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영상 기반 Semantic Segmentation 알고리즘을 이용한 도로 추출 (Road Extraction from Images Using Semantic Segmentation Algorithm)

  • 오행열;전승배;김건;정명훈
    • 한국측량학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.239-247
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    • 2022
  • 현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

공연예술에 있어 영상 활용을 통한 배우의 연기술 확장에 관한 연구 (A Study on Actor's Dramatics Expansion using Practical use of Media in Performing Arts)

  • 어일선;한정수;진운성
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.89-98
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    • 2019
  • 연극, 뮤지컬과 같이 무대 위에서 행해지는 공연예술은 사회적 흐름과 시대성 등을 인지하고, 이를 주제로 다양한 내용과 형식을 통해 관객들을 맞고 있다. 공연예술을 행하는 다수의 예술가들 역시도 주제적인 측면에서 시대성과 사회성을 담은 주제를 통해 이를 무대화 시키고 있다. 예술가들은 공연의 질을 높이기 위해 주제적인 측면에 있어 미학적, 철학적 완성도를 높일뿐만 아니라, 과학기술의 발전으로 이룩한 새롭고 다양한 기술, 즉 테크놀로지의 활용을 통해 주제의 부각 및 다양한 기술을 활용한 무대화를 실현하고 있다 시대적 흐름에 따라 과학기술은 지대한 발전을 꾀하고 있으며, 이에 따라 무대기술 역시도 계속적으로 발전을 거듭하게 되면서 공연예술의 미학적, 철학적 완성도를 높이는 데 이바지하고 있으며, 새롭고 다양한 형식을 위해 공연의 형식적인 측면과 기술적인 측면에 대한 연구와 방법이 끊임없이 진행되고 있다. 이에 따라, 무대 위의 배우들의 연기 및 정서를 증폭시켜 관객으로 하여금 하나의 체험할 수 있는 공연 예술로 그 범주를 넓힐 수 있다는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 접어들면서 예술영역에 있어 새로운 영상 미디어를 접목하고 활용하게 되면서 예술의 범위를 점차적으로 확대되어지고 있고, 공연예술에 있어 다양한 영상기술의 활용이 배우의 연기술 확장에 어떻게 활용되고 있는지, 배우의 연기술의 활용에 있어 어떻게 진행되고자 하는지 분석해보고자 한다. 본 논문을 통해 4차 산업혁명시대에 있어, 공연예술에 있어 단연 화두가 되고 있는 배우의 연기예술에 있어 새로운 패러다임을 전망해보고 예측해보고자 한다.

조직유형에 따른 서비스경제시대 인재상 관계분석 -조직문화와 조직구조를 중심으로- (Analysis of the relationship with the Human Resource in the service economy era according to the type of organization -Focusing on organizational culture and structure -)

  • 백경희;김현수
    • 서비스연구
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    • 제11권3호
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    • pp.98-116
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    • 2021
  • 4차 산업혁명시대의 도래로 인해 현대사회는 과거와 다르게 경제, 경영, 문화 등 다양한 요소들이 변화하고 있다. 그 중 경영적 측면에서 나타나는 주된 특징은 유형재화 중심에서 무형재화 중심으로 변화하는 것이며 이에 기업들은 새로운 경영방식 도입, 제조에서 서비스로의 전환, 기술의 확장 등 혁신을 추구하기 위해 노력 하고 있다. 하지만 변화하는 시대 지속적 가치창출을 위해 가장 중요성이 높아지고 있는 인적자원에 관해서는 아직까지 단순한 방식의 전환에 머무르고 있어 실질적인 혁신을 가능케 하는 노력이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 서비스경제시대 새로운 인재상에 대한 기업에서의 활용성을 검증하고자 인재요소에 대한 중요성을 인식하고 기존 도출 된 서비스경제시대에 변화된 인재상 요소들이 조직문화와 조직구조의 유형에 따라 어떠한 관계와 차이가 있는지를 연구하였다. 최근 연구에서 도출, 검증 된 서비스경제시대 인재상요소를 활용하여 구성원들의 생각과 행동에 영향을 주는 요소인 조직문화와 조직구조의 유형으로 나누어 관계를 검증하였으며 그 결과 조직문화와 조직유형별로 유의미한 인재상에 다소 차이가 있었으나 두 가지 요소를 결합하여 해석하였을 경우에는 새로운 인재상이 모두 유의미한 것으로 나타났으며 이는 서비스경제시대 인재상이 실제 기업에 적합하다는 것으로 해석될 수 있다. 다만 본 연구의 지표가 한정적 이었다는 한계를 극복하기 위해 향후 다양한 요인들이 고려 된 표본과 체계화 된 조직유형 및 업종별 산업별 분류를 통한 연구가 지속적으로 이어져야 할 필요가 있다.

