• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.519-532
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• 2021

최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권3호
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• pp.204-227
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• 2021

본 논문은 중원이라는 명칭이 갖고 있는 역사성과 그 시공간적인 범위를 개관해봄으로써 '역사문화권 정비 등에 관한 특별법'에 중원역사문화권 설정의 타당성과 필요성을 제기하고 중원역사문화권의 활용 방안을 함께 모색해보았다. 국토의 중심이라는 의미를 내포한 중원은 지리적으로는 충주를 중심으로 계립령과 죽령, 그리고 남한강과 북한강을 통해 남북으로 한반도를 이어주는 핵심 지역으로서의 전략적 가치를 가지고 있다. 고대 국가가 태동하는 마한 시기부터 서쪽으로는 미호천 유역인 청주와 진천 일대, 동쪽으로는 충주 일원이 서로 밀접하게 연결되어 있었으며, 이후 백제와 고구려·신라가 중원 지역을 차지하기 위해 치열한 접전을 벌이는 과정에서 삼국 문화의 교섭과 융합으로 중원 문화가 탄생하게 되었다. 특히 신라는 중원경을 중심으로 청주에는 서원경, 원주에는 북원경을 설치하는 등 중원 지역을 계속 중요시 하였다. 우리는 그간 고구려·백제·신라의 고대 국가 중심의 사관에 매몰되어 있다 보니 중원 지역에 대한 온전한 가치를 간과해왔는데, 앞으로는 중원역사문화권의 중요성을 인식하고 이를 어떻게 활용할 것인가에 대한 고민도 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 중원의 문화유산 생생 정보 공개 서비스, 지역 주민과 함께하는 역사문화유산 체험 및 교육프로그램, 문화유산을 적극 활용한 중원의 역사·문화·관광 콘텐츠의 개발 및 운영, 중원역사문화권의 정체성 규명을 위한 학술조사 및 연구의 활성화 등이 우선적으로 이루어져야 함을 제시하였다.

• 대한족부족관절학회지
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• 제25권3호
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• pp.111-116
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• 2021

Purpose: Variations in the preferred conservative and operative treatment methods for ankle arthritis may be observed in the practice of orthopedic surgeons. This study is based on the Korean Foot and Ankle Society (KFAS) member survey and aims to report the current trend and changes in the management of ankle arthritis over the last few decades. Materials and Methods: A web-based questionnaire containing 24 questions was sent to all KFAS members in July 2021. The questions were mainly related to the preferred techniques and clinical experience in osteotomy, arthrodesis, and total ankle arthroplasty (TAA) for patients with ankle arthritis. Results: Sixty-three out of 550 surgeons (11.5%) responded to the survey. The responses to 6 out of the total of 24 questions (25.0%) achieved the levels needed to reflect a tendency. Answers that showed a tendency were related to the following: a surgical approach for arthrodesis (anterior approach), use of auto-bone graft for arthrodesis (iliac bone), a nonunion rate of more than 10% following arthrodesis, main reason related to unsatisfactory results after arthrodesis (nonunion or delayed union), the main reason to change total ankle prosthesis (unstable supply of prosthesis), the unusualness of revision TAA and conversion of fusion to TAA. Diversity was found in several aspects of treatment (degree of experience and satisfaction in supramalleolar osteotomy, fixation method for arthrodesis, preferred TAA prosthesis and longevity, degree of experinece, annual number of TAA operation. Conclusion: This study proposes updated information with regard to the current trends in the management of ankle arthritis in Korea. Both consensus and variations in the approach to patients with ankle arthritis were identified through this survey. With an increasing preference for TAA, the need for the development of a prosthesis optimized for Koreans and a stable supply of prostheses were the suggestions made by the study.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.131-142
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• 2021

