• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.1021-1023
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• 2013

현재 항공기, 자동차 훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 지상의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 지상에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 GPS와 9-axis sensor를 탑재한 항공기, 차량에 GPS정보와 sensor 정보를 실시간으로 수집하여 항공기와 차량의 상태를 3D 시뮬레이션 영상을 구현하여 중앙의 관제센터에서 모니터링하여 교육훈련에 활용하고 GPS 정보와 sensor 정보를 파일로 저장하여 교육훈련 종료 후 저장된 GPS정보와 sensor 정보를 다시 3D 영상을 구현하여 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하고자 한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제2권1호
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• pp.149-159
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• 1985

영남대학교에 재학중인 5,869명 (남대생 3,893명, 여대생 1,976명)을 대상으로 정신증 척도를 사용하여 평가한 결론은 다음과 같다. 정신증 척도의 총점은 남대생 $6.81{\pm}5.13$, 여대생 $8.14{\pm}5.05$으로 여대생이 유의하게 높은 성적을 보였다 (P<0.001). 정신증척도의 항목별 성적은 운항 (6) 성문제(sexual problemes)를 제외하고 모두가 여대생에서 유의하게 높은 성적을 보였다. 정신증척도의 성적분포는 20점 이상의 고득점자가 남대생 88명 (2.4%), 여대생 63명 (3.2%)으로 여대생에서 다소 높은 성적을 보였다. 정신증적 경향과 관련된 사회정신의학적 요인들중 남녀 대학생에서 공통적으로 유의하게 높은 성적을 보인 것은 소속대학 및 현 소속학과 선택에서 불만인 경우 (P<0.001) 그리고 자기 자신의 과거, 현재 및 미래에 대한 비관인 경우 (P<0.001) 등에서 유의하였다. 남대생 단독으로 유의하게 높은 성적을 보인 것은 저학년인 경우 (P<0.001)와 월 잡비별 성적중 일만원 이하일 경우 (P<0.05)였다. 여대생 단독으로 유의하게 높은 성적을 보인 것은 성장지가 중소도시의 경우 (P<0.05)였다. 상관계수 (r=0.40 이상)인 문항들은 정신증적 척도 문항인 (9) 소외감 (r=0.46), (10) 정서불균형 (r=0.43), (5) 고독감 (r=0.40) 등과 우울척도 문항인 (1) 우울감과 사이에 각각 상관이 있었다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.938-942
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• 2007

최근 건설산업의 현장 생산성이 점차 저하되는 현실을 개선하기 위하여 시공과정에서의 프로세스 개선이 중요 사항으로 부각되고 있다. 이에 따라 다양한 3D 센싱기법이 개발되어 적용되고 있지만 구체적인 장비 적용성 및 기술검토는 부족하다. 본 연구의 목적은 시공과정에서 3D기반 광대역 모델링 기술을 활용한 건설현장의 3D구현을 통해 실시간으로 현장의 실시간 변화상황을 파악하여 현장관리의 효율화는 물론 시공 진척도 측정 및 공정관리 과정의 정보흐름 활성화를 통해 현장 생산성 증대에 기여하는 것이며 이를 위해 모델링 관련 알고리즘과 광대역 현장 구현관련 기술의 조사연구를 실시하였다. 시공현장 실시간 현장 모니터링 정보를 제공함으로써 안전사고 발생율 감소와 함께 현장정보 데이터베이스의 구축과 활용을 통한 향후 유사공사 적용 및 우리 건설산업 생산 프로세스 개선의 계기가 될 수 있을 것이다. 나아가 건설산업 전체 이미지 제고에도 큰 역할을 할 수 있으리라 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.65-74
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• 2021

빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.229-239
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• 2019

모든 식생 군락은 각자 층위구조를 가지고 있다. 이를 '식생층위구조'라 부른다. 요즈음은 이 층위구조가 산림의 활력도, 다양성, 그리고 환경영향을 평가하는데 중요한 식별자로 작용하기 때문에 산림조사에 있어서 식생층위구조는 필수적으로 조사되어야한다. 그런데, 식생층위구조는 일종의 내부구조이므로 일반적으로 산림조사는 현장조사를 통해 이루어지는데, 이는 전통적인 방식으로 시간과 예산이 많이 든다. 따라서 본 연구에서는 산림의 층위구조를 조사하는데 드는 시간과 예산을 줄이기 위해 넓은 지역 탐사에 효과적인 원격탐사기법 중 항공촬영 사진과 대량의 데이터 마이닝(Data Mining)이 가능한 머신러닝(Machine Learning)기법 이용한 층위구조의 분류 방법을 제시한다. 칼라 항공사진, LiDAR(Light Detection and Ranging) DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)을 이용하여 Support Vector Machine(SVM) 머신러닝 기법을 이용하여 층위분류 연구를 진행하였다. 현장조사 자료를 참조하여 SVM기법 분류 결과와 비교했을 때 픽셀수에 기반한 정확도는 66.22%로 확인 되었다. 층위 분류 정확도는 단층과 다층의 구분은 비교적 높게 나타났으나, 다층끼리의 분류는 어렵다는 결론이 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 다양한 식생데이터와 영상자료를 수집한다면 식생구조에 대한 머신러닝 연구분야에 더욱 발전이 가능할 것으로 기대된다.

