스마트기기가 보급되면서 사용자들은 위치기반 서비스를 사용하여 자신의 위치와 관련 있는 맞춤형 정보를 손쉽게 검색할 수 있다. 이러한 위치기반 서비스는 디바이스에 부착된 각종 센서들을 이용한 증강현실 기술을 활용하여 직관적이고 현실감 있는 정보를 제공하고 있다. 하지만 모바일 디바이스의 제한된 크기나 사용자 주변 환경을 고려하지 않은 정보 표시로 인해서 작은 화면상에 표시되는 콘텐츠간의 오버랩이나 사용자의 실제 이동 가능성을 무시하는 아이콘 배치 등의 문제점들이 대두되고 있다. 본 논문은 이런 문제점을 해결하기 위해 도로데이터를 활용한 모바일 증강현실 서비스 모델을 제안한다. 제안한 모델은 사용자들이 생활하는 실생활공간과 사용자 위치 및 콘텐츠가 도로데이터를 기준으로 배치된 정보공간으로 구성된다. 실생활공간에서는 도로상에 위치한 사용자가 주변의 도로를 카메라로 비추어 주변 콘텐츠를 요청한다. 그리고 정보공간에서 사용자의 위치로부터 콘텐츠까지의 이동경로를 고려하여, 비춰진 도로를 따라 손쉽게 이동 가능한 정보, 즉 이동 가능성이 보장된 정보들을 검색한다. 더불어 검색한 정보들을 도로를 기준으로 배치함으로써 모바일 증강현실 서비스에서 발생하는 문제점들을 해결하고 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 모델을 적용한 시스템을 경기도 고양시의 "애니골" 지역을 대상으로 구현하여 그 효율성과 편의성을 확인하고 있다.
이 연구에서는 3D 프린터 히팅 블록의 발열로 인해 가이드로 열이 전달되어 필라멘트가 녹는 문제점을 개선하기 위해 설계 해석과 폭발압접을 융합한 방법으로 클래드 판재를 만들었다. 클래드 판재에 대한 전단 강도시험을 하였으며, 히팅 블록으로 가공한 다음 열 해석, 열전도도, 열화상 측정 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 히팅 블록에 대하여 3D 모델링 열 해석 한 결과 필라멘트 가이드 부위의 표면온도가 히팅 블록 표면온도 보다 낮은 온도가 예측되었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 다음 전단 강도를 측정한 결과 평균 195.6MPa 값을 얻었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 히팅 블록에 대하여 열전도도를 3회 측정한 결과 평균 $62.52W/m{\cdot}K$값을 나타내었다. 구리와 타이타늄 클래드 판재로 만든 히팅 블록에 대하여 열화상 카메라로 표면 온도를 측정한 결과 최대 $107.3^{\circ}C$ 측정되었으며, 필라멘트 가이드 부근에서는 $183.2^{\circ}C$ 측정되었다. 기존 필라멘트의 부위의 온도 보다 $89^{\circ}C$ 낮은 온도 분포를 보였다.
Interior design especially the design developments for commercial spaces should ensure the economy of spaces. This is the marketing for space. It is necessary to understand the design elements of commercial space for the efficient using of digital media of space marketing. In this research decided to design application schemes for shopping mall by searching fashion shopping behaviors of users with persona-base scenario approach. Collected the information of users behavior base on case analysis of advance research to make personas. And develop scenario base personas for knowing the needs of users. And then made 4 schemes as the solution. Scheme 1. Customers can get the information and communication with the staff through with media screen in one room of shopping mall. The data of customers can be recorded for providing information or product recommendation personality. Forecast to preferred by group trip or customers that don't like walking around in shopping mall. Scheme 2. Install a media screen at entrance of a store in shopping mall and show special effect to raise customers' attention who walk through from the front of the store. Through with this customers will stay for long time and raise curiosity to get in the store. And the media screen also provide information of store and products. Scheme 3. Customers can get the information of products with using smart phone to scan QR cord in labels of products and record. Customers can finish whole shopping behaviors without the help of store staff. And can make buying decision even have left shopping mall as a online mode. Scheme 4. Store managers can record the products and the environment of store with 360 camera and update to website. Then customers can browse the virtual space with VR glasses. That make customers can have the real shopping experience without being in the store. In this study, have presented schemes of digital media in commercial space. But there are various of commercial space. In this study was presented schemes for shopping mall by searching fashion shopping behaviors of users. And look forward the researches about specific space setting and other type of commercial space for space development.
