현실세계를 컴퓨터에 재현하기 위해서는 건물에 대한 3D 모델링 작업이 가장 필수적인 작업이다. 건물에 대한 3차원 모델링의 방법으로는 항공레이저측량을 통하여 획득된 고밀도 3차원 점 데이터를 기반으로 하여 1:1,000 수치지형도의 건물 레이어를 이용하는 방법과 LiDAR 데이터와 함께 취득되는 디지털 영상을 이용하는 방법으로 구분할 수 있는데 본 연구에서는 각각의 방법에 대하여 1:1,000 수치지형도 1도엽을 대상으로 건물에 대한 3차원 모델링 작업을 실시하여 작업방법을 개발하였으며, 효율성, 정확도 및 재현성를 정량적으로 평가 분석하였다. 연구 결과, 단순 건물의 경우에는 수치지형도와 LiDAR 데이터를 이용하는 것이 효율적인 것으로 나타났으며, 모양이 다양하고 복잡한 형태의 건물의 경우는 LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 모델링 하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. 또한 모델링된 정확도 평가 결과, LiDAR 데이터와 디지털 영상을 이용하여 건물에 대하여 3차원 모델링후, 수치지형도와 비교하였을 때, 수평위치가 ${\pm}50cm$ 이내인 것으로 나타났다. 따라서 건물에 대한 3차원 모델링 작업은 LiDAR 데이터와 수치지형도의 건물 레이어을 이용하여 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 판단이 되며 구축된 3차원 건물 모델링 데이터는 3D GIS. U-City, Telematics, Navigation, 가상현실 및 게임 등 다양한 분야의 디지털 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이다.
증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.
최근 네트워크와 연동된 스마트 단말들의 개발과 보급이 거세다. 이런 트렌드는 홈 가전 디바이스들에도 반영되어 스마트 기능을 탑재한 TV, 오디오, 전등, 냉장고, 세탁기 등이 속속 출시되고 있다. 이를 통해 미디어 콘텐츠들의 공유와 소비가 그 어느 때보다 편리하고 유연해지고 있다. 본 논문은 이러한 홈 내 스마트 디바이스들의 기능들이 상호공유되고 협력적으로 제어됨으로써 더욱 창의적이고 혁신적인 서비스 구성이 가능한 클라우드 기반 디바이스 가상화 프레임워크 기술을 제시한다. 본 논문에서는 홈 내에서 UPnP 통신 프로토콜을 사용하는 디바이스들의 서비스 정보 및 제공하는 기능정보를 클라우드 서버에서 자동으로 분석 및 처리하여 동적으로 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공할 수 있도록 한다. 이를 위한 디바이스 서비스 및 제공 기능정보를 분류하고 정의된 규칙에 의해 홈 내 스마트 디바이스들을 가상화된 자원으로 등록하고 검색 가능한 형태로 변환하는 기술을 제안한다. 디바이스 가상화 처리를 통해 독립적으로 제공되었던 스마트 디바이스들의 기능들이 상호 협업이 가능한 단위 기능들로 분해되고 이를 조합하여 클라우드 기반 신규 서비스 개발이 가능하게 된다. 본 논문에서는 이러한 디바이스 가상화 프레임워크와 이를 기반으로 하는 다양한 클라우드 서비스들을 제시하여 그 실효성을 검증한다.
본 연구는 4차 산업혁명과 코로나19 팬데믹으로 주목받고 있는 가상세계 기반의 플랫폼인 메타버스의 기술수용의도 과정을 실증적으로 파악함에 목적이 있다. 이에 메타버스 플랫폼 이용에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 분석하기 위해 기술수용모델(TAM)을 활용하였다. 연구방법으로써 일반 성인남녀를 대상으로 설문을 수행하였고, 구조방정식 모델을 이용해 분석하였다. 연구결과, 지각된 용이성에는 지각된 즐거움, 상호작용성, 자기효능감, 사회적 영향이 긍정적 영향을 미쳤다. 지각된 유용성에는 상호작용성과 사회적 영향이 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 용이성이 지각된 유용성에 미치는 영향 관계는 통계적으로 유의하지 않았으나, 지각된 용이성과 지각된 유용성은 모두 메타버스에 대한 태도를 긍정적으로 형성하는데 유의미한 영향을 미쳤다. 마지막으로 호의적인 메타버스 플랫폼에 대한 태도는 지속적 이용 의도에도 긍정적 영향을 미쳤다. 본 연구를 통해 메타버스에 대한 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 확인할 수 있었으며, 메타버스 기술 채택의 요인 및 이용자 연구를 위한 기초자료로써 의의가 있다. 향후에는 연구대상을 확장하고, 다양한 요인을 활용하여 연구한다면 이용자에 대한 심도 깊은 이해가 가능할 것이다.
4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.
