• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.69-76
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• 2018

Augmented Reality (AR) technology has rapidly been applied to various application areas including e-learning and e-education. Focusing on the design and development of android tablet application, this study targeted to develop infant music education using AR technology. We used a tablet instead of personal computer because it is more easily accessible and more convenient. Our system allows infant users to play with teaching aids like blocks or puzzles to mimic musical play like game. The user sets the puzzle piece on the playground in front of the tablet and presses the play button. Then, the system extracts a region of interest among the images acquired by internal camera and separates the foreground image from the background image. The block recognition software analyzes, recognizes and shows the result using AR technology. In order to have reasonably working recognition ratio, we did experiments with more than 5,000 frames of actual playing scenarios. We found that the recognition rate can be secured up to 95%, when the threshold values are selected well using various condition parameters.

• 대한수학회지
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• 제56권2호
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• pp.353-385
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• 2019

In this paper, we introduce the notion of combinatorial Auslander-Reiten (AR) quivers for commutation classes [${\tilde{w}}]$ of w in a finite Weyl group. This combinatorial object is the Hasse diagram of the convex partial order ${\prec}_{[{\tilde{w}}]}$ on the subset ${\Phi}(w)$ of positive roots. By analyzing properties of the combinatorial AR-quivers with labelings and reflection functors, we can apply their properties to the representation theory of KLR algebras and dual PBW-basis associated to any commutation class [${\tilde{w}}_0$] of the longest element $w_0$ of any finite type.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.529-530
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• 2021

본 논문에서는 MindWave와 AR 헤드셋 기기를 연동하여 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느낄 때 발산되는 뇌파 신호를 실시간으로 감지한다. 또한 실시간 객체 검출을 위한 YOLOv5 알고리즘을 통해 시각적 정보를 수집하여 해당 아동이 불안감을 느끼는 원인을 파악하고 이에 맞는 해결책을 AR 형태로 제시하며 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느끼면 보호자에게 알림을 전송하는 앱을 구현한다. 이를 통해 자폐 스펙트럼 장애 아동의 뇌파 안정과 정서 회복을 돕고 실생활에서 발생할 수 있는 돌발 상황을 방지할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1029-1030
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• 2023

시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.348-350
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• 2021

증강현실의 핵심기술은 객체인식기술이다. 최근 CNN등 댜양한 인공지능 알고리즘의 개발로 인하여 영상s에서 특정 객체를 효과적으로 구분하는 것이 가능해졌다. 객체를 빠르고 정확하게 인식하는 기술이 확보되어야 더욱 현실감있고 몰입감있는 증강현실 콘텐츠의 구현이 가능해진다. 본 연구에서는 SSD(single shot multibox detector)를 이용한 객체인식 모델과 YOLO를 이용한 객체 인식 모델의 비교평가를 수행하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.215-229
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• 2020

최근 4차 산업혁명 등의 정보화 환경 변화에 따라 도시, 건설, 교통, 에너지 등의 기존 국토교통 분야 뿐만 아니라, 디지털트윈, 자율주행, VR/AR, 디지털콘텐츠 등의 최신 분야에서도 공공 및 민간의 3차원 입체모형 수요가 크게 증가하고 있다. 실제로 다양한 서비스 및 산업 분야에서 LOD1에서 LOD4에 이르기까지 다양한 정밀도를 가진 입체모형에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 예측되고 있다. 그러나 현재 국토부, 지자체, 민간기업 등은 대규모의 구축 비용 및 시간 문제로 인하여 각기 다른 정밀도의 입체모형을 일부 특정 지역에 대해서만 구축하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전 국토를 기준으로 이러한 구축 비용 문제를 해결할 수 있는 실현 가능한 입체모형 구축 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 우선 입체모형의 활용 현황 분석, 입체모형에 대한 수요 분석, 그리고 다양한 입체모형 구축 방법 및 비용 분석을 수행하였다. 이후 이들 분석 결과를 바탕으로 전 국토에 대하여 항공사진 매칭 기반의 자동화된 입체모형 생성 방법을 이용한 LOD3 구축 방안을 도출하였으며, 랜드마크에 대한 LOD4 구축과 비도심지에 대한 LOD2 구축의 보완 방안을 추가적으로 도출하였다. 본 방안은 현재 시점에서 실효성 있는 입체모형 구축 및 갱신 계획 수립에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.279-281
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• 1997

