This study proposes a lightweight algorithm for real-time front-vehicle detection using low-resolution camera footage under various driving conditions. The proposed method first extracts driving lanes using Canny edge detection and the Hough transform, thus enabling efficient lane detection. A forward region of interest (ROI) is delineated based on the extracted lane geometry. Subsequently, YOLOv11 is employed to detect vehicles within each frame, where only those located inside the defined ROI are classified as preceding vehicles. To evaluate the applicability of the proposed method in diverse environments, its performance was assessed across six driving scenarios: normal driving, traffic congestion, complex structural environments, nighttime, tunnel sections, and sharp curves. Experimental results show that the proposed approach maintains a stable detection accuracy across different conditions while offering a low computational cost and a high processing speed. Compared with segmentation-based deep-learning lane-detection models, the proposed method demonstrates superior real-time capability and can operate using only a built-in monocular camera without relying on expensive sensors such as LiDAR, radar, or artificial markers. This study serves as a foundation for vision-based ADASs, front-vehicle-following control, and road-hazard detection systems.

Green View Index(GVI)는 보행자 관점의 녹지 가시성을 정량화하는 지표로 보행 환경 평가에 널리 활용된다. 최근 보행자 시점의 시각적 녹지 중요성이 대두되며 녹색이 많은 여름 외에도 녹지의 계절별 다양성을 분석할 필요성이 제기되고 있다. GVI는 주로 거리영상을 통해 생성되는데, 거리영상은 특정 계절에 집중적으로 촬영되고, 영상 갱신이 약 1년 주기로 이뤄지므로 계절에 따른 변동성을 반영하는 데에 한계가 있다. 본 연구는 위성영상에 기반한 NDVI 시계열과 고해상도 식생 마스크를 결합하여 GVI의 계절별 다양성을 추정하는 프레임워크를 제안한다. 제안한 방법론으로 GVI를 추정할 때, 계절별 NDVI, 고해상도 식생 커버, 월 변수를 포함할 경우 R2 = 0.819, MAE = 0.038, Pearson’s r = 0.906의 높은 성능을 달성하였다. 특히 식생 활력이 낮으나 시각적 식생이 두드러지는 봄･가을 GVI 추정 성능이 크게 향상되었다. 이는 전통적인 위성 기반 녹지 모니터링 지표인 NDVI에 고해상도 식생 마스크와 월 정보를 추가함으로써 보행자 시각 GVI 추정 성능을 유의하게 향상시 킴을 입증한 것이라 할 수 있다.

본 연구는 인간의 가장 근원적 욕망 중 하나인 성욕(性慾, kāma-rāga ) 의 본질과 발생원인, 그리고 그로 인한 심리적·사회적 문제를 초기불교의 관점에서 탐구하고, 수행적 해결 방안을 고찰하는 데 목적이 있다. 성욕 은 단순한 생리적 충동이 아니라, 감각적 자극과 심리적 반응, 사회·문화 적 요인이 결합된 복합적 현상으로 이해된다. 초기불교 경전에서는 성욕 의 발생을 무명(avidyā )과 갈애(taṇhā )에서 비롯된 번뇌로 설명하며, 사 성제(四聖諦)와 십이연기(十二緣起)의 교설 속에서 그 원인을 분석한다. 성욕은 개인에게는 불안, 집착, 강박, 중독 등의 심리적 문제를, 사회적 으로는 성범죄와 왜곡된 성문화 등 다양한 부작용을 초래할 수 있다. 이 에 초기불교는 출가자에게는 금욕의 계율을, 재가자에게는 절제와 바른 성 윤리를 제시하며, 사념처(四念處) 수행과 계율(戒, sīla ) 실천을 통해 성욕을 통찰하고 전환할 수 있는 수행적 길을 제시한다. 본 연구는 성욕 을 단순히 억제의 대상으로 보지 않고, 수행을 통한 내적 성찰과 초월의 과정을 중시하는 초기불교의 실천적 지혜를 현대 사회의 성 윤리 문제에 적용할 수 있음을 논증한다. 이를 통해 성욕에 대한 통합적 이해와 수행 적 접근의 가능성을 제시하고자 한다.

잘피 생태계는 생물다양성 증진, 탄소 격리, 식량 생산, 연안 보호 등 인류 사회에 필수적인 기능과 서비스를 제공한다. 그러나 잘피생태계는 기후변화, 오염, 연안 개발 등 인간 기원 스트레스의 증가로 인해 전 세계적으로 빠르 게 감소하고 있다. 따라서 잘피 서식지의 공간적 범위, 분포, 그리고 시·공간적 동태를 효과적으로 모니터링하는 것은 이들 생태계의 효과적인 관리 및 복원을 위해 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 높은 시공 간적 해상도 상에서 연속적으로 서식지 모니터링이 요구되지만, 전 세계적으로 잘피 생태계에 대한 고해상도 모니터링 도구의 개발과 적용은 여전히 제한적이다. 고해상도 위성 원격탐사는 대규모 현장 모니터링이 어렵거나 연속적인 관측 이 힘든 지역에서 유망한 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 한국 남해안 거제 지역을 대상으로 PlanetScope과 Sentinel-2 MSI 광학 영상을 활용하여 잘피 모니터링의 적용 가능성을 평가하였다. 여러 식생지수(NDVI, NDAVI, GNDVI 등)를 비교하여 잘피 탐지에 가장 효과적인 지수를 도출하였으며, 무인항공기 영상을 활용해 탐지 결과의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구는 국내 연안 잘피 생태계의 관리를 위한 고해상도 위성 기반 모니터링 시스템 구축의 발판을 제공한다.

