산업이 고도화되고 기술발전이 가속화되고 있지만, 생산현장에서의 사고와 재해는 아직까지도 지속적으로 발생하고 있다. 이는 시스템의 대규모화, 복잡화, 다양화 등에 따라 나타나는 불안전한 상태(unsafe condition)와 근로자의 안전불감증, 낮은 학습효과, 안전문화 비활성화 등을 포함하는 불안전한 행동(unsafe behavior)에 기인한다. 최근 4차 산업혁명이 대두되면서, 인간과 기계 시스템 사이의 상호작용이 활발해지고, 데이터 가용성과 알고리즘 우수성이 확보되면서, 산업현장에서도 시스템과 공정안전을 위해 최신 기술을 활용하려는 시도가 시작되고 있다. 궁극적으로는, 품질 관리, 고장분석, 작업환경관리, 보건관리 등 생산관리의 다양한 범위에 새로운 산업안전혁신을 가져올 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사물인터넷, 드론, 인공지능 등 4차 산업혁명 시대의 하드웨어와 소프트웨어의 결합의 사례를 통해 안전한 생산현장은 물론 신뢰성할 수 있는 공공 및 사회를 위한 지능형 시스템 구축의 필요성을 제시하고자 한다.
최근 기계와 인간과의 소통을 위한 유저 인터페이스 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 특히 착용형 디바이스에 관한 연구에 집중되고 있다. 전통적인 UI가 갖는 부자연스러움과 응용프로그램과의 병목현상 발생에 대한 해결 방안으로 다양한 상호작용 요소를 포함하는 자연스러운 UI 기술이 제안 되고 있으며, UI 기술이 필수적인 착용형 디바이스와 함께 논의가 필요하다. 본 논문은 착용형 디바이스와 사용자 인터페이스 기술과 연구 동향에 대해 살펴보며, 이를 기반으로 착용형 디바이스의 핵심기술과 디바이스 형태별 UI 기술에 대해서 논의한다.
This paper introduces a resistance scanning-type flexible tactile sensor for intelligent robots and presents the output characteristics of the sensor via signal processing. The sensor was produced via the lamination method using multi-walled carbon nanotubes (a conductive material), an insulator, and Tango-plus (an elastic material). Analog and digital signal processing boards were produced to analyze the output signal of the sensor. The analog signal processing board was made up of an integrator and an amplifier for signal stability, and the digital signal processing board was made up of an IIR filter for noise removal. Finally, the sensor output for the contact force was confirmed through experiments.
HCI 분야에서 사용성은 시스템의 객관적인 사용성에 초점을 둔 것에서 점차 사용자들이 시스템을 사용하면서 느끼는 주관적인 경험을 중시하는 개념으로 확장, 변화하고 있다. 오늘날 대부분의 사람들은 휴대전화를 소지하고 사용한다. 휴대전화와 같이 인간과의 상호작용 빈도가 높은 인터페이스에서 보다 긍정적인 사용자의 주관적 경험을 유발하는 것은 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 감정을 표현하는 인터페이스가 인간에게 보다 긍정적인 사용자 경험을 유발할 것이라는 가설 하에 감정을 표현하는 인간 목소리를 통해 청각적 피드백을 제공하는 휴대전화 프로토타입(prototype)을 제작한 후, 감정을 표현하기에 적절하지 않은 기계음을 통해 청각피드백을 제공하는 휴대전화 조건과의 비교를 통해 어떠한 조건에서 사용자들이 보다 더 긍정적인 사용자 경험을 느끼는지, 어떠한 조건을 더 선호하는지에 대해 알아보았다. 구체적으로, 참가자들은 4가지 종류의 휴대전화 프로토타입(청각적 피드백이 없는 무음 조건, 사람의 목소리를 통해 청각적 피드백을 제시하는 조건, 기계음을 통해 청각적 피드백을 제시하는 조건, 기계음과 사람의 목소리를 모두 제공하는 혼합음 조건)을 경험한 후, 그에 대한 경험적 사용성(재미, 흥미, 불쾌감), 유희적 측면(HQ) 그리고 선호도를 평정하였다. 결과적으로, 사용자들은 사람의 목소리를 통해 정서를 표현하는 조건의 휴대전화에 대해 청각적 피드백을 제공하지 않는 휴대전화나 기계음을 통해 청각적 피드백을 제시하는 휴대전화와 비교해서 상대적으로 높은 지각적 재미와 유희(HQ)를 느끼는 것으로 드러났다. 하지만 선호도는 다른 조건에 비해 낮은 수준의 평정치를 보이는 것으로 나타났다.
