JunHyuk Kwon;Byungil Kim;SangHyun Lee;Hyoungkwan Kim
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.60-65
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2013
Introducing the concept of construction safety in the design/engineering phase can improve the efficiency and effectiveness of safety management on construction sites. In this sense, further improvements for safety can be made in the design/engineering phase through the development of (1) an automated hazard identification process that is little dependent on user knowledge, (2) an automated construction schedule generation to accommodate varying hazard information over time, and (3) a visual representation of the results that is easy to understand. In this paper, we formulate an automated hazard identification framework for construction safety by extracting hazard information from related regulations to eliminate human interventions, and by utilizing a visualization technique in order to enhance users' understanding on hazard information. First, the hazard information is automatically extracted from textual safety and health regulations (i.e., Occupational Safety Health Administration (OSHA) Standards) by using natural language processing (NLP) techniques without users' interpretations. Next, scheduling and sequencing of the construction activities are automatically generated with regard to the 3D building model. Then, the extracted hazard information is integrated into the geometry data of construction elements in the industry foundation class (IFC) building model using a conformity-checking algorithm within the open source 3D computer graphics software. Preliminary results demonstrate that this approach is advantageous in that it can be used in the design/engineering phases of construction without the manual interpretation of safety experts, facilitating the designers' and engineers' proactive consideration for improving safety management.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
This study examines the rise of the Body Positive Movement on TikTok and its role as a form of online content activism influencing the fashion design and industry. Through a combination of literature review and case study methodology, the study explores the expression techniques and thematic types of Body Positive Movement on TikTok. Reviews of literature, previous studies, online articles, fashion journals, and relevant search terms on TikTok informed a definition of Body Positive Movement and an analysis of its formation and rise. The research findings confirm the impact TikTok content on Body Positive Movement has on the fashion industry in addressing external factors (i.e., 'Appearance', 'Race', 'Aging', 'Physical Disability') and intrinsic factors (i.e., 'Acceptance of Diversity', 'Self-Esteem', 'Rejection of Stereotypes', 'Appropriate Representation', 'Information Provision'). The key external factor , 'Appearance', includes subcategories such as 'Body Shape', 'Body Hair', 'Skin', and 'Facial Features'. TikTok content creators on fashion creatively combine music, emojis, and visual storytelling to exhibit positive self-perception concerning these factors. A significant finding of the study is that short clips predominantly manifesting external factors differentiate into informative or enlightening videos associated with intrinsic factors. The study underscores Body Positive Movement's important influence on the fashion industry from design to presentation.