신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
건축공사는 설계단계에서 도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 소요예산의 책정과 예산에 합당한 효율적 공사 방안을 찾게 된다. 정확한 물량산출과 예산책정은 공사의 수익성 여부를 판단하는 척도 중 하나로 매우 중요하다. 하지만 이러한 과정이 대부분 인력이나 2D 도면에 의존하여 수행되기 때문에 오차가 발생하기 쉬웠고, 자동화가 가능한 BIM(Build Information Modeling) 프로그램은 매우 고가이기 때문에 현장에서 적용하기 어려운 시점이다. 이에 본 연구에서는 3차원 모델링 소프트웨어인 스케치업을 이용하여 3D 건축모델링을 수행하고, 물량산출을 할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 건축물의 2D 도면을 이용하여 효과적으로 3D 모델링을 수행하였으며, 모델링 결과를 기반으로 2D 도면과 3D 모델링을 통한 물량산출의 차이를 산출할 수 있었다. 연구를 통해 스케치업을 활용한 3D 모델링과 물량산출이 기존의 2D 산출식의 오류를 방지할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 지속적인 연구를 통해 연구방법의 활용성이 검증된다면 건축 모델링과 물량산출 업무 효율성 증가에 크게 기여할 것이다.
선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다.
본 연구에서는 적외선 센서를 이용한 페트병 분리수거 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 인식부, 제어부, 알람부 및 구동부로 구성된다. 인식부는 페트병을 감지해 페트병과 센서와의 거리를 측정하고 값을 추출하고 추출된 값을 표준 범위와 비교하여 값이 표준 범위를 벗어날 경우에는 제어값을 제어부에 전송하고, 특정범위를 넘어간 경우 라벨 혹은 뚜껑의 유무결과를 제어부에 전송한다. 제어부에서는 센서부로부터 전송받은 결과값에 따라서 수거함의 입구를 개방하거나 알람부를 제어하는 기능을 수행한다. 제안된 시스템 구현을 위하여 인식부는 적외선 센서로 구현하였고, 제어부는 C언어 기반의 아두이노 스케치 프로그램으로 제작하였다. 또한, 인식부와 제어부는 아날로그 신호를 이용하여 통신할 수 있게 하였다. 제안된 시스템은 정해진 알고리즘에 따라 페트병의 라벨과 뚜껑의 유무를 정확히 판단한 후 라벨 혹은 뚜껑이 부착되었을 때 수거함의 입구를 막는다. 국민 1인당 배출되는 폐기물의 양이 높고 재활용이 되지 않아 쓰레기의 대다수를 소각시키고 있는 상황에서 본 연구에서 제안한 시스템을 통하여 페트병의 재활용률을 높이기를 기대한다.
비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.
음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.
꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.
세계 인구가 이미 초고령화 시대에 진입하였고, 그 비율이 2050년도에 도달하면 대략 40%로 육박하게 된다. 4차 산업 혁명의 주요한 기술에 해당되는 자동화와 온라인 서비스가 시니어들에게는 아직도 많은 불편함을 주고 있으며 이러한 빠른 기술의 변화는 그들의 삶의 질까지도 위협하고 있으며 세상에서의 고립까지도 야기시키고 있다. 앞서서 언급된 다양한 온라인 서비스들 중에 특히 공공 성격이 강한 금융 서비스는 은행 점포의 급격한 감소로 온라인 서비스가 어려운 그들에게 유일한 돌파구였던 점포에서 대면으로 필요한 서비스들이 점점 사라지면서 생활의 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 모바일 뱅킹 서비스 이용률이 대략 5%에 불가한 시니어들의 사용상의 어려움을 분석하고, 그들의 사용성을 개선하고자 시니어 맞춤형 모바일 뱅킹 디자인을 제안하고자 한다. 제안된 UX 디자인에서는 모바일 뱅킹 서비스에서 가장 많이 사용하는 송금 서비스 화면을 간결한 절차와 명확한 단계 이동과 필요한 선택만을 할 수 있도록 UX 디자인을 개선하고, 은행별 사용률을 분석하여 50대이상부터 연령대별로 3단계로 나누어 선호 은행을 사용자별로 우선적으로 화면에 표시함으로써 56 개이상의 은행 리스트 중에 원하는 은행을 선택시 발생될 수 있는 오류를 최소화 하도록 유도하는 방법을 제시하였다. 또한 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 최근 사용한 은행을 은행 우선순위 리스트에 업데이트하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 제시된 UX 디자인은 시니어들의 사용성 만족도 조사해 본 결과 5점중 평균 4.8점 이상의 만족도 결과를 얻을 수 있었다.
강우유출수의 기저유출(base flow)이 지표수 수질에 영향을 미치는 것은 잘 알려져 있다. 이 논문에서는 기저유출로 발생하는 질산성 질소가 수질에 미치는 영향을 USGS의 PULSE 소프트웨어를 사용하여 월별 지하수 유출량을 수문 분리하였다. 2005년도 금강유역의 갑천2 지점의 지표수 수질 및 유량자료를 사용하였으며, 지하수 수질자료는 정부기관 측정자료를 사용 하였다. 갑천2 지점의 상류는 농지 및 임야가 대부분이다. 수문분리 결과, 봄과 가을에는 하천유량의 85~95%가 기저유출 기여량이며 여름과 겨울에는 25~38%가 기저유출 기여량으로 나타났다. 갑천2 지점에서 질산성 질소의 월별 기저유출 부하량은 유역내 지하수의 평균 질산성질소 농도를 이용하여 산정하였다. 갑천2 지점에서 기저유출되는 질산성질소 부하량은 5.4 ton of $NO_{3}{^-}-N/km^{2}$로 추정되었는데, 이는 갑천2 지점의 지표수 질산성 질소 부하량인 9.2 ton of $NO_{3}{^-}-N/km^{2}$의 59%에 해당하는 값이다. 기저유출되는 질산성질소의 계절변화는 월별 질산성질소 부하량을 월별기저유출량으로 나누어 구하였는데, 우기시 질산성 질소의 기저유출농도가 높은 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 지하수 수질 모니터링이 지표수 수질 관리에 필요함을 알 수 있다.
소형 선박(<499 GT)이 전체 선박의 46%를 지배하고 있어 상대적으로 많은 CO2 배출가스를 가지고 있다고 결론지을 수 있다. 최적의 Trim 조건에서 운전하면 선박의 저항을 감소시킬 수 있어 온실가스가 적게 발생할 수 있다. Trim을 최적화하는 가장 저렴한 방법 중 하나는 최적의 Longitudal Center of Gravity(LCG)를 얻기 위해 무게 분포를 조정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 소형 선박의 저항에 대한 LCG 변화의 영향을 경험적 및 수치적 해석을 통해 연구하고자 한다. 선체를 설계하는 Savitsky 경험식은 Maxsurf Resistance의 방법으로 사용된다. 수치해석에는 STAR-CCM+ 상용 CFD(Computational Fluid Dynamics) 소프트웨어가 사용되지만 최종적으로 선박 설계 과정 이후 최적의 LCG를 얻기 위해 전체 저항을 비교한다. 결론적으로 Froude Number 0.56에서는 수치해석에 의해 전체 길이(LoA) 46.2%에서 최적의 LCG를 달성하고 Froude Number 0.63에서는 43.4% LoA를 달성하여 29.2% LoA에서 기준점에 비해 최대 41.12% - 45.16%의 상당한 저항 감소를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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