The properties of Platinum dry etching were investigated in MICP(Magnetized Inductively Coupled Plasma). The problem with Platinum etching is the redeposition of sputtered Platinum on the sidewall. Because of the redeposits on the sidewall, the etching of patterned Platinum structure produce feature sizes that exceed the original dimension of the PR size and the etch profile has needle-like shape.[1] Generally, $Cl_2$ plasma is used for the fence-free etching.[1][2][3] The main object of this study was to investigate a new process technology for the fence-free Pt etching. Platinum was etched with Ar plasma at the cryogenic temperature and with Ar/$SF_6$ plasma at room temperature. In cryogenic etching, the height of fence was reduced to 20% at $-190^{\circ}C$ compared with that of room temp., but the etch profile was not fence-free. In Ar/$SF_6$ Plasma, chemical reaction took part in etching process. The trend of properties of Ar/$SF_6$ Plasma etching is similar to that of $Cl_2$ Plasma etching. Fence-free etching was possible, but PR selectivity was very low. A new gas chemistry for fence-free Platinum etching was proposed in this study.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.157-159
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• 2019

홀로그램 기술은 3차원 객체의 생성, 전송, 재생 관점에서 기술 개발이 활발히 수행되고 있지만 현재 여러 가지 한계로 인하여 답보상태에 머물러 있다. VR, AR을 넘어 새로운 기술의 요구에 부합하기 위해 중간 단계로 유사홀로그램 시장이 성장하고 있는 추세다. 홀로그램의 기술의 핵심은 point cloud 형태의 방대한 3차원 데이터를 생성하고 그 방대한 데이터를 통신망을 통해 실시간으로 전송하여 목적지에서 원본과 같이 재생하는 것이다. 본 연구에서는 방대한 3차원 데이터를 실시간으로 전송하기 위한 방법으로 생성된 3차원 객체 정보의 특징점을 전송하여 목적지에서 원본과 비슷한 형태의 객체로 재생하는 방법에 대해 연구한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제38권1호
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• pp.29-44
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• 2024

This research investigates the effectiveness of data augmentation techniques in the automated analysis of B-scan images from ground-penetrating radar (GPR) using deep learning. In spite of the growing interest in automating GPR data analysis and advancements in deep learning for image classification and object detection, many deep learning-based GPR data analysis studies have been limited by the availability of large, diverse GPR datasets. Data augmentation techniques are widely used in deep learning to improve model performance. In this study, we applied four data augmentation techniques (geometric transformation, color-space transformation, noise injection, and applying kernel filter) to the GPR datasets obtained from a testbed. A deep learning model for GPR data analysis was developed using three models (Faster R-CNN ResNet, SSD ResNet, and EfficientDet) based on transfer learning. It was found that data augmentation significantly enhances model performance across all cases, with the mAP and AR for the Faster R-CNN ResNet model increasing by approximately 4%, achieving a maximum mAP (Intersection over Union = 0.5:1.0) of 87.5% and maximum AR of 90.5%. These results highlight the importance of data augmentation in improving the robustness and accuracy of deep learning models for GPR B-scan analysis. The enhanced detection capabilities achieved through these techniques contribute to more reliable subsurface investigations in geotechnical engineering.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.35-43
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• 2015

사용자 경험 증대를 위해 증강 현실 기술에 대한 활용이 증가하게 됨에 따라, 다양한 증강 현실 어플리케이션들이 문화유산 영역 대상으로 개발되어왔다. 그간 문화유산 영역에서의 증강 현실 기술의 활용이 극적인 진보를 이루었음에도 불구하고, 단순 증강 방법은 증대된 사용자 경험 제공에 걸림돌이 되었으며, 이를 해결하기 위한 효과적인 증강현실의 특성을 반영한 증강 현실 체험 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 또한 저작 프레임워크의 부재로 인한 일회성에 그치는 콘텐츠 개발은 지속적인 서비스에 핵심이 되는 콘텐츠 생태계 구축에 저해하고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여, 우리는 기존의 사물 중심의 증강 방식을 확장한 공간 주도의 증강현실 체험 기법인 스페이스텔링(Spacetelling) 기법과, 이에 필요한 시공간 연계 콘텐츠를 생성하고 지속적인 서비스를 지원하기 위한 스토리스케이프 저작 프레임워크, 그리고 이를 포함한 유적지 투어 지원을 위한 시스템 프레임워크를 제안하였다. 본 제안의 실제적인 구현 가능성을 검증하기 위하여, 현재 진행 중인 K-Culture Time Machine 프로젝트에서의 구현 사례를 제시하였다. 본 연구의 제안을 통하여 지속 가능하면서도, 향상된 사용자 경험을 제공하는 문화유산 증강현실 어플리케이션을 개발할 수 있을 것으로 전망한다.