• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-42
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• 2016

최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.137-148
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• 2015

국립기상연구소는 2010년 6월, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하였다. AERI는 고분해 적외 센서를 탑재하고 있어 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 AERI로부터 산출되는 메탄의 품질 향상을 위해 맑을 때의 자료를 분류하는 AERI 스펙트럼 기준의 새로운 방법을 개발하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용한 방법과 비교하였다. 맑은 날 관측된 AERI 스펙트럼을 기준 스펙트럼으로 선정하였으며, 구름에 민감한 대기 창 영역을 사용하였다. 임계값 선정을 위해 복사량 임계값 테스트를 실시하였으며, 선정된 임계값을 이용한 AERI 스펙트럼 기준의 방법과 KLAPS 구름 정보를 이용한 방법을 각각 이용하여 최하층 메탄 농도를 산출하였다. 각각 산출된 메탄농도와 지상관측 메탄농도를 비교하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용하여 산출된 메탄농도보다 AERI 스펙트럼 기준의 방법으로 산출된 메탄농도의 품질이 더 좋은 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 GOSAT 연직 메탄 총량과의 비교에서도 좋은 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.409-419
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• 2015

국립기상과학원은 2010년 6월부터, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer(AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하여 운영하고 있다. 고분해 적외 센서를 이용한 AERI는 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 계절별 AERI 기준 스펙트럼을 선정 및 적용(Seasonal-Cloud data Filtering Method, S-CFM)하여 구름에 영향을 받은 관측 스펙트럼 자료 제거방법을 개선하였다. S-CFM을 적용하여 산출된 최하층 메탄농도는 한 개의 기준 스펙트럼을 사용(Cloud data Filtering Method, CFM)하여 산출된 최하층 메탄농도 및 지상관측 메탄농도와 비교하였으며, AERI 연직 메탄 총량을 산출하여 GOSAT 메탄 연직 총량을 통해 검증 및 분석하였다. S-CFM 방법을 적용하여 산출된 최하층 메탄농도는 CFM의 최하층 메탄농도보다 더 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 지상관측 메탄농도의 연간 변화 패턴과 비슷한 결과를 보였다. 또한 GOSAT과 AERI의 연직 메탄 총량 비교에서도 비슷한 농도 분포를 보였으며, 매년 증가하는 패턴을 보였다. 뿐만 아니라 S-CFM을 적용함으로써 비교 가능한 자료의 개수가 증가하였다. 다만 여름철 AERI 스펙트럼을 통해 산출된 최하층 메탄농도 및 연직 총량 농도가 상당히 과대추정 되는 모습을 보이고 있기 때문에 기술적 보완이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.331-340
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• 2002

웹의 세계는 하루가 다르게 확장되고 있다. 이에 따라, 지능형 정보추출 기능이 없다면 우리는 넘쳐나는 데이터 앞에서 더욱 무기력해 질 수밖에 없다. 범용 탐색 엔진을 위한 기존의 웹 검색 기법은 특정 영역이나 특정 키워드에만 집중해야하는 특정 검색 엔진에는 너무 느린 경향이 있다. 본 논문에서는 웹 검색 능력을 개선하는 새 모델을 제시하고 실험하였다. 특정 영역과 관련된 초기의 관련 웹 페이지 집합에서 적절한 웹 페이지들을 선택하는 문제는 웹 검색 속도를 향상시키기 위해 매우 중요할 수 있다. 기준 웹 페이지 선택 기법 DOPS는 선택된 웹 페이지들이 가능한 한 직교성을 갖도록 동적으로 웹 페이지를 선택한다. 또한 새로 정의된 메져를 이용하여 적합한 기준 페이지들의 수도 결정해줄 수 있다. 매우 특화된 영역에 대한 실험을 통해서도, 본 방법은 거의 전문가 수준에 가까이 동작하였다. 전문가들이 초대형 초기 페이지 집합에 대해 일할 수 없다는 점과 그들도 기준 페이지 수의 최적치를 결정하기에 어려움을 느낀 다는 점을 고려하면, 본 방법은 매우 유망하다 할 수 있다. 또한 웹 환경에 강화학습도 적용하도록 하였고, DOPS에 기반을 둔 강화학습 실험을 통해 본 방법이 하이퍼링크 수나 시간 면에서 매우 양호한 결과를 보임을 알 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.180-193
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• 2021

복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1-6
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• 2017

스텐트는 인체의 좁아지거나 막힌 부위에 삽입되어 혈류의 흐름을 정상화 시키는데 사용되는 금속망 형태의 임플란트로 관상 동맥 질환을 치료하는데 가장 일반적인 방법으로 널리 사용된다. 본 논문에서는 유한요소 해석과 다꾸지 방법을 이용하여 설정한 스텐트 설계 인자의 변화에 따른 기계적 반응을 고찰하였다. 스텐트 모델은 팔마즈 스텐트를 사용하였고 스텐트의 재료 모델로서는 탄소성 모델, 풍선은 초탄성 모델을 사용하였다. 연구의주요 관심은 스텐트의 탄성 회복량 조절을 통한 혈관의 재 협착 문제를 감소시킬 수 있는 방안에 대한 설계 인자의 영향을 고찰하는데 있다. 스텐트 두께, 슬롯의 가로 길이, 슬롯의 세로 길이의 각도를 설계인자로 선택하여 직교배열표를 구성하였다. 유한요소 해석을 이용하여 혈관 내 스텐트의 반경 방향 탄성회복율과 길이 방향 탄성회복율을 계산하였고 다구찌 기법을 이용한 통계적 분석을 하여 재 협착의 가능성을 감소시킬 수 있는 스텐트의 최적 형상 설계 방향을 제시하였다. 최적형상은 기본 모델에 비하여 탄성회복율은 반경방향으로 약 1%, 길이방향으로 약 0.1% 감소함을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.413-420
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• 2004

