상황정보기반 컴포넌트 모델은 상황인식 어플리케이션이 상황정보에 민감한 부분과 그렇지 않은 부분으로 구성된다는 아이디어에서 출발하여, 상황정보에 민감한 부분을 각 상황정보의 모습과 수행 조건에 따라 분할하고 각각을 소프트웨어 컴포넌트로 구성하는 모델이다. 본 모델은 상황인식 컴포넌트들을 조합하는 방식으로 어플리케이션을 구현함으로써, 상황인식 어플리케이션의 상황정보에 따른 확장성을 지원한다. 더불어 어플리케이션 소스코드 자체에 내재되어져 있는 상황정보를 어플리케이션 로직과는 분리시킴으로써, 변화하는 상황정보에 효율적으로 적응하도록 한다. 본 모델이 갖는 특성을 보이기 위하여, 대표적인 상황인식 어플리케이션의 하나인 Call-forwarding 어플리케이션 구현에 제안한 모델을 적용하고, 이를 통해 실제 상황정보 확장에 대한 지원과 상황정보의 분리를 어떻게 해결하는지를 분석한다.
글이나 대화를 일정한 주제의 단위로 나누는 것을 주제 분리라고 한다. 지금까지 주제 분리는 주로 완결된 하나의 문서에서 최적화된 분리를 찾는 방향으로 진행되어 왔다. 하지만 몇몇 응용은 글이나 대화가 진행 중에 주제 분리를 할 필요가 있다. 본 논문에서는 합성곱 신경망을 이용한 교사 학습 모델을 통해 문장의 진행 중에 주제 분리를 수행하는 모델에 대해 제안한다. 그리고 제안한 모델의 성능 검증을 위해 On-line 상황을 가정한 실험과 기존의 C99모델을 결합한 실험을 수행하였다. 실험결과 각각 17.8과 11.95의 Pk 점수를 얻었고, 이를 통해 본 논문의 모델을 통한 On-line 상황에서의 주제 분리 활용의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 자율형 운항 알고리즘을 활용하여 분리보증 해결과 충돌탐지거리와의 상관관계, 충돌회피 후 경로점 복귀와 시간제약 조건에 따른 항로 복귀, 3대 이상의 다중 충돌회피 상황의 분리보증 실험을 수행하여 운항환경에서 발생하는 실증적인 문제를 규명하였다. 실험결과 자유비행 충돌회피를 위하여 탐지거리 확대가 분리보증 해결과 운항 효율성 향상에 유리하며, 충돌회피 후 복귀기동 시 충돌예측상황에 따라 고정 경로점 복귀 또는 시간제약 조건을 적용한 항로 복귀기동을 선택할 수 있었다. 그리고 다중 충돌 상황에서 2도 이상의 선회각을 적용하면 분리보증 해결되었고, 최적의 선회각 선택 시에는 운항 효율성을 대폭 향상시킬 수 있었다.
한국막학회서는 "먹는 물과 막분리공정" 이란 주제를 갖고 산학협동 심포지움을 갖고자 합니다. 물은 인간을 포함한 모든 생명체의 근원일 뿐만 아니라 유지하는데 매우 중요합니다. 그러나 인구증가와 산업발전에 따라 우리가 마시는 물까지도 위협받고 있는 상황에서 막분리공정은 폐수처리뿐만 아니라 정수처리 증 수처리 분야에서 널리 이용되고 있고 그 범외도 확대되고 있습니다. 이처럼, 분리막은 우리에게 상당한 중요한 위치를 차지하고 있으며, 다른 산업분야까지 적지않은 영향을 끼치고 있습니다. 본 심포지움에서는 물이 인체에 미치는 영향과 먹는 물 처리 공정인 막분리 기술을 소개하고자 한다. 따라서 국내 수질에 맞는 막분리 공정 기술을 알 수 있는 기회가 되기를 바랍니다. 되기를 바랍니다.
본 연구는 COVID-19 펜데믹 상황에서 영유아를 둔 어머니들을 대상으로 코비드 감염불안, 분리개별화가 어머니의 양육스타일에 미치는 영향요인에 대해 알아보고 어머니들의 양육에 도움이 되기 위한 자료를 제공하고자 실시한 조사연구이다. 양육스타일인 온정적 양육과 통제적 양육에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 회귀계수의 유의성을 검증한 결과, 분리개별화가 온정적 양육에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다(β=-.40, p<.001). 그리고 코비드감염 불안은 통제적 양육에 유의한 정(+)의 영향을 미치고(β=.21, p=.002), 분리개별화는 통제적 양육에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 검증되었다(β=-.26, p<.001). 즉 분리개별화 문제가 있으면 온정적 양육은 낮고, 코비드감염 불안이 높을수록 통제적 양육은 높으며, 분리개별화 문제가 있으면 통제적 양육도 낮은 것으로 판단할 수 있다. 이러한 연구결과는 COVID-19 펜데믹 상황과 같은 위기에서 영유아를 양육하는 어머니의 역할이 매우 중요하고, 어머니가 주체가 되어 자녀를 지도하고 양육하는 것이 아동의 올바른 성장에 긍정적인 영향을 줄 것이라 사료된다.