본 연구는 메타버스에 대한 소비자의 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 확장된 기술수용모델을 적용하여 실증적으로 분석했다. 즉, 메타버스의 이용의도에 영향을 미치는 요인을 콘텐츠 품질과 지각된 유희성, 사회적 영향, 자기효능감으로 설정하여 확장된 기술수용모델의 관점으로 알아보았다. 이를 위해 서울 소재의 대학에서 296명의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하고, 이를 통해 수집된 267명의 데이터를 SPSS 25.0과 AMOS 23.0을 사용하여 분석했다. 그 결과, 확장된 기술수용모델의 선행변인인 지각된 유용성과 지각된 용이성은 메타버스 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 콘텐츠품질과 지각된 유희성은 지각된 유용성과 지각된 용이성, 그리고 메타버스 이용의도 영향을 미쳤으며, 사회적 영향은 지각된 유용성과 메타버스 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 자기효능감은 지각된 용이성과 메타버스 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 우리의 일상과 미디어 이용 환경에 중요한 변화를 가져올 뉴미디어로 주목받고 있는 메타버스에 대한 소비자의 수용 요인을 실증적으로 분석했다는 측면에서 의미가 있다.
본 연구는 경남지역에 근무하는 방사선사를 대상으로 방사선사의 스마트폰 이용에 따른 이용성향과 중독에 관한 내용으로 분석하였다. 연구의 자료로 사용한 도구는 설문지로 2019년 04월21일부터 05월31일까지 경남에 소재하는 의료기관에 근무하는 방사선사를 대상으로 설문지 총 330부를 배부하여 연구에 적합한 300부를 SPSS/PC Ver 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구대상자의 스마트폰 이용성향 요인으로는 의사소통, 정보, 여가, 편의성으로 하였으며, 중독요인으로는 일상생활장애, 가상세계지향, 내성, 금단으로 총 37문항으로 분석하였다. 일반적 특성으로 성별, 연령대, 학력, 근무기관, 근무부서를 기준으로 하였으며, 스마트폰 관련 특성으로는 월평균요금, 사용시간, SNS사용시간으로 기술통계, t-test, ANOVA, 상관관계및 회귀분석을 하였다. 방사선사의 스마트폰 이용성향은 3.10±.55점으로 평균정도로 나타났으며, 스마트폰 중독은 2.34±.62점으로 평균보다는 낮게 나타났다. 방사선사의 스마트폰 이용성향 및 중독은 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 방사선사의 스마트폰 이용성향이 중독에 미치는 영향에 대해서는 10.8%를 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선사의 스마트폰 이용성향에 따른 중독요인을 분석하여, 스마트폰 사용에 대한 바람직한 방안을 마련하는 것이 중요하다고 할 수 있다.
국토교통부는 2019년 12월에 세계 최초로 레벨 3 자율주행 차량에 대한 안전기준을 제정하였으며, 제어권전환을 포함한 부분 자율주행시스템의 안전과 관련된 기준들을 명시하였다. 하지만, 제정된 "부분 자율주행시스템의 안전기준"에서는 구체적인 운전 환경 등이 명시되어 있지 않다. 따라서, 자율주행자동차의 안전한 주행을 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행하게 될 다양한 운전 환경이 제어권전환에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 이용하여 교통상황(서비스수준 D, E, F)과 기하구조(직선 및 곡선부) 및 기상 상황(주야 및 강우)이 제어권전환 시간과 안정화시간에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았다. 실험 절차는 사전교육, 연습주행, 시험주행의 순서로 진행되었으며 시험주행은 교통량 및 기하구조 실험과 기상 상황 실험으로 나누어서 진행되었다. 실험 결과, 교통상황과 기상 상황은 제어권전환 시간 및 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 곡선반경만이 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
코로나19로 인해 공연계가 심각한 위기에 직면하게 되었고 이를 해결하기 위한 방안 중 하나로 비대면 공연 영상화가 활발히 진행되고 있다. 그러나 비대면 공연영상은 몇 가지 문제를 드러내기 시작했다. 첫째, 경제적 이유로 고 퀄리티 촬영이 힘든 단체가 많고, 둘째, 공연의 특성을 느낄 수 없다는 것이다. 이를 해결할 방안으로 360도 VR공연영상이 부각되고 있다. 이에 본 연구는 360도 VR공연영상의 제작과정은 어떻게 진행 되는 지를 연극<공기 없는 세계>와 동화콘서트<자라는 자라> 공연을 통해 살펴보았다. 그 결과 '실제감을 통한 현장성'과 '촬영의 편이성', '배우연기의 연속성'이란 세 가지 효과를 확인할 수 있었다. 그와 더불어 '전문촬영업체의 부족', '비싼 관람 장비', '플랫폼의 부재', '카메라 기술력의 한계' 등 여러 문제점을 발견하였고, 이를 근거로 360도 VR공연영상의 활용을 위한 해결방안을 제안할 수 있었다.
이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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