• 패션비즈니스
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• 제27권4호
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• pp.50-66
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• 2023

The purpose of this study was to examine the word distribution and topic distribution of slow fashion appearing on YouTube in detail and identify the characteristics and aspects related to fashion design through big data analysis and content analysis methods. The specific research results were as follows. First, in the results of the word distribution analysis, "item" appeared the most, 203 times. Also, "one-piece" was a point to pay attention to, as the item had the highest frequency. Second, a total of 5 topics were defined in the topic distribution analysis: topic 1 was "vintage products," topic 2 was "fashion items," topic 3 was "eco-friendly," topic 4 was "life quality emphasis," and topic 5 was "prudent consumption." Third, looking at the relationship between word distribution and topic distribution above, Korean slow fashion on YouTube was actively selecting related design elements that express vintage images in clothing life regardless of trends. In addition, there was a tendency to pursue various basic and high-quality items. Other than those findings, basic items tended to be reinterpreted in various ways through styling methods matched to the vintage image. Lastly, the tendency of slow and small-volume production appeared to emphasize handicrafts and the cultural values of fashion products.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1255-1255
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• 2022

Recently, research on digital twins to generate digital information and manage construction in real-time using advanced technology is being conducted actively. However, in the construction industry, it is difficult to optimize and apply digital technology in real-time due to the nature of the construction industry in which information is constantly fluctuating. In addition, inaccurate information on the topography of construction projects is a major challenge for earthmoving processes. In order to ultimately improve the cost-effectiveness of construction projects, both construction quality and productivity should be addressed through efficient construction information management in large-scale earthworks projects. Therefore, in this study, a 3D digital map-based AR site management work support system for higher efficiency and accuracy of site management was proposed by using unmanned aerial vehicles (UAV) in wide earthworks construction sites to generate point cloud data, building a 3D digital map through acquisition and analysis of on-site sensor-based information, and performing the visualization with AR at the site By utilizing the 3D digital map-based AR site management work support system proposed in this study, information is able to be provided quickly to field managers to enable an intuitive understanding of field conditions and immediate work processing, thereby reducing field management sluggishness and limitations of traditional information exchange systems. It is expected to contribute to the improvement of productivity by overcoming factors that decrease productivity in the construction industry and the improvement of work efficiency at construction sites.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.258-259
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• 2021

휴양림은 산림자원과 부대시설 그리고 이용객으로 구분되며, 웰빙 문화와 더불어 끊임없이 이용되고 있다. 이와 함께 이용객의 안전에 대한 관심이 필요하며, 본 연구에서는 산림에서 발생할 가능성이 있는 자연재해 상황에서 이용객이 빠른 시간(golden time)내에 대피하는 방법에 대해 연구하고자 한다. 이용객의 현재 위치를 탐색하고 최적을 대피로를 찾기 위해 휴양림 전체(산림자원, 부대시설 등)를 3D 스캔을 실시하고, 현 위치 인식으로 통해 대피 장소까지의 최적을 궤적을 찾아 이용객이 소지하고 있는 모바일 장치를 통해 빠른 대피 안내를 하는 것이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.421-422
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• 2020

발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.500-504
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• 2020

포인트 클라우드는 수십만 또는 수백만개의 포인트로 객체 또는 장면을 나타내며, 그 데이터의 양은 엄청 나기 때문에, 다양한 대역폭 또는 장치에서 효과적인 서비스를 위해 확장성 기능을 갖춘 압축 체계 개발이 필요하다. 이에 따라, 단방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Unidirectional Patch packing, LDUP) 방법을 이용한 확장성에 대한 연구가 이루어졌다. 그러나, LDUP 방법은 2D 그리드의 크기를 조작하는데 한계가 있어, 패치 사이의 거리가 드물게 패킹되고, 이는 압축 효율을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 양방향 패치 패킹을 활용한 LoD 제어 테이블 기반 밀도 확장성(LoD control table based Density scalability by using Bidirectional Patch packing, LDBP) 방식을 제안한다. 제안된 LDBP 방법은 패치가 패킹된 영상에서 빈 공간을 효과적으로 감소시켰으며, 압축 효율 측면에서 LDUP 방법에 비해 더 높은 BD-Rate 이점을 얻었다. 제안된 LDBP 방법은 3D 포인트 클라우드 압축 시 포인트 클라우드 밀도 확장성을 기존의 LDUP 보다 효과적으로 달성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.490-491
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• 2021

