• 인지과학
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• 제32권2호
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• pp.75-98
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• 2021

본 연구는 온라인 게임에서 형성된 지위를 비교하는 성향의 청소년들이 그렇지 않은 청소년들보다 평상시에 더 불행한지 확인하려는 목적으로 이루어졌다. 이를 위한 실험 1은 자신이 조종하는 게임 캐릭터의 지위를 게임 세계 평균과 비교하게 한 후(평균보다 낮은지, 같은지, 높은지), 주관적 행복 변화를 측정하였다(지위를 비교하는 상황이 있기 전과 후의 변화). 실험 2는 자신이 조종하는 게임 캐릭터의 지위를 아는 사람의 지위와 비교하게 한 후(지인보다 낮은지, 높은지), 주관적 행복 변화를 측정하였다. 실험 3은 자신이 조종하는 게임 캐릭터의 지위가 평균보다 낮다고 제시한 후, 아는 사람은 더 낮다는 추가 정보를 제시하는 집단과 제시하지 않는 집단으로 구분하여 주관적 행복 변화를 측정하였다. 또한 실험 3은 자신이 조종하는 게임 캐릭터의 지위가 평균보다 높다고 제시한 후, 아는 사람은 더 높다는 추가 정보를 제시하는 조건과 그렇지 않은 조건을 구분한 후 주관적 행복 변화를 측정하였다. 결과적으로 실험 1은 평소 주관적 행복이 낮은 청소년은 게임 세계에서의 지위가 평균보다 낮을 때 불행해지고, 높을 때 행복해지지만, 평소 주관적 행복이 높은 청소년은 행복 수준에 큰 변화가 없음을 확인하였다. 실험 2는 평소 주관적 행복이 낮은 청소년은 게임 세계에서 타인보다 지위가 낮을 때 불행해지고, 높을 때 행복해지지만, 평소 주관적 행복이 높은 청소년은 그렇지 않음을 관찰하였다. 실험 3은 평소 주관적 행복이 낮은 청소년은 게임 세계 평균보다 지위가 높더라도 자신보다 더 높은 사람이 있으면 불행해지고, 게임 세계 평균보다 지위가 낮더라도 자신보다 더 낮은 사람이 있으면 행복해지지만, 주관적 행복이 높은 청소년은 큰 변화가 없음을 확인하였다. 본 연구는 가상 세계에서의 사회비교가 행복에 미치는 영향을 확인한 드문 연구로서 중요하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권2호
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• pp.82-100
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• 2022

코로나19 팬데믹이라는 위기 상황과 4차 산업혁명시대를 경험하게 되면서 고고유산 교육 역시 새로운 국면을 맞이하게 되었다. '비대면', '비접촉'이 일상이 된 현 상황과 각종 디지털기술이 발달하고 있는 시대를 맞이함에 따라 직접 경험하고, 조작적 체험이 주를 이루는 고고유산 교육은 여러모로 많은 변화가 발생하였다. 이 글은 포스트코로나 시대의 트렌드에 부응하는 한편, 4차 산업혁명시대에 필요한 고고유산 교육의 발전 방안과 지속가능한 전략을 모색해 본 것이다. 고고유산 교육은 4차 산업혁명시대에 필요한 역량은 물론 개인들의 정서적 만족감과 행복감을 고취시키는데 매우 적합한 교육 형태이다. 그중에서도 현 시대의 맥락을 반영한 창의적 인재양성 및 문제해결력, 자기효능감을 향상시킬 수 있는 교육의 형태로 고고유산 메이커교육이 주목된다. 이러한 메이커교육은 구성주의를 기반한 교육으로 진행될 필요가 있고, 다양한 연령별 특징을 고려하여 구체적인 학습목표 및 효과를 설정하여 설계되어야 한다. 또한 고고유산 역시 VR, AR, 클라우드, 드론 영상 기술을 적용한 다양한 ICT 활용 콘텐츠들이 개발 및 확대되고 있다. 그중에서도 온택트로 진행되는 고고유산 디지털 교육은 비대면이라는 상황 속에서도 쌍방향 소통이 가능한 커뮤니티 활성화 방안을 모색해야 한다. 아울러 온택트 교육은 교육이라는 측면을 고려해야 하므로 문화적 문해를 성장시키기 위한 목적이 추가적으로 설정되어야 한다. 이러한 고고유산 콘텐츠 개발은 온택트 교육에 최적화된 학술성을 담지한 스토리자원이 확보되어야 하는데, '문화콜라주'의 입장에서 다양한 융합적 콘텐츠를 제작하는 동시에 학습자의 흥미와 학습 능력, 학습 목적을 고려한 AI기능이 추가될 필요가 있다고 생각한다. 또한 온라인으로 진행되는 고고유산 콘텐츠 교육은 추후 실물을 접할 수 있는 동기부여나 현장학습을 고려한 선행학습, 보완학습으로 진행되어야 한다. 결국 고고유산 온택트 교육은 현재의 트렌드에 부응하는 최첨단 기술을 활용하여 진행되겠지만, 그와 연동하여 발견의 학습, 질문-탐구형 학습 모두가 가능한 구성주의학습을 위한 지속적인 노력이 필요하다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.24-29
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• 2005

