• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.367-378
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• 2014

본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 인터넷 중독에 대한 실태를 조사하고 인터넷 중독에 영향을 미치는 요인을 파악하여 대응방안을 마련하고자 하였다. 2012년 11월19일부터 12월 14일까지 K시 소재 대학의 300명의 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 자료 수집은 K시 소재 대학의 학생들을 대상으로 횡단적 자가보고 설문을 통하여 수집되었다. 자료분석은 인터넷 중독군 별로 일반적 특성, 건강행동, 성행동, 정신건강에 차이가 있는지 Fisher's exact test, t-test를 시행하고 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 인터넷 중독 정도를 종속변수로 하여 로지스틱회 귀분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 운동회수(p<0.05), 아침식사 여부(p<0.05), 음란물 접촉(p<0.05), 주관적 행복지수(p<0.05), 자살생각지수(p<0.05)가 인터넷 중독 위험에 영향을 줄 수 있는 요인으로 나타났다. 본 연구는 인터넷 중독과 관련 변인으로 운동, 규칙적 식사, 성 행동, 주관적 행복지수, 자살생각지수와 관련이 있으며, 이는 인터넷 예방을 위한 자료와 예방 프로그램 개발에 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.571-579
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• 2020

본 연구는 2018년 2월 F1의 레이싱 모델 제도 폐지 발표에 대한 현대인의 감성을 탐색하는 데 목적이 있었다. 이를 위하여 댓글 저널리즘을 바탕으로 레이싱 모델 제도 폐지와 관련된 블로그 15건, 카페 글 10건, 유튜브 영상 1건, 그리고 이 세 온라인 콘텐츠에 달린 429개의 댓글에 대한 해석적 텍스트 분석을 하였다. 레이싱 모델 제도 폐지에 대한 댓글 분석 결과로써 가장 높은 빈도를 기록한 범주는 반 페미니즘 정서이며, 이는 다시 페미니스트/여성에 대한 혐오, 페미니즘 비판, 여성의 적은 여성이라는 관념의 재확인 등으로 세분되었다. 이 외에도 직업을 박탈당한 레이싱 모델들에 대한 동정 정서, 유사업종에 대한 형평성 요구, 남녀의 공간적 분리, 레이싱 모델 폐지 찬성 담론 등이 발견되었다. 이와 같은 결과는 레이싱 모델에 대한 사회적 이미지가 기존 여권주의에서 근거하고 있는 성 상품화의 개념을 벗어나 보다 개방된 직업으로서 인정받고 있다는 현대인의 감성을 보여주고 있으며, 이를 통해 레이싱 모델이 성 상품화가 아닌 보통의 직업으로서 존중받을 수 있는 계기가 되기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.475-483
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• 2021

이 연구는 2018 FIFA 러시아 월드컵 영상자료에서 수집한 2차 가공 데이터와 공식기록을 비교 및 활용하여 패스 정확도의 시간적, 공간적 특성을 규명 하는데 목적이 있었다. 이를 위해 총 128경기를 대상으로 경기결과, 패스 시간, 패스 위치에 따른 패스성공률을 반복측정 이원변량분석을 활용해 검증했다. 연구결과 승패 집단 간 패스성공률의 차이는 나타나지 않았으며, 패스시간 및 위치에 대한 상호작용효과도 발견되지 않았다. 패스시간에 따른 패스성공률은 전반전이 후반전에 비해 높게나왔으며, 15~30분 지점인 전반 중반(79.2%)과 60~75분 지점인 후반 중반(77.9%)에서 가장 높은 성공률을 보였다. 패스지역에 따른 패스성공률은 수비-미드필드지역(83.9%), 미드필드-공격지역(81.7%), 수비지역(70.6%), 공격지역(61.1%)순으로 나타났다. 결론적으로 월드컵 경기의 상대적 경쟁의 강도가 높은 특성에 따라 승패 팀의 패스성공률의 차이가 나타나지 않았다고 판단되며, 향후 다양한 매개변수를 적용해 승패 요소 보다는 경기내용 자체를 분석하기 위한 후속 연구가 필요하다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1076-1084
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.575-588
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• 2008

본 연구에서는 종래의 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 모바일 폰의 사용자가 터치스크린 모바일 폰으로 기종변경을 할 경우 경험하게 되는 오조작의 멘탈모델을 유형별로 고찰하고, 이러한 오조작을 수정하여 새로운 멘탈모델로 변용하여가는 사용자의 사고과정의 특징을 밝히고자 하였다. 아울러 터치스크린 모바일 폰의 조작과 관련된 멘탈모델을 용이하게 생성하기 위하여 고려되어야 할 사용성 개선사항을 검토하였다. 이를 위해 터치스크린 모바일 폰의 기능 가운데서 사용 빈도가 높은 상위 7개의 기능에 대한 실험과제를 설정하여 비디오 관찰실험을 실시한 후 주관평가와 인터뷰조사를 병행하였다. 실험결과 키패드 조작방식에 익숙해져 있던 피험자들은 오조작 발생 시 멘탈모델을 수정하기 위하여 탭(Tap), 더블 탭(Double Tap) 등 컴퓨터 운영시스템(윈도우)이나 웹 브라우저 상의 내비게이션과 관련된 조작지식을 이용하려는 경향을 보였다. 또한 주관평가 데이터와 비디오 관찰실험 데이터를 비교 분석한 결과 터치스크린 모바일 폰의 오조작은 모바일 폰 구성요소 가운데서 '정보의 피드백', '내비게이션'과 관련된 영역에서 주로 발생하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제29권3호
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• pp.249-255
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• 2011

고중복도 비디오카메라 영상을 이용하여 GPS/INS 및 지상기준점 자료 없이 제작되는 자유 입체 모자이크 영상은 기준 프레임 영상의 3차원 모델좌표계로 표현되는 상호표정요소를 이용하여 제작될 수 있다. 이와같이 제작된 자유 입체 모자이크 영상으로부터 결정되는 3차원 좌표는 3차원 모델좌표계로 나타내게 된다. 따라서 자유 입체 모자이크 영상을 이용하여 절대좌표를 결정하기 위해서는 모델좌표계를 절대좌표계로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 일반적으로 서로 다른 두 개의 3차원 직각 좌표계간의 좌표변환은 3차원 상사변환(similarity transformation)이 사용된다. 하지만 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표는 원점으로부터 떨어질수록 오차가 누적되어 선형변환을 이용한 좌표변환을 수행하기 어렵다. 따라서 이러한 자유 입체 모자이크 영상의 모델좌표를 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법이 필요하다. 또한 절대좌표계로 표현된 수치지도와 입체 모자이크 영상을 중첩하여 사용하기 위해서는 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 변환하기 위한 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자유 입체 모자이크 영상의 3차원 모델좌표를 3차원 절대좌표로 변환하기 위한 3차원 비선형 변환 방법과 이 방법을 기반으로 자유 입체 모자이크 영상을 실좌표 입체 모자이크 영상으로 제작하기 위한 2차원 비선형 변환방법을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-8
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• 2015

본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.197-204
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• 2010

웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.