휴먼인터페이스 기술의 발달에서 인간과 기계의 상호작용은 중요한 부분이다. 감정인식에 대한 연구는 이러한 상호작용에 도움을 준다. 본 연구는 개인화된 음성신호에 대하여 감정인식 알고리즘을 제안하였다. 감정인식을 위하여 PLP 분석을 이용하여 음성신호의 특징으로 사용하였다. 처음에 PLP 분석은 음성인식에서 음성신호의 화자 종속적인 성분을 제거하기 위하여 사용되었으나 이후 화자인식을 위한 연구에서 PLP 분석이 화자의 특징 추출을 위해 효과적임을 설명하고 있다. 그래서 본 논문은 PLP 분석으로 만들어진 개인화된 감정 패턴을 이용하여 쉽게 실시간으로 음성신호로부터 감정을 평가하는 알고리즘을 제안하였다. 그 결과 최대 90%이상의 인식률과 평균 75%의 인식률을 보였다. 이 시스템은 간단하지만 효율적이다.
ChatGPT와 같은 생성형 AI는 21세기의 인간과 기계 간 상호작용에 새로운 패러다임을 제시했다. 이러한 기술의 발전이 다양한 분야에 빠르게 퍼져나가면서, AI와 꽤 멀리 떨어져 있다고 생각되었던 예술 분야에서도 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구는 제 4차 산업혁명의 시대에 시각예술 교육에서 생성형 AI의 활용 가능성을 탐구하고자 한다. 경북에 위치한 4년제 대학에서 진행된 실증연구는 창의적 융합모듈 수업에 참여한 70명의 학생들을 중심으로, AI와 시각예술 분야에서 협업의 영향, 그 중에서도 전공, 학년, 성별에 따른 차이점을 분석했다. 결과적으로, AI와 함께하는 시각예술 창작 활동이 학생들의 창의성과 디지털 미디어 리터러시에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하며, 이를 기반으로 더욱 효과적인 교육 전략과 방향 모색에 관해 제언한다.
인간은 에너지 섭취와 소모에 있어 변동이 심한 편이지만 비교적 일정한 체중을 유지하고 적절하게 섭식행동을 조절한다. 그러나 이러한 조절기전에 문제가 발생하면 비만이나 그 이외의 다른 섭식장애를 일으키게 되며 다양한 후유증을 야기한다. 본 논문에서는 최근에 소개되기 시작한 호르몬인 leptin이 섭식의 조절과 에너지의 항상성을 조절하는데 있어 어떻게 중요한 작용을 하게되는지 조사하여 주로 정신과 영역에서 관심을 기울일 만한 부분에 대해 고찰하고자 한다. Leptin이 처음 발견되었을 때 그 역할은 주로 음식의 섭취를 제한하고 에너지의 소모를 증가시키는 호르몬으로 소개되었지만, 점차 그 이외의 다른 신체 기능 즉, 생식주기나 신경대분기계에도 영향을 미치는 것으로 보고되면서 정선과 영역에서 차지하는 비중도 확대되고 있다. 그러나 leptin의 작용기전은 매우 복잡하며 많은 부분이 아직도 불분명한 상태에 있다. 이에 저자들은 중추신경계에서 현재까지 알려진 leptin의 작용기전에 대해 살펴보고 섭식과 관련된 그 밖의 다른 신경전달물질들과의 상호작용 그리고 섭식장애와의 관련성에 대해서 최근 문헌들을 조사하여 함께 고찰하고자 한다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.
전환기적 시대상황의 인식과 뉴 패러다임에 기초하여 미래 건축환경의 변화를 예측하고 그에 대응할 수 있는 건축언어와 새로운 디자인 전략을 제안하는데 본 연구의 목적이 있었으며, 그 연구내용과 결과는 다음과 같다. 첫째, 현대 예술 속에서 공간, 인간의 신체, 그리고 움직임을 재해석하고 그 예술적 의도를 환경디자인과 결합시켜 퍼포먼스·이벤트건축의 가능성을 고찰하였다. 둘째, 건축환경은 물질들만의 집합보다는 공간, 움직임, 우연적 상황 그리고 이벤트들의 결합체로서 보았다. 또한 퍼포먼스장소로서의 환경을 이해함과 동시에 디자인 행위자체를 퍼포먼스 과정으로 제시하였다. 셋째, 인간은 환경과의 상호작용을 통해 항상 반응하며 스스로의 조절을 통해 적응하는 유기체적 시스템이다. 건축 또한 현시대의 불확정적인 인식체계와 빠르게 변화하는 사회구조, 테크놀러지의 발전과 함께 인간의 행위, 활동이 결합되어 끊임없이 변화하는 역동적 시스템으로 설명되었다. 넷째, 본 연구자는 종래 모더니즘 디자인에서의 형태와 기능의 인과론적, 기계론적 조형태도에서 벗어나 상대론 적, 유기론 적 관점을 취하과자 하였다. 특히 탈 물질적인 환경의 개념을 강조하였으며 형태와 기능의 상호 텍스트 성, 그리고 시간의 흐름 속에서 상호변화 가능성을 지원할 수 있는 탈 프로그램 방법을 제안하였다. 결과적으로 퍼포먼스·이벤트건축의 전략은 인간의 자율적 기능의 회복과 예술로서의 환경을 어느 정도 가능하게 할 수 있는 개념이라고 보았으며, 시스템적 세계관으로의 전환을 강조하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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