목적 : 기존의 시각 자극과 관련한 뇌기능 연구가 일반적인 이차원 시각 자극을 이용한 데 반하여 본 논문에서는 삼차원 스트레오스코픽 비젼에 의한 시각 자극을 이용한 뇌기능 영상 연구를 수행하였다. 본 연구를 통하여 삼차원 시각처리와 관련한 뇌의 기능 영역 및 특징을 이차원 시각 자극 결과와 비교 검토하였다. 대상 및 방법 Anaglyph(이차원 그림을 칼라 코딩한 후 왼쪽과 오른쪽에 서로 다른 색깔의 렌즈를 사용하여 스트레오스코픽 비젼을 구현)를 이용하여 삼차원 시각 자극을 주었으며, 이와 비교를 위하여 동일한 영상으로 이차원 시각 자극을 구현하였다. 건강한 volunteer들에 대하여 삼차원 및 이차원 시각 자극에 대한 뇌기능 영상을 3.0 Tesla MRI 시스템에서 얻었다. 결과 : 삼차원 시각 자극에 의하여 활성화된 뇌의 영역은 이차원 시각 자극과 동일하게 후두엽으로 나타났으며, 삼차원 시각 자극에 의한 활성영역이 이차원 시각 자극에 의한 영역 보다 약 $18\%$ 더 넓게 나타났다. 결론 : 사람은 양 눈을 사용하여 삼차원 물체를 인식한다. 삼차원 물체 인식은 스테레오스코픽 비젼에 기인하는데, anaglyph 를 이용하여 삼차원 시각 자극에 대한 뇌기능 영상을 3.0 Tesla MRI 시스템에서 수행하였다. 삼차원 시각 자극에 의하여 활성화된 뇌의 영역은 이차원 시각 자극과 동일하게 후두엽으로 나타났으나, 활성영역이 이차원 자극에 비하여 약 $18\%$ 더 넓게 나타났다. 이것은 삼차원 영상 처리가 이차원 영상 처리에 비하여 왼쪽 영상과 오른쪽 영상의 차이에서 거리 정보를 추출하는 삼차원 시각 처리 기능이 추가됨에 따라 뇌의 처리 영역이 넓어진 것으로 판단된다. 이러한 삼차원 시각 자극 뇌기능 영상은 가상현실이나 3-D 디스플레이, 3-D 멀티미디어 콘텐츠 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.296-304
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• 2018

