다품종 소량 생산을 중심으로 하는 제조 기업의 경우 하나의 공정 라인에서 여러 가지의 제품들을 생산하기 때문에 자동화된 검수 보다는 작업자에 의해서 불량품을 선별하고 있다. 따라서 일정한 기준 없이 작업자의 경험이나 숙련도에 의해 선별 기준이 조금씩 차이가 있어 잘못 선별이 이루어질 가능성이 높다. 또한, 크기나 모양 등이 정형화되지 않은 유연물체의 경우 선별 기준에 대한 편차가 더 커질 수 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 비지도 학습 방법을 적용한 품질 검사 시스템을 설계하고 실제 제조현장에서 획득한 데이터 셋을 기반으로 정확도를 실험하는 연구를 진행하였다.
본 연구는 심장 혈관 조영술의 투시 영상과 씨네 영상을 획득하는 데 있어서 초당 프레임 횟수를 변화함에 따라 흡수선량과 획득 영상의 화질의 추이를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 또, FOV 확대와 Live Zoom이라는 두 가지 확대 모드에 따른 변화도 고찰 대상으로 한다. 인체모형 팬텀을 심장 혈관 조영장치 위에서 초당 프레임 횟수를 7.5, 15, 30 f/s로 설정하고 두 가지 확대 모드에 대하여 각각 5회씩 촬영하였다. 선량의 척도로서는 흡수선량과 에어 커머가 사용되었고, 화질 평가의 척도로는 잡음의 세기로서의 표준 편차(SD), 신호 대 잡음비(SNR)와 대조도 대 잡음비(CNR) 등을 활용하였다. 초당 프레임 횟수가 30부터 15, 7.5 f/s로 감소되었을 때, DAP와 에어 커머는 동일한 비율로 감소하였으나, 화질의 척도인 SD, SNR과 CNR은 거의 변화가 없었다. 확대 모드에의 의존도에 관해서는, Live Zoom이 FOV 확대와 비교하였을 때, DAP, 에어 커머와 SD에 대해서는 통계적 의미 있는 차이를 보이지 않았으나, SNR과 CNR에 있어서는 통계적 유의미한 개선을 보였다. 이러한 실험 결과에 의하여, 초당 프레임 횟수는 화질의 열화 없이 되도록 낮게 설정하는 것이 가능하며, 확대 모드도 추가적인 선량 없이 실시간 확대가 가능한 Live Zoom 모드를 적극적으로 활용 가능하며 이는 화질의 여러 척도의 저하를 가져오지 않음을 알 수 있었다.
하드웨어와 부품 소재 산업의 급속한 발전으로 휴대 단말의 진화가 거듭되고 있으며, 모바일 폰을 이용한 다양한 응용 기술들이 최근 스마트 응용의 주류를 이루고 있다. 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있어 다양한 모바일 응용의 사용이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기의 카메라 모듈로 촬영한 화상 이미지내의 특정 피사체의 실물 크기를 비교적 정확하게 계측하기 위한 스마트 폰 어플을 설계하고 구현하였다. 이때 피사체의 정확한 계측을 위해 촬영 상황에 따라 4가지 계측 모드로 구현하였고, 스마트폰 기종이나 시스템 SW에 따라 촬영 결과 화상 이미지의 차이를 최소화할 수 있도록 0점 조절 모듈을 두어 조정하였다. 본 논문에서 구현한 어플의 계측 정확도는 모의실험을 통해 비교 분석하였다.
본 논문은 O2O쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품 검색을 위해 딥 러닝 기반의 이미지 검색 시스템을 이용한 서비스디자인을 제안한다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품에 대해서 검색 이미지를 사용하여 보다 편리한 검색 서비스가 가능한 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 구현하였다. 본 검색 시스템 구현을 위해 현재 운영 중인 쇼핑몰 업체에서 사용하고 있는 실제 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 그러나 본 시스템에서 여러 차례의 검색 실험을 통해서 데이터 성분으로 인한 검색 성능 저하 요인을 확인하였다. 그래서 검색 성능 향상을 위해서 검색에 방해가 되는 학습 데이터를 여러 차례 수정 정리한 후에 검증 데이터를 통해서 실험 결과 값을 수치화 하였다. 이와 같은 실험 결과의 수치 값을 활용하여 본 시스템에서 구현한 서비스디자인 설계에 반영하였다.
