보행환경은 개인의 영역이자 공공 공간으로서 시민들의 일상생활에 매우 중요한 요소이다. 보행환경의 중요성이 인지되면서 국가적 차원에서도 보행환경 실태조사를 전국 지자체가 5년마다 시행하도록 법으로 규정하는 등 체계적인 실태조사가 필요한 실정이다. 하지만 보행환경에 대한 실태조사는 일부 지역을 대상으로 현장 조사에 의지하는 등 실태조사 방법론에 있어서는 기존의 한계를 벗어나지 못하고 있다. 본 연구는 고해상도 거리 영상과 딥러닝 기술을 활용한 보행환경 평가 지표 개발을 목표로 하였다. 보행환경 평가 지표 개발을 위해 보행환경 평가와 관련된 국내외 문헌 및 딥러닝 기술을 활용한 보행환경 평가 연구를 리뷰를 토대로 보행환경 평가 지표 초안을 개발하고, 도출된 보행환경 평가 지표의 구체적 데이터 구축 가능성을 확인하기 위해 거리 영상의 시멘틱 세그멘테이션(semantic segmentation) 결과 정확도와 영상 외 필요한 자료에 대한 취득 가능성을 검토한 후 최종 보행환경 평가 지표를 제안하였다. 도출된 보행환경 평가 지표는 안전성, 편리성, 쾌적성, 접근성 4개 카테고리에 8개 지표를 활용하는 것을 제안하였다. 본 연구의 결과는 현장 관찰 조사나 설문조사에 기반한 기존 보행환경 연구의 한계점을 탈피하고 고해상도 거리 영상과 딥러닝 기술을 활용한 도시 연구의 지능화 계기를 마련하고 보행환경 평가 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 초석이 될 것으로 기대한다.

In this study, the PBL class was applied to a Vietnamese video class. 13 learners were divided into 3 groups, and it was examined whether all learners grew toward their learning goals, and if so, through what process they grew. When group 1 announces a task, groups 2 and 3 perform peer evaluation and submit a peer evaluation sheet. For this, group 1 categorized the contents of peer evaluation into reflecting, partially reflecting, revised, and not reflecting to prepare the presentation evaluation sheet. Further, they were required to write a reason why “not reflecting.” A reflection log was also submitted. As a result of the above, the assignments were immediately revised, supplemented, and developed every week through peer and instructor evaluation. Through this process, the instructor learned in detail what kind of reflection the presenter and team members were doing each week. In particular, learners achieved ‘up-leveling’ with the activeness of immediately accepting each other’s strengths while conducting peer evaluations on each other’s presentations. This shows that the weekly assignments are improved, while the competencies of both the presentation team and peers are developed at the same time.

본 고는 국내 최초 극장상영 연쇄극 영화<의리적구투>의 영화사적 가치와 문화적 가치를 반영하여 당시의 영화를 현대적 감각으로 재현하기 위해 활용할 무대의 영상을 기획 연구하였다. 연구에서 오늘날 공연’트렌드(trend)‘와 영화문법을 적용하여 본 공연을 위한 무대 영상제작의 방향성을 제시한다. 공연은 현재 합천’영상테마파크’에 조성된 실내 ‘단성사 극장’과 야외 ‘조선총독부, 경성역’을 무대 공간으로 설정하였다. 실내 단성사 극장 무대에서는 영상과 배우연기, 악기연주, 가수, 변사가 당시 공연을 재현했다. 야외공연에는 조선총독부와 경성역 중 한 곳을 선택하여 극 중 주인공 송산의 영화적 현실과 당시 일제 치하 조선인들의 고달픈 삶과 역사적 사건을 일치시킨 ‘미디어파사드’ 방식의 기호화 영상을 예술적으로 제작하기 위해 기획하였다. 오늘날 뮤지컬공연이나 연극 공연에서 활용되는 무대 영상이 단순히 공연내용의 배경이거나 미학적 영상이었다면, 본 공연의 무대 영상은 영화문법을 반영한 영상으로 한 편의 영화를 공연화 하는 작업이라고 할 수 있다. 다시 말해서 영화적인 영상과 무대 위에서 연기하는 배우가 하나가 되는 공연형식의 영화 영상이라고 말할 수 있다.

