본 연구의 목적은 창의 융합형 인재의 핵심역량을 위한 교육 전략으로 '디자인씽킹(Design Thinking)' 기반 화학 수업 프로그램을 검토하고자 한다. 이를 위하여, '과학교육에서의 디자인적 사고 프로세스'가 화학 교과 수업에 적용할 수 있도록 '관련 지식 이해', '공감', '관점 공유', '아이디어 생성', '1차 프로토타입', '1차 검증', '2차 프로토타입', '2차 검증'의 총 8단계로 수정·보완하였다. 2015 개정 교육과정과 2009 개정 교육과정의 연계성을 고려하여 성취기준을 선정하고 이를 만족할 수 있는 주제에 따라 교수·학습 지도안과 학생 활동지를 개발하였다. 4가지 주제가 개발되어 일반계 고등학교 2학년을 대상으로 3월에서 8월까지 화학I시간에 적용하고, '공감', 'STEAM교육역량', '문제 해결 과정' 검사를 토대로 수업 장면에 대한 질적 데이터 분석과 사전·사후 평가를 실시하였다. 과학수업에서의 '공감'요소는 타인과의 공감과 문제 상황과의 공감에서 유의미한 향상을 보였고, 'STEAM교육역량'에서는 과학, 디자인 역량에서 유의미한 효과가 나타났다. '문제 해결 과정'에서는 문제 발견, 문제 정의, 문제 해결책 고안, 문제 해결 검토에서 유의미한 향상이 확인되었다. 본 연구 결과는 디자인씽킹 기반 화학 수업에 대한 적용 가능성과 그 교육적 효과에 대하여 시사점을 제시하고 있다.
영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.
본 논문은 우울증 진단 환자의 증상 완화를 위한 참참참 놀이 및 끝말잇기 놀이 로봇을 설계 및 구현한다. 우울증의 핵심 증상은 삶에 대한 흥미와 관심을 상실하는 것으로, 우울증 진단 환자가 로봇을 통해 자신의 표정에 드러나는 감정 분석을 확인하고 참참참 혹은 끝말잇기 놀이를 진행한다. 놀이 후 표정에 드러나는 감정을 다시 분석하여 보고 받음으로 구현 로봇의 기능을 확인한다. 간단한 놀이를 통해 우울증을 진단 받은 환자의 질환이 완벽하게 치료될 수는 없지만, 점진적인 활용을 통해 증상 완화에 기여할 수 있다. 참참참, 끝말잇기 놀이 로봇의 설계는 Thecorpora사의 상호작용이 가능한 오픈소스형 로봇 Q.bo One를 사용한다. Q.bo One의 시스템은 사용자의 얼굴을 캡쳐하여 사진을 촬영하고, Azure 서버에 값을 전달하여 축적된 데이터를 통해 놀이 전 후의 감정 분석을 확인한다. 놀이는 Q.bo One의 OS인 라즈비안에서 프로그래밍 언어 Python을 활용하여 구현하고 외부센서들과 상호작용하여 작동하도록 구현한다. 본 논문은 놀이 로봇으로 비교적 짧은 시간에 우울증 진단 환자의 증상 완화에 도움을 주는 것을 목적으로 한다.
본 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.
본 연구는 스마트경기장 환경에서 팬서비스 개발의 기초가 되는 위치기반서비스(LBS)의 품질 특성을 구단 자체 어플리케이션을 통해 파악하고 기술수용모델(TAM)에 적용하여, 구단 애착심에 따른 미래행동에 대한 구성개념 간 구조적인 인과관계를 규명하는 연구를 진행하였다. 한국프로야구(KBO) 리그 구단 중 스마트경기장 인프라와 자체앱을 구축한 SK 와이번스와 KT 위즈 구단의 자체 앱을 사용해 본 관람객을 대상으로 2019년 11월에 걸쳐 실증조사가 이루어졌으며, 총 448명의 자료가 구조방정식모델(SEM) 분석에 활용되었다. 데이터 분석 결과, 스마트경기장의 위치기반서비스 품질요인에 따른 기술수용모델과 구단 애착심 및 미래행동의 구조관계 모형은 14개의 가설 중 12개가 정(+)의 인과관계가 확인되어 위치기반서비스의 품질요인, 기술수용모델, 구단애착심, 그리고 미래행동 간의 종합적인 인과관계를 입증하였다. 이러한 실증분석 결과를 토대로 스마트경기장 환경에서 위치기반서비스를 기반으로 한 관람객의 의사선택에 대한 학문적 근거와 실무적 시사점을 제시하였다.