현재 항공기, 자동차 교육훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 관제센터의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 관제센터에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 항공기, 자동차에 GPS 정보와 항공기 또는 자동차의 각종 정보를 실시간으로 수집하여 3D 영상 시뮬레이션을 구현하며 화면에 현재 항공기 또는 자동차의 영상을 3차원으로 구현하여 관제센터에서 교육훈련 상황을 실시간으로 모니터링 및 교육훈련에 활용하고 3D 영상 파일을 저장하여 교육훈련 종료 후 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 원격 강의, 원격 학습, 데모 화면 제작 등의 응용들에 필요한 동영상 멀티미디어 시스템을 제안한다. 이들 멀티미디어 응용들을 지원하기 위해서는 실세계 비디오를 다루는 동영상 시스템과는 달리, 시간적으로 변하는 컴퓨터 스크린과 오디오로 구성되는 동영상을 저작하고 재생하는 멀티미디어 시스템이 요구된다. 연속적으로 변하는 컴퓨터 스크린 이미지는 실세계 비디오의 크기와 영상 특성에 있어 차이점을 가지므로 기존의 MPEG 등과 같은 압축 알고리즘이 부적합하며 따라서 본 논문에서는 새로운 압축 알고리즘을 제안하고 멀티미디어 시스템을 설계 구현한 내용을 설명한다. 또한 본 논문에서 제안된 압축 알고리즘의 성능과 시스템 전체의 성능을 평가한 결과를 보인다.
우리나라에서 단일품목으로 가장 큰 수출품인 마른 김은 현재 우리나라의 시장 사정상 대량생산에 중점을 둔 상황이다. 이는 자연스럽게 마른 김의 품질하락으로 이어졌다. 따라서 본 논문에서는 마른 김 생산 시에 기존에 사용자의 경험에 의존하여 김 혼합 비율을 맞추는 방식을 포토센서(IR sensor)를 이용한 보다 효율적으로 조절하는 방식을 제안하였다. 또한 광원을 발생시키는 IR LED Lamp와 농도를 검출하는 포토센서 등을 통하여 얻어진 1차 영상정보들을 바탕으로 실시간으로 김 혼합물 농도를 판단할 수 있는 임베디드 측정 시스템을 개발하였다. 이 방식에서는 정밀한 데이터를 실시간으로 수집 저장함으로써 매년 겨울마다 반복되는 작업 환경에서 이전 연도의 데이터를 확인하여 보다 손쉽게 대처할 수 있게 한다.
스마트폰의 등장으로 우리는 언제 어디서나 쇼핑이 가능하고, 소셜미디어로 연결된 광범위한 인적 네트워크와 웹사이트를 통해 손쉽게 다양한 정보와 전문가들의 의견을 살펴볼 수 있게 되었다. 제한된 정보 창구로 인해 브랜드 인지도에 의존하였던 과거와는 다르게, 다양한 창구를 통해 제품과 서비스에 대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있는 시대가 도래한 것이다. 그 결과, 디지털 시대의 소비자들은 과거와는 다르게 기업의 일방적인 의도대로 브랜드 이미지를 수용하는 것에서 벗어나, 소비자들 간의 소통을 통해 브랜드 이미지의 형성에 영향을 미칠 정도로 그 영향력이 증대되었다. 소비자들은 더 이상은 그 브랜드를 안다고 해서 혹은 그 브랜드가 유명하다고 해서 바로 구매를 하지 않는다. 따라서, 이렇게 변화한 시대에 전통적인 브랜드 측정 방법의 유효성에 대해 의문을 제시하게 되었다. 그러나 아직까지 변화한 사회환경을 반영한 측정 방법은 논의된 바가 없으며, 실무자들은 현재까지 전통적인 측정 방법을 이용해 오고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 기존 브랜드의 정의와 측정방법에 대해 한번 살펴보고, 디지털 시대에 보다 적합하면서 직접적인 측정 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 측정 방법은 "친구를 보면 그 사람을 알 수 있다"는 속담처럼, 함께 구매되는 상품의 브랜드를 통해 해당 브랜드의 진정한 위치와 이미지를 파악하는 방법이다. 이를 위해 온라인 커머스 사이트인 아마존에서 함께 구매되는 화장품 데이터를 브랜드 단위의 네트워크로 구축하고, 이를 토대로 브랜드 이미지를 평가하는 방법을 제시하였다. 기존에는 소비자의 인식 혹은 인지적인 측면을 설문조사로 파악하거나 기업의 재무상태를 통해 브랜드를 측정했던 과거와는 달리, 본 연구에서 제시하는 방법은 실질적인 구매 데이터를 통해 구축된 제품의 네트워크를 분석함으로써 관련 브랜드 지표와 실질적인 구매 행동 간의 간극을 좁히고자 한 데에 의의가 있다. 또한 연결된 세상의 네트워크 관점을 바탕으로 전통적인 브랜드 개념을 보다 확장하였으며, 이를 통해 보다 현실에 적합한 측정도구를 제시하였다는 것에 의의가 있다.
