본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.
본 논문은 건설현장의 콘크리트 붕괴사고를 사전에 예방하기 위한 조치 중 하나로 감수율에 따른 콘크리트강도 저하에 영향을 미치는 일일 시간대별 변화와 온도의 변화를 시계열데이터로 축적된 기상청 자료를 기반으로 분석했다. 감수율 발생 구간의 예측을 확인할 신뢰성 있는 모델로 규칙적이고 명확한 시계열데이터 모델에 적합한 SARIMA모델을 통하여 p_value는 0.5 이하, coef는 일방향으로 나타나는 등 검증 항목들이 신뢰성 확보에 유의미한 결과를 얻었다. 이러한 신뢰를 바탕으로 확보한 데이터를 이용하여 시간대별 온도변화와 구간별 감수율을 분석한 결과 7~8월, 12~13시, 29~31℃ 구간이 가장 큰 감수율을 나타냄을 알 수 있다. 연구 결과를 이용하여 연구 결과 구간의 요인이 발생하면 배치플랜트에서 물-시멘트 배합설계 시 감수율을 반영한 레미콘을 생산하여 감수율에 따른 콘크리트 압축강도 저하를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
Ji-Seon Park;So-Yeon Kim;Yeo-Chan Yoon;Soo Kyun Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권9호
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pp.9-15
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2023
컴퓨터 비전 분류 연구에서 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 탁월한 이미지 분류성능을 보여준다. 이에 영감을 받아 예술 관련 이미지 분류 작업에 대한 적용 가능성을 분석해 본다. 본 논문에서는 예술 작품 아티스트 분류의 정확도를 향상시키기 위해 최적화된 합성곱 신경망 구조를 제안한다. 미세 조정 범위 시나리오와 완전연결층 조정 시나리오를 세운 뒤 그에 따른 예술 작품 아티스트 분류의 정확도를 측정했다. 즉, 학습 컨볼루션 레이어(Convolution layer) 수와 완전연결층 수 등 ResNet50 모델의 구조를 변경하며 예술 작품 아티스트 분류의 정확도가 향상되도록 최적화했다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망 구조는 기존 예술 작품 아티스트 분류에서 쓰이던 AlexNet 모델을 1-GPU 버전으로 수정한 CaffeNet 모델보다 더 높은 정확도를 실험결과에서 증명한다.
화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.
자연의 유기적 형태에서 모티브를 얻어 작품을 제작하였으며 다양한 형태 도출을 시도해 보는데 본 연구의 목적이 있다. 연구 방법으로는 국내 학술지 검색을 통해 문헌 조사를 하였고 자연의 유기적인 형태와 디자인 개념을 접목하여 실무에서 무난하게 쓰일 수 있는 헤어 조형 4작품을 제작하였다. 연구결과 첫째, 초승달을 모티브로 조화와 균형의 법칙을 적용하여 작품을 제작하였다. 둘째, 파도를 모티브로 반복의 법칙을 적용하여 물결 웨이브의 흐름을 표현하였다. 셋째, 폭포에서 피여 오르는 아지랑이를 비조화 법칙을 적용하여 표현하였다. 넷째, 떠오르는 해를 강조하여 새로운 시작을 알리는 태양의 이미지를 주고자 하였다. 이에 자연의 유기적 형태는 디자인을 창조하는데 무안한 영감을 준다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 제한점은 마네킹으로만 작품을 제작하여 실제 모델에 제작한 이미지 효과가 동일한 이미지로 연출되는 정확도에 제한점을 두고 후속 연구로는 실제 모델에 활용하여 실용적 활용도를 높일 수 있는 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.
