보행자의 보행권 확보를 위해 기존 보행자 교통사고의 원인, 진단, 감소 방안을 모색하는데 있어 기존 조사방식, 분석방법, 진단 등의 한계성을 극복하기 위한 대체방안으로 중고스마트폰을 활용한 모바일 CCTV 활용방안을 제시하였다. 중고스마트폰을 업사이클링하여 모바일CCTV를 제작하였고 보행사망사고가 다수 발생하는 지역에 설치하여 24시간 이상의 영상데이터를 확보하였다. 영상시각화 기술과 클라우딩 리포팅(Crowding Reporting) 기술을 적용하여 분석하였으며, 인공지능 학습기반의 모델링과 GIS 기반의 진단지도를 통해 더욱 정밀하고 정확한 결과를 도출하였다. 그 결과 보행안전 위험요인과 횟수를 분석할 수 있었으며, 기존 방식으로는 알 수 없었던 요인까지 도출할 수 있었다. 또한 중고스마트폰 업사이클링 모바일 CCTV가 보행위험요인을 찾는데 객관적 도구가 될 것인지 검증하기 위해 데이터를 1년으로 환산하여 교통사고 위험지수를 도출하였다. 연구를 통해 새롭게 적용된 중고스마트폰의 업사이클링 모바일 CCTV는 보행자의 보행위험요인을 찾는데 새로운 도구로 활용이 가능하며, 이를 발전시켜 보행자외 교통약자의 안전을 지키는 서비스로 활용이 가능할 것이다.
목적 : 본 연구는 국내 감각통합치료의 임상 관찰 평가 사용실태와 세부 항목별 결과 측정의 어려움 및 중요도를 알아보고 이를 통해 임상 관찰 측정에 있어 AI 측정 기술의 적용 유용성과 세부 항목별 적용 필요도를 확인하고자 하였다. 연구 방법 : 연구 과정은 국내 작업치료사 31명에서 온라인 설문지 배포를 통해 조사 연구를 실시하였다. 설문지는 일반적 정보, 감각통합 평가 도구 사용 실태, 임상 관찰의 세부 항목별 측정의 어려움, AI 측정 기술의 유용성, 세부 항목별 평가의 중요성 및 AI 측정 기술 개발의 필요성을 조사하는 내용으로 구성되었다. 조사의 결과를 빈도분석과 기술통계를 사용하여 분석하였다. 결과 : 조사에 참여한 작업치료사들은 Sensory Profile(96.8%)을 가장 많이 사용하였고 그다음으로 임상 관찰(90.3%)을 많이 사용하였다. 임상 관찰 시 측정이 어려운 세부 항목은 Finger-to-nose Test와 Postural Control(on the 이었으며, 다음으로 Eye Movement와 Protective Extension Test(67.7%)였다. 임상 관찰 시 AI 측정 기술 적용은 83.9%의 연구 대상자들이 모두 유용할 것으로 응답하였다. AI 측정 기술 적용이 필요하다고 응답한 가장 높은 항목은 Postural Control(on the ball)(90.3%)이었고, 다음으로 Eye Movement(83.9%), Prone Extension과 Protective Extension Test(77.4%) 순으로 나타났다. 결론 : 본 연구의 결과는 국내 아동 작업치료 현장에서 임상 관찰이 중요한 평가도구이며 임상 관찰 평가의 측정 정확성을 향상하기 위해서 AI 기술 적용이 필요하다는 작업치료사들의 인식을 확인할 수 있었다.
본 연구는 디지털 분석 도구를 활용하여 서간체 형식의 18세기 리베르탱 소설의 걸작으로 꼽히는 『위험한 관계』를 대상으로 '리베르티나주(libertinage)'를 둘러싼 이성과 감정의 문제를 계량적으로 분석하였다. 첫째, Voyant과 LIWC 22의 사용 단어 빈도수 분석을 통해 리베르티나주가 'love'와 'time'과 같은 키워드로 발현되었음을 확인하였다. 둘째, Voyant의 'Contexts' 기능을 통해 발몽이 투르벨 부인에게 보낸 편지들과 메르퇴유 부인에게 보낸 편지들은 모두 'love'를 중심 테마로 하고 있지만, 전자에서는 감정적 어휘들이, 후자에서는 전략적 어휘들이 더 많이 사용된 것을 확인하였다. 그리고 메르퇴유가 보낸 편지에서 가장 많이 사용된 어휘는 'time'으로서 'love'보다 빈도수가 더 높은 것을 확인하였다. 셋째, LIWC 22를 이용하여 주요 인물들이 주고받은 편지들을 대상으로 인물별, 각부별 '분석적 사고(analytic thinking)'와 '감정적 어조(emotional tone)'를 각각 측정하고 분석하였다. 이상의 분석 결과들은 『위험한 관계』가 18세기 프랑스의 계몽주의 시대 때 배척의 대상이었던 '감정'이라는 문제에 천착하고 있는 작품임을, 그리고 루소의 『신 엘로이즈』처럼 낭만주의를 예고하는 작품임을 뒷받침하는 중요한 근거로서 유의미할 것이다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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