한류 콘텐츠의 탄생과 확산이 융성되는 현시점에서 본고는 K-dance 의 주제적 개념 정립을 토대로 ‘Feel the rhythm of Korea1’ 춤의 성 공 원인을 도출하여, K-dance의 미래 방향성을 도모하고자 했다. 그 결 과, 첫째 K-dance의 주제적 개념은 전형典型적으로 내려온 한국춤에서 부터 한국 문화 창달의 힘으로 한국인에 의해 창착된 춤까지를 아울러 가리키며, 한국 문화의 정체성 및 세계적인 비전을 통해 인류의 공감을 형성할 수 있는 콘텐츠라고 할 수 있다. 둘째, ‘Feel the rhythm of Korea1’의 춤은 이날치 수궁가에 맞춰서 춤의 원리·표현 양식·구성·의도 요소들을 기발, 코믹, 자유롭게 교차시켜서 보여준다. 한국과 세계 사이, 일상과 예술 사이, 전통과 현대 사이의 경계선 위에서 고도의 음악적 분 석과 그에 따른 동작의 수행으로 탄생한 이 춤은 한국을 제대로 알렸다. 인간의 보편적인 리듬과 움직임을 토대로 세계적인 감각, 니즈, 코드 요 소들을 가미하여 한국적인 완성체로 끌어냈다. 이는 이 춤을 K-dance 의 성공적인 사례로 꼽는 이유이기도 하다. 셋째, 안무자의 철학, 자유자 재한 표현, 음악에 대한 이해, 숙련된 동작 기술의 채용, 보편적 기호의 포착, 현대적 니즈의 반영을 토대로 그것을 조화롭게 춤으로 만들어 낼 수 있는 창작력이 K-dance 성공의 핵심 열쇠이다. 더불어 K-dance의 자유로운 도전을 장려해 주고, 창작자 육성과 지원에 주력하고, 해외 시 장 진출의 전략적인 지휘가 가능한 기획 시스템이 구축된다면, K-dance 미래는 더욱 기대해도 좋을 것이다.

우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2～4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서 의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활 용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용 하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하 는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경 우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분 한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.

Through the process of chemical vapor deposition, Tungsten Hexafluoride (WF6) is widely used by the semiconductor industry to form tungsten films. Tungsten Hexafluoride (WF6) is produced through manufacturing processes such as pulverization, wet smelting, calcination and reduction of tungsten ores. The manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is required thorough quality control to improve productivity. In this paper, a real-time detection system for oxidation defects that occur in the manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is proposed. The proposed system is implemented by applying YOLOv5 based on Convolutional Neural Network (CNN); it is expected to enable more stable management than existing management, which relies on skilled workers. The implementation method of the proposed system and the results of performance comparison are presented to prove the feasibility of the method for improving the efficiency of the WF6 manufacturing process in this paper. The proposed system applying YOLOv5s, which is the most suitable material in the actual production environment, demonstrates high accuracy (mAP@0.5 99.4 %) and real-time detection speed (FPS 46).

본고는 비대면 환경에서의 영상번역수업에 학습자중심 교육을 적용한 사례 연구이 다. 학습자가 무엇에 관심과 흥미가 있는지 개인프로필을 조사하였고, ZOOM 소회의 실 기능의 조별활동을 통해 학습자간의 상호작용을 최대한 높이고, 개별 피드백과 조별 피드백, 이클래스 LMS를 통해 학습자와 교수자와의 소통을 활성화한 수업이 되도록 진행하였다. 한 학기 동안 학습자중심으로 설계하고 운영한 영상번역수업에 대한 학습자의 강의평가와 만족도를 살펴보았다. 학습자들이 직접 번역하고 교수자 의 피드백을 받고, 조별 활동의 토론을 통해 서로의 의견을 교환한 뒤 조별 완성본 을 제출하면서 수업에 대한 성취감과 만족감이 높은 것으로 확인되었다.

