본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.
시각장애인의 이동을 보조하는 장치의 설치를 확대하려는 노력이 계속해서 이루어지고 있으나 실외에 비하여 실내에 설치된 보조하는 장치의 개수가 적어서 실내에서의 불편이 많은 불편이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, YOLO(You only look once)를 사용해 머신 러닝한 결과를 라즈베리 파이에 적용하고, UWB(초광대역) 센서의 삼변 측위 기법과 이를 칼만 필터로 적용하여 오차를 줄이는 기술에 대하여 연구하였다. 그 연구 결과는 YOLO 기술을 통해 객체 인식에 대한 종합적인 정확도 91.7%의 객체 인식 알고리즘을 구현하였다. 이러한 객체 인식을 바탕으로 15도의 각도 차이를 가지는 두 초음파 센서의 거리 차이를 기반으로 하여 좌·우·전방 여부를 판단하였다. 적외선 센서를 통해 최대 1.5m의 거리를 받아들여 거리에 따른 경고 메세지를 출력하게 하였다. 실내에서 UWB 센서를 통하여 사용자의 Tag와 고정된 3대의 Anchor의 거리 측정을 하였으며, 해당 거릿값과 삼변 측위 기법을 연계하여 사용자의 위치를 실내에서도 측정되도록 하였다.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.
TSP탐사는 터널 및 지하공간의 건설 시 굴착 진행 중인 터널 주위의 지질구조를 파악하기 위하여 VSP탐사를 터널 내에 적용한 물리탐사 기법이다. 하지만 터널 굴착예정 지역의 지질구조에 따른 터널 주위에서 파의 전파특성을 보여줄 수 있는 인공 탄성파합성 알고리듬이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 유한 요소 탄성파 모델링 알고리듬을 발전시켜 터널 전방에 여러 형태의 지질구조가 존재하는 경우에 대하여 2차원 시간영역 탄성파 모델링을 수행하였다. 그리고 이로부터 얻은 인공합성 탄성파단면과 파면단면을 통하여 파의 전파특성을 규명하고자 하였다. 우선 TSP탐사와 동일한 형태의 송수신 배열을 한 후, 균질 매질에 대한 모델링을 수행하여 인공합성 탄성파단면과 파면단면을 동시에 구해 직접파의 전파특성을 분석하였다. 그리고 터널 굴착방향과 수직인 반사면과 평행인 반사면이 존재하는 경우에 대해 각각 모델링을 수행하여 균질 매질의 경우와의 비교, 분석을 통해 반사파들의 전파특성을 고찰하였다. 또한 송신원을 수진기의 앞쪽과 뒤쪽에 배열한 두 가지 경우에 대하여 모델링을 수행하여, 두 방법의 특성과 장단점을 고찰하였다. 이와 같은 모델링을 통하여 TSP탐사자료의 해석, 역산 알고리듬의 개발 및 송수신 개발 등에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.
우리나라는 미계측 유역이 많아 유출현상을 분석하는데 어려움을 주고 있으며, 도시화로 인한 지형적 특성의 변화 또한 유출현상 분석을 복잡하게 하고 있다. 이에 본 연구는 최근 수공학 분야에서 보편화되고 있는 GIS(Geographic Information System)와 셀 유출량(cell funoff)을 도입시켜 유출현상을 신속하고 효과적으로 모의할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 위천유역의 6개 수위관측지점의 자료를 적용하여 VMS를 통한 유역의 매개변수를 모의하고, 토지이용별 최소면적을 기준으로 격자를 구성하여 수치표고 모델을 구성하였다. 셀 유출량은 6개 수위관측소 지점의 관측자료로부터 획득한 연평균 유량 자료와 일 최대 유량자료의 평균을 적용한 면적 가중법(Area Weighted Method)에 의해 산정되었고, 흐름방향 분석과 함락공 제거를 통해 유역내 임의의 지점에 대한 유출율을 모의하였다. 실측되어진 유출율과 모의된 유출율의 비교 분석결과, 소유역으로 분할한 유량자료를 적용하여 모의한 유출율의 결과가 효과적임을 확인할 수 있었으며, 한 유역에 있어 향후 변화 가능한 지형정보를 예측하여 모의함으로써 이수와 치수 목적에 필요한 유출모의를 신속하고 효과적으로 이루어지게 할 수 있을 것으로 사료된다.
특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.
4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.
경상북도 포항시 냉수리 지역에 위치하는 양산단층의 수평 및 수직적 규모를 파악하기 위해서 단층을 동-서로 가로지르는 측선을 따라 중력장을 측정하였다. 그 결과, 단층 경계부에서 1.5 mGal의 뚜렷한 중력의 변화를 확인하였다. 이는 양산단층 서쪽과 동쪽의 지각 밀도가 서로 다르다는 것을 나타내며, 기존의 지질 및 지구물리 조사 결과와 비교해 보았을 때, 냉수리를 통과하는 양산단층은 서쪽의 불국사 화강암층과 동쪽의 경상계 퇴적암이 혼합된 파쇄대라는 것을 의미한다. 오일러 디콘볼루션(Euler deconvolution) 및 곡률 분석(Curvature analysis) 방식을 이용하여 파쇄대의 3차원적 규모를 확인한 결과, 깊이는 약 2,000 m이며, 남남서-북북동 방향으로 최소 약 3,000 m 정도 이어지는 것으로 파악되었다. IGMAS+ 소프트웨어를 이용한 지각구조 모델링 결과는 파쇄대 서쪽과 동쪽 지각의 밀도 차이가 약 0.1 g/㎤이라는 것을 보여주었다. 이상의 연구 결과는 중력장 데이터의 해석과 모델링이 지표면에 나타난 활성단층의 규모를 심부까지 파악 할 수 있는 매우 효과적인 방법이라는 것을 보여준다. 또한 지금까지 지표면을 중심으로 2차원적으로 수행했던 활성단층 지도 제작 사업의 영역을 3차원으로 확대할 수 있는 이상적인 수단이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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