본 연구는 그림책 속 그림 디자인에 기초한 것으로, 그림책 속 일러스트레이션의 공간 표현은 매우 중요한 객관성을 담고 있다. 그림속의 다양한 텍스트, 그림, 여백 등은 작업자의 다양한 편집기술과 합리적 요소를 가지고 있어야 공간배치가 원활히 이루어진다. 본 논문은 여러 그림 사례와 고전적인 그림책에 대한 연구를 분석하여 그림책 속 디자인의 공간 표현의 특징을 도출하였다. 첫째 그림과 텍스트의 융합, 즉 그림과 텍스트 모두 화면의 요소로서 함께 공간 정보를 전달한다는 점이다. 둘째 그림책 속 공간 디자인의 일관성 특징으로, 책을 열람할 때 이야기와 내용을 부드럽게 연결시켜야 한다. 셋째 공간 표현 시 창작자가 필요에 따라 추상적 공간 표현과 구상적 공간 표현 중에서 서로 장단점을 활용하여야 한다는 점이다. 넷째는 그림책 공간 표현의 상징적 특징으로, 기호학 원리에 따라 그림책의 공간 표현에 많은 상징적 표현 수법이 적용됨을 알 수 있으며 이는 그림책 열람의 인지적 효율을 크게 향상시킨다. 다섯째 특징은 우수한 그림책의 공간 표현은 재미있는 요소가 뛰어나며 디자인 수단이 풍부하고 화면 내용과 화면 형식을 독자들에게 재미나게 전달한다는 점이다. 본 연구는 그림책 디자인에 있어서 디자이너와 아티스트가 이 같은 주어진 공간프레임 안에서 창작을 이끌어내야 하며 이러한 공간프레임은 그림책창작의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 시각적으로 독자중심적인 흥미로운 체험을 제공할 수 있을 것이라고 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1935-1943
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• 2022

위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1871-1877
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• 2022

과거 위성개발에는 막대한 예산과 시간이 소요됨에 따라 일부 선진국만 위성을 보유하였으나, 최근 초소형위성과 같은 저예산 위성이 등장함에 따라 전 세계 많은 국가들이 위성 개발에 참여하고 있다. 저궤도 및 정지궤도 위성은 환경 및 기상 감시, 정밀변화탐지, 재난 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 관심 객체탐지 등을 통한 모니터링에도 활발히 이용되고 있다. 우리나라는 지금까지 우주개발계획에 따라 국가 수요의 위성을 개발하여 왔으며, 이를 통해 획득한 위성영상은 공공 및 민간에서 다양한 목적으로 활용되고 있다. 국내에서 위성영상에 대한 관심은 지속적으로 증가하고 있으며, 각종 아이디어 발굴 및 기술개발 촉진을 위한 다양한 경진대회도 개최되고 있다. 본 특별호에서는 최근 개최된 2022 위성정보활용 경진대회에 참여한 주제와 다목적실용위성 영상자료 처리 및 활용 연구에 대해서 소개하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.283-291
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• 2022

COVID-19의 영향으로 공연 영상을 녹화하고 편집하여 유통하는 비대면 환경에서의 언택트(untact) 공연이 활성화되기 시작하였다. 공연장들은 공연을 온라인 플랫폼을 통해 볼 수 있도록 하기 위해서 영상제작 및 중계와 같은 언택트 공연 서비스를 지원하고 있다. 이에 본 연구는 공연장의 언택트 공연 서비스를 이용해본 경험을 가진 전문가들을 대상으로 공연장의 언택트 공연서비스에 대한 만족도와 지속사용의도를 연구하고자 한다. 정보시스템성공모델과 기대불일치모델을 융합하여 공연장의 언택트 공연서비스에 맞는 연구모형을 개발하고 분석한 결과, 총 9개의 가설이 기각되었고 10개의 가설이 채택되었다. 콘텐츠품질을 제외하고, 시스템품질, 서비스품질 모두 기대가 생겨나고 기대와 성과간의 비교를 통한 불일치가 발생하면서 만족도에 영향을 미치고, 만족도가 높을수록 지속사용의도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 언택트 공연 서비스에 대한 기초 연구로 품질향상을 위한 새로운 관점을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.223-232
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• 2023

고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.