본 연구는 기후변화에 따른 쌀 품질 저하 요인을 기상 환경과 종실 전분 대사 기능면에서 평가하기 위해 수행하였다. 본 연구를 위해 활용한 옥외환경조절시설(SPAR)은 대형 토양상에서 온도와 $CO_2$ 동시 처리가 가능한 시설로서 최대한 포장 수준에 가까운 조건에서 미래 기후에 대한 정밀한 환경영향평가를 가능하게 해준다. 2001~2010년 전주 지역 현재 기후 기준 RCP 8.5 시나리오에 따른 2051~2060년 가상 기후조건에서 직접 재배 시험을 한 결과 미래 기후 조건에서는 벼 생육 및 노화가 급격하게 촉진되어 출수기가 현재 대비 5일 이상 빨라지는 등 생육기간이 단축될 뿐 아니라 이로 인해 고온 등숙 환경에 노출될 위험성이 크게 높아지게 됨을 알 수 있었다. 이로 인해 벼 수량 뿐 아니라 품질 또한 크게 저하되었는데 미래에는 정상립 비율은 현저히 저하된 반면 불완전립 특히 미숙립이 크게 증가하는 결과를 보였다. 이러한 결과는 고온 등숙에 의한 전분 합성 관련 유전자들의 발현감소 및 분해 관련 유전자들의 발현 증가 등 종실 체내 전분 전류 및 축적 양상이 크게 변화하여 나타난 것이다. 따라서 향후 안정적인 고품질 쌀 생산을 위해서는 고온 등숙 내성 벼 품종 개발 및 등숙기 고온 회피를 위한 재배법 개발 등의 방향으로 기후변화 적응 대책 관련 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 통상정보연구
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• 제13권3호
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• pp.3-29
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• 2011

인터넷을 통한 전자적 활동은 다수국의 관할영역에 걸쳐 발생할 수 있다. 즉 온라인상의 활동의 효과는 지리적으로 한정되지 않고, 특정한 지역의 사람에게만 영향을 미치는 것도 아니다. 인터넷상의 전자상거래는 초국경적으로 불특정다수를 상대로 거의 동시에 쌍방향 통신이 가능하다. 이러한 특정은 국제재판관할과 준거법 결정에 어려움을 발생시키기 때문에 국제사법상으로 처리하는 데 문제로 된다. 이 문제를 해결하기 위해서는 오늘날 존재하는 각국의 법 차이를 고려하여 국제사법의 정신에 준하여 어떻게 법의 충돌을 해결하고, 바람직한 국제재판관할에 관한 적용규범의 전개방향을 눈여겨봐야 한다. 이런 차원에서 전자상거래 관련 국제재판관할 문제에 관하여는 세계적으로 전자상거래 주도국인 미국의 판례변화를 분석하는 것은 그 의의가 있다. 전자상거래의 국제재판관할과 관련한 미국의 최근 판례를 분석해 보면, 대인재판관할권 관련한 판례 법리는 아직 완전하게 확립된 단계까지는 이르지 못하였고 변화 발전하고 있는 것으로 판단된다. 미국연방법원이 전자상거래의 국제재판관할 문제를 해결하기 위하여 여러 접근방법을 적용하여 왔다. 즉 영역별 분석법 (sliding scale test), 효과분석법 (effect test) 등을 적용하여 왔지만, 최근에는 타켓팅 분석법 (targeting test)을 적용하는 경향을 보이고 있다. 현재 우리나라에서는 국제재판관할 관련 규칙을 국제사법에서 규정하고 있지만, 이들 규칙이 전자상거래에도 그대로 적용될 지는 의문이 있다. 따라서 우리나라에서도 국제재판관할의 유무를 논함에 있어서는 구체적인 사정을 고려하여 개별사안의 타당한 해결에 중점을 두고 있는 현상을 근거로 삼아야 할 것이다. 따라서 구체적 사안처리의 개별타당성을 추구하는 미국판례의 동향을 분석하는 것은 적어도 실무상 어느 정도 중요한 위치를 차지하는 것이라 할 수 있다. 특히 최근의 미국판례나 학설의 동향을 분석하는 것은 앞으로 국제재판관할에 관한 규정을 우리나라 민사소송법에 포함시킬 때 소비자와 사업자의 요청을 수용하는 타당한 규정을 마련하는데 도움을 제공할 수 있다고 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제29권2호
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• pp.115-120
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• 2011

