• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.13-21
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• 2023

본 연구의 목적은 웹 예능의 어떠한 요소가 시청자의 관심 이동에 영향을 미쳤는지 파악하기 위해 TV 예능 프로그램과의 스토리텔링을 비교하고, 이를 통해 웹 예능 스토리텔링의 특징을 파악하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 본 연구에서는 웹 예능과 TV 예능 프로그램을 각 한 편씩 선정하여 스토리텔링 분석을 실시하였으며, 스토리텔링은 이미지, 배경, 스토리, 캐릭터로 구분하여 각 항목에 대한 내용을 분석하였다. 분석결과 웹 예능 스토리텔링은 TV 프로그램과 달리 발단에서 위기로 바로 이어지는 구성을 통해 시청자가 콘텐츠에 바로 몰입할 수 있도록 하였으며, 확실한 결말 서사를 통해 짧은 영상 안에서 기승전결이 명확하도록 구성하였다는 특징을 파악하였다. 이러한 연구결과를 통해 향후 생산되는 숏폼 웹 예능 프로그램이 시청자의 몰입을 위한 방안 및 스토리텔링 전략을 파악할 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.591-596
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• 2023

본 연구는 10대 1인 미디어 제작자를 중점으로 하여 쉽고 편리하게 영상을 제작할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사용자 조사를 통해 나타난 10대 제작자들의 요구사항과 문제점을 파악하여 사용자가 원하는 캐릭터 커스터마이징 기능과 GPT를 활용한 감정 및 행동 추천 시스템을 구현하였다. 렌더링 과정에서는 OpenCV와 FFmpeg를 사용하여 오디오와 영상을 결합하여 최종 영상을 생성하였다. 영상 제작에 전문성이 없는 10대 사용자들은 간단한 인터페이스를 통해 웹드라마 캐릭터를 커스터마이징하고, GPT의 도움을 받아 감정과 행동을 추천받을 수 있다. 본 연구의 프로그램은 편집 및 연출에 전문성이 없는 10대 사용자들을 대상으로 양질의 영상 제작을 돕고, 영상 제작에 대한 진입장벽을 낮춰주며, 1인 미디어 산업의 발전에 기여할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다. 향후 모바일이나 세로해상도 버전의 영상을 고려한 영상 제작 환경을 제공할 수 있도록 할 예정이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.135-151
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• 2023

Using 3D asphalt pavement surface data, a deep and multiscale network named CrackNet-M is proposed in this paper for pixel-level crack detection for improvements in both accuracy and robustness. The CrackNet-M consists of four function-specific architectural modules: a central branch net (CBN), a crack map enhancement (CME) module, three pooling feature pyramids (PFP), and an output layer. The CBN maintains crack boundaries using no pooling reductions throughout all convolutional layers. The CME applies a pooling layer to enhance potential thin cracks for better continuity, consuming no data loss and attenuation when working jointly with CBN. The PFP modules implement direct down-sampling and pyramidal up-sampling with multiscale contexts specifically for the detection of thick cracks and exclusion of non-crack patterns. Finally, the output layer is optimized with a skip layer supervision technique proposed to further improve the network performance. Compared with traditional supervisions, the skip layer supervision brings about not only significant performance gains with respect to both accuracy and robustness but a faster convergence rate. CrackNet-M was trained on a total of 2,500 pixel-wise annotated 3D pavement images and finely scaled with another 200 images with full considerations on accuracy and efficiency. CrackNet-M can potentially achieve crack detection in real-time with a processing speed of 40 ms/image. The experimental results on 500 testing images demonstrate that CrackNet-M can effectively detect both thick and thin cracks from various pavement surfaces with a high level of Precision (94.28%), Recall (93.89%), and F-measure (94.04%). In addition, the proposed CrackNet-M compares favorably to other well-developed networks with respect to the detection of thin cracks as well as the removal of shoulder drop-offs.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.93-98
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• 2023

As semiconductor devices become highly integrated and process difficulty increases, the need for highly sensitive sensors that can detect micro leaks is increasing. However, the noise contained in the CCD sensor itself acts as an obstacle to detecting fine leaks. In this study, integration time was changed for each condition, the sensor was cooled to 0℃, and the dark voltage level was measured to confirm through experiment the characteristics of the temporal noise included in the CCD sensor, a component of OES (Optical Emission Spectroscopy). When integration time was reduced from 30msec to 10msec, the dark voltage level decreased by about 20.5 % from an average of 151.5mV to 120.5mV. In the case of cooling device, Peltier elements were selected because of their simple structure and small size. During temperature cooling, the target temperature was controlled to within ±0.5℃ through PID control. When cooled from 20℃ to 0℃ using this cooling device, it was confirmed that the dark voltage level decreased by about 7% from an average of 147.0mV to 137.0mV.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.113-122
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• 2023

