감성리컬러링을 통한 회화적 렌더링과 평가에 관한 연구

이태민 | JNCIST 10(5) 471-483

Abstract : 화가가 어떤 장면을 그림으로 표현할 때, 장면을 그대로 표현하는 경우도 있지만, 일반적으로 자신이 느끼는 감정을 기반으로 그림을 그린다. 감정을 표현할 수 있는 예술적 표현 방식들이 존재하기 때문에, 이런 방식들이 그림에 적용된다. 감정 표현 요소들이 관찰자들에게 영향을 미치게 되면서, 화가가 장면을 보며 느낀 감정을, 관찰자들은 그림을 통해서 느낄 수 있게 된다. 기술의 발전에 따라서 이미지를 이용하여 다양한 표현이 가능하게 되었지만, 비전문가들이 그림 요소들을 능숙하게 사용하여 감정 표현까지 하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 사용자가 자신이 원하는 감정을 이미지에 반영하여, 반영된 색상을 기반으로 회화를 만들어내는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 감정에 가장 크게 연관이 되는 시각 정보인 색상을 이용하여, 감정과 색상과의 관계를 찾아낸다. 사용자가 특정 감성을 선택하며 그 감성에 맞는 색상 팔레트를 제작한 후, 만들어진 색상 팔레트를 기반으로 이미지를 리컬러링한다. 그 후 리컬러링된 이미지를 이용하여 회화적 렌더링을 진행하면, 사용자의 감성에 맞는 회화가 만들어지게 된다.

Keyword : 회화적 렌더링, 감성 컴퓨팅, 리컬러링, 감성 기반 렌더링, 감성 렌더링 검증

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.01

공공기관 홈페이지의 언어경관에 관한 연구

양민호, 김준환 | JNCIST 10(5) 485-496

Abstract : 공공시설물에 관한 올바른 정보 전달체계와 공공기관 웹페이지에 산재해 있는 다언어 환경을 파악하고, 언어의 다양성을 이해하여 앞으로 다가올 다문화 공생시대를 대비한 보다 효율적인 정보전달 및 정책 제안의 근거로 삼는 것이 필요하다. 최근 언어경관의 인식 및 역할이 증가함으로 인해서 과거에 비해 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구는 언어경관 모델의 확장 연구로서, 급변하게 다문화 사회로 진입한 한국의 다문화 구성원들의 다언어 표기와 언어경관에 대한 연구를 바탕으로 공공언어 환경의 실태를 파악하고 이에 대한 활용 방안을 탐색하는데 목적이 있다. 특히 공공기관에 주목하여 몇 개의 언어로 홈페이지가 운영되고 있는지, 다국어 표기가 어떤 형태로 나타나는지, 그리고 다국어 표기 이외에 정보 약자 및 장애인 등에 대한 배려 장치가 갖추어져 있는지에 대한 실태 조사를 통해 확인하였다. 이를 위해 공공기관의 다언어화 현황 및 진행상황을 파악하였으며, 구체적인 정책을 수립하는데 있어 시사점을 제공할 것이다.

