본 논문은 COVID-19 유증상자를 사전에 판별해 유증상자의 시설 출입을 제한하고, 비접촉 인증 방식인 RFID, 얼굴인식을 사용해 시설 내 COVID-19 집단 감염을 예방하는 시설 관리 스마트 도어록을 제안한다. 기존 디지털 도어록 및 스마트 도어록은 가정용으로 개발되어 많은 사람이 이용하는 다중 시설에서 사용하기에 불편하다. 본 연구에서 구현한 도어록은 아두이노 센서를 통해 시설 사용자의 체온과 산소 포화도 값을 받아 사용자의 COVID-19 증상 유무를 판단한다. 유증상자의 경우 경고음을 울려 시설 출입을 사전에 제한한다. 체온과 산소포화도 측정 후 비접촉 인증 방식인 RFID, 얼굴인식을 통해 시설 출입을 통제한다. 시설 관리자는 RFID, 얼굴인식, 도어록 전용 애플리케이션을 사용해 시설에 출입할 수 있다. 본 시스템을 통해 시설 관리가 편리해지고, 증가하고 있는 스마트 빌딩 및 무인 시설에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 영상처리를 통해 GUI를 기반으로 산업용 디지털 기기의 측정값을 인식하고 기록하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 시스템은 기존의 차량번호판 인식과 달리 산업용 측정기의 LCD화면에 표시되는 값은 디지털 숫자로 표시하고 있어 소수점과 마이너스 표시, LCD보호유리의 반사광등의 여러 가지 장애요인을 고려하였다. LCD화면에 표시된 숫자를 인식하기 위해 블롭 레이블링 (blob-labeling)기법을 사용하였으며, 인식한 숫자 이미지는 템플릿 매칭(template matching)을 통해 숫자가 무엇인지 판별하여, 인식한 측정값을 측정시간과 함께 저장장치에 기록하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 산업현장에서 제품의 내외경이나 높이를 측정하고 기록할 때 수기로 작성하는 번거로움을 줄이고, 수기로 작성 시 잘못 기입하는 경우를 방지함으로써 생산 공정 과정에서 오류가 없는 효율적인 공정관리가 가능하게 하였다.
본 연구는 강원도 일부 지역의 치위생과 학생들을 대상으로 수업방법에 따른 수업 인식과 진로 인식의 변화를 살펴보기 위한 연구이다. 동일한 설문지를 사용하여, 2019년 12월에 대면 수업 후 1차 설문을 진행하였고, 2020년 7월에 비대면 수업 후 2차 설문을 진행하였다. 통계분석은 SPSS 24.0을 사용하였으며 결과는 다음과 같다. 학년에 따른 수업 인식과 진로 인식에 차이를 보였고, 학교생활 만족도와 치면세마 수업 만족도에 따라 진로 관심과 진로 호기심, 진로 자신감 차이를 보였다. 비대면 수업의 경우 인터넷을 통한 진로 결정의 비중이 높아졌으며, 진로 자신감도 상승하였다. 이 결과들은 실기과목 수업 운영에 있어 융복합적 측면을 고려한 플립러닝 수업과 같은 방법의 활용과 실기시험을 위한 표준화된 실기 동영상 제작에 필요한 기초자료로 제공될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 애자일 문화인식(임파워먼트, 지속적 학습, 개인 커뮤니케이션 강화)이 직무성과(과업, 맥락, 적응)에 미치는 영향 및 개인역량(지식, 기술)의 조절효과를 이론적으로 검토한 후 중국기업의 종업원을 대상으로 실증연구를 진행하였다. 실증분석을 위해 중국기업에 종사하는 종업원 219명의 데이터를 사용하였으며 SPSS 21을 사용하여 변수의 타당성 및 신뢰성 분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 애자일 문화 인식은 직무성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인역량은 애자일 문화 인식과 직무성과 간의 관계에서 부분적인 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 직무성과에 영향을 미치는 애자일 문화인식과 개인역량의 세부적인 역할을 이해할 수 있고 애자일 문화인식을 구성하는 요인들이 기업들이 애자일 조직으로 변환하는데 연구방향을 제시할 수 있다.
이 논문에서는 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템 또는 커버 노래 인식 (cover song identification) 시스템에서 사용 가능한 멜로디 유사도를 제안한다. QbSH 또는 커버 노래 인식은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 멜로디 유사도는 이런 시스템을 구현하는데 필수적인 요소이며, 두 개의 음악에서 멜로디가 추출되었다고 가정하고, 추출된 멜로디 사이의 유사한 정도를 수치로 표현한다. QbSh 시스템이나 커버 노래 인식 시스템은 멜로디 유사도에 기반하여 입력 노래와 유사한 노래를 데이터베이스에서 검색하는 작업을 수행한다. 이 논문에서 제안하는 멜로디 유사도 방식은 기존의 많이 연구되던 동적 시간 왜곡 (dynamic time warping, DTW) 방법과 크로마 표현 방법 (chroma representation)을 사용하였다. DTW방법은 비대칭적으로 사용하고 미디 노트 영역에서 표현된 멜로디 특징은 0이상 12 미만의 크로마 레벨로 표현하였다. 기존의 방법에서는 정수값을 많이 사용하였으나 이 논문에서는 실수값을 사용한다. DTW 에 사용하는 거리 함수를 기존에 사용하던 차이의 절대값 대신 꺾인 함수 형태를 사용함으로써 성능을 높였다. QbSH 시스템에서의 실험을 통해서 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 10-12초 길이의 1000번의 쿼리(Query)에 대해서 28시간 정도의 데이터베이스에서 실험한 결과, 순위 역의 평균 (Mean reciprocal rank, MRR) 값이 0.713을 보였다.
