• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권4호
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• pp.15-20
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• 2016

When a virtual sound source for 3D auditory system is reproduced by a linear loudspeaker array, listeners can perceive not only the direction of the source, but also its distance. Control over perceived distance has often been implemented via the adjustment of various acoustic parameters, such as loudness, spectrum change, and the direct-to-reverberant energy ratio; however, there is a neglected yet powerful cue to the distance of a nearby virtual sound source that can be manipulated for sources that are positioned away from the listener's median plane. This paper address the problem of generating binaural signals for moving sources in closed or in open environments. The proposed perceptual enhancement algorithm composed of three main parts is developed: propagation, reverberation and the effect of the head, torso and pinna. For propagation the effect of attenuation due to distance and molecular air-absorption is considered. Related to the interaction of sounds with the environment, especially in closed environments is reverberation. The effects of the head, torso and pinna on signals that arrive at the listener are also objectives of the consideration. The set of HRTF that have been used to simulate the virtual sound source environment for 3D auditory system. Special attention has been given to the modelling and interpolation of HRTFs for the generation of new transfer functions and definition of trajectories, definition of closed environment, etc. also be considered for their inclusion in the program to achieve realistic binaural renderings. The evaluation is implemented in MATLAB.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.109-119
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• 2013

현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.144-158
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• 2012

도시의 국지기후 분석에 충분한 공간해상도의 정확한 분석을 위해서는 이를 지원할 정밀한 공간정보가 필요하다. 1~4m 해상도의 항공 LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료와 KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose Satellite-2) 위성영상 자료를 이용하여 초고해상도(5m) 입체적 지형 지면 토지피복 모델을 개선하였다. CAS(Climate Analysis Seoul)를 이용하여 도시내부의 지표면 속성비율과 건물의 밀집도 높이 면적에 따른 열적용량과 국지규모 기온을 분석하였다. 자료의 정밀도 향상 결과가 국지규모 기온 분석에 미치는 효과를 평가하기 위해, 개선이전 및 이후 국지기온 분석 결과와 ASTER 위성영상 지표면온도 및 지상 기온관측 자료를 각각 비교 분석하였다. 그 결과 개선이후 국지규모 기온분석 결과와 ASTER 지표면온도 비교시, 건물(BS)지역에서 높은(R=0.76) 상관관계가 나타났다. 지상 기온관측과의 비교에서도 그 편차가 개선이전 1.27K보다 개선되어 0.70K로 나타났다. 본 연구 결과로부터 초고해상도 공간정보가 현실을 잘 반영할 뿐만 아니라 이를 이용한 상세한 기온분석이 가능함을 알 수 있었다. 향후 도시 개발 계획 시나리오에 대한 상세도시기후 예측 및 분석에 본 연구의 정밀한 지형 지면 토지피복 모델 기술 등이 활용될 수 있을 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.237-257
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• 2014

본 연구는 다분야간의 학제적 융합연구를 진행하는 과정으로 뇌기반 학습 원리와 이미지 창작의 뇌과학적 기제를 고려한 예술교육의 선행 연구현황을 알아보는 과정이다. 최근에 이르러 각 분야의 교육방법을 타 분야와의 웅합적 연구 활동으로 생산해 내는 것이 트렌드로 부상하고 있고, 이에 힘입어 뇌기반 교육 융합연구의 결과들이 각 분야마다 발표되고 있다. 음악, 미술, 무용과 같은 예술 분야 또한 해당된다. 즉, 창작과 학습이 이루어지는 동안 뇌의 작동원리를 이해하고 해당 기능을 발달시킬 수 있는 여러 원리를 교수법으로 적용하면 예술적 수행 능력과 창의성이 효율적으로 신장된다는 관점이다. 애니메이션 드로잉은 단순히 사물을 똑같이 그리는 소묘적 관점에서 벗어나 움직임의 요소를 직감적으로 인식하고 대상과의 소통을 통해 연출할 수 있어야 하기에 형태구현의 인지적 관점 뿐만 아니라 고차원적 인지감각의 요소, 소통의 방법까지를 포함한 체계적인 교육방법을 개발할 필요성이 요구된다. 이에 본 연구는 애니메이션 드로잉의 전문적인 특성을 고려한 교육모형을 설계하기 위해 뇌기반 원리를 적용한 예술교육에 대한 문헌 연구결과를 제시한다. 이에 뇌기반 예술교육의 적용사례를 해외의 흐름과 국내의 흐름을 추출 분석하였다. 또한 뇌기반 원리를 적용한 미술교육연구의 사례와 드로잉관련 교육의 사례의 연구결과를 분석하였다. 분석된 결과에 따르면 드로잉관련 뇌기반 학습은 우뇌 트레이닝을 통한 관찰력과 집중력, 이미지표현과 관계된 창의력, 긍정정서의 변화에 증진 효과를 공통적으로 드러났다. 그 외에도 뇌파훈련을 통한 해외의 학습적용 사례가 있었는데 타이밍능력과 예술표현력은 HRV 훈련과 SMR, 베타1, 알파/세타파를 강화하는 뉴로피드백 훈련으로 증진 효과를 보았으며, 느린 뇌파 뉴로피드백 훈련이 스트레스를 극복하고 창의적 미술 수행능력을 향상시키는데 큰 기여를 하고 있음을 제시하고 있다. 이 연구결과가 의미하는 것은 뉴로피드백 훈련이 실험실 범위를 벗어난 예술적 실교육의 환경에서도 성공적으로 적용될 수 있다는 것을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크지만 기계를 사용해야하는 것은 교수법으로 적용하기엔 한계가 있음이 드러남으로 인해 추후 애니메이션 드로잉 교육법에 뇌기반 학습원리를 적용, 설계하기위한 분석적 토대를 마련하기에 의의가 있다 하겠다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.