Keyword : 공공언어, 언어정책, 언어경관, 공공기관

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.02

교량 손상 관리를 위한 딥러닝 기반의 교량이미지 전처리 및 손상객체 자동검출 모델

홍성삼, 황철훈, 김형규, 김병곤 | JNCIST 10(5) 497-511

Abstract : 교량에서 표면 결함은 가능한 구조적 열화 또는 손상의 가장 관찰 가능한 지표이다. 그러나 대부분 인력에 의한 수동적인 검사로 지표를 생성하고 있는데 이는 구조 요소의 내부 상태는 시각적 기술에만 의존하여 평가될 수 없다는 점과 수동적인 촬영, 직관에 의한 판단만이 평가 요소인 점이 문제점으로 지적된다. 본 논문에서는 교량 손상 점검의 자동화를 위해 딥러닝 기반의 이미지 전처리 및 교량 손상 객체 자동화 기술을 제안한다. 이기종의 촬영기기로 촬영된 교량 이미지의 전처리를 위해 딥러닝 기반의 SR(Super-Resolution)을 이용하여 up/down-sampling을 통해 탐지모델에 가장 적합한 형태의 이미지로 정규화를 하는 기술을 제안하였다. 처리된 이미지는 레이블러를 통해 레이블링 되고, 구축된 이미지넷이 탐지모델의 학습에 사용되어 현장에 최적화된 교량 손상 객체 탐지 모델을 구축할 수 있다. 또한 기존의 교량 손상 탐지 모델들과 성능적으로 유사하거나 우수한 성능을 나타내었으며, 전문현장 데이터를 사용하였기 때문에 모델의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 실험을 통해 교량 손상 객체 중 백태에 대한 탐지 성능을 측정하였으며, 전처리된 이미지넷을 활용한 경우 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

Keyword : 딥러닝, 노후 교량 관리, 이미지 분석, 이미지 처리, 화질 개선

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.03

The Effect of Environmental, Social and Governance (ESG) on Capital Cost: EvidenceKorean KOSPI Firms

Yeo Hwan Kim, Joon Ryong Park | JNCIST 10(5) 513-521

Abstract : This paper examines the empirical association between environmental, social and governance (ESG) and the cost of capital(WACC) on Kospi firms. Based on the argument that ESG movement would benefit shareholders by reducing firms’ downside risk, measured using the lower partial moment and value at risk, this study hypothesized that ESG movement would affect the cost of capital. This study examined the effect of ESG movement on the cost of capital using a large sample of Korean firms. The ESG index announced by the Korea Corporate Governance Service (KCGS) was used as a measurement variable for ESG. The results of this study find that the capital cost borne by companies that actively carry out ESG activities was low. That is, ESG activities have a positive effect on the capital market and have the effect of lowering capital costs. In short, the firms with ESG movement exhibit the negative on the cost of capital.

Keyword : Environmental, Social and Governance (ESG), Capital Cost, ESG(Environment, Social, Governance) index

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.04

딥러닝분석을 이용한 고빈도 매매 최적화 성능평가

이우식 | JNCIST 10(5) 523-535

Abstract : 현대 금융 시장은 과거의 금융 시장과 달리 전 세계 투자자들이 장소에 구애받지 않고 금융 상품을 거래할 수 있게 되었으며 주문 및 체결도 백만분의 1초 단위에서 일어나는 이전과 비교할 수 없을 정도로 빠르게 움직이는 움직이고 있다. 이에 컴퓨터 알고리즘 트레이딩이 더욱 요구되고 진화하고 있지만, 변화하는 시장 데이터, 많은 종류의 시그널 값을 빠르고 지능적인 방식으로 변화시키는데 제한이 있을 뿐 아니라 최적의 속도와 정교함을 가진 실행 논리를 개발·유지하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 본 연구에서는 최적화 알고리즘에 따른 딥러닝 모형기반의 고빈도 매매성능을 비교 분석한다. 분석 결과, 심층 신경망에 의한 고빈도 매매전략 기반에 따른 총 누적 수익이 기초자산의 수익과 비교하여 높은 수익을 얻을 수 있었으며 장기간 지속하는 특성을 보여주었다. 둘째, 일반적으로 성능이 뛰어나다고 알려진 Adam이 유로/달러 환율 고빈도 데이터에 대한 심층 신경망 학습성능에서는 RMSprop과 AdaGrad에 비해 상대적으로 성능을 떨어지는 것으로 나타났다.

