본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
A preprocessing scheme utilizing multi-division of the ROI (region of interest) in a chemiluminescence image during inversion is proposed. The resulting inverted image shows the flame's structure, which can be useful for studying combustion instability. The flame structure is often quantitatively visualized with PLIF (planar laser-induced fluorescence) images as well. The chemiluminescence image, which is a line-integral of the flame, needs to be preprocessed before inversion, mainly due to the inherent noise and the assumption of axisymmetry during the inversion. The feasibility of the multi-division preprocessing technique has been tested with experimentally-obtained OH PLIF and $OH^*$ chemiluminescence images of jet and swirl-stabilized flames burning substitute natural gas (SNG). It turns out that the technique outperforms two conventional methods, specifically, the technique without preprocessing and the one with uni-division, reconstructing the SNG flame structures much better than its two counterparts when compared using corresponding OH PLIF images. The characteristics of the optimum degree of polynomials to be applied for curve-fitting of the flame region data for the multi-division method involving two flames has also been investigated.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
청풍호수는 한국 반도의 중앙에 제천시에 위치하고 있으며, 1984년에 충주 수력발전댐 건설에 의해 형성 청풍호수는 지금은 지난 30 년 동안 큰 인공 담수와 사이트로 변화되어 있다. 최근 제천시 정부는 미래를 위한 자연 치유 리조트와 엔터테인먼트 공연 개발하고 있으며, 이 지역의 타당성 조사에 대한 비교에서 원격탐사 기술과 현장 조사 계획을 사용하여 지리 조사 및 분석의 진행하였고, 결과적으로, 우리는 매우 효과적인 것으로 입증 할 수 있는 위성영상 및 항공사진과 디지털 지형 분석 및 현황 분석을 사용하여 컬러 맵을 통합하고, 강변 공간에서 미래의 비즈니스 및 천연자원의 조사를 통하여 브랜드의 시설과 이벤트를 구상하였으며, 보다 다양한 문화축제가 형성될 수 있도록 새로운 첨단기술융합을 적용 실험하여 미래의 문화융합에 의한 참여관광의 새로운 방향을 제시하였다.
디지털헬스케어에서 가장 중요한 개인 건강관리는 주로 만성질환자에게 매우 중요한 문제이다. 따라서 실시간 건강관리를 위한 간단한 웨어러블 디바이스 개발이 중요하다. 기존 혈압 추정 웨어러블 디바이스는 PPG 특성을 통해 PTT를 분석하여 혈압 추정 알고리즘을 제안하고 있다. 그러나 PPG의 재현성과 여러 가지 PTT의 적용여부와 측정자의 신체적 차이에서 발생되는 변수 등 알고리즘의 영향인자가 사실 매우 복잡하다. 따라서 본 연구에서는 PTT와 SBP, DBP의 상관관계를 분석하고, 다바이스 소형화를 위해 PPG센서만을 사용하게 설계하였다. 제안된 혈압 추정 알고리즘은 PPG간의 차이와 심박수, 개인적인 변수 등을 고려하였다. 또한 기존 의료기관에서 사용하는 공기가압방식의 결과값과 개발된 알고리즘을 통해 추정된 혈압값과 비교를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
본 논문은 산업전반에 빠르게 도입되어가고 있는 3D프린팅 기술을 이용하여 주얼리 디자인에 적용하기 위해 시작되었다. 선행연구를 살펴본 결과 디자인 분야에서는 3D출력 방식중 FMD방식이 가장 많이 사용되고 있었다. 하지만 주얼리 디자인에서는 3D프린팅은 제작과정 중 주조 과정에 사용되고 있어 출력방식이 FMD가 아닌 DLP방식을 사용하고 있다. 따라서 연구자는 DLP방식의 3D프린팅을 활용하여 주얼리 디자인에 응용함으로서 주얼리 디자인의 재료적 기능과, 활용 가능성에 대해 연구 작품을 통해 알아보았다. 그 결과 3D프린팅 출력 후 주조과정 없이 주얼리 디자인에 응용하고 에나멜, 정은 등을 함께 활용하여 브로치를 완성함으로서 가볍고 단단하며 다양한 색상의 완성품을 제작하여 적용 가능한 재료임을 알 수 있었다. 또한 기하학 구조가 아닌 주얼리 디자인에서 주로 사용되는 곡선적 디자인을 Rhino CAD로 크기와 형태를 정확히 예측할 수 있어 향후 주얼리 디자인 조형 형태 전개에 쉽게 활용할 수 있는 다양한 발전 가능성을 엿 볼 수 있었다.
본 연구에서는 초등학교 3학년 분수 관련 내용을 학습 주제로 하여 재구성한 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육프로그램은 프로젝트 학습 모형을 바탕으로 소프트웨어 교육의 성격과 학습 부진 학습자의 특성을 고려하여 그 구조를 설계하였고, 학습내용을 학습 과정에서 자연스럽게 체득할 수 있도록 의도적으로 배치하였으며, 반복적으로 경험하여 충분히 학습할 수 있도록 매 차시 구축하였다. 프로그램 적용 결과 실험군과 대조군 모두 학업 성취도, 메타인지, 자아존중감, 자기효능감의 유의미한 변화가 있었으나 실험군이 대조군에 비해 모든 영역에서 향상 정도가 큰 것으로 나타났다. 본 교육 프로그램은 학습 부진 개선이라는 측면과, 소프트웨어 교육이 가지고 있는 다양한 교육적 효과를 바탕으로 학습 부진 학생이 프로그램에 재구성된 과목의 학습 내용을 효과적으로 학습할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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