디자인과정 후반에서 제품 디자이너는 전경 형태(디테일 디자인)에 대한 다양한 아이디어를 스케치하고 배경형태(기본 조형)와의 수많은 조합을 테스트하게 된다. 이 때 디자이너들은 실제 제품과 거의 동일한 하이피델리티(high fidelity)의 디자인 모형을 제작해 세밀한 부분까지 점검하게 된다. 하지만 디자인 모형 제작에는 적지 않은 시간과 경비가 소요되기 때문에 배경형태와 전경 형태에 대한 다양한 조합을 모두 평가해 보는 것은 사실상 불가능하다고 할 수 있다. 또한 물리적으로 구현된 아이디어는 화면 속의 디지털 모형과는 달리 편집가능성이 부족하기 때문에 '디자인과 평가'라는 순환적 작업과정이 제한적으로 이루어질 수밖에 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구는 증강현실기술을 응용하여 물리적 오브젝트에 디지털적으로 조형적 편집가능성을 증강시킬 수 있는 증가가소성의 개념을 제안하고 이를 디지털스킨으로 구체화하였다. 디지털스킨은 ARToolKit의 비주얼 마커를 이용해 오브젝트 표면의 위치와 방향을 트래 킹하고 차분렌더링기법을 활용하여 변형된 표면을 이음매 없이 덧붙일 수 있다. 본 연구는 구현된 디지털스킨을 제품 디테일과 부분수정 디자인 그리고 디자인 소재탐색 작업에 대한 적용해 보았다. 그 결과 디자인과정 후반에서 효과적으로 디자인 아이디어를 구현하고 테스트하는데 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 평가되었다.
1995년 세계 최초의 극장용 3D 컴퓨터 애니메이션 영화 "토이 스토리"의 흥행성공은 3D 컴퓨터 애니메이션의 산업적 발전에 큰 도약을 할 수 있는 계기를 만들었다. 이에 영향을 받아 TV용 3D 애니메이션 작품들이 다양하게 제작되었으며 게임 분야에서도 고화질의 3D 컴퓨터 애니메이션 게임들이 보편화되었다. 이와 같이 산업적 수요가 확대됨에 따라 막대한 제작 시간 및 비용 절감을 위한 기술적 발달이 활발하게 진행되어왔다. 이에 따라 전통적인 그림 애니메이션 제작 방식에 비하여 3D 컴퓨터 애니메이션의 제작 효율성은 비교를 할 수 없을 정도로 발전되어왔다. 본 논문에서는 3D 컴퓨터 애니메이션 제작의 효율성 제고를 위하여 얼굴 표정 애니메이션 마커리스(Markless 이하: 마커리스) 모션캡처 시스템들을 실험 및 비교분석하였다. 이미지 메트릭스(Image Metrics)사 제품인 페이스웨어(Faceware) 시스템은 모션캡처 인식 및 적용 과정의 복잡성은 있지만 정교함 측면에서 장점이 있으며, 페이스쉬프트(Faceshift)사 제품인 페이스쉬프트(Faceshift) 시스템은 실시간 모션 인식 및 적용의 신속성이 장점인 반면 정교함이 상대적으로 떨어진다는 결과를 도출하였다. 본 논문의 비교 분석 결과가 애니메이션 제작을 제작 할 때, 제작 시간 및 비용, 결과물의 정교함 정도 및 활용 매체에 따라 가장 효율적인 얼굴 표정 애니메이션 제작을 위한 모션캡처 및 키 프레임 애니메이션 제작 방식의 선택에 기초 자료가 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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