• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.800-812
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• 2018

본 논문은 최신 가상현실 미디어 기술동향과 다양한 분야에서 시도해 온 VR 멀미저감 방안을 리뷰하여, 가상현실 사용자의 인지적 수용성을 높이는 방안에 대해 논의하였다. 이를 통해 최신 미디어 기술의 사용자 가치제안 방식을 분석하고 Social VR 플랫폼의 인지적 수용성을 개선하는 효율적 방안을 제안하였다. 생체신호 모니터링, VR 콘텐츠 적합도 분석, 멀미 메커니즘 조절, 신체동요측정 기반 멀미예측 등 다양한 멀미저감 방식 중 개발 비용과 사용자 수용성 측면에서 가장 효율적인 신체동요측정 기반 멀미예측 기술의 테스트 결과를 기술하고 적용 방안을 구체화하였다. 가상현실 체험 전 미세한 신체동요가 많은 사용자일수록 VR 멀미 민감도가 크게 증가하는 것을 확인하였다. 개인의 멀미 민감도를 반영하는 본 측정 결과를 다양한 가상현실 환경에서 테스트하고 개인특성에 따른 VR 멀미 데이터베이스를 구축한다면 AI 기반의 멀미 예측기술을 구현하는데 크게 기여할 것으로 예상된다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.95-103
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• 2019

세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승으로 성장 한계에 봉착하게 되었으며, 이에 대한 해결방안으로 ICT와 센서 기술을 바탕으로 제조업의 4차 산업혁명을 진행하고 있다. 이러한 흐름에 따라 화학 산업에서의 스마트공장보급 확산과 스마트제조 기술 향상을 위해, 본 논문은 스마트 제조혁신을 위한 보호필름 공정 제조데이터 활용모델의 설계를 제안한다. 보호필름 공정 중에서 원료 배합 및 교반, 압출, 그리고 검수 공정에 대해서 온도, 압력, 습도, 그리고 동영상 및 열화상의 제조 데이터를 획득한다. 또한 획득된 제조 데이터는 대용량 스토리지에 저장되며, AI 서비스에 의한 시계열 및 이미지 분석과 시각화가 진행된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.51-63
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• 2021

최근 코로나19로 인한 언텍트 시대를 맞아 비대면 소통이 일상화되었고, 온라인상에서의 소통역량이 매우 중요한 역량으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회의 변화와 요구를 반영하여 종합적이고 체계적인 디지털 리터러시 측정도구를 개발하고자 기존 디지털 리터러시 측정도구들을 유형화하여 구성 변인들을 도출하였다. 각 변인의 개념에 부합하는 34개 문항을 개발하였으며, 디지털 네이티브 세대에 해당하는 대학생을 대상으로 설문한 후 탐색적, 확증적 요인분석을 통해 신뢰도와 타당도 등을 확인하여 5개 하위요인, 25개 문항으로 디지털 리터러시 측정도구를 최종 확정하였다. 이후 위계적 회귀분석을 실시하여 디지털 리터러시 하위 요인들의 예측 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.110-118
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.23-30
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• 2021

제조 시계열 데이터 클러스터링 기법은 제조 대용량 데이터 기반 군집화를 통한 설비 및 공정 이상 탐지 분류를 위한 중요한 솔루션이지만 기존 정적 데이터 대상 클러스터링 기법을 시계열 데이터에 적용함에 있어 낮은 정확도를 가지는 단점이 있다. 본 논문에서는 진화 연산 기반 시계열 군집 분석 접근 방식을 제시하여 기존 클러스터링 기술에 대한 정합성 향상하고자 한다. 이를 위하여 먼저 제조 공정 결과 이미지 형상을 선형 스캐닝을 활용하여 1차원 시계열 데이터로 변환하고 해당 변환 데이터 대상으로 Pearson 거리 매트릭을 기반으로 계층적 군집 분석 및 분할 군집 분석에 대한 최적 하위클러스터를 도출한다. 해당 최적 하위클러스터 대상 유전 알고리즘을 활용하여 유사도가 최소화되는 최적의 군집 조합을 도출한다. 그리고 실제 제조 과정 이미지 대상으로 기존 클러스터링 기법과 성능 비교를 통하여 제안된 클러스터링 기법의 성능 우수성을 검증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.116-123
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• 2021

온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.32-38
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• 2021

사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권6호
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• pp.145-159
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• 2020

Because of the recent development of information and communication technology, companies are exposed to various media such as blogs, social media, and YouTube. In particular, exposed news affects the company's reputation. So, while positive news can improve corporate value, negative news can lead to financial losses for the company. In this study, we redefine corporate reputation as social responsibility, vision and leadership, financial performance, products and services through existing literature, and conducted an AHP survey with a total of four components to calculate the weight of each factor. As a result of the calculation, the proportion of financial performance was the highest at 0.41, and products and services, vision and leadership, and social responsibility were the lowest. In addition, in order to measure the reputation of a company, it is classified as a component that defines online news using the LDA technique. In addition, through sentiment analysis, an index for each corporate reputation factor was derived, and the reputation index was calculated by combining it with the AHP analysis result, and Spearman ranking correlation analysis was performed to secure the validity of the research results. Therefore, the significance of this study is that the definition and importance of the constituent factors can contribute to the future planning and development direction of the company, and also contribute to the derivation of the corporate reputation index. This study is significant in that a new analysis methodology that applied AHP analysis results to sentiment analysis was suggested.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.56-62
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• 2022

배수지는 정수처리 된 물을 급수하기 위해 정수물을 모아두는 저장소로서, 물의 수요량에 따라 급수량을 조절하여 안정적으로 물을 공급하기 위해 배수지의 수위 관리는 매우 중요하다. 현재 배수지 내에 수위 계측 센서를 설치하여, 가압장의 펌프운영을 통해 배수지의 최적 수위를 관리하고 있으나, 센서의 오작동 및 통신두절 등 사고대응을 관리자 감시에 의존하고 있어, 사고의 위험을 안고 있다. 본 연구에서는 배수시설의 안정적 운영을 위하여, 배수지의 수위 변화 예측 인공지능 모델을 제안하였으며, 배수지 수위 변화 예측모델의 현장적용에 대한 안정성을 확인하기 위하여 수위 데이터의 결측 상황에 대한 시뮬레이션을 통하여, 실제 수위 변화값과 예측된 수위 변화값의 비교를 통하여 모델의 유용성을 확인하였다.