다중 객체 추적 알고리즘을 이용한 가공품 흐름 정보 기반 생산 실적 데이터 자동 수집 (Automatic Collection of Production Performance Data Based on Multi-Object Tracking Algorithms)

  • 임현아;오서정;손형준;오요셉
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.205-218
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    • 2022
  • 최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

YOLOv8-Seg 모델을 이용한 어류 탐지 및 분류 성능 비교연구 (Comparative Study of Fish Detection and Classification Performance Using the YOLOv8-Seg Model)

  • 진상엽;최흥배;한명수;이효태;손영태
    • 해양환경안전학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.147-156
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    • 2024
  • 수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

애니메이션 입체 영화에 대한 연구 (Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture)

  • 민경미
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권9호
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    • pp.127-142
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    • 2005
  • Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture국내뿐만 아니라 전 세계의 수백만의 인구가 영상을 접하고 있다. 영상은 움직이는 형상을 시각화 하는 것에서 지식, 정보 전달의 매체로서 자리 매김 하였다. 과학의 발전은 온라인(Online)시대를 열어주었고 온라인 시대의 정보습득은 지속적으로 고속화 되어, 과량의 정보 속에서 선택을 해야 하는 관객들을 함께 가속화 시키고 있다. 선택적인 측면에서 시각적인 전달 방법은 급변하는 시대의 요구에 맞게 변화하게 된다. 다량의 정보 속에서 순간의 선택을 받기 위한 일한으로, 1차적인 요건은 시선을 집중시키는 것이며, 그에 상응하는 만족감을 선사하는 것이다. 영상의 초기는 실제로 자신이 보고 있는 상황을 그대로 옮기고자 하는 욕구에서 출발한 것이다. 정지화면에서 만족하지 못한 인간은 움직이는 화면(Film)을 개발하였고 양안의 시점의 차이와 광선의 자극 반응을 감안한 실제 인지하는 시점보다 더 입체감을 만들어내는 영상을 가늠 해내는 연구를 하게 된다. 이는 컬러 필름(Color Film)에서 입체영상 개발까지 놀라운 성과를 누리게 된다. 인간의 가시적인 면에 대한 욕망의 추구 즉, 극대화된 실재감(Reality) 있는 볼거리 추구는 영상이 포함되는 모든 분야에 지속적으로 요구되고 있다. 지금 수백만의 인구가 보편적으로 보고 있는 영상들은 평면적이다. 화면의 깊이 감(Depth)과 착시현상(Optical Illusion)은 효과적으로 현실감을 주며 정보를 전달한다. 하지만, 인간의 양안 시점차이로 인식하는 입체감은 평면속에서 만들어 내는 깊이 감으로는 현실감 있게 인식하는데 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.

