• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2021

본 논문에서는 단일 강체 모델(single rigid body)의 무게 중심(center of mass) 좌표계와 발의 위치를 활용하여 캐릭터의 동작을 생성하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 전신 동작(full body)에 대한 정보를 사용할 때 보다 입력 상태 벡터(input state)의 차원을 줄임으로써 강화 학습의 속도를 개선할 수 있다. 또한 기존의 방법보다 학습 속도를 약 2 시간(약 68% 감소) 감소시켰음에도 기존의 방법 대비 최대 7.5배(약 1500 N)의 외력을 더 견딜 수 있는 더욱 견고한(robust) 모션을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 무게 중심의 다음 좌표계를 구하기 위해 중심 역학(centroidal dynamics)을 활용하였고, 이에 필요한 매개 변수(parameter)들과 다음 발의 위치와 접촉력 계산에 필요한 매개 변수들을 구하는 정책(policy)의 학습을 심층 강화 학습(deep reinforcement learning)을 사용하여 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.133-139
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• 2021

네트워크 기술의 비약적인 발전으로 모바일 디지털 콘텐츠 분야에서도 콘텐츠 보안 기술에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그동안 콘텐츠 보호는 불법 복제 방지, 인증 그리고 인증서 발급/관리 등에 한정되었지만, 여전히 비밀정보 공개나 인증의 측면에서 많은 취약점이 존재한다. 본 연구는 휴대전화 번호 또는 단말기 번호를 통한 콘텐츠 다운로드 권한의 이중 관리를 기반으로 콘텐츠에 대한 비밀정보를 강화하고자 한다. 또한 3단계 사용자 인증 프로세스를 바탕으로 디지털 콘텐츠가 안전하게 배포되도록 강인한 모바일 DRM(Digital Right Management) 시스템을 구축하여 재전송 공격을 방지하고자 한다. 그리고 불법 복제 차단 및 저작권 보호를 위하여 사용자 인증을 기반으로 1차/2차 프로세스 과정에서 블록체인 기반 콘텐츠 보안 강화에 대해 연구하였다. 또한 정상적인 사용자가 제3자에게 본인 소유의 콘텐츠를 재분배하여 비정상적으로 콘텐츠를 사용할 때에도 이를 위해 3단계에 걸친 최종적인 권한 발급을 통해 Client 인증 과정을 더욱 향상시켰다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.371-377
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• 2021

본 연구는 스포츠 경기의 특성에 따른 스포츠 감정 유형을 분석하였다. 이를 위해 2018년 아시안게임 중, 대한민국 대표팀이 출전한 축구 7경기, 야구 6경기를 선정한 후, 이에 대한 소셜 네트워크 서비스 상 기사와 그 댓글을 조사대상으로 선정하였다. Python을 이용하여 수집된 댓글은 전문가 회의를 통해 해당 감정을 분석하였다. 스포츠 경기의 승패, 상대 팀의 수준 및 대한민국 대표팀의 경기력에 따른 스포츠 감정을 분석한 결과, 첫째, 승패와 상대 팀 수준은 특정한 유형의 스포츠 감정을 형성한다고 보기 어려웠다. 둘째, 스포츠 경기의 경기력은 좋다는 평가를 받을 경우 만족, 열광, 기쁨 등의 긍정적 감정을, 나쁘다는 평가를 받을 경우 실망, 분노, 창피의 부정적 감정을 형성하였다. 셋째, 스포츠 경기와 연관된 사회·문화적 배경이나 해당 경기의 특정한 사건 또한 스포츠 감정의 유형에 영향을 미쳤다. 추후, 본 연구에서 다루지 못한 다양한 스포츠 경기의 특성을 추가하여 보다 많은 스포츠 경기를 대상으로 분석하는 연구가 필요할 것이다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제23권4호
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• pp.39-56
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• 2021