목적 : 본 연구는 착용자의 몰입감과 편의성을 고려한 소형·고성능 Head-Mounted Display (HMD) 광학계를 구현하기 위해, 프리즘 기반의 비구면 광학계를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 방법 : Code V 소프트웨어를 이용해 광학계를 설계하였으며, 설계 목표는 대각선 시야각 40°, 전체 시스템 두 께 약 11 mm, 조리개 크기 4 mm, ERF 15 mm 조건 하에서 0.01 mm 이하의 RMS 스팟 크기와 50 cycles/mm 에서 0.4 이상의 MTF 값을 확보하는 것이다. 총 10개 면으로 구성된 시스템은 3개의 프리즘과 1개의 디스플레이 로 이루어졌으며, 프리즘은 9개의 광학 면을 형성하고, 10번 면은 디스플레이 면이다. 5개의 비구면 면을 적용하였 으며, 비축 구조와 광로 접힘 기법을 통해 소형화와 고해상도를 동시에 달성하도록 구성되었다. 결과 : 최종 설계된 광학계는 중심부 스팟 크기 0.005 mm, 전체 평균 0.01 mm 이하로 유지되었으며, 50 cycles/mm 기준 MTF는 0.4를 달성하여 고주파 성능이 우수함을 입증하였다. 왜곡률은 최대 +2.8%로 확인되어 기존 연구 대비 향상된 왜곡 특성을 보였다. 광학 성능은 중심부뿐만 아니라 주변 시야에서도 안정적으로 유지되었 으며, 전체 시스템 두께는 11 mm로 소형화가 가능함을 입증하였다. 결론 : 본 연구는 프리즘과 비구면 요소만을 활용해 구조적 단순화와 광학적 고해상도를 동시에 달성한 사례로, 향후 웨어러블 디스플레이 및 초소형 AR 용 HMD 개발에 적용 가능한 경량화 설계 전략으로 활용될 수 있다.

최근 도시정비사업에서 공사비 분쟁이 급증하고 있다. 이는 도면 확정전 면적 당 총액 계약을 하고 준공시점에 정산하는 방식을 진행하다보니, 초기계약단 계에서 세부내역서 부재로 정확한 공사비 확정이 안된 상태에서 향후 도면확 정으로 변경계약시에 조합과 시공사 간의 공사비 의견 차이가 큰 원인이다. 정 부는 이를 개선하고자 2019년 ｢도시 및 주거환경정비법｣에 공사비 검증 제도 를 신설하여 법적보호장치를 마련했지만 공사비 분쟁은 증가하고 있다. 본 논문은 현행 ｢도시정비법｣상 공사비 검증제도의 현황과 문제점을 분석하고 실질적인 개선방안을 제시하는 것을 목표로 한국부동산원 공사비 검증제도, 정비사업 표준계약서, 코디네이터 파견제도, 건설분쟁 조정위원회 등 현행 제 도의 내용과 문제점을 분석했다. 이를 바탕으로 한국부동산원 공사비 검증의 강제성 도입, 표준 공사계약서의 세부 내역서 포함, 코디네이터의 법적지위 보장, 건설분쟁 조정위원회의 조정 효력 강화 및 전문가 양성을 개선 방안으로 제안했으며 개산견적을 활용한 세부내역서 작성방법을 도입하고 이에 초기계약에 적용하도록 법적강제성을 부 여하면 공사비 분쟁을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다.

자기공명영상은 인체 내부 구조와 병변을 비침습적으로 시각화하는 핵심 의료 영상 기법으로 자리 잡고 있으며, 특히 신경계 및 심혈관계 질환과 같은 복잡한 질병의 진단에서 필수적인 도구로 활용되고 있다. 기존의 자기공명영상 시스 템은 영상의 해상도와 신호대잡음비에서 한계가 있었으나, 최근의 기술 발전은 이러한 한계를 극복하고 진단 정확성 을 높이는 방향으로 나아가고 있다. 고자기장 자기공명영상 시스템의 도입은 해상도와 신호대잡음비를 개선하는 데 기여하고 있으며, 병렬 영상 기법은 촬영 속도를 향상시키면서도 영상 품질의 손실을 최소화한다. 또한, 압축 센싱 (compressed sensing) 기술은 데이터 획득 시간을 줄여 촬영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로, 자기공명영상 데이터에서 초해상도 복원(super-resolution) 및 노이즈 제거와 같은 영상 후처리 기술이 획기적으로 향상되었다. 인공지능 기반의 영상 향상 기술은 저해상도 데이터를 고해상도로 변환하고, 촬영 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 노이즈를 효과적으로 제거하여, 더 정확하고 명확한 진단 영상을 제공한다. 이러한 발전은 단순히 영상의 품질을 높이는 것을 넘어, 임상 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, 특히 제한된 촬영 시간을 요구하는 응급 상황에서 유용성이 두드러진다. 본 논문에서는 자기공명영상 촬영 기법의 최신 발전과 인공지능 기반 영상 향상 기술의 동향을 여러모로 분석하고, 이들의 임상적 유용성을 조명함으로써 고해 상도 자기공명영상이 의료 분야에서 가지는 의미와 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.