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 동양회화(東洋繪畵)에 있어서 경영위치(經營位置)에 의한 여백(餘白)의 미(美)를 두 가지 관점(觀點)에서 고찰하였다. 첫째, 화면구성(畵面構成)의 일환인 경영위치(經營位置)로 드러나는 여백(餘白)의 처리 방법에 대한 기존의 방법론을 사료(史料)를 통하여 분석(分析)하여 체계적으로 정리하였으며, 둘째, 여백(餘白)의 미(美)에 대한 전통적(傳統的) 관점과 본인의 관점을 비교하여 그 차이점을 파악(把握)하였다. 대부분의 선행연구(先行硏究)와 자료(資料)는 여백(餘白)의 운영(運營)과 표현방법이 거의 수묵(水墨), 산수화(山水畵)에 집중되어 있었기 때문에 본인은 채색(彩色)위주의 작업을 하면서 여러 조형요소 가운데 사물간의 구성 및 색채(色彩)간의 조화(調和)를 통한 화면공간의 운용문제에 대해 연구하였으며, 동양회화의 회면구성을 담당하는 경영위치(經營位置) 요소 가운데 여백(餘白)의 미(美)를 새롭게 평가하고 인식(認識)하는 계기를 마련하고자 하였다. 수묵화(水墨畵)와 달리 채색화(彩色畵) 분야에서 제대로 인식(認識)되지 못했던 여백(餘白)의 운용에 대한 표현성의 확대와 그 의미를 살펴보았으며 이를 통해 표현기법이나 표현 언어 측면에서 공통점을 갖는 다른 예술분야(藝術分野)와 연계(連繫)하여 연구 분석함으로써 여백(餘白)의 표현과 그 감상의 경계가 결코 회화(繪畵) 한 분야에만 국한되지 않음을 연구하였다. 여백(餘白)의 개념(槪念) 및 표현방법에서는 여백(餘白)과 공간(空間)의 기본개념을 탐구하고 분석하면서 동양사상(東洋思想) 속에 나타나는 여백개념(餘白槪念)을 정리하였고 경영위치(京營位置)의 형성과 변천을 정리하고 원개념(遠槪念)을 정리하였다. 본인은 작품창작에 있어서 사물의 본질(本質)을 파악하여 표현하기 위한 방법으로 형사적인 측면과 신사적(神似的)인 측면을 함께 고려하였다. 형사적(形似的)인 측면에 해당하는 드러난 형상의 표현은 대체로 격물치지적(格物致知的) 측면을 고려하였으며, 사의적(寫意的) 측면에 해당하는 무형(無形)의 형(形)은 창작 주체의 정신과 합일되는 '물화(物化)'의 경지에 이르고자 노력하였다. 그 안에 내재된 정신성을 표출하기 위하여 장자(莊子)가 제시한 '심제(心齊)'와 '좌망(坐忘)'의 경계를 추구하면서 정신적 수양의 경지에 이르고자 하였다. 정신적 수양이 작품 속에 투영될 때 화면에 외형적인 형태와 더불어 내재된 본질도 함께 전달될 수 있으며 화면 속에 표현된 형상(形象)의 이미지는 현실에서 체득(體得)한 심미적 경험(經驗)을 바탕으로 하는 것이라 보았다. 본 논문은 역대(歷代) 화가(畵家)들과 이론가들이 남긴 역사적(歷史的) 유산(遺産)들을 근거(根據)로 전통(傳統)을 계승(繼承)하고 변호시켜 재창조(再創造)함으로써 본인 작품의 정체성(整體性)을 확립해야 한다는 사실을 알게 되었다. 본인이 추구하고 지향(指向)하는 작품세계의 정체성(整體性)을 확립하기 위해서 전통(傳統)과 현대(現代)를 창조적(創造的)인 방법으로 융화(融和)시켜 향후 작품의 방향성(方向成)을 찾고자 하였다.
장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
정부에서 국민에게 공개하는 하천수질정보가 비환경전문가인 일반 수요자의 지식 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. 이와 간은 문제에 대해 대안 을 제시하고자, 본 연구에서는 수직오염 측정결과와 지역주인이 일상생활에서 접하고 있는 지역의 지도(행정경계, 수계, 도로망등)를 결합하여 2차일 수질오염지도를 제작 하였다. 다양한 수질폭정항목에 대해 다년간 축척된 방대한 자료를 간단하게 검색하 고 컴퓨터 지도에 출력할 수 있는 인터페이스가 설계되었다. 아울러 수질측정결과를 그래픽정보로 가공하여 광역적인 수직오염변화 추이를 풍부한 시각 정보로 지도상에 디스플레이 할 수 있는 기법이 구현되었다. 본 연구를 통하여 구축된 시스템은 인터 넷의 편리한 인터페이스, 자로 공유의 편리성을 이용하여 전 세계 어디에서나 서비스 에 대한 접근이 가능하다. 본 수요자 중심의 대민수질환경 인터넷GIS가 정부차원에서 도입되어 실무에 이용될 경우, 일반인이 수질환경에 내한 전문지식을 습득할 필요없 이, 검색하고자 하는 지역과 각종 수질측정 데이타를 선택하여 실생활과 관련된 수질 정보에 접근할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.
정보전달 환경의 변화에 따라 정보에 흥미를 분가하여 효율성을 높이는 것이 디자인에서 중요하게 대두되었다. 인포테인먼트는 다양한 표현방법과 미디어기술을 기반으로 정보 콘텐츠를 디자인할 때 오락적 흥미요소를 정보에 결합하는 개념으로 활용되고 있다. 정보자체만을 사실적으로 전달하는 정보형 메시지에 비해 오락적 흥미가 부가되어 사용자 관심을 유도하는 정보는 설득형 메시지의 정보이다. 인포테인먼트의 메시지가 설득적이라는 것은 정보의 이해과정에서 감각적 자극이나 인지적 재미, 상황적 흥미를 통해 사용자가 정보에 몰입하게 하는 것이다. 감각적 자극은 정보디자인의 표현요소와 미디어의 기능에 의해 발생하는 것이고, 인지적 재미는 정보 콘텐츠의 구조화에서 비예측성, 부조화 상태를 통한 잉여적 표현으로 수용자가 심리적 정체를 경험한 후 이를 해소하려는 지적인 활동에서 나타난다. 상황적 흥미는 사용자가 갖는 최적의 경험으로 쾌(快)에 의한 플로우 상태에서 나타난다. 따라서 인포테인먼트의 속성은 감각적 자극, 잉여성, 쾌로 정의될 수 있으며, 디자인 요인은 물리적 요인, 구조적 요인, 심리적 요인으로 구분해 볼 수 있다. 감각적 자극을 위한 물리적 요인은 비주얼 아날로지나 비주얼 펀의 개념으로 시각적 조작을 통한 흥미요소 표현과, 멀티미디어와 동적요소의 적용으로 가능하다. 잉여성표현에 의한 구조적 요인은 스토리텔링이나 이벤트, 인터랙션의 활용으로 정보이해과정에서 상상력을 발휘케 하는 것이다. 심리적 요인은 사용자에게 심리적 만족을 주는 것으로 유머나 놀이, 게임과 같은 오락적 흥미를 통해 플로우 상태를 경험하는 것이다. 결국 인포테인먼트는 그 속성에 부합될 수 있는 디자인 요인들이 복합적으로 연계될 때와, 전달하려는 정보의 특성과 목적에 잘 맞을 때 적용될 수 있는 개념이다.