The purpose of this study was to observe the expressive characteristics of Neo-Deconstruction design, examine the expressive characteristics of Neo-Deconstruction design in the collections of Jacquemus, and analyze their internal meanings. For research, observations were made based on the concepts and expressive characteristics of Deconstruction through prior research and literary review, and analysis was conducted focusing on the expressive characteristics of Neo-Deconstruction. The scope of analysis included a total of 605 photographs collected from a total of 17 season collections of Jacquemus from the 2013 S/S to the 2021 S/S season. The results are as follows. First, the Neo-Deconstruction of Jacquemus expresses the youth culture using bright images such as diverse colors and patterns with 'positive playfulness' and pass on positive messages with deconstructive and playful forms, such as exaggeration and reduction and recombination and reconstitution. Second, with tendencies of 'symbolic receptivity', Jacquemus gained inspiration from his own life, memories, and hometown, and attempted to express the street women of places such as southern France, Paris, and Monaco in a number of collections. Also, he proposed designs that can be worn easily by anyone, regardless of gender, and as plus size models began to become more common respect was given to the tastes and preferences of diverse individuals without distinctions based on body type or sexuality. Third, 'geometric simplicity' was generally expressed by pursuing simple and practical fashion with the addition of details, such as geometric forms including stripes or asymmetrical expressions centering around everyday material that is used in clothing. Fourth, with "open communication," Jacquemus constructed his identity by addressing the various needs of consumers based on social network services and continuously sharing his creative ideas with the public. He is gaining popularity in a unique way by responding quickly to the changing atmosphere of society.

• 한국해양공학회지
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• 제36권1호
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• pp.32-40
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• 2022

Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권4호
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• pp.41-47
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• 2022

스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획이다. 스무딩을 위한 알고리즘에는 전송률 증가횟수의 최소화를 목적으로 하는 CBA, 전송률 변화 횟수를 최소화하는 MCBA, 전송률 변화량을 최소화하는 MVBA 알고리즘등이 있다. 본 연구는 서버에서 보다 많은 대역폭을 확보하기 위해 전송률 증가(감소)가 요구되는 경우에는 전송률 증가량(감소량)을 최소화(최대화)하는 스무딩 알고리즘을 제안한 연구의 후속 연구로 다양한 비디오 데이터와 버퍼크기, 성능 평가 요소로 제안 알고리즘을 CBA 알고리즘과 비교 분석한다. 사용된 평가요소는 재생률 변화 횟수, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 폐기되는 프레임 갯수로 비교하였다. 비교 결과, 제안 알고리즘은 재생률 변화 횟수와 폐기되는 프레임 개수 비교에서 우수함을 보였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.63-73
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• 2022

A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R² of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.173-178
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• 2022

정보기술의 발전과 다양한 관련 서비스의 보급으로, 5G와 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 서비스를 통해 소비자들의 일상생활에 변화가 발생하고, 유통경로 및 비즈니스 패러다임의 디지털화 전환이 더욱 가속화되고 있다. 특히 클라우드 서비스의 정보 저장 및 관리 기능은 20-30대의 이용자들을 중심으로 널리 사용되고 보편화되었다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 서비스의 수용 관련 사회적 요인을 중심으로, 새로운 기술에 대한 소비자들의 이용의도를 분석하고자, 20-30대의 젊은 소비자를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 결과는 클라우드 서비스의 수용 관련 사회적 요인과 소비자가 클라우드 서비스의 이용의도의 영향관계를 검증하였고, 사회적 요인과 이용의도 간의 영향관계에서 지각된 용이성의 부분 및 완전 매개효과도 검증하였다. 본 연구는 클라우드 서비스의 안정적이고 지속가능발전을 위한 시사점을 제시하는데 연구적 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.531-536
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• 2022

전 세계적으로 국가경쟁력, 효용성, 중요성 등의 이유로 메가시티가 속속 등장하고 있으며, 점차 각 국가의 중심지로 자리를 잡아가고 있다. 또한, 메가시티는 현존, 잠재적, 초국가, 비군사 등 다양한 위협에 노출될 수밖에 없다. 특히, 최근 우크라이나-러시아 전쟁에서 볼 수 있듯이 국가기반체계는 적대 및 위협세력의 주요 목표가 되고 있다. 하지만 메가시티의 막대한 규모, 다양한 위협의 양상, 한정된 자원 등을 고려할 때 모든 국가기반체계를 완벽하게 방호하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 여러 국가기반체계 중 핵심노드를 식별하여 중점적으로 방호하는 접근이 필요하다. 핵심노드는 다양한 국가기반시설이 연결된 국가기반체계의 중요도가 매우 높면서도 동시에 급소에 해당한다. 이를 위해 본 연구에서는 핵심노드를 논리적·체계적으로 식별하기 위해 네트워크 이론인 노드 중심성(Centrality) 분석방법과 군사이론인 중심(Center of Gravity) 분석방법을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.