인공지능에 기반한 손 제스처 인식 정보를 활용한 지능형 인터페이스 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기능적으로 사용자 손 제스처의 추적 및 인식을 미디어파이프와 KNN, LSTM, CNN의 인공지능 기법을 사용해 다양한 동작을 빠르고 지능적으로 인식되는 인터페이스이다. 제안한 알고리즘 성능 평가를 위해 자체 제작한 2D 탑뷰 레이싱 게임과 로봇제어에 적용한다. 알고리즘 적용 결과 게임의 가상 객체의 다양한 움직임을 세밀하고 강건하게 제어할 수 있었으며, 실세계의 로봇 제어에 적용한 결과 이동과 정지, 좌회전, 우회전 등의 제어가 가능하였다. 또한 게임의 메인 캐릭터와 실세계 로봇을 동시에 제어하여 가상과 현실의 공존공간 상황 제어를 위한 지능형 인터페이스로 최적화된 동작도 구현하였다. 제안한 알고리즘은 신체를 활용한 자연스럽고 직관적 특성과 손가락의 미세한 움직임 인식에 따른 정교한 제어가 가능하며, 빠른 기간 내에 숙련되는 장점이 있어 지능형 사용자 인터페이스 개발을 위한 기본자료로 활용될 수 있다.
2020년부터 현재까지 COVID-19가 지속되고 있으며, 사회적으로도 많은 변화가 생겼다. 마스크를 착용하는 것은 필수가 되었고, 마스크 미착용 시, 공공시설이나 식당 등을 이용할 수 없게 되었다. 이로 인해 대부분의 공공시설 출입구에서는 마스크 인식 시스템을 구비하여 마스크 착용 여부를 확인하고 있다. 그러나 목도리로 입을 가린 사람이나 마스크를 제대로 착용하지 않은 사람 등에 대한 판별 여부가 불분명하다. 본 연구에서는 YOLOv5를 이용한 임베디드 마스크 인식 시스템을 제안하였다. 기존 마스크 인식 시스템과는 달리 마스크 착용 여부뿐만 아니라 목도리를 입으로 가린 사람, 손으로 입을 가린 사람 등 다양한 예외 상황에서도 마스크 착용 여부를 구별해낼 수 있었으며, Nvida Jetson Nano Board에 탑재하였을 때 우수한 성능을 보였다.
정보통신기술(ICT) 혁신과 함께 모빌리티(Mobility) 서비스가 빠르게 발전하고 있다. 최근 사용자의 수요에 맞는 온디맨드(On-demand)형 모빌리티 플랫폼 시장이 성장세에 있으며, 스마트폰을 활용하여 사용자들이 보다 편리하게 서비스를 호출하고 실시간으로 연결 상황을 확인하며 이용할 수 있는 환경이 제공되고 있다. 본 연구에서는 카카오 택시, UT 택시 등과 같은 차량호출 모빌리티 서비스를 중심으로 이에 대한 사용자의 인식과 경험 현황을 조사하고, 차량호출서비스의 지속사용의도에 대한 영향요인을 환경적/도구적 혜택과 드라이버/플랫폼에 대한 신뢰에 초점을 두고 분석하였다. 특히, 본 연구는 혁신성과 ICT 활용정도에 따라서 이들 영향력 관계가 달라질 수 있는지 분석하였다. 연구 결과, 인지된 혜택(환경적 혜택, 편리성 및 경제성의 도구적 혜택)과 드라이버에 대한 신뢰가 플랫폼에 대한 신뢰를 높이는데 유의한 영향을 미쳤고, 플랫폼에 대한 신뢰가 높으면 차량호출서비스의 지속사용의도가 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 개인의 혁신성 정도에 따라 인지된 환경적 혜택과 경제성 혜택이 플랫폼 신뢰도에 미치는 영향력이 다르게 나타났고, ICT 활용정도에 따라서 편리성 및 경제성 혜택의 플랫폼 신뢰도에 대한 영향력이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 참조하여, 모빌리티 서비스 제공자들은 차량호출서비스에 대한 사용자들의 인식과 신뢰도의 현주소를 파악하고 개인의 특성에 맞는 서비스 홍보 전략을 구사할 수 있을 것이다.
