3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.
본 연구의 목적은 IT 탐색 및 활용 역량과 운영기술 역량이 조직 민첩성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 최근 경쟁이 심화되고 정보기술의 급격한 변화로 고충을 겪고 있는 국내 중소 물류기업을 대상으로 연구를 진행하였다. IT 탐색 및 활용 역량과 조직 민첩성에 관련된 선행연구들을 바탕으로 이론적으로 인정을 받은 기존 연구 모형을 본 연구에 맞게 수정하여 채택하였고 이에 따라 연구 가설을 제시하였다. 실증적인 연구방법을 채택하여 2018년 국내 중소물류기업들로부터 설문지를 회수하였고 설문 데이터의 신뢰성과 타당성을 검증하고, 연구 가설을 검정하였다. 연구결과는 IT 탐색 및 활용 역량이 운영기술 역량을 강화하고 다시 운영기술 역량이 조직 민첩성을 향상시킨다는 결론을 제시하였다. 본 연구는 기존 문헌을 바탕으로 제시된 연구 모형이 최근 시점에서도 여전히 유효한지를 확인하였고 그 이론이 국내 중소 물류기업에도 적용된다는 점을 확인함으로써 IT 탐색 및 활용 역량과 조직 민첩성에 관련된 연구의 일반화에 기여했다는 점에서 공헌을 찾을 수 있다. 실무적으로는 국내 물류 중소기업의 조직 민첩성을 향상시키기 위하여 새로운 정보기술을 탐색하고 이미 도입한 정보기술을 잘 활용하는 두가지 노력이 병행되어야 한다는 점에서 기업의 실무 담당자들과 물류산업을 활성화하려는 정부 정책 담당자들에게 시사점을 제시하고 있다.
본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 골격이 있고 삼각형 메쉬로 이루어진 3D 모델의 변형을 빠른 연산 속도로 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 삼각형 메쉬 정점의 위치를 빠른 속도로 계산할 수 있는 IK 풀이 방법을 연구하고 해당 인터페이스를 개발하였다. 모델 표면상에 한 개 이상의 마커를 지정하고 마커의 목표 위치를 설정하면, 이 시스템은 마커의 목표 위치를 기준으로 가속화된 IK 풀이를 통해 모델 표면을 구성하는 삼각형 메쉬 정점의 위치를 계산한다. 메쉬의 위치를 결정하는 데에는 각 마커와 해당 마커에 영향을 미치는 관절, 그리고 해당 관절의 상위(부모) 관절에 대하여 계산을 수행하는데, 이 과정에서 빈번하게 사용되는 중복된 항(terms)이 발생한다. 이러한 중복항을 사전에 계산해 둠으로써 기존의 삼중 중첩 반복 구조의 계산 절차를 이중 중첩 반복 구조로 개선하여 모델 변형 결과를 신속하게 구현할 수 있다. 제안된 가속화된 IK 풀이 방법은 LBS 기법으로 구현된 3D 모델을 다루거나 마커 없이 단순 촬영만으로 대상 물체를 추적하는 무마커 추적 관련 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.
최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.
진흥원의 조사에 따르면 많은 사람들이 스마트폰 게임을 한다. 스트레스 해소, 시간을 때우기 위한 이유다. 한국 게임 시장에서 모바일게임과 교육의 접목을 위한 시도가 계속되고 있다. 상업용 게임을 교육에 활용하면 효과가 있다는 연구 결과가 있다. 또한 교육용게임의 활성화를 위한 연구도 늘고 있다. 교육용게임을 만들려면 많은 시간과 비용이 필요하다. 모바일게임의 특성상 업데이트가 지속되지 않고 금새 서비스가 종료되는 경우가 많다. 모바일게임을 하면서 자연스럽게 교육적인 부분을 습득할 수 있다면 재미와 교육, 이 두 가지를 한 번에 얻을 수 있는 일석이조의 효과를 볼 수 있을 것이다. 이에 시뮬레이션 농장게임인 '레알팜'을 대상으로 게임의 교육적 요소에 대한 분석을 진행하였다. 시뮬레이션의 특징인 간접체험을 통한 정보 습득 및 활용부분의 분석에 중점을 두었고, 교육용게임의 설계요소를 바탕으로 교육적인 요소를 찾아보았다. 이는 게임의 긍정적인 부분과 기존 출시된 게임에도 교육적인 부분이 있음을 알릴 수 있다. 스마트폰만 있다면 언제, 어디서든 즐길 수 있다는 장점을 교육적으로 적극 활용한다면 게임에 대한 긍정적인 인식이 늘 것이며 모바일 게임의 평균 수명 증가도 기대해 볼 수 있다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.141-148
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2022
The development of the education system and the labor market today requires new conditions for unification and functioning, the introduction of an innovative culture in the field of Education. The construction of modern management of innovative development of a higher education institution requires consideration of the existing theoretical, methodological and practical planes on which its formation is based. The purpose of the article is to substantiate the modern paradigm of organizing the mechanism of managing the innovative development of higher education institutions. Innovation in education is represented not only by the final product of applying novelty in educational and managerial processes in order to qualitatively improve the subject and objects of management and obtain economic, social, scientific, technical, environmental and other effects, but also by the procedure for their constant updating. The classification of innovations in education is presented. Despite the positive developments in the development of Education, numerous problems remain in this area, which is discussed in the article. The concept of innovative development of higher education institutions is described, which defines the prerequisites, goals, principles, tasks and mechanisms of university development for a long-term period and should be based on the following principles: scientific, flexible, efficient and comprehensive. The role of the motivational component of the mechanism of innovative development of higher education institutions is clarified, which allows at the strategic level to create an innovative culture and motivation of innovative activity of each individual, to make a choice of rational directions for solving problems, at the tactical level - to form motives for innovative activity in the most effective