• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.415-420
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• 2021

의료 케어 분야가 다각도로 발전되어가고 있는 상황에서 의료 홍보 영상분석은 중요한 의미를 지닌다. 경쟁력 향상의 문제로 중요성을 있으며 AI 시스템의 가속화 시대는 의료 케어가 가장 선두에 있는 분야이기도 하다. 이에 따른 홍보와 광고 및 설명에 대한 영상의 중요성은 매우 중요하며 기업의 이미지를 전환 시킬 수 있는 중요한 방향이기도 하다. 본 연구에서는 AI 의료 브랜드들의 전문 영상에 대한 비교분석을 중심으로 해외 메이져 회사 2개, 스트라이커와 힐롬 (Stryker, Hill-rom)의 회사와 국내 선두기업 1개(나인벨)의 영상을 중심으로 영상에서의 디자인 특징과 차이점 등을 비교하였고, 그에 따른 세부 파트 분석과 섹션 분석을 하였다. 영상 편집의 기술적 부분 분석으로, 트렌제이션 방식 및 인포 그래픽들을 고찰하였다. 심층 비교는 AI 의료 영상의 영상 색상 톤과 영상 배색 관계에 대한 차이점과 같은점들을 비교 분석하였다. 영상 이미지 결정 부분에 있어서 구체적인 분석은 각 영상들의 영상 인트로 부분과 제품 설명 영상 부분들의 구체적 장면을 가지고, 홍보 디자인에서 나타나고 있는 차별화된 요소들을 비교 연구하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.800-808
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• 2022

국제해사기구에서는 해상에서의 선박의 충돌방지와 그로 인한 해양환경의 보호를 목적으로 1993년 11월 선박조종성능에 대한 잠정지침을 채택한 이후, 축적된 데이터를 바탕으로 2002년 12월 선박조종성능에 대한 확정된 지침을 채택하였다. 하지만 채택된 지침은 만재상태, 등흘수 및 선박의 최대 출력(MCR)의 85 %에 해당되는 선속의 최소 90 % 이상에서의 지침으로, 동 지침은 항해사에게 필요한 실 항해조건에서의 조종성능 정보를 제공하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항해사, 선장 및 선박조종에 대한 식견을 갖추고 있는 전문가를 대상으로 빈도분석과 AHP 분석기법을 실시하여 현 지침에 대한 활용도 및 실제 선박조종에 필요한 정보가 무엇인지를 식별하였다. 연구결과 선박을 운항하는 항해사에게 필요한 조종성능 정보는 5~10°의 소각도에서의 선회권 정보, 항해속력(Sea speed)이 아닌 조종속력(Maneuvering speed)에서의 z-test 정보라는 것을 확인하였고, 속도제어 관련하여서는 항해속력 및 만재상태에서의 정지성능에 대한 정보보다 감속타력, 가속타력 등에 대한 정보가 더 필요하다는 것을 확인하였다. 도출된 결과는 선박을 조종하는 항해사에게 필요한 선박조종성능기준 지침마련에 대한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.610-620
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• 2022

음향 벡터센서는 한 위치에서 음향압력 뿐만 아니라 입자속도 및 가속도와 같은 벡터량을 동시에 수신할 수 있기 때문에 수중음향 통신 시스템의 단일입력다중출력 수신기로써 사용가능하다. 한편, 단일 벡터센서로 수신되는 벡터 신호는 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 서로 다른 채널 특성을 갖기 때문에 다른 통신성능을 야기한다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해 Korea Reverberation Experiment(KOREX-17) 중에 수행된 통신실험 데이터를 사용하였다. 음향 송신기는 수신기로부터 멀어지면서 통신신호를 전송했으며 단일 벡터 수신기는 음향압력 신호와 x, y, 및 z 가속도 신호를 측정했다. 수신된 가속도 신호는 압력등가 입자속도 신호로 변환되어 음향압력 신호와 함께 다중채널 통신 시스템의 입력값으로 사용되었다. 통신 복조를 위해 시변 채널에 강인한 블록기반 시역전 기법이 활용되었으며, 통신 결과로부터 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 대한 채널 파라미터 기반 가중 방법의 유효성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.