• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.31-39
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• 2018

최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.267-272
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• 2021

최근 화석에너지 고갈 및 환경 문제 해결을 위하여 신재생에너지와 탄소중립에 관한 관심이 집중되고 있다. 또한, 도시 건물의 고층화와 건물의 증가에 따른 건물에너지의 증가가 급속하게 되고 있다. 도시의 중심에 신재셍에너지원인 태양광 발전을 설치하는데 있어서 많은 제약사항이 있으며, 건물의 고층화가 됨에 따라 그늘이 형성되는 저조도 환경이 많이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 실외의 저조도 환경 및 실내의 조명 환경에서 전력발생이 가능한 발전소자를 개발하고자 한다. 저조도 환경에서의 발전소자는 태양전지의 종류중에 하나인 염료감응형 태양전지를 활용하고자 한다. 염료감응형 태양전지의 단위셀과 20cm×20cm 모듈을 제작하였고, LED, 할로겐램프, 3파장 램프의 광원을 활용하여 발전소자의 전기적 특성을 측정하였다. 단위셀의 광전변환효율은 LED, 할로겐 램프, 3파장 램프별로 17.2%, 1.28%, 19,2%로의 결과를 나타냈으며 20cm×20cm 모듈의 광전변환효율은 각각 10.9%, 8.7%, 11.8%의 결과를 나타내었다. 또한 모듈의 최대전력값은 광원별로 각각 13.1mW, 15.7 mW, 14.2 mW로서 저조도 환경에서 발전 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.99-108
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• 2021

차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권1호
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• pp.49-56
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• 2021

본 연구의 목적은 CRP (Continuous Risk Profile) 분석을 이용하여 야간에만 교통사고가 많이 발생하는 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정하는 방법론을 개발하는 것이다. 또한 이연구의 다른 목적은 CRP 분석을 이용하여 야간 특화 교통사고 다발구간의 특성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 CRP 분석은 실제 교통사고 데이터를 이용하며 대상 노선의 교통량 고려해 분석되었다. 또한 CRP 분석에 사용되는 변수는 국내 고속도로의 실정에 적합한 변수로 선정하였다. 본 연구에서는 야간 특화 교통사고를 분석하기 위한 방법으로 야간 CRP에서 주간 CRP를 빼는 방법을 사용하였다. 결과적으로 CRP 분석을 사용하여 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정할 수 있었다. 또한 야간 특화 교통사고 다발구간은 IC나 터널이 설치된 구간으로 일반구간과 편차가 있었다. 결론적으로, 야간 특화 교통사고 다발구간 산정에 CRP 분석을 사용할 수 있었으며, IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생하여 개선이 필요한 지점으로 선정되었다. 또한 IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생한 것은 조명시설로 인한 야간 시인성의 문제에서 요인한 것으로 추론된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.446-452
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• 2021

우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.89-101
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• 2022

본 연구는 중국 대리시의 근린공원인 얼허공원(洱河公園)을 대상으로 공원 내 환경요소들이 노인의 만족도에 미치는 영향 요인을 도출하고 만족도를 분석하여 개선 방안을 제안하고자 한다. 먼저 노인을 대상으로 한 공원 및 외부 공간의 환경 평가와 관련된 선행연구를 통해 평가 지표를 선정하였으며, 설문조사와 요인분석을 실시하여 영향 요인을 도출하였다. 다음으로 노인들의 만족도를 알아보기 위해 퍼지 종합 평가를 실시하였으며, 개선 방안을 제시하기 위한 중요도와 성취도분석(IPA) 을 수행하였다. 연구 결과를 살펴보면, 요인분석을 통해 공원 환경요소들을 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성, 자연쾌적성, 도로편의성 4가지로 유형화하였다. 이를 바탕으로 얼허공원 환경요소에 대한 전체 만족도 등급은 만족과 보통 사이로, 자연쾌적성의 등급은 만족이고 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성의 등급은 보통으로, 도로편의성의 등급은 만족에 가깝게 나타났다. IPA 분석 결과 중요도는 높지만 만족도가 낮아 중점 개선이 필요한 항목은 휴게시설의 적절성, 편익시설의 적절성, 시설의 관리 상태, 진입의 안전성, 조명시설로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 노인 친화형 공원을 신설하거나 재정비할 때 활용 가능한 기초자료를 제공하여 만족도를 높이고자 하는데 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.457-464
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• 2021

빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.645-654
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• 2021

In this paper, we proposed a protocol to convert 2W telephone analog signals to Ethernet data in a private PSTN 2W tactical voice system. There are several kinds of operational problems in the tactical telephone network where 2W telephone copper lines are installed hundreds of meters away from the PBX in a headquarter site. The reason is that it is difficult to install and maintain the 2W telephone copper cable in severe operational fields and to meet safety and stability operational requirements of the telephone line under lighting and electromagnetic environments. In order to solve these challenging demands, we proposed an efficient method that the 2W analog interface signals between a private PBX system and a 2W telephone is converted to Ethernet messages using the optical Ethernet data communication network already deployed in the tactical weapon system. Thus, it is not necessary to install an additional optic cable for the ethernet telephone line and to maintain the private PSTN 2W telephone network. Also it provides safe and secure telecommunication operation under lightning and electromagnetic environments. This paper presents the conversion protocol from 2W telephone signals over Ethernet interface between PBX systems and 2W telephones, the mutual exchange protocol of ethernet messages between two converters, and the rule to process analog signal interface. Finally, we demonstrate that the proposed technique can provide a feasible solution in the tactical weapon system by analyzing its performance and experimental results such as the bandwidth of 2W telephone ethernet network and the transmission latency of voice signal, and the stability of optic ethernet voice network along with the ethernet data network.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.127-139
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• 2021

본 연구는 전통적 연출 작업에서 벗어나 침묵으로서의 글쓰기를 행하는 프랑스 연출가 끌로드 레지(Claude Régy)의 '침묵의 미학'이 창조해내는 시적 연출을 이탈리아 철학자 조르조 아감벤(Giorgio Agmaben)의 '잠재성'의 개념을 통해 고찰하고자 한다. 끌로드 레지는 연극에서 "근본적으로 중요한 것은 말하고자 하는 바를 말하지 않는 것에 있다"고 설명한다. 그래서 끌로드 레지는 극도의 절제된 미니멀한 수단을 선택하면서 지나치게 느리고 과도하게 분절된 대사가 만들어내는 '침묵'의 무대를 그려내고자 한다. '차라리 ~하지 않는 것을 선호(prefer not to)'하는 바틀비를 통해 자신의 완벽한 잠재성의 주요한 모델로 삼는 아감벤은, 현실태의 '중지' 속에서 비로소 잠재성의 본질이 드러남을 주장한다. 아감벤의 철학에서처럼, 끌로드 레지의 연출 작업은 말과 행동의 '중지'로서 이 침묵은 '행동과 유사성의 모방을 드러내는 현실태로 환원되는 것이 아니라' 비로소 '보이지 않는 것(l'invisible)'이 보이게 되는 순간을 창조해낸다. 이렇듯 끌로드 레지의 연출에서 드러나는 말의 침묵, 어두운 조명과 함께 불분명한 빈 무대의 시각적 침묵은 아감벤에 의해 "비존재를 환대하는" "근본적인 수동성"으로서의 잠재성으로 설명된다. 이런 관점에서 본 연구는 '내용없는 예술가'들에 대한 비판적 관점을 제공하는 아감벤의 '잠재성' 개념과 함께, '느림'과 '침묵'의 미학으로 자신만의 독창적 연출 양식을 창조한 끌로드 레지의 연출 작품, 모리스 메테를링크(Maurice Maeterlinck)의 <내면 L'interieur>과 욘포세(Jon Fosse)의 <누가 올거야 Quelqu'un va venir>를 살펴보면서 동시대, 21세기 연극예술의 또 다른 방향성을 창출해내며 새로운 연출 양식의 지평을 확장시키고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.741-749
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• 2022

달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.