본 연구는 문화 & 소프트 파워(soft power)가 주도하는 지식정보사회에 있어서 전통문화의 유물자산을 활용한 문화상품 개발을 전제로 진행하였다. 통일신라시대 전통건축에서 출토된 와당 유물의 문화콘텐츠 상품 가능성을 탐색하고 주얼리 디자인에 활용성이 높은 상품화 모티브의 확장성을 넓히는 맥락에서 진행되었다. 먼저 문헌과 매체 연구를 통하여 와당의 원형과 소재, 용도, 크기, 의미, 조형적 심미성을 파악하였다. 고찰된 와당중에서 카테고리별 대표성과 모듈·패턴화 가치가 있는 10종류의 와당을 선택하여 '형태적 단순화 기법'으로 원형이미지를 추출·모듈화하였다. 문양구성 배열형식 체계화 방법인 '수학적 대칭성 분석기법'에 근거하여 문화콘텐츠산업 및 주얼리디자인 개발시에 활용할 수 있는 평면적 조형요소를 도출하였다. 향후 주얼리산업에서의 활용성 확대를 위하여 2D 디지털이미지로 제시하였다. 향후에도 전통문화를 매개로 하는 다양한 문화콘텐츠산업에 관한 연구가 더한층 활성화되기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.771-777
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• 2023

본 연구는 드라마 <날씨가 좋으면 찾아가겠어요>(2020)을 통해서 드라마가 문학 작품을 활용하여 드라마의 정서와 서사, 그리고 인물을 효과적으로 제시하는 전략을 살핀다. 이 드라마는 시를 활용하여 인물의 내적 갈등을 효과적으로 보여주어 시청자들로 하여금 인물을 훨씬 더 긴밀하게 이해할 수 있도록 한다. 또한 동화의 서사를 통해 인물들 사이의 관계 변화와 성장의 서사를 보여준다. 한편으로는 회차마다 등장인물의 일기를 스틸컷과 함께 보여주어서 마치 드라마를 시청하는 것이 한 편의 문학 작품을 읽는 것과 같은 서정적인 효과를 불러일으킨다. 이로써 드라마 <날씨가 좋으면 찾아가겠어요>는 문학을 적극적으로 활용하여 시청자들로 하여금 성장과 치유의 서사를 공감하고 자신의 것으로 체험하게 하며, 문학이 지닌 치유의 효과를 입체적으로 형상화한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.208-216
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• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.61-68
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• 2024

횡단보도에서 발생하는 교통사고를 해결하기 위한 시도가 계속되고 있지만, 교통사고는 끊임 없이 일어나는 상황이다. 특히 노인, 장애인 등의 교통약자들은 교통사고에 노출될 위험이 더 크다. 이에 대한 문제점을 주의 깊게 볼 필요가 있다. 본 논문은 교통 약자 중 휠체어, 목발과 같은 보조 기구를 이용하는 보행자를 위해 YOLO v5 모델을 활용한 객체 탐지 기술을 제안한다. 휠체어, 목발 사용자 그리고 보행자의 이미지 크롤링, Roboflow와 Mobibity Aids 데이터를 수집하였다. 일반화 성능을 높이기 위해 데이터 증강 기법을 활용하였다. 더하여 Type 2 error를 줄이기 위해 앙상블 기법을 이용하여 Recall이 96%인 높은 성능 수치를 얻었다. 이를 통해 교통약자를 목표로 YOLO 내 단일 모델을 앙상블 할 시, 객체를 놓치지 않고 정확한 탐지 성능을 보여준다는 것을 입증하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권3호
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• pp.25-37
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• 2024

Global warming-induced drought inflicts significant socio-economic and environmental damage. In Korea, the persistent drought in the southern region since 2022 has severely affected water supplies, agriculture, forests, and ecosystems due to uneven precipitation distribution. To effectively prepare for and mitigate such impacts, it is imperative to develop proactive measures supported by early monitoring systems. In this study, we analyzed the spatiotemporal changes of multiple evapotranspiration-based drought indices, focusing on the flash drought event in the southern region in 2022. The indices included the Evaporative Demand Drought Index (EDDI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) considering precipitation and temperature, and the Evaporative Stress Index (ESI) based on satellite images. The Standardized Precipitation Index (SPI) and SPEI indices utilized temperature and precipitation data from meteorological observation stations, while the ESI index was based on satellite image data provided by the MODIS sensor on the Terra satellite. Additionally, we utilized the Evaporative Demand Drought Index (EDDI) provided by the North Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) as a supplementary index to ESI, enabling us to perform more effective drought monitoring. We compared the degree and extent of drought in the southern region through four drought indices, and analyzed the causes and effects of drought from various perspectives. Findings indicate that the ESI is more sensitive in detecting the timing and scope of drought, aligning closely with observed drought trends.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.453-458
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• 2024

광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 내의 문자를 인식하여 디지털 포맷(Digital Format)의 텍스트로 변환하는 기술이다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 OCR이 높은 인식률을 보여줌에 따라 대량의 기록 자료를 보유한 많은 산업 분야에서 OCR을 활용하고 있다. 특히, 의료 산업 분야는 의료 서비스 향상을 위해 딥러닝 기반의 OCR을 적극 도입하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 OCR 엔진(Engine) 및 의료 데이터에 특화된 OCR의 동향을 살펴보고, 의료 OCR의 발전 방향에 대해 제시한다. 현재의 의료 OCR은 검출한 문자 데이터를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)하여 인식률을 개선하였다. 그러나, 정형화되지 않은 손글씨(Handwriting)나 변형된 문자에서는 여전히 인식 정확도에 한계를 보였다. 의료 데이터의 데이터베이스(Database)화, 이미지 전처리(Pre-processing), 특화된 자연어 처리를 통해 더욱 고도화된 의료 OCR을 발전시키는 것이 필요하다.