석조문화유산으로부터 결손된 석재편은 비교적 무겁고 부피가 커 직접 맞춰보고 원위치를 찾는 데 한계가 있으며, 수작업 시 이차적 물리적 손상이 발생할 가능성이 있다. 따라서 이 연구에서는 72점의 석재편이 함께 발굴된 예산 화전리 석조사면불상을 대상으로 디지털 복원을 통해 결손부와 석재편의 형상학적 관련성을 파악하고, 전시활용을 위해 3차원 프린팅 복제모형을 제작하였다. 디지털 복원을 위해 가상 공간에서 3차원 스캐닝 모델의 좌표를 정렬한 후 형상 유사도가 존재하는 석재편을 선정하였다. 또한 이 석재편을 3차원 프린터로 출력하여 결손부와 물리적인 접합 여부를 확인하였고, 이렇게 하여 총 7개소 9점의 석재편의 원위치를 파악하였다. 이러한 연구성과를 전시에 활용하기 위해 3차원 프린팅으로 석조사면불상의 1:1 복제모형을 제작하였고, 원위치가 파악된 석재편들 역시 복원되었다. 이번 연구에 사용된 디지털 기술은 직접적 수작업 방식의 한계를 보완하였을 뿐 아니라 유사 문화유산의 기록화, 복원, 복제 분야에 확대적용 가능성을 제안했다는 데 큰 의의가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 메타버스에 대한 관심이 증가하는 현실에서 메타버스를 활용한 성공사례를 분석한 것이다. 메타버스의 활용은 주로 기업에서 산업적으로 그 가능성을 탐색하거나 정부 기관에서 정책적인 지원을 위해 노력하지만, 교육기관에서의 활용 가능성은 또 다른 의미를 지니고 있다. 대학교 입학식에서 메타버스를 활용한 실제 사례를 분석하여 성공 요인과 향후 시사점을 찾아보고자 했다. 충남 아산의 S 대학교의 메타버스 입학식 사례를 분석한 결과, 대학 최초의 메타버스 입학식은 매우 유의미한 성공사례로 손꼽을 수 있다고 판단됐다. 구체적으로 기술적인 차원에서 기존 메타버스 기술과 행사를 위한 새로운 기술을 적절히 조화시킨 점이 돋보였다. 조직적인 차원에서는 기존 경험을 바탕으로 내부 조직의 자원을 효율적으로 활용했다는 점이 의미가 있다. 환경적인 차원에서는 코로나 환경과 MZ세대의 대학 진학이라는 사회적 변화가 메타버스 입학식의 기획과 성공에 기여한 것으로 분석됐다. 결과적으로 확실한 목표를 가지고 보유한 자원을 효과적으로 활용한 점이 메타버스 입학식의 성공요인이라 판단된다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
본 논문은 COVID-19와 같은 팬데믹 상황에서 소상공인에게 실질적으로 도움이 되는 정부 정책을 제언하는데 목적이 있다. 이를 위해 'COVID-19 소상공인 지원', 'COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향', 'COVID-19 소상공인 경제정책' 키워드를 중심으로 뉴스 기사를 크롤링하여 텍스트 마이닝 분석의 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 수행하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 이슈를 파악하였다. LDA 토픽 모델링을 수행한 결과 소상공인 지원 정책은 정부의 현금성 지원과 금융지원으로 토픽 레이블을 구성하였고, COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향은 정부 주도의 방역체계와 개인 주도의 방역체계로 토픽 레이블을 구성하였으며, COVID-19 경제정책은 경제위기와 자생력을 갖추기 위한 소상공인 정책으로 토픽 레이블을 구성하였다. 구성한 토픽레이블을 중심으로 향후 팬데믹 상황에서 소상공인 피해 감면 정책과 소상공인이 시장경쟁력 제고 정책에 대해 파악할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.