• 중소기업연구
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• 제43권4호
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• pp.27-57
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• 2021

CSR 수행과정에서 나타나는 진정성은 기업의 CSR 전략 이행 과정에 어떤 영향을 미치는가? 진정성이란 직원이 조직과의 관계에서 느끼는 내/외적 정렬 상태로 직원의 생각, 감정 등의 경험을 통해 그것이 자신에게도 진실하고 유익한지를 판단하는 것을 의미하는데, CSR을 시행하고자 하는 조직의 전략과 이를 수행하는 내부 이해관계자인 직원의 인식 사이 의미 형성 과정으로 이해할 수 있다. 이를 심층적으로 밝히기 위해 (주)오OO기업을 대상으로 2015년부터 2021년까지 647개의 리뷰 데이터를 통해 텍스트 마이닝을 실시하여 토픽모델링 및 의미망 분석을 실시하였고, 특징적으로 나타나는 이슈 및 유형을 확인하였다. 분석 결과 대외이미지와 관련한 이슈에서 진정성 인식의 가장 큰 특징을 보이며, 진정성의 인식 평가 유형은 크게 수용과 거부로 나뉘고 이는 다시 5가지 유형으로 세분화된다. 본 연구의 함의는 조직에서 CSR 전략을 수립할 때 외부 및 내부를 모두 고려해야 하고 내부 구성원의 인식이 어떠한가에 대한 반응을 수집 및 반영하는 상호작용적 순환관계로 나아가야 한다는 것이다. 마지막으로 본 연구는 향후 이후 이러한 상호작용과 관련한 문제 극복 방안을 제시하고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.325-330
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• 2022

본 논문은 한국 수어에 대하여 수어 인식, 수어 번역, 수어 영상 시분할과 같은 수어에 관한 딥러닝 연구를 위한 데이터셋의 수집 및 실험을 진행하였다. 수어 연구를 위한 어려움은 2가지로 볼 수 있다. 첫째, 손의 움직임과 손의 방향, 표정 등의 종합적인 정보를 가지는 수어의 특성에 따른 인식의 어려움이 있다. 둘째, 딥러닝 연구를 진행하기 위한 학습데이터의 절대적 부재이다. 현재 알려진 문장 단위의 한국 수어 데이터셋은 KETI 데이터셋이 유일하다. 해외의 수어 딥러닝 연구를 위한 데이터셋은 Isolated 수어와 Continuous 수어 두 가지로 분류되어 수집되며 시간이 지날수록 더 많은 양의 수어 데이터가 수집되고 있다. 하지만 이러한 해외의 수어 데이터셋도 방대한 데이터셋을 필요로 하는 딥러닝 연구를 위해서는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 한국 수어 딥러닝 연구를 진행하기 위한 대규모의 한국어-수어 데이터셋을 수집을 시도하였으며 베이스라인 모델을 이용하여 수어 번역 모델의 성능 평가 실험을 진행하였다. 본 논문을 위해 수집된 데이터셋은 총 11,402개의 영상과 텍스트로 구성되었다. 이를 이용하여 학습을 진행할 베이스라인 모델로는 수어 번역 분야에서 SOTA의 성능을 가지고 있는 TSPNet 모델을 이용하였다. 본 논문의 실험에서 수집된 데이터셋에 대한 특성을 정량적으로 보이고, 베이스라인 모델의 실험 결과로는 BLEU-4 score 3.63을 보였다. 또한, 향후 연구에서 보다 정확하게 데이터셋을 수집할 수 있도록, 한국어-수어 데이터셋 수집에 있어서 고려할 점을 평가 결과에 대한 고찰로 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.69-74
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• 2023

온라인 전시관을 기반으로 한 스마트(智慧) 박물관은 문화 예술을 체험 할 수 있는 예술과 미래 기술의 접목으로 4차 산업혁명의 움직임과 그 맥락을 같이 한다고 볼 수 있다. 본고는 중국 스마트 박물관에 대해 둔황박물관, 고궁박물관, 중국 공예미술대사 박물관의 적용 사례를 통해 중국이 4차산업의 기술을 어떻게 수용하고 기술을 적용하여 선도하고 있는지 살펴보았다. 공통적으로 중국 스마트 박물관은 환경데이터 수집 및 통합 디지털 어플리케이션 설립, VR AR을 통해 컬렉션 보전, 서비스, 관리, 전시에 폭넓게 활용되고 있었다. 본 연구자는 중국 스마트(智慧) 박물관 사례를 통한 온라인 전시는 운영상의 효용성이 뛰어나고 이미지 복제품 아니라 다른 차원에 존재하는 공간으로 파악하였다. 따라서 온라인 전시는 공간을 확장시킬 수 있는 최적의 매체이며, 감상자들은 박물관을 직접 방문하지 않고도 박물관 전시실을 구석구석 거닐며 박물관의 모든 콘텐츠와 소통할 수 있다. 스마트 박물관의 온라인 전시를 통해 관람객과 감상자는 보다 적극적인 문화소비자로 전환될 수 있으며 집단 역량을 키울 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.