소셜 네트워크는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었다. 소셜 미디어 정보에 대한 정서 분석은 소셜 네 트워킹 사이트에 대한 사람들의 견해, 태도, 감정을 이해하는 데 도움이 된다. 전통적인 정서 분석은 주로 텍 스트에 의존한다. 스마트폰이 등장하면서 문자뿐만 아니라 이미지 등 네트워크 상의 정보도 점차 다양해지고 있다. 많은 경우 이미지가 감정을 독립적으로 표현하기 보다는 텍스트를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습 니다. 우리는 새로운 이미지 텍스트 정서 분석 모델(LSTM-VAA)을 제안한다. 구체적으로 이 모델은 사진 정보 를 직접 입력으로 가져가지 않고 VGG16 네트워크를 사용하여 이미지 특징을 추출한 다음 시각적 측면 주의 를 생성하고 문서의 핵심 문장에 더 높은 가중치를 부여하고 시각적 측면 주의를 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 또한, 우리는 LSTM 네트워크를 사용하여 텍스트 감성을 추출하고 텍스트만을 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 마지막으로, 우리는 두 분류 결과 그룹을 통합하여 최종 분류 레이블을 얻는다. 옐프 레스토랑 리뷰 데 이터 세트에서, 우리의 모델은 감정 분류를 위한 시각 주의 보조 텍스트로 시각 정보를 사용하는 것의 효과 를 검증하는 BiGRU-m VGG보다 18.92% 높은 62.08%의 정확도를 달성한다. 비스타넷 모델보다 0.32% 높아 비스타넷 모델의 이미지가 텍스트를 완전히 커버할 수 없는 결함을 LSTM 모델이 효과적으로 보완할 수 있 음을 입증했다.

실제 환경과 유사한 게임 환경은 사용자의 현실감과 몰입도를 높인다. 특히 현실 세계에서 건물은 사용자에 게 현실감을 부여하는 중요한 요소이다. 위성영상, 항공영상, 360°영상 등 실제 환경 데이터는 이미 디지털화 되어 구글 스트리트뷰나 카카오 로드뷰처럼 서비스되고 있다. 또한 이미지가 아닌 3D 모델로 세상을 구성하 는 것은 이미 진행 중인 작업이다. 그러나 Google 및 기타 업체에서 수행한 작업은 주로 항공 이미지를 모 델의 텍스처로 사용된다. 항공 영상의 특성상 카메라 시점이 낮을 때 왜곡이 심하고 해상도가 높지 않다. 본 연구에서는 기존의 360° 거리 이미지 서비스에서 거리 이미지와 메타데이터를 추출하여 사용자가 이동하 고 상호작용하는 지도를 구성하여 3차원 공간에서 독립된 건물 메쉬를 생성하였다. 스트리트 뷰는 TM 좌표 를 이용하여 3차원 공간에 배치되어 사용자의 움직임에 따라 적절한 스트리트 뷰가 적용된다. 우리는 깊이 데이터를 분석하여 스트리트 뷰에 투영된 구형 화면에 깊이를 적용하고 스트리트 뷰에서 건물을 배경과 분 리하고 각 건물을 별도의 수직 평면에 투영하였다. 또한 각 건물은 사용자를 따라 초기 방향을 유지하도록 회전되어 스트리트 뷰 사이의 전환에서 건물 평면의 연속성이라는 인상을 준다. 본 연구는 기존 디지털 데이 터를 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 재가공하여 가치를 높이는 것을 목적으로 한다.

최근 자기공명영상 획득을 위한 시뮬레이션 도구가 개발되어 오랜 시간이 소요되는 임상 연구를 대체할 수 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 MRiLab 시뮬레이션을 사용하여 부가인자인 에코 시간의 변화에 따라 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하여 영상의 신호 및 노이즈의 변화를 정량적으로 평가하고 경향성을 파악하고자 한다. 이를 위해 실제 MRI 장비를 기반으로 새롭게 개발된 MRiLab simulation tool을 사용하여 모든 파라미터를 같게 고정한 후 TE만을 20~95 ms범위에서 5 ms 간격으로 각각 설정하여 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하였다. 획득된 영상들의 신호 및 노이즈 특성 변화를 정량적으로 평가하기 위해 신호대잡음비 및 대조대잡음비를 측정하였다. 결과적으로, TE가 증가할수록 SNR은 감소하고 CNR은 증가하는 경향을 보였다. 이는 TE가 증가할수록 관심 영역으로 설정된 뇌척 수액 신호는 일정하게 유지되는 반면 노이즈는 증가하였으며, 백그라운드로 설정된 백질의 경우 신호가 감소함과 동시에 노이즈가 증가한 것이 원인으로 분석된다. 결론적으로, 진단에 용이한 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하기 위해서는 그 목적에 따라 적합한 TE를 설정하는 것이 중요함을 확인하였다.

