• 정보교육학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.711-721
• /
• 2018

인공 지능 기술의 발달과 소프트웨어 중심 사회로의 변화로 누구나 접근 가능할 수 있으며 안정적이고 지속 가능한 다양한 오픈 콘텐츠 속에서 어떻게 접근, 이해, 활용하고, 또한 새로운 오픈 콘텐츠를 어떻게 만들고 공유하는지에 대한 디지털 리터러시 교육의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 시점에서 본 논문은 디지털 리터러시를 데이터, 도구, 장치 요소에 대한 각각 하위의 리터러시 개념인 컴퓨터 리터러시, ICT 리터러시, 정보 리터러시로 계층화하고 인지적 능력과 비인지적 능력을 포함하는 개념으로 정의하였다. 또한 오픈 콘텐츠는 OER(Open Educational Resource)과 Open Access 운동과 같이 누구나 자유롭게 사용하고 공유할 수 있는 교수-학습 자료로 정의하고, 두 정의를 기반으로 한 디지털 리터러시 요소 활용 방안으로 디지털 리터러시 교육을 위한 3단계 전략을 마련하여 디지털 환경에서 오픈 콘텐츠를 선정하고, 다음으로 디지털 리터러시 교육 방안을 제시하며, 마지막으로 디지털 리터러시 역량을 함양하기 위한 교육 활동을 실시하는 교육 프레임을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1355-1362
• /
• 2021

최근 선천적 청각장애 뿐만 아니라 후천적 요인으로 인해 청각장애를 가지게 되는 사람들도 증가하고 있지만, 수어를 익힐 수 있는 환경은 열악한 상황이다. 이에 본 연구에서는 수어를 배우는 수어 학습자를 위한 수어학습 보조도구로써 수어(지숫자/지문자) 평가 시스템을 제시하고자 한다. 이에 본 논문에서는 OpenCV 라이브러와 MediaPipe를 이용하여 손과 손가락을 추적하여 수어 동작을 인식하고 CNN기법을 이용하여 수어의 의미를 텍스트 형태의 데이터로 변환하여 학습자에게 제공하는 시스템을 연구한다. 이를 통해 수어를 배우는 학습자가 스스로 올바른 수형인지를 판단할 수 있도록 자기주도학습을 가능하게 하여 수어를 익히는데 도움이 되는 수어학습보조 시스템을 개발하고, 청각장애인들의 의사소통의 주언어인 수어학습을 지원하기 위한 방안으로 수어학습보조 시스템을 제안하는 데 목적이 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권8호
• /
• pp.235-242
• /
• 2023

최근 들어 영유아를 대상으로 한 비대면 상담이 증가함에 따라 감정인식 보조 도구로 CNN기반 딥러닝 모델을 많이 사용하고 있다. 하지만 대부분의 감정인식 모델은 성인 데이터 위주로 학습되어 있어 영유아 및 청소년을 대상으로 적용하기에는 성능상의 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능제약의 원인을 분석하기 위하여 XAI 기법 중 하나인 LIME 기법을 통해 성인 대비 영유아와 청소년의 감정인식을 위한 얼굴 표정의 특징을 분석한다. 뿐만 아니라 남녀 집단에도 동일한 실험을 수행함으로써 성별 간 얼굴 표정의 특징을 분석한다. 그 결과로 연령대별 실험 결과와 성별별 실험 결과를 CNN 모델의 사전 훈련 데이터셋의 데이터 분포를 바탕으로 설명하고 균형 있는 학습 데이터의 중요성을 강조한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.521-526
• /
• 2023

최근 팬데믹으로 인하여 대부분의 교육 시스템은 비대면 강좌를 통해 이루어지고 있다. 비대면 강좌는 대면강좌와는 달리 수강자들이 집중을 유지하는데 더욱 어려우며, 평가 목록 중 하나인 수업 태도에 대한 교수자의 평가 또한 어렵다. 본 논문에서는 비대면 강좌에서 사용할 수 있는 실시간 화상 강의에서 수강자들의 집중력 기반 복습 지원 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 화상 시스템에서 사용하는 장비를 이용하여 수강자의 얼굴, 동공 및 사용자 활동을 실시간으로 측정하여 이를 교수자에게 여러 가지의 형태로 수강자의 실시간 집중도 측정값을 전달한다. 동시에 집중도 측정값이 일정 수준보다 낮아지면 수강자에게 알림을 주며 동시에 강의의 타임스탬프를 기록해 주도록 한다. 이 시스템을 이용하여 교수자가 수업 시 실시간으로 수강자들의 수업 참여 여부 확인 및 수강자들의 수업 태도를 평가하는 데 도움을 주고 수강자들의 수업 능력을 향상 시켜주도록 한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권6D호
• /
• pp.927-933
• /
• 2006

VMS(Variable Message Sign)는 운전자에게 교통정보를 제공함으로써 교통혼잡과 돌발상황 등에 적절하게 대응하여 사회적 비용을 절감하는 도구로 사용되고 있다. 본 연구는 인공지능방법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 지체시간이 최소가 되는 VMS 최적 위치를 선정하였다. 또한 이 최적위치들을 바탕으로 VMS의 설치비용과 설치에 따른편익을 고려한 경제성분석을 통하여 VMS의 최적개수를 도출하였다. 본 연구에서는 시뮬레이션에서 교통량의변화, 돌발상황의 빈도와 지속 시간, 전환교통량 등을 고려하여 현실적인 측면이 최대한 고려하도록 노력하였다. 본 연구의 주요내용을 살펴보면, VMS의 위치에 따른 운전자의 VMS정보 선택에 의 편익을 도출하기 위해 시나리오분석을 통한 교통량과 돌발상황을 고려하여 가변적인 상황을 고려하였다. 또한 유전자 알고리즘에 의해서 도출된 VMS 최적 지점을 비교하여 통행시간 절감효과를 경제성분석을 통하여 선정하였다. 따라서 본 연구의 분석결과는 일반 선험적인 기준의 VMS 설치위치에 비해 본 연구에서 제시하는 VMS의 위치와 VMS의 개수에서 총 통행시간이 절감됨을 알 수 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.236-251
• /
• 2020

