언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용한 실감형 게임(augmented game)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적으로 'backpack' 시스템이나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. 'backpack' 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점이 있으며, 패턴마커를 사용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 소개하는 게임 Flying Cake는 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목(overlay)하기 위해, 수동적인 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake는 PDA만을 이용하여 실제 세계를 돌아다니며 카메라에 의해 입력된 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 일인용과 무선 랜을 통해 전송되는 상대방의 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 이인용을 제공하는 실감형 슈팅 게임이다. 얼굴 추출 기술을 이용하여 입력 영상의 얼굴영역에 가상의 캐릭터를 접목하며, 사용자는 가상의 캐릭터를 공격하며 게임을 즐긴다. Flying Cake는 얼굴 추출 기술을 이용하여 PDA카메라를 통해 입력된 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 패러다임(paradigm)을 제공함으로써 사용자에게 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.
위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.
현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.
정밀 수치기후도를 기반으로 고품질 사과생산에 적합한 지역을 정밀하게 탐색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 전북 장수군에 적용하여 후지 및 쓰가루 품종의 재배적지를 도출하였다. 수치기후도는 장수군 주변 7개 기상청 표준관측소로부터 얻은 1971-2000년 기간 일 최고 및 최저기온의 월별 평균값을 토대로 지형기후모형에 의해 사방 10m 격자점의 기온자료를 공간내삽하여 얻었다. 기온자료로부터 사과의 만개기를, 4월 최저기온으로부터 종상일을 추정하여 상해위험도를 산정하였고, 재현기간 100년의 1월 극 최저기온으로부터 동해위험도를 산정하였다. 토지의 경사, 토성 및 토지이용도를 고려한 재배가능지역에서 기상재해 위험지역을 제외시키고, 남은 지역에 대해 품질기준을 적용하여 최종적인 재배후보지를 도출하였다. 품질기준인 Anthocyanin 함량, Hunter A value, L/D Ratio, Fresh Firmness, Soluble Solid에 미치는 기후의 영향을 경험식에 의해 표현하고 이것을 수치기후도에 적용하여 각 품질기준별 적합지역을 탐색하였다. 최종적으로 얻은 결과에 따르면, 쓰가루의 경우 전체 면적의 20%, 후지는 11%가 재배적지로 나타났다. 수치기후도 제작으로부터 중첩분석에 의한 재배적지 판정에 이르는 전체과정을 ArcObject를 이 용한 Visual BASIC 프로그램으로 작성하여 자동화하였고, MapObject를 이용하여 사용자가 ArcGIS 소프트웨어 없이도 구축된 수치기후도 등 공간정보를 직접 보면서 재배적지를 탐색할 수 있는 배포용 프로그램을 제작하였다.
본 연구는 세계유산으로서의 탁월한 보편적 가치, 진정성, 완전성을 지닌 조선 왕릉의 입지, 배치 및 공간구성, 구성요소(건축, 조경, 석물, 조각) 등에 내재되어 있는 조영의도, 이념, 사상, 미의식 등을 구명하기 위해 수행되었다. 세계유산 조선왕릉 40기를 연구대상으로 문헌조사와 현장조사를 실시하였으며, 조영의도, 이념, 사상의 기원을 살피기 위해 조선왕릉 뿐만 아니라 고려시대의 왕릉과 통일신라시대의 왕릉도 살펴보았다. 조선왕릉은 고려왕릉, 특히 공민왕과 노국공주의 현정릉 능제를 많은 부분 계승하였으나, 불교국가였던 고려와 달리 조선시대에는 유교적 예법에 따라 조영되었으므로, 공간구성이나 구성요소에서 특색이 나타난다. 조선왕릉의 선지와 입지에서는 풍수사상의 길지 즉, 배산임수의 지형을 잘 갖춘 곳을 택하였으며, 배치 및 공간구성은 유교사상에 따라 이루어졌는데 이는 유교의 위계질서가 반영되도록 능역을 조성한 것이다. 공간구성요소에서는 건축, 조경, 석물, 역사경관림에서 유교사상, 불교사상, 도교사상이 각각 혹은 결합되어 나타나는 것을 살펴볼 수 있었다. 특히, 제례에 참여하는 사람들은 유교적 예법에 따라 행해지는 제례의식을 통해 조선왕릉의 조영의도, 이념, 사상에 연결된다.