디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 상위 레벨 명령어(High-Level Behavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Layered Script)로 정의 함으로써 사용자는 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 조절이 가능하다. 또한 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 행위들을 객체 안에 분산시켜 표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 정의하였다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프레젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 아바타의 행위(Avatar Behavior)를 일종의 상위 레벨 명령어(Hi8h-Level TaskBehavior)들로 이루어진 스크립트로 제어하는 기법을 제시한다제안한다. 아바타 행위를 추상화 정도에 따라 구분하고 이를 표준화된 계층적 스크립트(Multi-LeveiLayered Script)로 정의 함으로써 사용자는 쉽게 스크립트를 재사용할 수 있고 행위의 추상화 정도도 쉽게 조절이 가능하다. 또한 또한 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제시한다. 가상 환경이 복잡해짐에 따라 아바타 행위도 다양하게 늘어날 뿐 아니라 아바타-객체 상호작용 처리 역시 복잡해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아바타와 객체간의 상호작용을 위한 객체 모델을 제안하여 아바타와 객체간 벌어지는 모든 행위들을 객체 안에 분산시켜 저장표현함으로써 객체지향 방식으로 아바타 행위를 유연하게 제어객체의 수와 무관하게 상호작용을 처리할 수 있도록 설계하였다. 이를 위해 또한 복잡해진 제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.
기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.
최근 기계식 터널 굴착기술의 발전과 수압을 받는 해저철도 터널의 특성 상 쉴드TBM 공법이 해저철도 터널 설계 및 시공에 널리 적용되고 있다. 해저철도 터널은 일반적인 지중응력상태에서 거동하지 않고 외부 수압이 상시재하되는 상태이며 지진 시 지진파의 증폭에 의한 영향을 받게 된다. 특히 연약지반, 연약토사-암반 복합지반, 단층파쇄대 등 다양한 지반조건 하에서 작용하는 지진하중은 터널 변위 및 지보재 응력의 급격한 변화를 초래하여 터널 안전성에 큰 영향을 미친다. 또한 지진하중의 주기특성, 지진파형, 최대가속도 등의 재하조건에 따라 지반 및 터널의 동적 응답이 달라지며 이는 지반조건과 결합하여 더욱 복잡한 지반-터널 구조물계의 거동을 보여주게 된다. 본 연구에서는 해저철도 터널의 동적거동 평가를 위하여 수압을 고려하여 지반-터널 구조물계 전체를 유한차분해석 기법으로 모델링 하고 상호 지진 시 구조물 응답을 분석하였다. 해저철도 터널의 지진 시 동적 거동에 영향을 미치는 주요 인자는 지반조건과 지진파이므로 가상 지반조건에 따라 총 6가지의 해석 Case를 설정하였다. 가상 지반조건은 해석 대상영역의 지반이 모두 토사(풍화토)인 경우(Case-1), 모두 암반(경암)인 경우(Case-2), 터널 진행방향(종방향)으로 토사와 암반의 복합지반인 경우(Case-3), 암반 내 폭이 상대적으로 좁은 파쇄대(w = 2.0 m)를 터널이 통과하는 경우(Case-4), 터널 진행방향(종방향)으로 연약토사와 암반의 복합지반인 경우(Case-5), 암반 내 폭이 상대적으로 넓은 파쇄대(w = 10.0 m)를 터널이 통과하는 경우(Case-6)으로 구분하여 각각 모델링을 수행하였다. 해석 결과 지진에 의한 수평변위는 지반물성 증가에 따라 커지는 경향을 나타내었으나 주변 지반의 구속효과와 강성 세그먼트로 결합된 쉴드터널 구조물의 특성으로 인하여 다소 억제되는 경향도 함께 관찰되었다. 세그먼트의 부재력은 변위 발생 경향과는 달리 지반 강성이 약할수록 현저히 증가하는 경향을 나타내었으며 오히려 변위 억제 효과에 따른 부재력 증가가 뚜렷하게 관찰되는 특성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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