• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.114-127
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• 2020

최근의 팬데믹 사태 이후, 온라인 공연 시장은 확대되고 있다. 그러나 국내 온라인 공연은 도입시기가 짧아 관련 선행연구나 성공사례가 부족하고 대부분 단발성 프로젝트에 그치거나 수익이 저조하여 본격적인 활성화 방안 연구가 필요하다. 이때 십 년 전부터 진행된 예술의 전당 Sac on Screen 사업은 자체 영상화 경험이 있고 상영작품 및 상영처 역시 다양하여 참조할 만하다. 또한 매년 만족도 조사를 실시하고 있어 근래 3년간의 자료 중, 고객의 목소리를 바탕으로 해당 사업을 평가하였다. 이후, 분석된 조사내용을 갖고 전문가 그룹을 통해 무료와 유료 버전의 비즈니스 모델 캔버스를 도출하였다. 종합 결과, 첫째로 온라인 공연에 대한 연구 확대, 둘째로 콘텐츠의 품질관리 책임의식 필요, 셋째로 콘텐츠 선택지의 다양성 강화, 넷째로 온라인 공연의 생동감 제고, 다섯째로 민간 차원의 투자 유치와 부가가치 상품 개발이 주요 시사점으로 도출되었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.136-141
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• 2022

In this paper, we designed, implemented, and verified the SLAM system that can be used on mobile devices. Mobile SLAM is composed of a stand-alone type that directly performs SLAM operation on a mobile device, and a mapping server type that additionally configures a mapping server based on FastAPI to perform SLAM operation on the server and transmits data for map visualization to a mobile device. The mobile SLAM system proposed in this paper is to mix the two types in order to make SLAM operation and map generation more efficient. The stand-alone type SLAM system was configured as an Android app by porting the OpenVSLAM library to the Unity engine, and the map generation and performance were evaluated on desktop PCs and mobile devices. The mobile SLAM system in this paper is an open source project, so it is expected to help develop AR contents based on SLAM in a mobile environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.594-596
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• 2022

Over the last decades, deep neural networks have demonstrated significant success in various tasks. To address the special vision task, choosing a hot network as backbone to extract feature is a common way in both research and industry project. However, the choice of backbone usually requires the expert experience and affects the performance of the classification task. In this work, we propose a novel idea to support backbone decision-making by exploring the feature attribution and weights distribution of hidden layers from various backbones. We first analyze the visualization of feature maps on different size object and different depth layers to observe learning ability. Then, we compared the variance of weights and feature in last three layers. Based on analysis of the feature and wights, we summarize the traits and commonalities of existing networks.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.47-51
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• 2013

Existing buildings now represent the greatest opportunity to improve building energy efficiency. Building performance analysis is becoming increasingly important because decision makers can have a better visualization of their building's performance and quickly make the solution for improving building energy efficiency and reducing environmental impacts. Nowadays, building information models (BIMs) have been widely created during the design phase of new buildings, and it can be easily imported to third party software to conduct various analyses. However, a BIM is not always available for all existing buildings. Even if a BIM is available during the design and construction phases, it is very challenging to keep updating it while a building is aged. A manual process to create or update a BIM is very time consuming and labor intensive. A laser scanning technology has been a popular tool to create as-is BIM. However it still needs labor-intensive manual processes to create a BIM out of point clouds. This paper introduces automatic as-is simplified BIM creation from point clouds for energy simulations. A framework of decision support system that can assist decision makers on retrofits for existing buildings is introduced as well. A case study on a residential house was tested in this study to validate the proposed framework, and the technical feasibility of the developed system was positively demonstrated.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.188-196
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• 2021

우리나라는 국가하천 관련 사업들에 많은 투자를 하고 있으나 하천사업이 완료된 후 사업의 실효성을 평가할 수 있는 평가기법이나 하천사업을 관리할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 평가기법과 시스템의 부재로 하천공사구간 정보, 사업효과 분석, 사업 간 벤치마킹 등의 불가로 이어진다. 이는 동일 구간 유사사업 수행으로 인한 예산의 과잉, 중복투자 문제를 야기할 수 있으며 잘못된 사업요소가 반복적으로 활용될 수 있다. 이러한 평가기법 및 시스템의 부재를 해결하고자 본 연구에서는 하천사업 평가기법 개발 및 하천사업(공사)관리시스템 개발을 진행하였다. 평가기법의 개발은 사업 간의 비교·분석을 가능하게 하며, 유지관리 계획 수립 시 활용될 수 있다. 또한 시스템을 통해 공사정보 조회 및 공사구간의 시각화, 성과품 관리 등을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 개발한 하천사업 평가기법을 수정·보완하였으며, 낙동강수계 국가하천인 A하천 ◯◯지구, B하천 △△지구 하천환경정비사업에 적용을 통해 실효성을 검증하였다. 또한 하천사업(공사)의 공정관리, 예산관리 등을 위한 시스템 구성(안)을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 평가기법 및 시스템 활용방안을 통해 하천사업의 업무효율성 증대와 하천사업의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.137-145
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• 2020