이 연구는 드론 쇼트(Drone Shot)와 핸드헬드 쇼트(Hand-held Shot)라는 두 촬영기법의 미학적 기능을 비교, 분석하는 데에 그 목적이 있다. 연구를 위해 세르토(Certeau)의 장소와 공간의 개념을 이해하였다. 두 촬영기법의 미학적 기능을 비교, 분석할 텍스트로서 <세계테마기행> '유카탄 반도'편을 선정하고 그들의 미학적 특성이 잘 드러나는 장면들을 중심으로 장소와 공간의 개념을 적용, 분석하였다. 분석 결과, 드론 쇼트는 자기반영성이 제거된 고요한 움직임으로 도시를 내려다보면서 지역의 전반적인 분위기와 정보를 제공하는 권위적인 시점을 취하였으며, 이러한 기능은 그 지역의 고유한 규칙 및 질서 등에 대한 선지식을 전달하는 내레이션이나 자막 등을 통해 강화되었다. 반대로 핸드헬드 쇼트는 도시에 내재된 규칙과 질서 등에 얽매이지 않고 자유보행을 통해 공간을 실천적으로 경험하였다. 관람 코스로 굳어진 주요 명소보다 소도시와 시골의 일상에 관심을 기울이면서 인간적인 보행을 실천한다는 점에서 권력 주체의 전략에 저항하는 전술을 담아내었다.
전국 국도에 설치된 도로표지 위치정보는 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 이용하여 지속적으로 갱신하고 있다. MMS에 의해 정확한 도로시설물 매핑이 가능하지만 장비가 고가이고 전문적인 기술이 요구된다. 또한 대상물의 위치 정확도가 GPS 정확도에 크게 좌우된다. 도로시설물 매핑의 경우, 지상 측량이나 유인 항공기에 비해 드론의 운용 장점이 부각되는 분야이다. 특히, 지상 측량에 비해 효율적이고, 유인 항공기에 비해 저예산으로 고해상도의 영상의 획득이 가능하다. 본 연구에서는 도로표지를 대상으로 기존의 모바일 매핑 시스템에 의해 측정된 위치정보의 정확도를 GPS 지상 측량에 의해 검증하고 드론 항공사진 측량 결과와 비교분석 하였다. 드론 항공사진측량에 의한 경우 획득 가능한 공간 정확성을 확인하기 위해 기준점 수 및 중복도에 변화에 따른 정확성을 평가해보았다. 실험 결과 도로 양 끝에 분포한 2개의 기준점으로 충분한 정확도를 얻을 수 있었으며 60%의 중복도로 도로표지의 좌표를 산출하는데 활용할 수 있었다.
현재 국내 의료계는 의료시장개방과 영리법인화, 민간의료보험 도입 등 급격한 의료 환경의 변화를 앞두고 있다. 이에 따라 주요 대학병원을 중심으로 중장기적 비전수립을 통해 변화를 꾀하려는 움직임이 곳곳에서 감지된다. 이러한 병원의 현실과 환자들의 다양한 요구에 발맞추어 RFID와 USN 기술을 이용한 첨단화된 시스템을 업무에 도입하여 개선함으로써 병원서비스를 차별화하고자 한다. 그러나, 아직 유비쿼터스 기술을 접목한 병원정보시스템의 도입은 표준화 및 여러 문제로 인해 부분적으로만 적용하고 있는 실정이다. 특히 RFID 기술 적용에 있어서 의료 환경에 적합한 태그 설계의 부재와 RFID 시스템의 호환성 및 확장성의 문제가 현실적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 병원환경을 위한 RFID Tag 설계, RFID와 SIP의 연동을 위한 RFID-SIP UA(User Agent) 설계, 개체의 위치 추적을 위한 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 실험 결과 제안한 시스템은 EPCglobal 사에서 제안한 대표적인 EPCglobal network와 비교했을 때, 현재의 네트워크를 수정없이 그대로 사용하며, 분산된 구조를 가지고 있기 때문에 호환성 및 확장성등의 장점을 가진다. 이러한 결과를 토대로 제안한 논문을 차세대 RFID 애플리케이션 서비스를 위한 모델을 제시한다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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