웹사이트의 특성에 따라 요구되는 감성을 파악하고 이를 디자인에 반영할 수 있는 새로운 디자인 방법론이 요구되고 있다. 기존의 사용성 위주의 웹 디자인 방법과는 차별화 되는 이와 같은 감성 연구를 통한 디자인 방법은 웹 디자이너들에게 또 다른 유용한 지침을 제공할 것이다. 하지만 이제까지 이에 관한 연구가 충분히 이루어지지 않아 특정 감성을 유발하는 웹 디자인을 위해 디자이너들은 자신의 직감과 경험에 의존할 수밖에 없었다. 이와 같이 특정 감성을 유발하는 디자인 방법론의 개발을 위해 본 연구에서는 감성공학에서 사용되는 감성 어휘를 이용한 감성공학 1류(Nagamachi, 2002, 박경수, 2000) 방법을 웹 디자인에 적용하여 특정 감성을 사용자에게 전달하는 방법을 알아보았다. 연구를 위해서 감성을 잘 전달할 수 있는 136개의 웹사이트를 전문 웹 디자이너들의 추천을 통해 우선적으로 선정하고 실험에 사용한 감성어휘(최재호, 2001)들을 잘 나타낼 수 있다고 판단되는 22개의 웹사이트를 최종적으로 선정하여 설문조사를 통해 감성 평가를 실시하였다. 표본 웹사이트들은 디자인 요소의 활용 정도, 균형, 전체 비중, 균일성 등을 고려하여 정량적으로 다시 평가하였다. 정량적 평가와 감성평가 결과 사이의 인과관계는 회귀분석을 통해 살펴보았고 그 결과를 바탕으로 특정 감성을 유발하는 웹 디자인 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 사용된 방법과 절차는 감성유발과 관련된 디자인방법론 개발을 위해 다른 연구에서도 적용될 수 있을 것이며 회귀분석을 통한 디자인 방법론은 실제로 웹 디자인에 활용될 수 있을 것이다.논하였다. 본 연구는 웹에서의 사용자 경험에 대한 관점을 정황적 요소로까지 확장하고 이를 체계적으로 매핑하는 실증적인 사례를 제시함으로써 웹에서의 혁신적이며 크로스 사이트, 크로스 장르적인 컨텐츠 플래닝의 가능성을 시사하는데 의의가 있다고 하겠다.y used to some of interactive storytelling through hyper text in CD-ROM and web sites. More complicated and different structured models were born through games that offered graphics, virtual spaces and interactivity. When drawn onto a structural graph, few attributes and similarities seem to occur. This paper will try to outline and discuss structural graphs of interactive storytelling methods and suggest some ways for better storytelling design.eal sales volume, but the case study could verified that this method is effective to the evaluation of marketability in case of completely new product got on the typical category and the product category could

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.616-622
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• 2012

지진으로 인한 철도 고가교의 심각한 손상이 발생할 경우 구조물의 복구에 필요한 직접적인 손실과 통행제한에 따른 막대한 사회 간접적 손실이 발생한다. 따라서 철도 고가교 구조물은 적절한 내진성능을 확보하여야 하나, 기존 철도 시설에 대한 내진성능평가 결과 다수의 구조물에 대한 내진보강이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 5개의 고가교 기둥 축소모형을 제작하고, 4개의 기둥에 대하여 기존 보강공법의 단점을 개선한 HT-A 복합플레이트로 기둥을 보강하였다. 축력과 반복횡하중을 동시에 가하는 기둥의 실험을 실시하여 강성, 연성 및 에너지 소산능력 등의 내진성능을 평가한 결과 HT-A 복합플레이트로 보강된 철도 고가교 기둥의 향상된 내진성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.44-55
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• 2009

최근 활발히 연구가 진행 중인 마이크로어레이로부터 얻어지는 유전자 발현 데이터를 이용한 질병 진단은, 데이터를 직접적으로 분석하기 힘들기 때문에 일반적으로 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이루어져왔다. 그러나 유전자 발현 데이터를 분석함에 있어서 유전자들 간의 상호작용을 고려하는 분석이 필요하다는 최근의 연구 결과들은 기존 기계 학습 알고리즘들을 이용한 분석에 한계가 있음을 의미한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 특징들 사이의 고차원 상관관계를 고려 가능한 하이퍼네트워크 모델을 이용하여 유전자 발현 데이터의 분류를 수행하고 기존의 기계 학습 알고리즘들과 분류 성능을 비교한다. 또한 기존 하이퍼네트워크 모델의 단점을 개선 한 모델을 제안하고, 이를 병렬 프로세서 상에서 구현하여 처리 성능을 비교한다. 실험 결과 제안 된 모델은 기존의 기계 학습 방법들과의 비교에서도 경쟁력 있는 분류 성능을 보여주었고, 기존 하이퍼네트워크 모델 보다 안정적이고 향상된 분류 성능을 보여주었다. 또한 이를 병렬 프로세서 상에서 구현 할 경우 처리 성능을 극대화 할 수 있음을 보였다.