시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 기계, 전기, 전자, 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
일반 생활 속에서 우리 인간의 눈으로 정보를 인식하고 그 정보를 이용하는 것에는 한계가 없을 만큼 다양하고 방대하다. 그러나 인공지능이 발달한 현재의 기술로도, 인간의 시각 처리 능력에 비하면 턱없이 능력이 부족하다. 그럼에도 불구하고 많은 연구자들은 실생활 속에서 정보를 얻고자 하고 있고, 특히 글자로 된 정보를 인식하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 글자를 인식하는 분야에서 일반적인 문서에서 글자를 추출하는 것은 일부 정보처리 분야에서 이용되고 있지만, 실영상에서 문자를 추출하고 인식하는 부분은 아직도 많이 부족하다. 그 이유는 실영상에서는 색깔, 크기, 방향, 공통점 등에서 다양한 특징을 갖고 있기 때문이다. 본 논문에서는 이런 다양한 환경에서 문자 영역을 추출하기 위하여 적응적 에지 강화 기반의 MSER을 적용하여 장면 텍스트 추출을 시도하고, 비교적 좋은 방법임을 실험으로 보인다.
일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.
인간은 커뮤니케이션을 통해 그들의 생존과 바람직한 사회생활을 영위해 오고 있다. 인간의 커뮤니케이션은 언어에서 문자, 인쇄매체, 전파매체를 통해, 또한 최근에는 통신매체를 통하여 변화하며 확산되고 있다. 문자의 발명 이후 책은 가장 오랜 역사를 지닌 인간 커뮤니케이션 매체로서 인간의 정신세계를 보존, 전승해 왔다. 어린이 그림책 역시 커뮤니케이션 매체로서 정보의 발신자, 메시지, 매체, 수신자라는 요소로 구성되어 커뮤니케이션의 과정이 이루어진다. 작가, 일러스트레이터, 편집자라는 집합군의 발신자는 어린이라는 특별한 수신대상을 분석하여 메시지를 기호화하고 내용을 구성하며 매체를 선정하고 어린이에게 효과적으로 전달하여 커뮤니케이션이 이루어지도록 한다. 어린이라는 수신자의 발달 특성과 그의 욕구를 살펴 볼 때, 그림책의 글과 일러스트레이션이라는 시각매체는 어린이와의 커뮤니케이션을 위해 가장 적절한 것이다. 그래서 그림책은 첫째, 어른과 어린이간의 커뮤니케이션을 통해 어린이가 자아를 발견하고 역할을 수행해 갈 수 있도록 하여 결국 사회와의 커뮤니케이션을 이루게 한다. 둘째, 글과 일러스트레이션의 메시지 해독을 통하여 어린이에게 이 시대 인간 커뮤니케이션의 능력 즉 비주얼 커뮤니케이션과 문자 커뮤니케이션을 경험하고 학습하게 한다.
지금까지의 읽기장애 연구에서는 문자언어 음독의 정확성과 속도 즉 해독(음독)능력에 어려움을 가진 난독증(dyslexia)을 대상으로 한 연구에 초점이 맞추어져 있었으나 최근의 보고에 따르면 음독능력에는 어려움을 가지지 않음에도 불구하고 특수하게 읽기 이해력만이 저하되는 특정 읽기이해부진아동의 사례가 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 음독능력은 저하되지 않으나 읽기 이해력만이 특수하게 저하되는 읽기이해부진 아동과, 음독능력과 읽기 이해력 모두 저하되는 읽기부진 아동의 특징을 비교검토 하였다. 그 결과 읽기부진아동이 음운인식 과제와 음운 작업기억 과제 모두에서 유의하게 낮은 수행을 보인 반면 특정 읽기이해부진아동 집단의 경우 음운 작업기억의 유의한 저하만이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 읽기 이해력 장애아동의 특성에 대한 시사점을 논하였다.
본 연구는 미술교과를 중심으로 하는 융복합 교육 프로그램을 수행함에 있어 중요한 기반이 되는 시각적 문해력(Visual Literacy)의 개념을 검토한다. 시각적 문해력은 문자에 대한 문해력이 그러하듯이 주체에게 시각적으로 주어지는 정보를 이해하고 적절하게 다룰 수 있는 능력을 의미한다. 청소년층의 생활전반에서 뉴미디어를 통해 접하는 시각정보가 많고 다양한 만큼 시각적 문해력의 필요성이 대두되는 것은 당연하다. 따라서 뉴미디어를 적극 활용하는 융합교육 프로그램의 수행에서 시각적 문해력은 프로그램의 수행을 위한 기반이 된다. 여기에는 뉴미디어를 사용하여 시각정보를 교환하며 서로 소통하는 능력도 포함된다.