최근 실내 환경에서 정확한 위치 기반 서비스의 제공을 위해 Wi-Fi 핑거프린트와 딥러닝을 이용한 기술이 연구되고 있다. 이때 학습 데이터의 구성은 매우 중요하며 학습에 필요한 충분한 데이터의 수집은 필수적이다. 그러나 측위가 필요한 영역 내에서 무선 신호 데이터의 수집을 위한 특정 지점의 수는 무한하며 이러한 데이터를 모두 수집하는 것은 불가능하다. 따라서 부족한 학습 데이터를 보충할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 부족하게 수집된 위치 데이터를 기반으로 학습에 필요한 충분한 수의 위치 데이터의 구성 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.246-249
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• 2022

최근 들어 세계적으로 크게 관심을 받는 메타버스 및 몰입형(가상현실, 확장현실, 및 라이트필드) 콘텐츠 서비스의 응용 범위를 확대하기 위해서는 3D 객체의 실시간 전송을 위한 압축 기술이 필요하다. ISO/IEC 23090 MPEG-I Part 5 로 2021 년 표준화 완료된 V-PCC (Video-based Point Cloud Compression)는 이러한 산업계의 관심 및 필요에 의해서 국제 표준화된 동적 3D 포인트 클라우드 객체 부호화 기술이다. V-PCC 기술의 압축 성능은 기존 산업계 기술에 비해 매우 우수하나, 부호화기의 연산 복잡도가 매우 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 V-PCC 부호화기에서 가장 높은 연산 복잡도를 갖는 법선 추정 알고리즘의 결합 고속화 기법을 제안한다. 법선 추정은 2 개의 알고리즘으로 구성되어 있다. 첫번째는 "방향을 무시하는 법선 추정 알고리즘(normal estimation)"이고, 두번째는 첫번째 알고리즘에서 추정된 법선들을 대상으로 하는 "법선 방향 추정 알고리즘(normal orientation)"이다. 본 논문에서 제안하는 고속화 기법은 2 개 알고리즘을 결합하여 첫번째 법선 추정 알고리즘에서 획득한 부가 정보를 두번째 법선 방향 추정 알고리즘에서 활용함으로써 연산량을 대폭 줄이고, 또한 법선 방향 추정 알고리즘 내의 우선순위 큐 자료구조를 변경하여 추가적인 고속화를 달성한다. 7 개 테스트 영상에 대한 실험 결과, 압축 효율 저하 없이 법선 방향 추정 알고리즘의 속도를 평균 89.2% 향상시킬 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.257-260
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• 2022

국제표준 3차원 포인트 클라우드 압축 기술인 MPEG(Moving Picture Experts Group)-I(Immersive) V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)에는 점유 맵(Occupancy Map) 손실/무손실 압축 기술이 포함되어 있다. V-PCC는 기존에 보급되어 있는 2차원 비디오 코덱(H.264/AVC, HEVC, AV1 등)을 그대로 활용할 수 있는 장점이 있는데, 대부분의 소비자 영상 기기에 포함되어 있는 2차원 비디오 복호화기 HW는 무손실을 지원하지 않는다. 따라서 V-PCC 복호화기의 폭넓은 상용화를 위해서는 부호화기에서 점유 맵의 손실 압축이 필수적이다. 본 논문은 V-PCC 부호화기의 점유 맵을 최소한의 압축 효율 저하로 손실 압축하기 위해 다양한 파라미터 실험을 통한 최적의 파라미터 값을 제시한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.667-668
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• 2015

While the plant projects grow bigger and global attention to the plant is increasing, efficient space arrangement is not working in plant project because of the complex structure in installing the equipment unlike the construction project. In addition to this, presently, problem in installation process caused by the disagreement between floor plan and real spot is rising. Therefore the target of this research is to solve the problems and reaction differences, caused by changing the space arrangement in installing the equipment of plant construction. And this research suggests the equipment arrangement method for construction and related processes. To solve the problem, 3D cloud point data of space and equipment is collected by 3D laser scanning and the space matching is operated. In processing the space matching, data is simplified by applying the octree algorithm. This research simplifies the 3D configuration data acquired by 3D scanner equipment through the octree algorithm, and by comparing this data, identifies the space for target equipment, and finally suggests the algorithm that makes the auto space arrangement of equipment possible in construction site and also suggests the process to actualize this algorithm.