• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.275-292
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• 2019

본 연구는 디자인 문제해결 과정에서 이미지 형상화를 위한 방법으로 모방에 익숙한 것에 대해, 모방외에 보다 창의적인 시도와 새롭고 다양한 접근이 요구됨에 주목하여 시작하게 되었다. 이에 비정형에 대한 이해와 개념적 접근으로 하는, 인문학과 시각예술의 융합 연구를 하였다. 본 연구의 목적은 기존의 비정형과 관련 있는 기초디자인 실습사례에서, 실습과정 전후에 요구되는 이론적 접근과 결과물 설명에 대해 보다 깊이 있는 연구와 더불어 디자인적 표현을 가능케 하는 비정형 언어를 개발하는 것이며, 이에 대한 실습과정을 체계화하여 제시하는 것이다. 연구의 방법으로는 선행연구, 관련 작품 및 작가에 대한 조사와 더불어 비정형 관련 교육 실습 등을 통해 관련 단어를 수집하고 공통되거나 반복되는 단어 또는 내용을 군집화하고 계층화하여 세부항목을 도출하는 것이다. 연구결과로 비정형 작동기제이며 비정형 언의의 상위 항목으로 공간적 위치 짓기 체계에서의 수평성, 공간과 시간의 분리에서 펄스, 체계의 구조적 질서에서의 엔트로피, 물질의 제한에 있어서의 저급유물론 등과 관련되는 비정형 언어를 제시하였다. 이들은 조형요소의 시각요소로, 형태, 형상, 크기, 명암, 색채, 질감, 공간, 구조 등과 관계하며, 하위 항목으로 다양한 형용사적인 의미를 가지고 있다. 이에 비정형 시각예술의 전반적인 단계(이론적 접근, 실습과정, 결과물 표현 등)에서 비정형 언어를 이해하고 표현할 수 있도록 하는 기초디자인 교육 자료를 제시하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 서로 다른 반미학적인 새로운 조형미를 표현하게 하고 이를 이해하게 하는 교육적 콘텐츠로, 사회적 정체성을 드러내는 역할로, 또한, 이에 대한 교육 자료가 비정형 시각예술 관련 연구에 참고자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.33-49
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• 2018

다양한 고객의 요구를 만족시키기 위한 신제품 설계 및 개발의 필요성 때문에 중소기업 간의 융합 활동의 중요성은 증대하고 있다. 특히, 최고 의사결정을 가지는 중소기업 대표는 적합한 융합 활동 파트너를 구하기 위해 인맥관리는 필수적이다. 한편 기업인들은 많은 양의 인맥을 형성하는 것이 중요할 뿐만 아니라 유사한 토픽정보를 가진 기업인과의 인맥관계를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 중소기업의 현황 부재와 산업분야별 기업인들의 기술과 특성을 나타낼 수 있는 토픽정보를 수집하는데 어려운 한계가 존재한다. 본 논문에서는 토픽 추출기법을 통해 이와 같은 문제점을 해결하고 3가지 측면에서 기업 네트워크를 분석한다. 구체적으로 C, S, T-Layer 모델이 있으며 각각의 모델은 인맥의 양, 인맥 중심성, 토픽 유사성을 분석한다. 실 데이터를 통한 실험 결과, 인맥의 양이 적은 경우 중심성이 높은 기업과 네트워크를 강화하여 인맥 네트워크를 활성화 시켜야 할 필요가 있고, 토픽 유사성이 낮은 경우 주제 기반의 네트워크를 활성화 시켜야 할 필요가 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 기호학연구
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• 제56호
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• pp.7-44
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• 2018