directions, at the operational level - to monitor the formation of a system of motives and incentives, to adjust the directions of motivation. The necessity of the functional component of the mechanism, which consists in determining a set of steps and management decisions aimed at achieving certain goals of innovative development of higher education institutions, is proved. The monitoring component of the mechanism is aimed at developing a special system for collecting, processing, storing and distributing information about the stages of development of higher education institutions, prediction based on the objective data on the dynamics and main trends of its development, and elaboration of recommendations.
On farm analysis of protein, moisture and oil in cereals and oil seeds is quickly being adopted by Australian farmers. The benefits of being able to measure protein and oil in grains and oil seeds are several : $\square$ Optimize crop payments $\square$ Monitor effects of fertilization $\square$ Blend on farm to meet market requirements $\square$ Off farm marketing - sell crop with load by load analysis However farmers are not NIR spectroscopists and the process of calibrating instruments has to the duty of the supplier. With the potential number of On Farm analyser being in the thousands, then the task of calibrating each instrument would be impossible, let alone the problems encountered with updating calibrations from season to season. As such, NIR technology Australia has developed a mechanism for \ulcorner\ulcorner\ulcorner their range of Cropscan 2000G NIR analysers so that a single calibration can be transferred from the master instrument to every slave instrument. Whole grain analysis has been developed over the last 10 years using Near Infrared Transmission through a sample of grain with a pathlength varying from 5-30mm. A continuous spectrum from 800-1100nm is the optimal wavelength coverage fro these applications and a grating based spectrophotometer has proven to provide the best means of producing this spectrum. The most important aspect of standardizing NIB instruments is to duplicate the spectral information. The task is to align spectrum from the slave instruments to the master instrument in terms of wavelength positioning and then to adjust the spectral response at each wavelength in order that the slave instruments mimic the master instrument. The Cropscan 2000G and 2000B Whole Grain Analyser use flat field spectrographs to produce a spectrum from 720-1100nm and a silicon photodiode array detector to collect the spectrum at approximately 10nm intervals. The concave holographic gratings used in the flat field spectrographs are produced by a process of photo lithography. As such each grating is an exact replica of the original. To align wavelengths in these instruments, NIR wheat sample scanned on the master and the slave instruments provides three check points in the spectrum to make a more exact alignment. Once the wavelengths are matched then many samples of wheat, approximately 10, exhibiting absorbances from 2 to 4.5 Abu, are scanned on the master and then on each slave. Using a simple linear regression technique, a slope and bias adjustment is made for each pixel of the detector. This process corrects the spectral response at each wavelength so that the slave instruments produce the same spectra as the master instrument. It is important to use as broad a range of absorbances in the samples so that a good slope and bias estimate can be calculated. These Slope and Bias (S'||'&'||'B) factors are then downloaded into the slave instruments. Calibrations developed on the master instrument can then be downloaded onto the slave instruments and perform similarly to the master instrument. The data shown in this paper illustrates the process of calculating these S'||'&'||'B factors and the transfer of calibrations for wheat, barley and sorghum between several instruments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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