본 연구는 한국복지패널의 원시자료를 통해 고용에 따른 우울 정도의 차이를 규명하고자 하였다. 연구 대상은 한국복지패널의 8차(2013), 9차(2014) 자료를 이용하여 조사에 응답한 12,512명을 대상으로 하였고, 우울에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 t-test와 ANOVA에서 통계적으로 유의하게 나온 변수를 산출하여 위계적 다중회귀분석(hierarchial multiple regression)을 실시하였다. 위계적 다중회귀분석 결과 모델 1은 '남성' 기준 '여성'이, 나이가 많을수록, 배우자가 '있는' 기준 배우자가 '없는' 경우, '일반 소득' 기준 '저소득'인 경우, 자존감 합이 낮을수록, 이전 시기의 우울점수가 높을수록 우울감이 높아지는 경향이 있는 것으로 나타났고, 교육정도는 통계적으로 유의성이 없는 것으로 나타났으며, 이 모델에 투입된 모든 변수들에 대한 설명력은 30.8%로 분석되었다(p<0.001). 모델 1에 고용지위를 투입한 모델 2의 결과 투입된 모든 변수들에 대한 설명력이 30.9%로 나와, 모델 1과 비교한 설명력이 0.1% 증가하여 거의 변화가 없었다(p<0.05). 이상과 같은 결과를 볼 때, 고용에 따른 우울에 영향을 미치는 변수들의 격차를 줄일 수 있는 요인들에 대한 연구와 그에 대한 사회적 지지가 필요할 것으로 생각된다.
최근 토목공사의 설계, 시공, 유지관리를 포함한 모든 단계에 BIM을 적용하기 위한 시도가 늘어나고 있다. 또한, 설계기술의 발전과 함께 건설구조물이 대형화, 복잡화 됨으로 인해 유지관리 업무수행을 위한 정보 또한 증가하면서, BIM기반의 유지관리를 위한 정보 활용의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 설계단계에 생성된 BIM정보를 유지관리단계에서 적극 활용하기 위해 증강현실기반 건설 구조물 유지관리 방법론을 제시하고, 이를 통해 비마커기반 증강현실을 이용한 건설 구조물 유지관리 시스템을 구축하고자 한다. 연구에서는 설계단계에서 생성된 3D모델과 시공단계에서 생성된 정보를 유지관리단계에 제공할 수 있게 SURF 알고리즘 기반의 비마커 증강현실 기술을 이용하여 제공함으로써 정보의 활용성 및 운영성을 높여 유지관리의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 교량구조물의 3D모델을 증강시켜 구조물의 시각적인 점검이 가능하도록 하였으며, 사례적용을 통해 시스템의 효율성을 확인하였다.
증강현실에서 주변 환경의 조명 분포를 추정하여 자연스러운 그림자 영상을 생성할 수 있다. 그러나 별도의 센서 장비 없이 주변 환경을 해석하는 과정에는 조명 분포의 모델, 가상 객체의 기하정보, 표면의 반사특성 등이 필요하다. 3D 마커를 이용하는 기존의 조명분포 추정 방법은 조명 공간을 지오데식 돔(geodesic dome)으로 모델링하고 마커에 의한 그림자 이미지를 분석한다. 그러나 사전에 설정 된 후보 그림자 맵을 이용하기 때문에 실제 조명의 분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 주변 환경의 광원 정보를 정확하게 추정하기 위해 조명 공간을 계층적으로 분할하는 방법이 제안된다. 제안된 방법은 그래디언트 레이(gradient ray)를 이용해 분할된 그림자 영역과 후보 그림자 맵 간의 상대적 중첩 영역 비(ratio)에 따라 지오데식 돔을 계층적으로 분할한다.
본 연구는 전시서비스 혁신을 위한 ICT기반 서비스모델 개발의 첫 단계로 문헌연구 및 개방형 설문조사, 그리고 전문가 그룹 인터뷰를 통하여 현재 전시산업 서비스의 핵심적 문제 요인을 도출하고, 정책적 지원순위 도출을 위한 6가지 항목(중요도, 중복성, 시급성, 실행용이성, 파급도, 공공성)의 평가를 통하여 12가지 미래 신규서비스의 우선순위를 제시하였다. 4가지 평가항목(중요도/시급성, 실행용이성/파급도)을 축으로 구성해본 2가지 포트폴리오를 구성하여 미래서비스의 우선순위를 비교해 본 결과, 공통적으로 도출된 서비스는 '작품 방지막 설치 서비스'와 '전시 이력관리 및 추천 서비스', 그리고 'AR을 이용한 전시라벨 및 설명문 안내서비스'로 나타났다. 특히 '작품 방지막 설치 서비스'는 전체 측정 항목별 점수평가에서도 1위를 차지하였고 중복성이나 공공성 영역에서도 높은 점수를 기록하며, 미래 전시서비스에서 가장 우선적으로 도입되어야할 서비스로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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