하고 있는 현실에서 병역자원 감소와 복무기간 단축 등의 사회적 문제에 대해 능동적으로 대응하고, 인간 중심의 가치문화를 정립하기 위해 노력하고 있다. 이에 대한 일환으로 국방부는 국방개혁과 연계하여 육군의 역할을 재정립하고, 육군의 전투력을 극대화하기 위해 차세대 개인전투체계인 워리어플랫폼 도입을 추진하고 있다. 본 논문에서는 미래지상작전 양상 및 개념을 살펴보고, 해외 개인전투체계에 대한 사례분석을 통해 한국군에 적합한 최적의 워리어플랫폼 아키텍처를 제시한다. 이를 위해 개인 전투원에게 요구되는 필수 요구능력과 부대유형별 요구능력에 대해 분석하고, 워리어플랫폼 단계별 통합 및 연동방안을 구체적으로 제시하며, 통합 및 연동이 필요한 장비들간의 데이터 흐름 및 전원연결 구성도를 제시함으로써 효율적인 사업 추진 방향을 제안한다.
건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.
우리나라에 남아 있는 목조건축문화재들은 다양한 생물학적 요인에 의해 손상된다. 이 중 흰개미는 목재 내부를 손상시켜 문화재의 구조적 안정성과 진정성에 악영향을 미친다. 국내 전 지역에서 목조건축문화재의 흰개미 피해가 발생하고 있으며, 기후변화로 인해 그 피해는 더욱 증가할 것으로 추정된다. 문화재의 흰개미 피해는 돌이킬 수 없으므로 예방보존이 매우 중요하다. 이에 본 논문은 목조건축문화재의 효과적인 흰개미 예방을 위해 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 문화재 적용을 위한 기초자료를 제시하고자 수행되었다. 먼저 국내 목조건축문화재의 입지 특성을 이해하기 위해, 공간정보시스템(GIS)을 이용하여 국가지정 목조건축문화재(국보, 보물) 182건의 인접한 산림과의 거리, 주변 산림 면적을 분석하였다. 또한 2003~2020년 실시된 국가지정문화재 방충사업 내역과, 종합적 흰개미 관리(ITM)의 구성요소 4가지에 따라 국내 문화재 흰개미 방제의 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 문화재와 주변 공간을 세 영역으로 구분하고 각 영역별로 적합한 흰개미 방제 방안을 제안하였다. 또한 목조건축문화재들의 입지(도심, 외곽, 산림)와 건물 수량(단일, 복합)에 따라 6가지 유형으로 구분하여 각 유형별 흰개미 방제 영역을 구분하였다. 이 연구에서 제시된 공간적 종합 방제의 개념은 최근 문화재청에서 발표한 '목조문화재 흰개미 방제 종합 방제대책' 등에서 주변 환경 개선 등으로 일부 반영해 적용되고 있다. 이에 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 적용 또한 일부 대상에 시범적으로 적용한 뒤 그 결과를 면밀히 분석하여 문화재 보존관리 정책 수립에 반영할 필요가 있다.
본 연구는 주택담보대출이 은행 재무건전성에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 금융위기 전후하여 주택담보대출이 은행의 재무건전성에 미치는 영향이 차이가 있는지 검증하였다. 본 연구는 2007년부터 2018년 동안 국내 일반은행의 데이터를 사용하였으며, 금융감독원의 금융통계정보시스템에서 자료를 추출하였다. 표본은행은 계속해서 영업하고 있는 12개 은행을 포함하고 있으며, 금융위기 전후에 13년 간의 패널 데이터를 사용하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주택담보대출비율의 추정계수가 은행의 BIS 자기자본비율과 유의적인 음(-)의 관계를 보이고 있다. 또한 금융위기 이후 주택담보대출비율은 은행의 BIS 자기자본비율과 유의적인 양(+)의 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 주택담보대출비율의 추정계수가 은행의 고정이하여신비율과 유의적인 양(+)의 관계를 보인 것으로 나타났다. 또한 은행의 주택담보대출비율은 은행의 고정이하여신비율에 미치는 영향이 금융위기를 전후하여 유의적으로 변화하는 것으로 추정되었다. 본 연구는 국내은행 재무 건전성의 영향 요인으로 주택담보대출비중을 연구하였다는 점에서 기존 연구와 차별성이 보인다. 향후 국제 금융환경의 변화, 부동산 가격 하락 등 외생적 요인의 발생에 대비하여 가계대출의 건전성 개선에 더욱 많은 노력을 기울일 필요가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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