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Cone-beam CT로부터 제작된 측모 두부계측방사선사진의 정확도 평가 (The reliability of the cephalogram generated from cone-beam CT)

  • 강지영;김광원;임성훈
    • 대한치과교정학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.391-399
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    • 2007
  • 최근 computed tomography (CT) 데이터로부터 실제 두부계측방사선사진 촬영기에서 촬영한 사진과 동일한 확대율을 갖는 두부계측방사선사진을 형성할 수 있는 기능을 갖춘 소프트웨어(Accurex, CyberMed, Seoul, Korea)가 소개되었다. 이에 본 연구에서는 cone-beam CT (이하 CBCT) 데이터로부터 이 소프트웨어를 이용하여 제작된 측모 두부계측방사선사진과 기존의 두부계측방사선사진촬영기로 촬영된 측모 두부계측방사선사진에서 각각 두부계측방사선사진 분석을 시행하여 그 차이를 비교함으로써 소프트웨어를 통해 CBCT로부터 제작된 측모 두부계측방사선사진의 활용 가능성을 평가하고자 하였다. 20명의 교정 환자를 대상으로 CBCT와 측모 두부계측방사선사진을 동시에 촬영하였다. CBCT로부터 제작된 측모 두부계측방사선사진과 기존 방식의 측모 두부계측방사선사진에서 두부계측 방사선사진 분석을 시행한 후 두 사진의 계측치의 차이를 paired t-test로 검정하였다. 23개의 계측치들 중, 20개 항목에서는 통계학적으로 유의한 차이가 관찰되지 않았으나, U1-FH, Mx6 to PTV, Maxillomandibular difference의 항목에서는 유의한 차이가 나타났다 이러한 차이는 CBCT로부터 형성된 측모 두부계측방사선사진의 해상도가 낮아 일부 해부학적 지표를 확인하기 어렵기 때문이며, 임상에서 CBCT로부터 제작된 측모 두부계측방사선사진을 porion, PTV, condylion과 같은 일부 해부학적 지표를 이용하지 않는 SNA, SNB, U1 to SN, IMPA, interincisal angle 등 흔히 사용되는 간단한 측모 두부계측방사선사진 계측에 활용 가능할 것이다.선 병용요법은 절제 불가능한 원발성 간암의 증상호전 및 국소적 치료에 효과가 있는 것으로 생각되며 생존율 및 부작용 등에 관해서는 앞으로 연구가 더 진행되어야 할 것으로 생각된다.용 선형가속기의 전자선 방출구에 장착된 산란판과 조사면을 조정하는 cone에 의하여 발생되는 저 에너지 산란전자선이 alanine dosimeter에 측정된 것으로서 에너지가 증가될수록 오염 정도가 증가되었다. 본 실험을 통하여 지금까지 고에너지 전자선량계측에서 전리상에 의한 전기량 측정과 산란선이 없는 단일 에너지로만 간주하여 계산하였던 전자선 흡수선량 측정방법을 직접 흡수선량 측정이 가능한 Alanine/ESR dosimetry로서 교정하는 것이 바람직하다고 생각한다.$6\%$, 수술이 필요하였던 환자는 $1\%$로 합병증의 증가 없이 A점에 8900cGy, 직장에 7300cGy정도의 국소치료가 가능함을 보여 주었으나 생존율에 대한 추후 분석이 따라야 할 것으로 사료된다.보면 6,000rad이하에서 20/63$(34.9\%)$의 실패율에 비하여 6,000rad이상일 때는 10/49$(20.4\%)$의 실패율이었다. 연령 벨로는 $40\~49$세에서 실패율(14/41 $24.1\%$)이 많았다. 본 성적으로 보아서 생존율은 여러 저자들과 큰 차이가 없음을 알 수 있었고 A점 선량은 8,000rad 이상, B점은 6,000rad이상이 조사되어야 적정선량이 됨을 시사해 주고 있다.\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$,

휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출에 관한 연구 (A Study on Fast Iris Detection for Iris Recognition in Mobile Phone)

  • 박현애;박강령
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권2호
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    • pp.19-29
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    • 2006
  • 최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다

오큘러스 VR (Oculus VR)를 이용한 애니메이션 콘텐츠의 새로운 모색 - VR 플랫폼과 킬러콘텐츠를 중심으로 - (The new explore of the animated content using OculusVR - Focusing on the VR platform and killer content -)

