기존 사용되고 있는 디지털 도어락은 사용자의 편의에 중점을 두어 보안 측면에서는 매우 취약한 단점이 있다. 이에 본 논문은 카메라와 센서, 통신 모듈이 결합된 디지털 도어락과 중계기, 서버를 시스템화하여 도어락 설치장소 전방에서 접근하는 객체를 감지 및 인식하고 이미지와 문 열림 정보를 사용자의 스마트 디바이스로 전송해 주는 영상 디지털 도어락 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 실험 결과 대상거리 내에서 96~98%의 접근자 인식률과 사용 통신망에 따라 평균 약 17.1~23.9초의 전송시간이 소요되었다. 따라서 도어락 시스템 전방의 상황을 모니터링하여 실시간 보안 대응이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 간호사의 온라인 교육 태도 및 디지털 리터러시에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 대상자는 국내 의료기관 내·외과 병동에 근무하는 간호사 190명으로 일반적 특성과 인터넷 사용 특성, 온라인 학습 태도와 디지털 리터러시를 조사했다. 본 연구 결과, 온라인 학습태도와 디지털 리터러시는 인터넷에 대한 접근성, 유용성, 중요성 인식과 관련성이 있었다. 온라인 학습 태도에 영향을 미치는 요인은 성별, 근무병원 규모, 인터넷에 대한 유용성과 중요성 인식이었고, 디지털 리터러시에 영향을 미치는 요인은 나이, 직위, 인터넷에 대한 유용성과 중요성, 온라인 학습 태도였다. 온라인 간호교육 개발에는 인터넷 사용에 대한 인식과 온라인 학습 태도 및 디지털 리터러시와 같은 학습자 특성에 대한 고려가 필요하다.
최근 컴퓨팅 환경의 동향은 사람과 컴퓨터간의 좀더 자연스러운 인터페이스와 사용자의 눈에 보이지 않는 하드웨어의 계발이다. 디지털 데스크는 이 두 아이디어가 결합된 컴퓨팅 환경의 대표적인 예이다. 즉, 디지털 데스크에서 아무 장치도 하지 않은 사용자의 fingertip을 컴퓨터의 입력 장치로 사용하는 것이다. 본 논문은 디지털 데스크에서 사용자 fingertip의 이동경로를 추출하고, 추출된 이동경로로 symbolic gesture를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Fingertip tracker, Gesture mode selector, 그리고 Symbolic gesture recognizer 세 개의 모듈로 구성된다. Fingertip tracker는 카메라로부터 입력되는 영상에서 사용자 fingertip의 이동경로를 추출하고, Gesture mode selector는 추출한 fingertip의 이동경로가 symbolic gesture인지를 구분한다. Symbolic gesture recognizer는 추출된 fingertip의 이동경로로 symbolic gesture를 인식한다. 이 방법을 문서교정 부호를 인식하여 전자문서를 교정하는 시스템에 적용해 본 결과 좋은 인식 결과를 얻을 수 있었다.
이 연구의 목적은 예비교사의 디지털 시민성에 대한 요구도 도출과 디지털 시민성 교육 현황에 관한 인식 분석을 통해 예비교사의 디지털 시민성교육 방안을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 교육대학원에 재학하고 있는 예비교사를 대상으로 온라인조사가 이루어졌으며, 응답한 245명의 자료가 분석에 사용되었다. 요구도 분석은 대응표본 t검증, Borich 요구도와 The locus for focus model 등을 종합해 우선순위를 정하였으며, 인식 분석은 빈도분석을 시행하였다. 연구결과 첫째, 예비교사가 인식하는 디지털 시민성 요구도 분석을 종합해 보면, 최우선순위는 '자기보호'로 나타났다. 둘째, 디지털 시민성 교육 현황에 관한 예비교사의 인식을 분석한 결과 예비교사들은 디지털 시민성 교육의 필요성을 인지하며, 교육에 참여할 의향이 높았으며, 전문기관과 학교가 주관하여 비교과나 교직이론 수업에서 이루어지기를 바라고 있었다. 이를 바탕으로 예비교사의 디지털 시민성 강화를 위한 교육방안을 제시하였다.
