본 연구는 1960년대의 우리나라에서의 PR 상황 및 PR에 대한 사회적 수용에 대해 고찰하였다. 이를 위해 당시의 PR 개념의 수용상황과 기업 PR과 행정 PR을 중심으로 살펴보았다. 기업 PR의 경우 일반기업, 금융계, 공공기업의 PR 인식 및 실제 활동 및 수출증대를 위한 해외 PR활동을, 행정 PR의 경우 정부홍보기구 조직 및 업무, 농촌 PR활동, 경찰 PR의 고찰을 통해 1960년대에 우리나라 기업 및 행정기관들의 PR인식과 활동 상황을 살펴보고자 하였다. 당시의 PR 개념은 PR의 'PR' 필요성이 제기될 정도로 많은 부분 오용되거나 본래의 의미대로 수용되지 못했던 측면이 강하다. 기업의 PR활동은 홍보업무에 치중됨으로써 기술적 측면이 강조되었고, 특히 이 시기에는 은행과 보험업, 공공기업들에서 PR의 중요성을 인식하고 활동들을 수행해나갔으며, 수출증대를 위한 해외 PR활동을 본격적으로 행하기 위한 기반이 마련되었다. 1960년대에 정부 PR은 홍보기구의 확장과 더불어 홍보정책의 강화에 주력하였던 것이 특징적이다. 또한 농업기술 관련 지식전달과 농가생활 개선을 목적으로 농촌에 대한 PR 활동이 활발하였고, 경찰 PR의 경우 공보활동을 통한 관계증진과 함께 개개 경찰관의 대민처우 방식 쇄신 측면에서 PR의 중요성이 부각되었다.
산업정보화 사회의 진전과 이에 따른 산업디자인의 개발 방법과 프로세스는 시대적 흐름에 따라서 많은 방법의 변화를 가져왔다. 최근에 와서는 기존의 방법론과 가치 평가가 시대 오류 적 상황을 발생시키기도 하였으며, 많은 시간적 혹은 경제적인 총체적 문제들이 거론되게 되었다. 디자인 프로세스의 개발은 문제인식과 해결하려는 도구의 발전에 의해 많은 변화를 가져왔고, 디자인 테크놀로지가 컴퓨터 테크놀로지로 상당부분 대체 되어 가는 상황을 직시할 수 있다. 따라서, 관념적인 것(Thought ware)과 현실적인 것(Hard ware)을 연결시키는 웨어 적 디자인 프로세스가 많은 부분의 디자인 문제를 담당하게 되었다. 이에 본 연구는 컴퓨터를 응용한 제품 디자인 개발 단계에서 아이디어를 3차원 가상 실물 화시킬 수 있는 3차원 모델 링을 독자적으로 구현할 수 있는 방법을 사례를 통해 제시하는데 있으며, 이 효과와 가치는 디자인 문제 협의-평가-해결의 과정에 있어 결정적 요인으로 작용할 수 있다. 실질적인 모델 링과 렌더링의 프로세스는 다음과 같이 이루어지고 있다. 평면 화 간이 도면 상태의 구성과 이에 대한 입체물의 형성과정을 통하여 3차원 솔리드 모델을 제작하는 것이다. 연출효과를 높이기 위하여 카메라, 조명, 재질감, 색상을 첨부하여 하나의 디자인 시안 물을 작성하게 되며, 이 시안 물은 다양한 방법의 구성과 퍼트에 의하여 대상물을 평가할 수 있다. 이렇게 구체적으로 얻어진 시안 물은 디자인 평가에 의해서 완벽한 캐드시스템(CAD SYSTEM)으로 옮겨지며, 정선된 자료와 데이터로 양산 적 개념의 디자인 플로우 챠트에 돌입하게 되고, 현실적으로 요구되는 디자인 욕구를 최대한 만족시킬 수 있게 되는 것이다. 결국 이러한 디자인 프로세스는 기존 방법에 대한 새로운 제안 방법으로 제시되며, 여러 요인의 평가요소에서 효율적 가치 평가가 이루어 질 수 있도록 한 것이 본 논문의 목적이라고 하겠다.
최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
연구는 세종대왕자태실의 문화적 가치에 따른 활용방안을 수립하기 위한 것으로 대중이 가지는 다양한 인식과 의견을 종합 분석하고자 SNS를 통하여 데이터를 수집하고 분석에 활용하였다. 수집기간은 2007년 06월 01일-2017년 06월 30일까지(약 10년 동안)이며, '태실, 성주태실, 세종대왕자태실' 키워드를 포함하고 있는 블로그, 카페, 지식IN에서 자료를 수집하였다. 그리고 빅데이터 분석 기법인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였으며 주요 분석 결과에 따라 태실의 활용 방안을 도출하였다. 그 결과 세종대왕, 왕자, 성주, 풍수, 문화, 보존, 축복 등의 주요 키워드를 도출하였고, 키워드 '세계', '유산', '문화유산'의 연관성과 '태실', '경상북도', '문화재'의 연관성이 높아 세계문화유산으로서의 태실의 가치를 확인할 수 있었다. 그리고 태실 주변의 시설 재정비 및 환경개선을 통해 방문객들이 자극을 느끼거나 기분전환 할 수 있도록 유도할 수 있는 요인이 필요하다고 판단된다.
클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
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.
공간 데이터를 관리하는 시스템은 저장된 정보의 갱신을 위하여 신규 입수되는 공간정보 파일에 대하여 기존 정보와 달라진 정보만을 추출하여 기존 정보를 갱신 한다. 기존 정보와 달라진 객체만을 추출하기 위해서는 신규 입수된 공간 정보 파일 내에 포함된 모든 객체에 대하여 기존 정보와 달라진 부분이 있는지 비교하게 된다. 수시로 갱신되는 공간 정보의 양이 증가하고 전국 단위의 데이터 갱신이 요구되는 상황에서 이러한 전수 검사 방식을 개선 하고자 본 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 신규 입수 공간 정보 파일내의 개별 객체를 검사하기 이전에, 파일의 정보만으로 개별 공간 객체가 변경 되었는지 여부를 판단할 수 있는 방법에 대하여 고찰해 보았다. 공간 데이터 파일은 일반적인 이미지나 텍스트 문서 파일과는 다른 정형화된 데이터 특성을 가지므로 기존의 파일 hash를 생성하여 관리하는 방식과 비교하여 좀 더 단순한 방식으로 이와 같은 파일단위 변경여부 판단이 가능하다. 전수 검사가 필요한 대상 파일의 숫자를 줄임으로써 전체적인 데이터 품질 검사 시간과 변경 데이터 추출 시간을 절약하여 시스템의 리소스 사용을 개선할 것으로 기대한다.
2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.
최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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