  • 이종한
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권45호
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    • pp.197-214
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    • 2016
  • 최근의 전 세계적으로 주목받고 있는 증감현실(增强現實, Augmented Reality, AR)과 가상현실(假想現實, virtual reality, VR), 그리고 이들을 섞은 혼합현실(mixed reality, MR)등은 과학의 테크놀로지 범주를 넘어 대중문화 전반에 큰 영향을 끼치고 있다. 구글, 애플, 삼성, 마이크로소프트, 소니, LG등 세계 굴지의 IT회사들은 대중을 위한 AR. VR 기술개발에 주력하고 있으며 크고 작은 관련 회사들도 해당 하드웨어, 소프트웨어, 콘텐츠 개발에 박차를 가하고 있다. 특정한 플랫폼이나 프로그램을 이용해 인간의 인지력을 인위적으로 조작 통해 특정한 장소나 상황을 경험하거나 보이지 않는 것을 보이게 해준다는 의미에서 AR, VR, MR은 모두 가상의 공간의 현실화라는 공통적인 기술을 포괄하고 있다. 특히, 기존의 평면적 구도의 한계성을 드러낸 입체영상에서 벗어나 180도, 360도 영상으로 객관적 시야와 감각과 같은 주관적 현상을 동시에 제공하고 참가자들이 이를 선택 할 수 있어 참가와 몰입을 크게 유도 할 수 있는 VR 기술은 업계뿐만 아니라 일반대중에게도 초유의 관심을 이끌어내고 있다. 2015년 선댄스 영화제의 뉴 프론티어 프로그램에서는 10개 이상의 관련 작품이 소개 되었고 열풍이 되어버린 게임인 '포켓몬 고(PoKetmon GO)'는 세계 게임시장을 석권하고 있으며 의료, 건축, 쇼핑, 영화, 애니메이션 등 관련 콘텐츠가 등장하고 있고 관련 모바일 어플리케이션도 이미 수천 개 이상 상용화 되어있다. 또한 시판되는 360도 카메라를 통해 개인이 VR 영상을 제작/공유 할 수 있어 유저간의 쌍방형 터널이 가능해 지고 있다. VR 기술의 적용범위 확대와 다양한 현실화로 앞으로 가능성도 희망적으로 여기고 있다. 이는 세계적인 추세며 우리나라 역시 후발주자로 그 추세를 따르고 있다. 그럼에도 불구하고 일부 학자들은 VR, 즉, 가상공간의 현실화가 주는 윤리적 퇴행과 가치관의 혼란이 내재 되어있음을 지적하고 있다. 4K혹은 HUD, 위치추적, 동작 센서, 연산능력, 그리고 뛰어난 3D그래픽, 촉감, 냄새 등의 4D기술, 3차원 오디오 기술 등이 그 어느 때 보다 발전해 리얼리티에 최대한 접근하고 있고 그에 따른다. 윤리적 퇴행, 정체성, 세대갈등, 현실도피 등이 우려되기 때문이다. 리얼리티를 추구하는 애니메이션 역시 이 범주 안에 든다. 미학적 이미지와 환영성의 특정한 구조를 살펴본다면 오히려 영상이라는 유사점을 가지고 있음에도 불구하고 순수한 애니메이션이 VR 콘텐츠 제작에 가장 뒤쳐져 있는 요인이 될 수도 있다. 하지만 VR기술과 플랫폼이 게임과 오락성에 치중 해 있지만 그 안에는 결국 시각적인 VR영상으로 구성 되어 있다는 점을 감안한다면 평면상에 머물고 있는 애니메이션에도 새로운 모색점을 맞이하게 될 것이 분명하다. 결국 어떻게 VR기술을 이용한 가상공간에서 만들어지는 리얼리티가 애니메이션에 적용 할 수 있을까? 그렇다면 방법과 수단이 무엇이 될 것인가 하는 문제에 대한 연구가 공통된 관심이 될 것이다. 그동안 평면적인 화면에 시간과 공간의 연속성에 제한을 받아온 애니메이션은 VR기술을 통해 제한에서 벗어나고자 하는 움직임이 일어나고 있다.

전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지 (Change Detection for High-resolution Satellite Images Using Transfer Learning and Deep Learning Network)

  • 송아람;최재완;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.199-208
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    • 2019
  • 운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.