본 연구는 중의성을 가진 어휘가 심성 어휘집에 표상된 방식과 감각 양상에 따른 처리 과정을 알아보기 위하여 한국어 동음동철이의 어절의 시·청각 재인 과정을 조사하였다. 청각 어절 판단 과제(실험 1)와 시각 어절 판단 과제(실험 2)를 이용한 두 실험에서 두 가지 이상의 의미를 가진 동음동철이의 어절(예: '물었다')과 단일한 의미만을 가진 통제 어절(예: '고통을')이 사용되었다. 어절 자극들의 누적 빈도는 조작하는 한편, 각 동음동철이의 어절의 다양한 의미가 가지는 상대적 빈도는 통제하였다. 어절 판단 과제를 사용한 두 실험 모두에서 유의한 빈도의 주효과와 함께 의미 수에 따른 어절 유형과 빈도 간의 상호작용이 발견되었다. 실험 1에서 청각적으로 제시된 동음동철이의 어절은 저빈도 조건에서 단의 어절에 비해 반응시간이 빠른 중의성 이득 효과가 나타난 반면, 고빈도 조건에서는 이와 반대로 비이득 효과가 나타났다. 마찬가지로 시각적으로 제시된 실험 2의 자극에서도 유사한 상호작용 패턴이 발견되었다. 본 연구 결과는 시각 및 청각 양상 모두에서 어휘-의미 처리가 상호의존적으로 이루어짐을 보여주며, 이는 의미 처리가 감각 의존적 단계보다는 일반적 어휘 지식 처리 단계에서 이루어질 가능성을 시사한다. 이와 더불어 의미 선택 과정에서 동음동철이의 어절이 가지는 다양한 의미의 후보군은 어절의 빈도가 상대적으로 낮을 때에만 촉진적 피드백을 제공함을 보여준다.
본 논문은 근대 풍경화와 과학(영상)도구와의 연관성을 탐구하고자 한다. 18세기 유럽의 풍경화가들이 자연경관과 인공적 설치물(건물 등)을 그리는 작업에서 근대 과학의 도움으로 만들어진 영상기구들인 카메라 옵스쿠라와 카메라 루시다 등을 사용했던 사실에 근거하여, 이 논문에서는 당시에 유명한 풍경화가들이자 증거자료들이 비교적 분명히 남아있는 이탈리아의 안토니오 카날레토(Antonio Canaletto/Canal 1697-1768)와 영국의 토마스 샌드비(Thomas Sandby 1721-98), 과학자 윌리엄 H F 탈보트(Willian Henry Fox Talbot 1800-77)의 경우를 중심으로 과학적 영상도구를 사용한 이유와 작업과정에 대해 알아보고, 그 사용에서 장단점들과 더불어 미학적인 문제들을 분석하고자 한다. 당대의 풍경화가들이 카메라 옵스쿠라/루시다 같은 기구를 이용했을 때의 장점들은 빠른 스케치 작업으로 인한 시간 절감, 자연/현실의 충실한 묘사, '정확한' 원근법적 구도의 구현에 있다. 그러나 이 기구들이 사용된 스케치들은 부분적으로 부정확하거나 단순화된 묘사가 보이기도 한다. 또 과학적 영상기구를 사용해서 예술작업이 기계의 메카니즘에 종속 문제가 있는데, 이 기구들은 스케치/드로잉에 사용되었고, 화가의 본격적인 그림작업, 즉 자연 해석과 채색·질감·명암 배합 같은 조형적 과정이 남아있으므로, 이들은 '회화작업에 도움을 주는 보조도구'일 뿐이었고, 화가의 창조적인 작업과정에 전혀 지장이 되지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.