Keyword : 인공지능, 비즈니스 애널리틱스, 핀테크, 국제 금융, 알고리즘 트레이딩

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.05

서스펜스와 몰입을 위한 Emergence Pattern 몬스터

김정현, 김정윤 | JNCIST 10(5) 537-548

Abstract : 유저는 게임을 플레이하면서 지속적으로 재미를 느끼길 원한다. 게임에서 몬스터는 유저가 상호작용하는 대표적인 게임요소로 몬스터와의 전투 등을 바탕으로 유저에게 다양한 경험을 제공한다. 플로우는 유저가 게임을 플레이 하면서 느끼는 몰입상태로 게임의 재미에 깊숙이 빠져든 상태를 말하여 플로우 상태를 위하여 몬스터의 구성은 게임에서 매우 중요한 요소이다. 몬스터는 다양한 패턴으로 구성되며 이를 위해 FSM( Finite-State Machine), HFSM(Hierarchical-Finite-State Machine),FuSM(Fuzzy State Machine), Behavior Tree, 신경망, 유전자 알고리즘 등 다양한 방법으로 몬스터의 행동패턴을 구성한다. 몬스터의 행동패턴은 대부분 미리 정의된 방식으로 일정하게 동작하기 때문에 유저가 일정시간 게임을 진행한 후에 행동을 쉽게 예측할 수 있게 됨으로써 지루함을 유발하게 된다. 본 연구는 패턴을 기반으로 하는 몬스터의 행동에 Emergence Pattern을 추가함으로써 알프레드 히치콕이 그의 영화에서 주된 소재로 활용한 서스펜스를 경험하게 하고, 라프코스터가 주장한 패턴의 파악 = 재미라는 이론을 바탕으로 긴장감과 재미를 이끌어 내어 지속적인 플로우 상태를 경험할 수 있도록 한다.

Keyword : 몰입, 서스펜스, 몬스터 패턴, 창발패턴

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.06

다항 곡선과 합성곱 신경망을 이용한 요추 전위 정량화 방법

장준수 | JNCIST 10(5) 549-557

Abstract : 요추 통증의 주요 원인이 되는 전위는 X-ray 영상 분석을 통하여 진단될 수 있는데, 주로 사람의 수작업에 의해서 전위 정도가 정량화되어 왔다. 따라서 수작업에 의한 정량화 과정을 개선하기 위해서 본 연구에서는 요추의 전위 정도를 정량화할 수 있는 자동화 알고리즘을 제안한다. 추체의 꼭지점 자동 추출을 위해서는 합성곱 신경망 기반의 두 단계 네트워크를 활용하였고, 꼭지점 위치의 평균을 이용하여 추체 중심선 특징점을 계산하였다. 중심선 특징점에 3차 다항 곡선 적합을 수행하여 중심선 식을 얻었다. 각 추체 중심점에서 다항 곡선까지의 최소 거리값을 계산함으로써 전위 정량화를 수행하였다. 요추 X-ray 영상 1000장에 제안하는 방법을 적용하여 자동 전위 정량화가 성공적으로 수행됨을 확인하였다. 특징점에 대한 참값을 이용한 정량화와 비교하여, 정량화 오차는 약 2.47 픽셀로 나타났다. 본 연구에서 실험결과는 요추에 한정되어 있지만, 제안하는 방법을 전신 척추에도 적용이 가능할 것이다.