최근 국내에는 실업률 상승, 혼인률 하락 등 청년층 생애주기 변화, 단독거주, 고령층의 증가에 따라 1인 가구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되어 1인 가구를 겨냥한 맞춤형 보안솔루션에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기술을 적극적으로 접목할 수 있을 것으로 기대되는 디지털 도어락의 구현에 관한 연구를 수행하였다. 사물 인터넷 기술은 5G 시대의 도래에 따라 다시금 주목받고 있다. 이는 4차 산업혁명 시대의 핵심 기반 기술로 주요 IT 기업들이 상용화 기술 확보를 추진하고 있는 상황이다. 한편 디지털 도어락은 열쇠가 필요하지 않으며 위급상황이나 안전상황에 클릭 한번으로 출동 요원의 출동을 곧바로 요청할 수 있어 고객에게 편의성과 보안성을 제공한다. 하지만 비밀번호 방식의 디지털 도어락은 주기적으로 비밀번호를 교체해주지 않는 이상 지속적으로 같은 자리의 버튼만을 누르게 된다. 이렇게 되면 해당 위치에 지문이 남아서 비밀번호가 노출될 위험이 있다. 그러나 사물 인터넷 기술을 이용한 디지털 도어락을 사용하게 된다면 안전한 도어락 사용으로 주거 보안을 실현할 수 있다. 따라서 1인 가구를 노리는 범죄를 예방하기 위해 라즈베리 파이와 아두이노의 UART 통신, 머신러닝 CV를 이용하여 얼굴 인식으로 동일인임을 판단하는 디지털 도어락을 구현했다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.
생체인식 시스템은 인간 고유의 물리적인 특성들을 이용하여 인간을 인식하는 기술이다. 그리고 특정한 물리적인 특징들을 얻기 위하여 센서를 사용하고 디지털 패턴으로 변환시켜서 저장된 패턴과 비교한다. 구순문 인식은 지문, 음싶 패턴, 홍태 패턴과 얼굴 인식과 같은 신체적 특징에 비하여 상대적으로 연구가 많이 이루어지지 않았다. 구순문은 CCD 카메라를 이용할 경우 홍채나 얼굴 패턴 같은 다른 특징 요소와 연결하여 인식 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 구순문 인식을 위해 패턴 커널을 이용한 새로운 방법을 제시하였다. 패턴 커널은 여러 개의 국부 구순문 마스크 (local lip print mask)들로 구성된 함수이며, 구순문의 정보를 디지털 데이터로 전환시켜 준다. 복수 해상도를 가지는 인식 시스템은 단일 해상도의 시스템보다 더욱 신뢰적 이며 인식률도 높다. 복수해상도 구조는 오인식률을 현저히 감소시키므로 복수해상도를 갖는 구순문 인식은 생체인식 시스템에 잘 활용될 수 있다.
이 연구는 국립중앙도서관 디지털도서관(NDL) 정보광장에 대한 고객만족도를 측정하기 위한 구조방정식모형을 설정하고 이 모형에서 이용자와 직원 모두에게 적용할 수 있는 모형을 검증하여, 도서관의 서비스품질과 만족도, 충성도에 대해 이용자의 인식과 직원의 예측 사이의 차이를 분석하고, LCSI의 공식에 따라 디지털도서관 정보광장의 고객만족지수를 산출하였다. 분석 결과 디지털도서관 정보광장의 고객만족을 측정하기 위한 모형은 부분매개모형보다는 완전매개모형이 더 적합하였으며, LCSI의 공식에 따라 고객만족지수를 산출한 결과 디지털도서관 정보광장의 고객만족지수는 75.69점으로 나타났다. 이용자의 고객만족도에 대한 도서관 직원들의 예측을 파악하기 위해 이용자와 동일한 모형을 사용할 수 있는지를 검증한 결과 우수한 적합도를 보여 이용자와 직원에게 모두 동일한 모형을 적용할 수 있음이 밝혀졌다. 이러한 검증결과를 바탕으로 이용자와 직원이 예측한 서비스품질 및 만족도, 충성도를 비교한 결과, 디지털도서관 정보광장 이용자들은 직원이 예측한 것보다 모든 면에서 더 높게 인식하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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