본 논문은 MRA(Multi-Resolution Analysis) 웨이블릿 변환을 이용하여 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $64{\ast}64$ 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 대상 영상의 LL 대역 및 특정 주파수 대역에 삽입하는 워터마킹 방법을 제안한다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 대역과 특정 주파수 대역에 동일 주파수 방향으로 이진 로고 영상의 DWT 계수값을 블록별로 삽입한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 각 블록내 SCs(Significant Coefficients)를 조사하여 해당 SCs 부분에 대해서만 워터마크를 삽입한다. 그리고 대상 영상의 왜곡시 각 주파수 대역별로 왜곡 정도가 틀리므로 SCs 이용시 사용되는 임계값을 주파수 대역별로 설정하여 각 주파수 대역별로 워터마크가 완전히 삽입되도록 한다. 그리고 워터마크가 인간의 시각 시스템으로부터 감추어져야 하므로 워터마크에 HVS(Human Visual System)을 적용하였다. 실험에서는 각 주파수 대역별로 비교하여 적절한 삽입 방법을 결정한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크를 빠르고 정확하게 검출할 수 있으며, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 SCs를 이용하여 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
관찰과 측정을 기본으로 하는 과학의 교과에서 "크기(size)"와 그를 나타내는 "척도(scale)"는 물질의 물리적 속성과 과학적 현상을 이해하도록 돕는 중요한 개념이다. 또한, 사물의 수, 크기나 양을 어림잡거나 그것을 정확하게 표현하는 것은 수학에서 수의 개념 형성과 발달, 표현법의 습득, 나아가서는 연산에 관한 사고로의 발전과 관련되어있는 문제라고 볼 수 있어 "크기와 척도" 개념은 수학과 과학의 기본이며 동시에 두 교과를 연결하는 개념이다. 일반적으로 "크기와 척도"는 쉬운 개념이라 생각되지만, 실제 학생들은 물질의 크기를 제대로 이해하지 못하거나 척도로 나타내는 것을 어려워하는 것을 알 수 있다. 이는 단지 물질의 크기를 정확히 알지 못하는 정확성에 관한 오류로만 그치는 것이 아니라 종종 연관된 개념을 추론하거나 개념을 확장해 과학의 현상을 이해하는 과정에서의 어려움으로 이어진다. 이와 관련해 수와 연산에 관한 개념이해와 학습의 어려움에 관한 수학교육분야의 연구는 다양하게 진행되었지만, 과학교육분야에서의 연구는 많지 않았다. 본 연구에서는 "크기와 척도"에 관한 학생들의 사고를 더 잘 이해하고 과학 학습의 어려움에 관한 원인을 분석하기 위해 수학적 구조분석을 적용하였다. 수학교육에서 설명한 수 개념의 발달에 따른 사고유형(덧셈이전의 사고, 덧셈적 사고-additive reasoning, 곱셈적 사고-multiplicative reasoning)을 적용하여 7단계의 수학적 구조를 만들고 이를 이용하여 "크기와 척도"와 관련된 과제를 수행한 학생들의 인터뷰 데이터를 체계적으로 분석하였다. 수학적 구조를 바탕으로 한 개념 틀은 다양한 학생들의 사고를 분석하는 기준이 되었고, 또한 학생들이 겪는 개념이해의 어려움을 해석하는 도구가 되었다. 수 개념의 발달에 맞춘 수학적 사고구조를 적용한 분석은 학생들의 개념 유형의 구분을 명확히 하였고 설명이 모호했던 전환 단계(transition stage) 유형을 밝혀내어 수업에서 고려되어야 할 점들을 구체적으로 드러내었다. 이는 수학과 과학, 두 교과 간의 틈을 줄일 뿐 아니라 연결점을 찾아 학생들의 개념이해와 어려움의 원인을 분석하는데 폭넓은 시각을 제공한다는 점에서 최근 많은 관심을 받고 있는 STEM 혹은 수학과 과학의 융합 수업을 위한 소재로의 가능성을 제시해준다.
최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.
RFID(Radio Frequency Identification)와 WSN(Wireless Sensor Network)은 기술적 유사성과 상호 영향에도 불구하고 별개의 연구로 인식되었으며 RFID와 WSN의 기술적인 융합에 대한 연구는 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 인식한 EPCglobal에서는 국제 표준인 EPCglobal Network를 기반으로 RFID와 WSN 기술을 효율적으로 통합/연동할 수 있는 EPC(Electronic Produce Code) 센서 네트워크를 제안하였다. 제안된 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트 처리(Complex Event Processing) 기법을 이용하여 RFID와 WSN을 통해 발생되는 데이터를 단일 환경에서 통합하고, 발생된 이벤트를 EPC global Network를 기반으로 연동하는 기술이다. 하지만 이러한 EPC 센서 네트워크는 미들웨어에서 복합 이벤트를 검출하기 위해 복합 이벤트를 구성하는 모든 기본 이벤트가 발생하지 못하는 경우에도 계속적인 검사를 수행하기 때문에 연산 비용이 증가되는 문제점이 있다. 이러한 EPC 센서 네트워크의 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 미들웨어에서 복합 이벤트의 최소 조건을 정의하고 조건을 만족하는 경우에만 복합 이벤트를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 복합 이벤트의 최소 조건을 검사하기 위하여 인덱스 기반의 질의 색인을 사용하여 복합 이벤트를 추출한다. 제안하는 인덱스 기반의 복합 이벤트 검출 알고리즘은 기존의 검출 알고리즘과 NS2 시뮬레이션을 이용하여 성능 평가를 수행하여 복합 이벤트를 검출하는 시간에서는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 6.8msec 적게 나타났으며, 검출에 필요한 연산수는 기존 알고리즘과 비교하여 평균 226개로 적은 연산 수를 나타내었다. 결과적으로 기존 알고리즘에 비해 복합 이벤트 검출을 위해 제안하는 알고리즘이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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