모바일 및 웹 어플리케이션의 통합으로 인해 모바일 사용자들이 접근할 수 있는 서비스의 수는 크게 증가했지만 사용자들은 여러 개의 사용자 이름과 패스워드를 관리해야하는 어려움을 가지고 있다. 이와 유사한 상황은 다양한 종류의 개인장비, 무선 센서, 서버, 서비스 그리고 댁내에서 네트워크화 된 기기들로 구성된 흠 네트워크 환경으로 확장될 수 있다. 최근 디지털 홈 워킹 그룹 (DHWG: Digital Home Working Group)은 보안 강화를 위해 사용자와 기기에 대한 호환성 있는 인증 및 인가 메커니즘을 위한 프레임워크를 준비할 것을 권고하고 있다. 인터넷, 인트라넷 그리고 댁내에 분산된 자원들을 사용하기 위해 각 어플리케이션에 대한 사용자의 인증 및 인가는 반드시 필요하지만 이는 보안 관리와 시스템성능 측면에서는 커다란 부담이 된다. 본 논문에서는 XML기반의 단일인증기술 표준인 SAML (Security Assertion Markup Language)을 이용한 단일인증 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처를 기반으로 모바일 및 유비쿼터스 서비스 환경에서 모바일과 홈 기기간에 서로 다른 개체의 인증 및 인가 프로파일 정보의 교환을 가능하게 하므로 분산 환경에서의 보안 관리를 강화할 수 있다. 특히 제안된 아키텍처에서는 고도의 연산능력을 필요로 하는 보안정보의 전자서명 및 암복호 작업을 유선환경에 구성된 고성능의 기기로 전가하고 모바일 기기는 사용자의 인증을 검증할 수 있는 작은 문자열 형태의 artifact를 보유하고 이를 사용자의 인증에 이용함으로써 낮은 컴퓨팅 능력과 기억용량의 한계 같은 모바일 기기의 성능적인 제약을 극복할 수 있게 한다.
본 연구의 목적은 차량 통제 변인과 동작의 부드러움 변인을 이용하여 동시 과제 수행이 운전 수행 능력에 미치는 영향을 정량적으로 제시하는 것이다. 1~2년의 운전 경력을 가진 피험자 20명이 실험에 참여하였다. 피험자는 동작분석을 위해 상지(shoulder, elbow, wrist) 및 하지(knee, ankle, toe)에 9개의 마커를 부착한 후, 운전 시뮬레이터를 이용하여 80km/hr로 주행하는 선행 차량과 30m의 간격을 유지하며 직선 주행하도록 하였다. 동시과제는 문자 메시지 보내기와 네비게이션 검색으로 선정하였다. 실험 시간은 2분으로 운전 시작 후 1분은 운전만을, 다음 1분은 운전과 동시과제를 함께 실시하도록 하였고, 각각 운전구간과 동시과제구간으로 정의하였다. 차간거리(Anterior-Posterior Coefficient of Variation, APCV) 및 차선이격거리의 분산계수(Medial-Lateral Coefficient of variation, MLCV)와 저크비용함수(Jerk-cost function, JC)를 이용하여 운전 수행 능력을 평가하였다. APCV는 운전구간에 비해 운전 중 네비게이션 검색 시 222.1% 증가하였다. MLCV는 문자 메시지 전송 과제를 수행할 경우, 318.2%, 네비게이션 검색 과제를 수행할 경우 309.4%가 증가하였다. JC는 운전구간에 비해 동시과제 수행 시, 팔꿈치, 무릎, 발목, 발가락에서 유의하게 증가하였고, 하지마커 전체의 평균값은 문자과제 수행 시 218.2%, 네비게이션 과제 수행 시 294.7%가 증가하였다. 운전 중 동시과제의 수행은 JC를 증가시켜 운전자의 동작의 부드러움을 감소시키고, APCV와 MLCV를 증가시켜 차량의 횡적 종적 통제를 어렵게 한다고 결론 내릴 수 있다.
최근 GPS시스템, 감시 시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 시공간 속성을 가진 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝에 대한 연구는 문자.숫자 데이터를 기반의 마이닝 기법을 그대로 적용하고 있기 때문에 데이터의 시공간 속성을 충분히 고려한 분석으로는 한계가 많은 것이 사실이다. 본 논문에서는 패턴 인식과 클러스터링 능력이 뛰어나다고 알려진 SOM을 기반으로 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능과 클러스터링 정확성에 대하여 K-means, 응집 계층 알고리즘(Average Linkage, Ward)과 비교함으로써 시공간 데이터 마이닝을 위한 각 알고리즘들의 성능을 분석하였다 또한 입력 데이터의 특성과 클러스터링 결과를 더욱 정확하게 나타내어 가시적인 분석을 도울 수 있도록 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
Pseudomonas savastanoi BCNU 106은 o-xylene 뿐만 아니라 m-, p-xylene을 분해할 수 있는 능력을 나타내었고, 비교적 높은 농도인 10 mM toluene, 2 mM o-xylene, 10 mM m-xylene, 10 mM p-xylene에서 높은 분해율을 보여주었다. Pseudomonas savastanoi BCNU 106의 resting cell을 이용하여 o-xylene의 중간대사산물을 GC-MS를 통하여 조사하였다. 주로 2-methylbenzyl alcohol, 2-methylbenzoic acid 등이 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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