본 연구의 목적은 60대의 대뇌에서 T1, T2, PD 이완 시간 값을 측정하여 연령별 특정 해부학적 구조물들의 이완 시간 의 평균값과 연령에 따른 이완 시간 변화의 관련성이 있는지 분석하고자 하였다. 60에서 69세까지 총 50명의 정상 뇌자기 공명영상검사자의 데이터를 Synthetic MR의 MAGiC을 이용하여 후향적으로 분석하였다. 대상 부위는 해마, 대뇌 부챗살, 측두엽 회백질, 시상, 뇌척수액이었다. 실험결과 해마, 대뇌 부챗살, 측두엽 회백질은 연령 변화에 따른 T1, T2, PD 이완 시간의 차이가 없었다(p>0.05). 하지만 시상에서는 PD 이완시간이 연령과의 상관성이 있었고(R2=0.112, p<0.05), 뇌척 수액에서는 T1 이완시간(R2=0.063, p<0.05)과 T2 이완시간(R2=0.061, p<0.05)에서 연령과의 상관성을 확인하였다. 추후 다양한 연령대의 대뇌 이완 시간을 측정하여 평균값의 비교 연구가 필요하고, 시상과 뇌척수액에서는 대규모 모집단 연구가 필요할 것이라 판단되며 이에 본 연구가 기초자료를 제공할 것이라 사료된다.

본 연구에서는 균일도 보정기법이 적용된 영상의 신호강도 측정 시 적용된 보정기법을 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램 의 문제점을 알아보고자 하였다. 연구방법은, 균일도를 보정하지 않은 영상과 보정한 영상을 각각 획득한 후 적용된 보정기 법을 측정할 수 있는 전용 영상측정 프로그램과 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램으로 신호강도를 측정하여 비교 평가하였다. 연구결과, 전용 영상측정 프로그램은 균일도를 보정한 영상과 보정하지 않은 영상 모두 유의한 차이가 있었으나, ImageJ 프로그램은 균일도를 보정한 영상과 보정하지 않은 영상 모두 유의한 차이가 없었다. 결론적으로 균일도를 보정한 영상의 신호강도 측정 시 적용된 보정기법을 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램은 부정확한 신호강도 값이 산출되기 때문에 매우 주의를 해야 한다.

본 연구는 고속 스핀에코 기법의 T2 강조영상 획득에 있어 온도 상승을 최적화하기 위한 에코 개수(echo train length, ETL) 25를 기반으로 재자화 펄스의 범위에 따른 온도 변화와 이에 따른 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR) 분석을 통한 합리적인 영상 파라미터를 제시하고자 하였다. 온도 변화측정은 수소원자 공명주파수(proton resonance frequency shift. PRF) 기법을 활용했으며, 재자화 펄스의 각도(flip angle, FA)에 따른 온도 상승을 측정하였다. 온도 변화는 재자화 펄스 90도 인가 시에 약 0.202±0.023°C로 증가했으며, 이는 최소 FA인 60도(약 0.196±0.024°C)와 가장 유사하게 나타났다. 또한, 그 영상의 SNR은 FA 120도과 150도에 비해 FA 90도에서 약간 감소하는 경향이 나타났지만(약 12.5%), FA 180도와 비교하여 큰 차이는 발생하지 않았다 (FA 90도=349.66±3.68; FA 180도=357.68±3.21). 이 결과들은 고속스핀에코 기법에서 ETL 25를 사용한 빠른 영상획득 시간을 기반으로 합리적인 영상신호와 재자화 펄스에 의한 최소 온도 상승을 나타내며, 이는 인체 MR 안전기준을 충분히 보장하는데 기여할 수 있다. 특히, ETL 25와 결합된 90도 FA 사용은 가속화된 영상획득 시간, 합당한 T2 영상의 SNR, 그리고 최적의 인체 온도 증가를 위한 고속스핀에코 기법에서의 최적화된 영상 파라미터가 될 수 있을 것으로 사료된다.