• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.99-107
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• 2017

본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.75-81
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• 2019

목 적: 두피 악성종양의 치료에 광자선을 사용할 때 필요한 Bolus 재질들의 단점으로 인하여 3D Printer용 헬멧형 bolus가 제작되고 있다. 하지만 사용되는 재질인 PLA은 조직등가물질에 비해 높은 밀도를 가지고 있으며 환자가 착용할 경우 불편한 점들이 발생한다. 이에 본 연구에서는 3D Printer를 이용한 M3 wax 헬멧을 제작하여 악성 두피종양을 치료하는 방법을 시도해 보고자 한다. 대상 및 방법: 헬멧형 M3 wax의 모델링을 위해 두부인체모형팬텀을 CT로 촬영해 DICOM file로 획득하고, 두피 위에 헬멧이 위치할 부위를 Helmet contour로 제작하였다. M3 Wax 헬멧의 제작은 paraffin wax를 녹이고, 산화마그네슘, 탄산칼슘을 섞어 용해시킨 후 PLA 3D 헬멧의 내부에 넣고 표면의 PLA 3D 헬멧을 제거하였다. 치료계획은 총 10 Portal의 Intensity-Modulated Radiation Therapy(IMRT)로 세웠으며, 치료선량은 200 cGy로 eclipse의 Analytical Anisotropic Algorithm(AAA)를 사용하였다. 그 후 EBT3 film과 Mosfet(Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor: USA)를 이용해 선량검증을 실시하였으며, CT 모의치료실과 동일한 조건으로 두부인체모형팬텀을 재현해 IMRT Plan을 측정하였다. 결 과: CT상에서 측정된 Bolus의 Hounsfield unit(HU)는 $52{\pm}37.1$으로 나타났다. M3 wax bolus 측정점 A, B, C에서 TPS의 선량은 186.6 cGy, 193.2 cGy, 190.6 cGy으로 확인되었고, Mostet으로 3회 측정한 선량은 $179.66{\pm}2.62cGy$, $184.33{\pm}1.24cGy$, $195.33{\pm}1.69cGy$, 오차율은 -3.71 %, -4.59 %, +2.48 %였다. EBT3 Film으로 측정된 선량은 $182.00{\pm}1.63cGy$, $193.66{\pm}2.05cGy$, $196{\pm}2.16cGy$이었으며, 오차율은 -2.46%, +0.23 %, +2.83 %로 확인되었다. 결 론: M3 wax bolus는 2 cm의 두께로 제작되어 뇌 부분의 선량을 보다 쉽게 낮추어 치료계획을 수립할 수 있었다. 치료선량 검증에서의 EBT3 Film과 Mosfet의 선량계의 A, B, C 측정값에서도 두피의 표면선량 최대 오차율은 5 % 이내로 측정되었으며, 일반적으로 3 % 이내로 정확하게 측정되었다. M3 wax bolus는 제작과정 기간이 3D Printer보다 빠르고 비용이 저렴하며, 재사용 가능하고, 인체조직 등가물질로서 두피 악성종양 치료에 매우 유용한 Bolus이다. 따라서 3D Printer의 대용량 Bolus, Compensator의 제작시간 및 비용이 비싼 단점을 극복하는 주조형 M3 wax bolus의 사용이 추후 확대될 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.236-256
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• 2011

토지이용변화에 따른 산림탄소저장량 변화는 기후변화협약에서 요구하는 주요 자료 중 하나이다. IPCC 우수실행지침(intergovernmental panel on climate change good practice guidance, IPCC GPG) 수준 3에 근거하여 공간적으로 명확한 산림탄소저장량을 추정하게 되면 높은 신뢰도를 확보할 수 있다. 그러나 기존의 추정 방법은 표본점(sample plot) 단위의 국가산림자원조사 (national forest inventory, NFI) 자료만을 이용하여 행정구역별 평균을 집계하는 것으로 폴리곤 혹은 셀 단위의 상세한 탄소저장량을 파악할 수 없었다. 이를 보완하기 위해 유럽, 북미 등에서는 NFI 자료, 원격탐사 및 GIS 기술을 결합하여 산림탄소저장량을 추정하기 위한 노력이 활발히 이루어져왔다. 주요국의 연구 동향을 활용 기법에 따라 분류해보면 원격탐사, GIS, 지구통계 및 환경변수 모델링 등 크게 4가지 범주로 나눌 수 있다. 이 중 가장 손쉽게 국내 적용을 고려해 볼 수 있는 방법은 NFI 자료와 임상도를 결합하는 GIS 기반의 방법이다. 특히, 복잡한 수종 구성을 가지고 있는 국내 산림 환경 특성을 고려할 때 국지적 변이 추정에 유용한 지구통계 기법의 활용성이 기대된다. 아울러, 고해상도 영상의 활용은 산림탄소저장량 추정의 검증 및 탄소배출권 확보를 위한 CDM(clean development mechanism, 청정개발체제) 사업 적지 선정 등에 유용할 것으로 판단된다. 국내 관련 연구는 아직 초기 단계로 최근린 기법(k-nearest neighbor, k-NN)의 적용성을 검토하는 연구가 주를 이루고 있으나 국내 산림 환경에 적합한 방법론의 선정을 위해서는 보다 다양한 공간 자료와 알고리즘의 적용성이 검토되고 방법론 간의 비교 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.231-240
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• 2008

