천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.
타인에게 긍정적 이미지를 전달하기 위한 현대인의 외모관리 열풍으로 미용은 과학과 기술을 바탕으로 세분화, 다양화되면서 전문기술직으로 자리매김하였다. 메이크업 미용사 국가기술자격증이 미용사(통합)에서 분리되면서 실기검정 과제에 대한 실효성 검증과 함께 산업체 현장에서 메이크업 미용인의 직무 태도와의 상관성에 대해 분석할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 제1과제인 웨딩(로맨틱), 웨딩(클래식), 한복, 내추럴 메이크업 등의 뷰티메이크업 시술로 인해 메이크업 미용인이 인지하는 직무 효능감과 직무만족도를 알아보고자 가설설정 후 연구하고자 한다. 연구 결과 웨딩 클래식 메이크업과 웨딩 로맨틱 메이크업 시술이 메이크업 미용인에게 직무 효능감과 직무만족도를 각각 유발하는 것으로 나타났다. 이는 메이크업 업무 특성상 채도가 높고 강렬한 색상 표현이 직무 태도에 긍정적 영향을 미침을 시사하고 있다. 따라서 본 연구 결과를 토대로 실효성을 배가시킨 메이크업 실기과제의 업데이트와 메이크업 미용인의 직무태도 향상을 위한 향후 노력이 필요할 것으로 판단한다.
본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
전신 뼈 스캔은 핵의학에서 가장 많은 비중을 차지하는 검사 중 하나이다. 기본적으로 전면상과 후면상을 동시에 획득하는데, 때때로 전면상과 후면상만으로는 병소를 분간하기 어려울 때가 있다. 이러한 경우 SPECT/CT나 추가 정적 영상을 통한 병소의 정확한 위치 확인이 중요하며, 추가 촬영 여부에 대한 최초 판단은 주로 방사선사에 의해 이루어진다. 이에 본원에서는 방사선사의 업무 능력 함양을 위한 다양한 개선활동이 이루어져 왔고, 본 연구에서는 방사선사의 교육 및 표준화된 업무 프로세스 적용이 전신 뼈 스캔 오류 감소에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 새로운 프로세스 적용을 위해 몇 가지 시스템이 순차적으로 도입되었다. 첫 번째는 의국 교육 및 테스트의 시행, 두 번째는 추가 촬영이 예상되는 환자를 분류하여 촬영 전에 방사선사가 미리 확인할 수 있는 사전 여과 시스템 도입, 마지막으로 판독의가 방사선사에게 직접 촬영 영상에 대해 피드백 할 수 있는 NMQA라는 커뮤니케이션 시스템을 적용하였다. 결과 확인을 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원한 전신 뼈 스캔 환자를 대상으로 조사하였다. 조사 기간 동안 전체 전신 뼈 스캔 대비 NMQA가 전송된 검사 건수를 백분율로 산출하였다. 연간 발생량은 2014년 141건, 2015년 88건, 2016년 86건으로 집계되었고 NMQA 발생률은 2014년 0.88%, 2015년 0.53%, 2016년 0.45%로 감소하였다. 새로운 프로세스가 적용된 2014년 이후 NMQA 발생률이 감소하는 경향을 보였다. 다만 통계적으로 유용성을 확인하기까지는 데이터가 부족하여 향후에도 지속적인 데이터 축적이 필요할 것으로 생각한다. 본 연구를 통해 전신 뼈 스캔 영상 질 향상을 위해 표준화된 업무와 교육의 필요성을 확인하였고 향후에도 지속적인 연구와 관심으로 업데이트가 필요하다고 사료된다.
본 논문은 <공각기동대>의 주인공인 사이보그 여전사 쿠사나기 소령에 초점을 맞춰, 포스트휴머니즘과 퀴어이론의 시각에서 <공각기동대>를 재해석하는 것을 목적으로 한다. 기존비평에서 쿠사나기 소령의 몸이 여성해방의 상징으로 극찬 받거나, 아니면 그 성적 함의로 인해 여성성의 상품화란 비난을 받았다면, 포스트휴머니즘과 퀴어 이론은 인간/비인간, 남성(성)/여성(성)이란 이분법을 넘어 소령의 몸을 보다 급진적으로 해석할 여지를 준다. 즉, 이분법의 해체를 통해 이미지에 함몰된 현실 속에서 과연 현실이라는 것이 얼마나 "현실적"이며, 현실 속의 다양한 대립범주들이 얼마나 인위적인 것인지 재고해 보게 해주는 것이다. 이러한 해석의 틀로 본다면, 쿠사나기 소령의 몸은 현실 속 여성상의 "반영"이라기보다 그 자체로 존재의의를 지닌 아니메 속 허구 존재, 인간/비인간, 여성/남성의 범주에 속하는 대신 SNS와 정보화사회 속에 점점 내면을 잃어가는 현대인의 불안을 구현해주는 혼종적 존재이다. 많은 포스트휴머니즘 이론가과 퀴어 이론가들이 경고하듯, "포스트휴먼"이나 "퀴어"란 용어는 너무도 종종 인간중심적 사고를 재확인하기 위해 대중문화텍스트에서 남용된다. 이런 점을 염두에 두며, 본 논문은 소령의 혼종적 몸이 인간과 기계의 결합이기에 의미 있는 몸이라고 단순하게 주장하거나, 혹은 피상적인 포스트모던 읽기를 통해 경계를 넘나드는 해방적 몸이라고 미화하지 않을 것이다. <공각기동대>가 거두고 있는 성취는, 소령의 몸 속에 어지럽게 구현되고 있는 개인성, 동물성, 그리고 기술의 결합이 인간이 "언제나, 항상" 포스트휴먼적 존재였음을 깨닫게 해주는 것이다. 본 논문은 <공각기동대>가 유려한 영상을 통해 그려내는 이러한 인식의 전환, 즉 억압적인 인간중심 휴머니즘에서 퀴어한 존재들과의 공존이라는 인식의 전환이 윤리적 함의를 지녔음을, 그리고 이러한 윤리적 시도가 바로 이 영화의 가장 핵심적인 성취이자 지속적인 매력임을 주장하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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