Keyword : 추체 전위, 요추 진단, 합성곱 신경망, 다항 곡선

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.07

직장인 스포츠 활동이 직무스트레스 및 직무만족에 미치는 영향

신진호, 김우식 | JNCIST 10(5) 559-571

Abstract : 본 연구는 최근 일과 생활의 균형을 추구하기 위한 사회 전반적인 변화에 맞추어 직장인의 다양한 여가활동을 파악하고, 직무스트레스 요인을 해소하기 위한 전략적 방안으로 직장 스포츠 활성화에 주목하였다. 이에 스포츠 활동을 통한 직무스트레스 및 직무만족에 영향 관계를 파악하기 위하여 2021년 5월 1일부터~9월 30일까지 표본계획에 의거 헬스케어 직장인 250명을 표집하였으며, 불응답자 41명을 제외한 유효 표본 205명이다. 자료처리는 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였고, Cronbach's α, 탐색적 요인분석, 빈도분석, 상관관계, 기술통계, 다중회귀분석을 실시하였다. 검증 결과, 가설 1은 통계적 유의미한 부의 영향(-)을 미치는 것으로 스포츠 활동 영역이 높을수록 직무스트레스는 낮아지는 것을 알 수 있었으며, 가설 2는 통계적 유의미한 정의 영향(+)을 미치는 것으로 스포츠 활동 영역이 높을수록 직무만족은 높아지는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 가설 3은 통계적 유의미한 부의 영향(-)을 미치는 것은 직무스트레스가 높을수록 직무만족은 낮아지는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 전문 의료진과 지속적인 관계를 맺으면서 나타나는 감정노동을 경험하기 때문에 스트레스를 해소하기 위한 중재 프로그램에 관심을 가져야 한다. 따라서 가능 범위 내에서 직장 스포츠 시설 투자 그리고 스포츠 활동 혜택을 제공한다면 이에 상응하는 이익을 기대할 수 있다.

Keyword : 헬스케어, 스포츠, 직장 스포츠 활동, 직무스트레스, 직무만족

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.08

How Does Tesla Motors Achieve Competitive Advantage in the Global Automobile Industry?

Joohee Han | JNCIST 10(5) 573-582

Abstract : This study analyzed the growth background of Tesla Motors regarded as a new leader in the global automobile industry while deriving its environment and core competencies based on the resource-based view (RBV), which are widely used as the tool in building theoretical frameworks in management research. First of all, Tesla Motors has a lot of threats such as the threats of rivalry, buyers, suppliers, and substitutes. Also, Tesla Motors has abundant resources based on Elon musk’s specific leadership, contributing to gaining dynamic capabilities and ultimately achieving sustainable competitive advantage. In addition, Tesla Motors pursued differentiated strategies such as direct sales, service, charger’s network simultaneously achieving creative innovation and quantitative efficiency. Tesla Motors successfully overcame and sublimated these threats and weaknesses, it could create more differentiated and sustainable competitive advantages. This study offers useful implications to multinational firms by systematically investigating the specific features and growth strategies of Tesla Motors as a benchmark.

Keyword : Tesla Motors, resource-based view, environmental analysis, compettive advantage, strategies

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.09

무인항공기 기반 산림병해충 탐지 연구동향

강동완 | JNCIST 10(5) 583-591

Abstract : 숲은 지속 가능한 지구를 위해 중요한 역할을 한다. 농업의 측면에서는, 숲은 물의 흐름을 느리게 만들어 토양 침식을 막아준다. 또한, 숲은 목재, 종이, 과실 등과 같이 다양한 범위의 자원들을 우리에게 제공한다. 심지어, 숲은 온실가스를 흡수하여 기후 변화의 속도를 완화시키기도 한다. 따라서 숲을 보존할 수 있도록 잘 관리하는 것은 우리에게 매우 중요하다. 숲을 관리하는데 있어서 중요한 이슈 중 하나는 산림병해충으로부터 산림의 건강과 생장을 모니터링 하는 것이다. 산림병해충은 곤충과 주로 곰팡이 등을 포함하는 병원체로부터 야기되는 산림 문제이다. 나무의 모든 부분이 감염되어 목재의 품질과 생산성이 저하되고 끝내는 죽음에 이를 수 있다. 이 논문은 산림병해충 예측을 위해 기계학습 기반의 접근을 한 연구들을 포괄적으로 간략한 리뷰한다. 이 논문에서 산림병해충에 관한 몇몇 주요 연구들에서 항공사진으로부터 감염목을 분류하거나 탐지한 주목할 만한 사례들을 소개한다.

Keyword : 무인항공기, 소나무재선충병, 기계학습, 감염목 분류

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2021.10.10

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