방사선치료계획시스템의 MU계산 결과를 포괄적이고 독립적으로 검증할 수 있고 빔데이터 관리를 위한 사용자 친화적인 프로그램을 개발하였다. 선량계산의 정확성을 향상시키기 위해서 축이탈 인자, 빔 경화효과, 비균질성 보정 등의 요소를 계산 알고리듬에 포함하였고 상시적 정도관리 결과로 측정된 빔데이터로의 경신이 용이하도록 하였다. 기준깊이, SSD 등의 측정조건이 다를 때에 보정하는 알고리듬을 구현하였다. 상용 스프레드시트의 워크시트 함수를 빔데이터베이스 접근에 사용하였고, Visual Basic for Application (VBA) 개발환경을 사용하여 graphic user interface (GUI)를 구현하였다. 프로그램의 정확도를 평가하기 위하여 동일한 빔 데이터를 가진 치료계획 시스템을 이용하여 213개의 경우에 대한 팬톰의 선량을 계산하고 비교하였다. 또한 3차원 입체조형방사선 치료를 받은 17명의 환자데이터로부터 108개의 MU계산 기록을 추출하여 본 프로그램에서 계산된 MU와 비교하였다. 가상의 팬톰을 대상으로 계산을 수행한 결과, 과도한 비균질 영역계산을 제외하면 계산된 MU가 치료계획시스템과 3% 이내에서 잘 일치하였고, 환자 데이터를 이용한 계산에서도 과도한 비균질 영역 계산을 제외한 모든 계산에서 최대오차가 5% 이하로 나타났다. VBA 및 Microsoft Excel 워크시트 인터페이스를 이용하여 임상에 이용될 빔데이터 자료의 자동 생성 및 빔데이터 비교 템플릿 등의 용이성이 판명되었다. 본 프로그램을 이용하여 치료계획시스템의 정확성을 포괄적으로 검증할 수 있으므로 치료계획시스템의 정도관리 및 환자의 독립적 선량검증을 효과적으로 수행할 수 있다. 빔데이터베이스 생성 기능을 이용하여 빔데이터의 주기적 관리 경신 및 대단위 빔데이터베이스의 모니터링을 효율적으로 수행할 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제19권2호
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• pp.107-112
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• 2007

목 적: 본원에서 시행하고 있는 전립선암의 세기조절 방사선치료시 직장 내에 존재하는 불균질부에 의한 선량변화를 전산화 치료계획 선량과 자체 제작한 전립선암 환자형 골반 팬톰을 이용하여 측정한 선량을 비교하고자 한다. 대상 및 방법: 전립선암 환자형 골반 팬톰(타원형의 물 팬톰: $30\times20\times20cm^3$, 방광, 직장, 정낭을 묘사하는 팬톰)을 제작하였으며, 전산화단층촬영으로 3차원 영상을 획득하였다. 전산화치료계획장치(ECLIPSE, Varian, USA), 6 MV X선(Clinac 6EX, Varian, USA)을 이용하여 세기조절 방사선치료계획을 수립한 후, 전립선암 환자형 골반 팬톰을 이용하여 직장벽, 방광벽, 정낭 부위에 TLD를 삽입하고, 전산화치료계획 선량과 비교하였다. 결 과: 전산화치료계획에 의한 선량은 직장벽 100%, 방광벽 52%, 우측 정낭 86%, 좌측 정낭 87%, 표면 18%였으나, TLD로 측정 한 선량은 직장벽 89%, 방광벽 54%, 우측 정낭 85%, 좌측 정낭 84%, 표면 17%로 측정되었다. 직장벽은 11%, 방광벽은 2%, 우측 정낭은 1%, 좌측 정낭 3%, 표면 1%의 선량차이를 확인하였다. 결 론: 본원에서 개발한 전립선암 환자형 골반 팬톰으로 전산화치료계획에서 구현하는 불균질부 선량계산의 오차를 확인할 수 있었으며, 다양한 선량 측정 장치(TLD, film)를 이용하여 쉽고 간편하게 선량 검증을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-157
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• 2004

국내 실시간 신호제어시스템은 주요교차로의 검지체계에서 산출되는 포화도 정보 및 실시간 신호운영자료를 토대로 차기 주기길이를 설계하고 있다. 이러한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에 의해 설계되는 차기주기길이는 교통량이 증가하면 주기길이도 증가한다는 주기길이 결정 기본원리를 따르고 있으나 해당 주기길이 설계모형으로 결정되는 주기길이가 과연 지체최소화 주기인지 검토가 요구된다. 또한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에는 운영자 결정 변수가 있어 차기 주기길이 설계가 비효율적일 수 있으므로 운영자 결정 변수를 제외한 주기길이 설계모형 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 (1)국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토하고, (2)운영자 결정변수를 제외한 주기길이 설계모형을 개발한다. 국내 실시간신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토한 결과 (1)교차로의 운영상태가 비포화일 경우 지체최소화 주기보다 큰 주기길이를 설계하는 것으로 검토되었고, (2)교차로의 현재 신호주기가 90초 이상일 경우 목적 운영포화도(Target operational volume-to-capacity ratio)가 0.90을 유지하는 반면 신호주기가 90초 미만일 경우 목적운영포화도가 0.90보다 작아지는 것으로 검토되었다. 본 연구는 이러한 점을 고려, 신경망을 이용하여 운영자 결정변수를 제외한 국내 실시간 신호제어시스템을 위한 지체 최소화 주기길이 설계 모형을 개발하였다. 모형 검증결과 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 국내 실시간 신호 제어시스템과는 달리 지체최소화 주기길이와 유사한 패턴으로 주기길이를 설계한다는 결과를 도출하였다.택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수