디지털 통신 시스템에서의 음성 인식은 음성 부호화기에 의한 음성 신호의 왜곡으로 인하여 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 음성 부호화기에 의한 스펙트럼 왜곡을 분석하고 왜곡된 주파수 정보를 보상하는 전처리 과정을 통하여 음성 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 널리 사용되는 표준 음성 부호화기인 IS-127 EVRC, ITU G.729 CS-ACELP. IS-96 QCELP를 사용하여 부호화에 의한 왜곡을 분석하고, 모든 음성 부호화기에 공통으로 적용하여 왜곡을 보상할 수 있는 전처리 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 왜곡 보상 방법을 세 종류의 음성부호화기에 각각 적용하였으며, 왜곡된 음성 신호에 대한 음성 인식률에 비하여 최대 $15.6\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.
우리사회의 지속적인 ICT 발달과 함께 코로나19 창궐 등의 예상치 못한 사회적 상황이 발생하면서 비대면(untact) 교육을 위한 디지털 기술 사용이 우리 사회에서 차지하는 비중이 더욱 높아졌다. 이와 같은 상황에 적응하는 양상은 디지털 기술을 활용하는 능력 수준에 따라 사람들 간에 많은 차이를 보인다. 이와 같은 디지털 기술을 활용하는 능력 수준은 디지털 기술 활용도에 영향을 주는 요인으로 중요하게 여겨진다. 과거에는 디지털 기술을 활용하는 능력 수준이 연령, 성별 등의 인구통계학적 요소에 따라 결정되는 것으로 인식 되었으나, 최근 연구에서 인구통계학적 요소뿐만 아니라 디지털 기술을 활용하는 능력인 디지털 리터러시 수준이 중요해지고 있다. 특히 우리나라는 다른 나라에 비해 ICT 기술이 발달하였음에도 어떠한 요소들이 ICT기술이 학습에 사용되는데 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족하다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라 실정과 다른 나라와의 비교를 위해 핀란드와 우리나라 20-30대를 대상으로 설문한 내용을 분석하여 학습을 위한 디지털 기술 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 살펴봄으로써 디지털 기술 사용의도에 대한 보다 깊은 이해를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 관람객 얼굴 표정 및 제스쳐 인식을 기반으로 인터렉티브 디지털콘텐츠의 문제점 추론 시스템을 제안한다. 관람객이 콘텐츠를 체험하고 다른 장소로 이동하기 전까지의 행동 패턴을 기준으로 삼아 4가지 문제점으로 분류한다. 문제점 분류을 위해 관람객이 콘텐츠 체험과정에서 나타낼 수 있는 얼굴 표정 3가지 종류와 제스쳐 5가지를 구분하였다. 실험에서는 입력된 비디오로부터 얼굴 및 손을 검출하기 위해 Adaboost algorithm을 사용하였고, mobilenet v1을 retraining하여 탐지모델을 생성 후 얼굴 표정 및 제스쳐를 검출했다. 이 연구를 통해 인터렉티브 디지털콘텐츠가 지니고 있는 문제점을 추론하여 향후 콘텐츠 개선과 제작에 사용자 중심 설계가 가능하도록 하고 양질의 콘텐츠 생산을 촉진 시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상에서 방향이 틀어지는 경우에도 인식을 가능하게 하기위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 제작에 사용 할 수 있다.
유방촬영장비는 여성의 조기 유방의 병변을 진단하기 위하여 필수적으로 사용되는 장비이다. 계속적인 디지털 유방촬영장치가 보급되어짐에 따라 현재에는 대부분의 의료기관에서 디지털 유방촬영장치를 사용하고 있다. 하지만 이러한 디지털장비인 CR 또는 DR 유방촬영술의 무분별한 사용으로 여성 환자의 평균유효선량이 증가되고 있다. 이번 연구는 여성환자에게 사용되는 디지털 유방촬영장비의 공간선량율을 평가하여 방사선유효선량 과다 피폭으로 인하여 발생할 수 있는 방사선 2차 피해을 인식시키고자 하였으며, 더 나아가 디지털 유방촬영장치에서 발생되는 공간선량율 측정함으로써 환자에게 직접 촬영을 하는 방사선사 안전의식을 인식시키고자 한다. 결론적으로 디지털 유방촬영장비의 공간선량은 촬영장비를 기준으로 수평으로 높은 수치를 나타내었다. 이러한 결과를 고려한다면 디지털 유방촬영장비의 설치시에 수평 방향을 피하여 방사선사의 조작위치를 변경하거나 디지털 유방촬영 장비로부터 수평으로 되는 부위에 납유리차폐의 보완이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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