본 연구의 목적은 인지과학의 관점에 근거하여 한국어 맛 어휘, 특히 한국어 맛 형용사의 분류 체계를 제안하는데 있다. 이때 한국어 맛 형용사의 분류는 인지과학의 분과 학문들이 수용하는 '미각'과 '향미'와 '맛'의 정의에 근거하여 이루어진다. 국내에서는 맛 어휘와 관련하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 그래서 맛 어휘의 분류와 관련된 연구 결과물들이 꾸준히 발표되었으나, 연구자에 따라 크고 작은 차이를 보인다. 이는 연구자들이 맛 어휘를 범주화하는데 있어 객관적이고 보편적인 기준보다는 주관적이고 직관적인 기준을 적용했기 때문이다. 우리가 일상생활에서 흔히 말하는 '맛'은 미각 수용기 세포가 지각하는 감각 이상의 것을 포괄한다. 게다가 우리 인간이 지각하는 맛의 80~90%는 냄새에 좌우되어, 맛의 지각에 있어 후각의 중요성이 강조된다. 한편 음식의 식감과 색상과 온도, 음식을 먹는 주변 환경, 음식을 먹는 사람의 개인적 사회문화적 기호척도 등이 맛 지각에 큰 영향을 미친다. 먹는 것과 맛을 보는 것은 우리의 일상생활에서 중요한 부분을 차지한다. 그래서 맛 지각에 대한 언어학적 접근은 결코 간과할 수 없는 연구 영역이다. 본 연구자는 인지과학의 관점에 따른 맛 어휘의 분류가 맛 지각의 인지 메커니즘을 이해하는데 도움을 줄 수 있다는 가정에서 출발한다. 본 연구는 우리 인간의 심상어휘집에 '존재할 혹은 존재할지 모르는' 맛 어휘 낱말밭의 모습을 기하학적 모델로 형상화하고자 하는 후속 연구의 사전 작업임을 이 자리를 빌려 밝혀둔다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

• 산업식품공학
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• 제21권2호
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• pp.167-173
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• 2017

본 연구에서는 고유의 자색 안토시아닌을 함유하고 있는 PFPP를 이용하여 매쉬드 포테이토를 제조하고 이의 물리화학적 특성을 확인하였다. PFPP와 전지분유, 덱스트린을 혼합하여 ready-to-eat (RTE) 매쉬드 포테이토 제품을 제조하기 위하여 세 구성 성분의 최적 혼합비를 도출하고자 혼합물 실험방법을 이용하였다. 다양한 배합비에서 매쉬드 포테이토의 색도, 안토시아닌 함량, 유변학적 특성의 차이를 관찰하였으며 PFPP와 전지분유의 배합비에 따라 매쉬드 포테이토의 구조가 변화하여 다른 유변학적 gel 특성을 나타내었다. PFPP의 함량은 주로 적색도와 안토시아닌 함량에 큰 영향을 미쳤으며, 전지분유의 함량은 전지분유의 친수성 및 수용성 특성에 의하여 유변학적 특성의 변화에 영향을 미쳤다. 매쉬드 포테이토의 유변학적 특성 및 다양한 배합비에 따른 특성은 모델링을 통하여 구조적 및 성분에 따른 경향을 정량적으로 나타낼 수 있었다. 본 연구를 통하여 적색도와 안토시아닌의 함량을 최대로 함유하면서 유변학적 특성은 시판되는 매쉬드 포테이토와 유사한 고품질의 기능성 매쉬드 포테이토의 최적 배합비는 PFPP 90.49%, 전지분유 4.86%, 덱스트린 4.65%임을 도출하였다.

• 산업식품공학
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• 제21권1호
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• pp.93-98
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• 2017

박력분에 대한 양배추 분말 대체량을 0-8%로 달리하여 쿠키를 제조한 후 물리 화학적 품질특성, 산화방지 활성 및 소비자 기호도를 조사하였다. 양배추 분말 첨가량에 따른 쿠키 반죽 밀도의 유의적인 차이는 나타나지 않았으나(p>0.05), 반죽의 pH와 수분함량은 각각 유의적으로 감소 또는 증가하였다(p<0.05). 쿠키의 퍼짐성과 경도는 양배추 분말 첨가량이 증가할수록 유의적으로 증가한 반면, 손실률은 유의적으로 감소하는 경향을 보였다(p<0.05). 한편 명도($L^*$), 황색도($b^*$) 모두 양배추 분말의 첨가량이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였으나(p<0.05), 적색도($a^*$)는 유의적으로 증가하였다(p<0.05). 산화방지 활성을 나타내는 DPPH에 대한 전자공여능 및 ABTS에 대한 라디칼 소거능은 유의적인 차이를 보이며 증가하였고(p<0.05), 두 지표간에 매우 높은 상관관계를 보였다. 소비자 검사 결과, 2% 첨가군은 모든 항목에서 대조군과 대등한 평점을 받았고, 특히 색, 부드러운 정도, 전체적인 기호도에서 유의적으로 가장 높은 평점을 받았다(p<0.05). 한편 양배추 분말 첨가량이 4%를 초과하면 부드러운 정도를 제외한 모든 평가항목에서 기호도가 급격히 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 양배추 분말의 생리적 활성과 쿠키의 관능적 품질을 고려한 최적의 첨가농도는 2%가 가장 적절한 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.104-112
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• 2021

본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.