목 적: 조기 성문암 환자에서 방사선치료의 만기 합병증인 뇌졸증을 예방하기 위해 경동맥을 보호하는 치료계획을 세우고 타당성을 알아보고자 연구를 계획하였다. 대상 및 방법: 2007년 1월부터 2010년 12월까지 원발성 조기 성문암으로 방사선치료를 받은 환자 중 전산화단층촬영모의 치료를 받은 환자 31명의 모의치료 영상을 대상으로 하였다. 기존의 평행대항조사영역(parallel-opposing field, POF)과 조사영역의 빔방향상에서 동측의 경동맥을 제외하기 위해 빔각도를 조절한 조사영역(modified oblique field, MOF)으로 가상모의치료계획을 세우고 계획용표적체적, 경동맥과 척수의 선량분포, 평균선량과 $V_{35}$, $V_{40}$, $V_{50}$ 등을 기존 치료와 비교 분석하였다. 결 과: 전체 31명 중 23명(74.2%)에서 25도, 8명(25.8%)에서 30도 전방으로 조절되었다. 두 군 사이에 선량에 따른 Planning target volume의 체적백분율은 차이를 보이지 않았다(p=0.801). 경동맥의 선량에 따른 누적 체적백분율은 의미 있는 차이를 보였고(p<0.001), 26 Gy 이후에 MOF군에서 감소하기 시작했다. 경동맥의 평균선량은 POF군에서 38.5 Gy, MOF군에서 26.3 Gy였고(p=0.012), $V_{35}$, $V_{40}$, $V_{50}$ 모두에서 의미 있는 차이를 보였다. 결 론: 이번 연구 결과로 조기 성문암 환자에서 빔각도를 전방으로 조절하여 경동맥의 조사선량을 감소시켰다. 이를 통해 경동맥 협착증을 예방하고 궁극적으로 뇌졸증을 줄일 수 있을 것으로 예상한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제53권2호
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• pp.105-110
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• 2015

목적: 새롭게 개발된 인상채득이 가능한 치유지대주를 이용한 인상채득과 기존의 임프레션 코핑을 이용한 인상채득을 3차원적으로 비교함으로써 개발된 시스템의 정확성을 평가하였다. 재료 및 방법: 10명의 환자에서 구치부에 임플란트(SuperLine; Dentium, Seoul, Korea)를 식립 후 치유지대주(MyHealing; Raphabio Co., Seoul, Korea)를 연결하였다. 식립 3개월 후 보철물 제작을 위한 인상채득시 인상채득이 가능한 치유지대주를 이용한 transfer 방식과 기존의 인상용 코핑을 이용한 pick-up 방식으로 두 번 인상채득 후 각각 주모형을 제작하였다. 맞춤형 보철 지대주(Myplant; Raphabio Co., Seoul, Korea)를 제작하고 각각의 주모형에 체결 후 치과용 스캐너(Scanner S600; Zirkonzahn, South Tyrol, Italy)로 가상의 모형을 형성하였다. 3차원 분석 프로그램(Geomagic Qualify 12; Geomagic, Morrisville, NC, USA)을 이용하여 두 개의 가상의 모형을 중첩하여 지대주의 위치와 기울기의 차이를 분석하였다. 측정값은 Kruskal Wallis과 Mann-Whitney U test 방법을 통해 분석하였고, 유의수준은 0.05 로 설정하였다. 결과: 두 가지 인상법에 따른 지대주의 위치는 근원심 방향에서 0.032 mm, 협설측 방향에서 0.029 mm, 상하 방향에서 0.023 mm의 차이를 보였다. 기울기는 근원심 방향에서 $0.755^{\circ}$, 협설측 방향에서 $1.275^{\circ}$, 상하 방향에서 $0.420^{\circ}$의 차이를 보였다. 결론: 인상채득이 가능한 치유지대주를 이용한 인상채득 방식은 기존의 전통적인 인상용 코핑을 이용한 방식과 비교 시 0.032 mm 이내의 차이를 보였고 기존 논문과의 비교 시 유사한 수치이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.