Providing safety training to construction workers is essential to reduce safety accidents at the construction site. With the prosperity of visualization technologies, Immersive Virtual Reality (IVR) has been adopted for construction safety training by providing interactive learning experiences in a virtual environment. Previous research efforts on IVR-based training have found that the level of fidelity of interaction between real and virtual worlds is one of the important factors contributing to the sense of presence that would affect training performance. Various interactive devices that link activities between real and virtual worlds have been applied in IVR-based training, ranging from existing computer input devices (e.g., keyboard, mouse, joystick, etc.) to specially designed devices such as high-end VR simulators. However, the need for high-fidelity interactive devices may hinder the applicability of IVR-based training as they would be more expensive than IVR headsets. In this regard, this study aims to understand the impact of the level of fidelity of interactive devices in the sense of presence in a virtual environment and the training performance during IVR-based forklift safety training. We conducted a comparative study by recruiting sixty participants, splitting them into two groups, and then providing different interactive devices such as a keyboard for a low fidelity group and a steering wheel and pedals for a high-fidelity group. The results showed that there was no significant difference between the two groups in terms of the sense of presence and task performance. These results indicate that the use of low-fidelity interactive devices would be acceptable for IVR-based safety training as safety training focuses on delivering safety knowledge, and thus would be different from skill transferring training that may need more realistic interaction between real and virtual worlds.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.408-417
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• 2022

Although traditionally perceived as being a visualization and asset management resource, the relatively rapid rate of improvement of computing power, coupled with the proliferation of cloud and edge computing and the IoT has seen the expanded functionality of modern Digital Twins (DTs). These technologies, when applied to buildings, are now providing users with the ability to analyse and predict their energy consumption, implement building controls and identify faults quickly and efficiently, while preserving acceptable comfort and well-being levels. Furthermore, when these building DTs are linked together to form a community DT, entirely new and novel energy management techniques, such as demand side management, demand response, flexibility and local energy markets can be unlocked and analysed in detail, creating circularity in the economy and making ordinary building occupants active participants in the energy market. Through the EU Horizon 2020 funded TwinERGY project, three different levels of DT (consumer - building - community) are being created to support the creation of local energy markets while optimising building performance for real-time occupant preferences and requirements for their building and community. The aim of this research work is to demonstrate the development of this new, interrelated, multi-level DT that can be used as a decision-making tool, helping to determine optimal scenarios simultaneously at consumer, building and community level, while enhancing and successfully supporting the community's management plan implementation.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.37-46
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• 2023

드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.87-95
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• 2020

Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.11-19
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• 2020

시공 현장 일단위의 진도 관리는 프로젝트 전체의 일정 관리와 성공적인 건설 프로젝트 완료에 상당한 영향을 미친다. 그러나 현재의 현장 진도 관리는 작업 담당자에 의하여 수기로 작성되기 때문에 객관적 입장의 유지가 어렵고, 일과 후 추가업무로 작성되어 내용의 누락 등 오류가 발생하는 경우가 있다. 인적 오류로 인한 잘못된 기록 작성의 문제를 해결하기 위하여 기존 연구들은 객체 인식 기반 현황의 시각화 또는 자동 BIM 데이터 수정 기술을 개발하였다. 그러나 특정 장비의 사용 또는 고정된 위치에서 장비사용을 전제로 하는 방법적 한계로 인하여 건물 시공 현장 전체를 파악하는 데에는 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 작업자가 휴대하는 스마트기기를 활용하여 촬영한 사진의 객체 인식 기술과 WIFI 기반의 실내 사용자의 측위 기술을 활용하여 추출된 정보를 BIM 데이터의 속성으로 반영하고 즉각적인 현황 파악과 향후 지속적 데이터 활용이 가능한 방법을 제안한다. 실제 시공 현장 관리에 적용 가능한 방법과 기술의 성능을 확인하였고, 기존 개발된 기술 대비 실용도가 높아 건설 현장 관리의 신속화와 정보 작성과 처리의 정밀화에 이바지할 것으로 기대된다.