Dynamic displacement response of civil structures is an important index for in-construction and in-service structural condition assessment. However, accurately measuring the displacement of large-scale civil structures such as high-rise buildings still remains as a challenging task. In order to cope with this problem, a vision-based system with the use of industrial digital camera and image processing has been developed for long-distance, remote, and real-time monitoring of dynamic displacement of supertall structures. Instead of acquiring image signals, the proposed system traces only the coordinates of the target points, therefore enabling real-time monitoring and display of displacement responses in a relatively high sampling rate. This study addresses the in-situ experimental verification of the developed vision-based system on the Canton Tower of 600 m high. To facilitate the verification, a GPS system is used to calibrate/verify the structural displacement responses measured by the vision-based system. Meanwhile, an accelerometer deployed in the vicinity of the target point also provides frequency-domain information for comparison. Special attention has been given on understanding the influence of the surrounding light on the monitoring results. For this purpose, the experimental tests are conducted in daytime and nighttime through placing the vision-based system outside the tower (in a brilliant environment) and inside the tower (in a dark environment), respectively. The results indicate that the displacement response time histories monitored by the vision-based system not only match well with those acquired by the GPS receiver, but also have higher fidelity and are less noise-corrupted. In addition, the low-order modal frequencies of the building identified with use of the data obtained from the vision-based system are all in good agreement with those obtained from the accelerometer, the GPS receiver and an elaborate finite element model. Especially, the vision-based system placed at the bottom of the enclosed elevator shaft offers better monitoring data compared with the system placed outside the tower. Based on a wavelet filtering technique, the displacement response time histories obtained by the vision-based system are easily decomposed into two parts: a quasi-static ingredient primarily resulting from temperature variation and a dynamic component mainly caused by fluctuating wind load.
낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
저가형 UAV기반 사진측량의 정밀도와 정확도를 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 높은 정확도의 지상기준점과 검사점의 3차원 좌표를 추정하고자 GNSS정지관측과 기선해석, 망조정을 수행하였고, 신뢰수준 95%에 대하여 정확도가 1cm 이내인 좌표를 확보하였다. 실험 대상지에 대한 항공 사진은 DJI Phantom 4와 이에 탑재된 FC330 카메라로 7회 반복 촬영하였고, 이를 두 가지 소프트웨어로 처리하였다. 10개 검사점에 대한 소프트웨어 자동 추출좌표와 GNSS 추정해를 비교하여 표준편차 및 RMSE를 분석하였다. 두 소프트웨어 처리 결과, 95% 신뢰수준에 대해 표준편차는 남북, 동서, 높이 방향 각각 약 1cm, 2cm, 4cm 이내, RMSE는 수평과 높이 각각 9cm, 8cm 이내였으며, 표준편차가 RMSE에 비해 현저히 작았다. 두 소프트웨어 처리 결과의 통계적 차이를 확인하고자 F-ratio 검정을 수행하였다. 정밀도에 대해서는 모든 좌표 성분에 대해 한쪽꼬리 검정의 귀무가설이 기각되었고, RMSE에 대해서는 수평에 대한 것만 기각되었다. 이에 따라, 동일한 사진 자료를 처리하더라도 소프트웨어에 따라 그 결과에 통계적 차이가 있을 수 있음에 유의할 필요가 있다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
영화를 본다는 것은 극장처럼 대형화된 스크린 혹은 대형화를 추구하는 TV를 통해 시청하는 것이 일반적이었지만 현재에는 모바일 디바이스 같은 소형 플렛폼을 이용하여 시청하는 빈도수가 급속도로 증가하고 있다. 이러한 변화는 인터넷 기반 동영상 스트리밍 서비스 플랫폼인 OTT(Over The Top)의 등장과 깊은 연관이 있다. OTT의 개발은 케이블 TV 시청의 필수 디바이스인 세톱박스를 이용하지 않고 시간과 공간의 제약에서 벗어난 자유로운 영상 시청을 제공하게 되었고 이 시장의 선두엔 인터넷 기반 DVD대여 서비스로 사업을 시작한 넷플릭스(NETFLIX)가1) 있다. 모바일 시장과 비례하여 동반 성장 중인 넷플릭스는 2018년 말 기준 1억3926만명의2) 회원을 보유하고 있으며 그 외 OTT 참여 회사로 콘텐츠 기반의 Pooq, TVing, 플랫폼 기반의 올레TV모바일, 옥수수, LTE비디오포털 등이 있다. 이와 같은 신 성장 사업의 규모는 점차적으로 증가하여 현재 스마트폰 전체 이용자의 25.4%가 스마트폰 같은 소형 모바일 디바이스를 이용 하여 영상콘텐츠를 시청하고 있다. 따라서 탈 대형화 중심 즉, OTT 서비스가 가능한 소형 모바일 디바이스 시청을 위해 차별화된 영상 문법이 대두되어야 판단된다. 이를 위해 본 논문은 대중적 영상콘텐츠를 소형 모바일 디바이스로 시청함에 있어 그 문제점을 파악하고 시청자에게 미치는 영향을 설문을 이용하여 조사 연구하겠다.
콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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