분산전원의 단독운전 검출에 관한 기존의 연구들은 사고위치에 따른 다양한 상황을 고려하지 않고 조건들만 만족되면 분산전원측을 무조건 분리시켰다. 하지만 분산전원이 연계되어 있지 않은 인근선로사고의 경우에는 인근선로측 보호기기의 동작으로 전원 측으로부터 정상적인 전원이 공급되기 때문에 분산전원을 분리시킬 필요가 없다. 또한 연계선로 사고의 경우일지라도 분산전원이 즉시 분리돼야 하는 경우인지, 단독운전인지, 정상운전의 경우인지 과부하차단에 의한 보호기기 동작의 경우인지를 고려해야 한다. 본 논문에서는 이러한 고려사항들을 계통의 전력상태 변화를 통해 구분하고 단독운전 시 및 분산전원을 분리해야 되는 상황을 찾아서 분산전원을 분리시키는 단독운전 상태 검출 알고리즘을 제안하였다. 고립운전 상태 검출 알고리즘을 검증하기 위하여 PSCAD/EMTDC를 이용하여 사례별로 시뮬레이션을 수행하였다.
현재 폭염, 폭설, 폭우 등의 환경재해가 급증하면서 환경교육에 대한 관심이 늘어나고 있는 상황이지만 일선 초등학교에서는 환경교육에 대한 의무감이 부족하고 재정지원 부족과 학습자료 부족으로 수업이 직접적으로 실행되기는 어려운 상황이다. 본 연구는 초등학교에서 환경교육 분야 중 분리배출에 대한 내용을 학생들에게 학습시키고 인공지능 프로그래밍을 활용해 종이, 유리, 플라스틱, 페트, 금속 등의 분리배출에 대한 판단력을 보완하고자 하였다. 프로그램에 참여한 학생들의 설문결과, 인공지능 프로그래밍을 학습하고 활용하면서 분리배출에 대한 지식 획득과 분리배출 이해에도 70%이상 긍정적으로 도움을 받은 것으로 나타났다. 또한 인공지능 의미에 대한 이해도가 확대되었고 앞으로 기회가 된다면 인공지능 프로그래밍을 더 배우고 싶다고 하였다.
도로중앙분리대는 4차선이상의 도로에서 차도방향별로 분리하는 도로안전구조물로서, 도로교통사고와 같은 긴급 상황시 운전자 및 승객의 생명과 안전을 보호 하고, 교통장애를 최소화하기 위하여, 첨단 유비쿼터스 IT기술을 융합한 유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 지능형 도로중앙분리대의 교통사고 상황인지를 위한 센서노드필드를 구성하고, 자유공간 송, 수신테스트 및 실외시험을 통해 미들웨어를 개발한 결과, 무선통신을 통해 언제, 어디서나 교통사고 발생을 24시간 실시간 인지하여 병원 및 경찰 같은 유관기관 및 담당자에게 신속하게 통보, 대처하는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 영상 통화나 웹캠 혹은 화상 회의 상황의 비디오 영상에서 안정적으로 사람 영역과 배경을 분리하는 방법을 제안한다. 이 방법은 카메라가 고정이라는 등의 제약을 두지 않고 자유롭게 움직이는 비디오 영상에서 사용자의 입력도 필요 없이 자동으로 사람 영역을 분리해 내게 된다. 첫 프레임에서 얼굴 검출을 통해 사람의 대략적인 위치를 추측하여 배경과 사람 영역을 Gaussian Mixture Model 로 모델링하고, 매 프레임 이 모델을 효율적으로 갱신한다. 그리고 비디오 영상의 연속성을 에너지 함수 설계에 적용하여 프레임간 사람 영역의 변화가 크지 않고 안정적으로 나오게 된다. 제안하는 방법은 기존 방법들에 비하여 제약이 적고, 사용자 입력이 필요 없으며 안정적으로 사람 영역을 분리함을 실험을 통하여 확인하였다.
쓰레기 대란, 환경파괴의 상황 속 실제 재활용 쓰레기 가운데 절반 정도만이 재활용되고 있다. 재활용률을 높이기 위해, 올바른 분리배출 방법을 쉽고 편하게 찾을 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 통해 재활용률을 증진하기 위한 분리수거 분류 서비스를 제안한다. 본 논문은 ResNet-34 모델을 통해 안드로이드 카메라로 촬영한 이미지의 분리배출 클래스를 예측하고 그에 따른 분리배출 가이드를 제공하는 시스템을 설계하였다. 향후 연구에서는 모델의 정확도 향상을 위해 온디바이스와 서버 모델을 분리하고 모델의 개인 맞춤화를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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