원격탐사 기술의 발전과 활용 가능한 위성의 증가로 재난의 예방, 대비, 대응, 복구 등에서 위성영상자료의 활용에 대한 요구가 높아지고 있다. 위성영상은 센서의 특성에 따라 적용 가능한 재난의 모니터링을 위해 활용되고 있지만, 통합된 모니터링 시스템의 구축을 위해 기존 시스템을 평가하고 이를 바탕으로 실현 가능한 준실시간 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 구체적인 청사진을 제시한 연구는 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례가 확인되지 않는다. 본 연구는 원격탐사를 통한 재난모니터링의 개념화를 통해 준실시간 재난모니터링 시스템 구축의 장애요인들을 확인하고, 실제로 활용 가능한 영상자료와 실현 가능한 재난모니터링 시스템을 제시하였다. 원격탐사를 통한 준실시간 재난모니터링은 다양한 요인들에 의해 통합시스템의 구축이 제한되며, 시스템 구축을 위한 기술적, 경제적 요인과 함께 위성영상 확보의 적시성을 가로막는 정책적 요인과 일관성 있는 정보생산을 위한 영상분석에 대한 제도적 요인에도 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 제약들은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 위성영상의 저장, 취득, 분석에 활용되는 컴퓨팅 플랫폼과 같은 통합서버의 확보와, 재난의 종류와 상황에 부합하는 활용 가능 위성의 궤도분석을 가능하게 하는 분석도구의 개발에 의해 극복될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 제도적, 경제적, 기술적, 정책적 제약들을 극복할 수 있는 위성영상 기반 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제시하였으며, 재난의 종류와 단계에 따른 AI 기반 위성영상 분석 방법론을 제안하였다. 이러한 결과는 원격탐사와 재난관리 분야에 학술적 시사점을 제공하고, 재난모니터링 분야에 실무적 기여를 할 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.31-44
• /
• 2018

사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.264-264
• /
• 2017

국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.211-219
• /
• 2019

정보시스템 감리 수행 시 반드시 필요한 절차, 기법, 방법론 등은 지속적으로 연구가 진행되고 있으며 이를 활용하는 감리인들은 감리 수행 시 감리보고서 표준화 및 품질 제고에 많은 도움을 받고 있다. 또한 정보시스템감리 수행의 최종 결과인 감리보고서는 "정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률(현행, 전자정부법)" 이 제정되면서 법적인 근거와 위상을 갖게 되었다. 따라서, 본 논문은 정보시스템 감리보고서의 품질 향상에 기여하고자 감리인이 전달하고자 하는 보고서 내용의 문장 구성 형태에 어떠한 오류가 있는지를 분석하여 대안을 제시하고 검증을 수행하였다. 본 논문에서 이러한 목적을 달성하기 위해 우선적으로 감리보고서의 작성목적, 기능, 구성 체계, 활용성의 기반이 되는 법적 근거 및 위상을 고찰 후 다수의 현장 감리보고서를 대상으로 보고서에 나타난 문제점을 분석하고, 오류 현황 및 사례를 들어 분류 정리하였다. 오류 현황의 원인 분석 및 개선 방안과 점검 리스트 모형을 만들어 활용할 수 있게 정리하였다. 본 논문의 논거 실효성 검증을 위해 오류 개선방안을 현장 감리보고서에 실제로 적용하였다. 또한, 문법적인 오류를 검증할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 자동화 도구에 대한 향후 연구과제도 추가로 제시했다. 향후, 본 논문이 감리 현장에서 유용하게 활용되어 감리발전에 기여할 것을 기대한다.

• 동의생리병리학회지
• /
• 제36권2호
• /
• pp.73-78
• /
• 2022

Since Traditional Korean medicine (TKM) doctors use various knowledge systems during treatment, diagnosis results may differ for each TKM doctor. However, it is difficult to explain all the reasons for the diagnosis because TKM doctors use both explicit and implicit knowledge. In this study, an upgraded random forest (RF)-based evaluation tool was proposed to extract clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed to what extent the professor's clinical knowledge was delivered to the trainees by using the evaluation tool. The data used to construct the evaluation tool were targeted at 106 people who visited the Sasang Constitutional Department at Kyung Hee University Korean Medicine Hospital at Gangdong. For explicit knowledge extraction, four TKM doctors were asked to express the importance of symptoms as scores. In addition, for implicit knowledge extraction, importance score was confirmed in the RF model that learned the patient's symptoms and the TKM doctor's constitutional determination results. In order to confirm the delivery of clinical knowledge, the similarity of symptoms that professors and trainees consider important when discriminating constitution was calculated using the Jaccard coefficient. As a result of the study, our proposed tool was able to successfully evaluate the clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed that the professor's clinical knowledge was delivered to the trainee. Our tool can be used in various fields such as providing feedback on treatment, education of training TKM doctors, and development of AI in TKM.