운전자의 주행 안전성과 편의성을 증가시키기 위하여 최근 자동차는 ICT 기술이 융합된 스마트카 형태로 진화하고 있다. 그러나 스마트카의 자율주행 기능을 구현하기 위해 존재하는 전자제어장치(Electronic Control Unit; ECU)와 차량용 네트워크의 취약성은 자동차 사이버보안에 대한 위험을 증가시키는 원인이 되고 있다. 스마트카 보안에 대한 운전자들의 불안 심리는 스마트카 확산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 실제 스마트카 해킹이 현실에서 일어난 사례는 적은 상황으로 주로 연구를 통해서만 이러한 위험에 대해 논의되고 있는 상황이다. 향후 스마트카의 보급과 확산을 위해서는 스마트카의 실질적인 보안능력 향상과 더불어 운전자들이 인식하는 위험 요인과 이를 통해 형성된 스마트카에 대한 신뢰를 이해하는 것이 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트카의 신뢰 형성에 영향을 미치는 위험 요인을 보안과 프라이버시를 중심으로 살펴보고 이러한 요인들이 스마트카 안전인식과 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
무선 기반 네트워크와 인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어, 주변의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어지는 초 연결 사회로 발전해 가고 있으며, 최근 사물인터넷에 기반한 스마트 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 사물인터넷은 사람, 사물, 공간, 데이터 등이 유무선 네트워크로 연결되어, 정보의 생성, 수집, 공유 및 활용을 할 수 있는 초 연결망을 구축하는 것으로 여기에 다양한 센서들과 클라우드 기술을 이용하여 실시간 상황정보를 수집 저장하여 스스로 판단하고 결정할 수 있는 지능을 부여하여 서비스화 하는 스마트 응용 개발이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 맞춰 사물인터넷을 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 센서와 클라우드 등 첨단 ICT 기술을 이용하여 특정 상황정보의 실시간 탐지와 인식을 바탕으로 현재 상황에 맞는 정확한 판단과 결정을 내릴 수 있는 지능을 기반으로 실시간 제어와 통제 및 처리를 할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.
ICT분야는 지난 20여 년간 산업촉진 및 효율성 제고 측면에서 강력한 정부주도로 정보화를 추진하여 많은 성과를 거두었고, 현재에도 국내 산업을 견인하고 있다. ICT분야가 주목을 받는 만큼 특허 분쟁도 심화되었고 ICT분야의 특허 확보도 매우 중요해졌다. 특허는 기업의 기술혁신의 수준을 평가하는 대표적인 척도로 인식되어 기업의 성과를 측정하는데 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특허의 양(量)적인 성장이 기업 경영성과에 영향을 미치는가에 대한 연구가 대부분으로 질(質)적 수준에 대한 연구는 미진하였다. 본 연구에서는 국가산업을 기인하는 ICT 기업이 보유한 특허의 질적 수준이 경영성과에 영향을 미치는지 분석하였다. 즉, 특허의 질적 수준을 측정하는 척도인 기술혁신 활동 집중도가 기업의 성장성과 수익성에 영향을 미치는지 분석하였다. 연구결과, 기술혁신 활동 집중도의 현시기술우위 지수(RTA)와 집중률 지수(CRn)는 기업의 성장성과 수익성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 ICT분야에서 특허의 질적 수준이 높을수록 기업의 성장성 및 수익성에 정(+)의 영향을 미칠 수 있다는 것을 검증한 바, 특허의 질적 수준 연구가 미미한 상황에서 차후 연구에 대한 새로운 출발점을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)의 발전에 따라 자율주행 자동차가 현실화되고 있으며, 부분 자율주행기술을 장착한 차량의 판매가 빠르게 확대되고 있다. 이러한 상황에서 자율주행 자동차에 대한 기술 연구는 활발하게 이루어지고 있으나, 사용자 관점에서 자율주행 자동차에 대한 인식을 탐구한 연구는 상대적으로 많이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 자율주행 자동차 사용자들을 <적극 수용형>, <기술 수긍형>, <기술 불만족형>, <기술 수용 불안형>의 4가지 유형으로 유형화하고, 각 유형별 특징을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구는 질적연구방법인 Q방법론을 적용하였으며, 34개 진술문으로 구성된 Q표본을 이용해 32명으로 구성된 P표본의 자작적 주관성을 관찰하였다. 이러한 본 연구의 결과는 국내외 자동차 제조기업들에게 자율주행 자동차의 기술 발전과 시장 확대를 위한 전략적 방향을 제시하고, 학술적으로 후속 양적연구를 위한 가설을 제공한다는 측면에서 의의를 갖는다.
최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.
젠더혁신은 연구개발의 전 과정에서 남녀의 생물학적, 인지적, 사회적 특성 및 행동방식의 차이에 의한 성 젠더 요소를 고려하여 남녀 모두를 위한 보다 나은 연구개발과 지식을 창출하는 과정을 의미한다. 본 논문의 연구목적은 ICT산업, 자동차 산업, 빅데이터, 로봇 산업 등에 활용할 수 있는 영상 음성신호처리에서 문헌연구 및 기존 자료를 분석하고 사례 조사를 통하여 젠더혁신의 중요성을 고찰하는 것이다. 본 연구에서는 젠더 연구를 기반으로 영상 음성신호처리의 관련된 최신 국내외 문헌을 검색하고 총 8편의 논문을 선정한다. 그리고 젠더분석 측면에서, 연구대상, 연구 환경, 연구 설계로 구분하여 살펴본다. 연구결과로써, 노인음성 신호처리, 기계학습과 젠더, 기계번역 기술, 안면 젠더인식 기술의 음성 영상신호 처리 알고리즘 논문 사례 분석을 통하여 기존의 알고리즘에 젠더편향성이 있음을 밝히고 이들 알고리즘 개발에서 상황에 맞는 성 젠더 분석이 필요함을 보인다. 또한 알고리즘 개발에 다양한 성 젠더 요소를 반영하는 젠더혁신 방법과 정책을 제안한다. 추후 ICT에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 제품과 서비스를 개발로 새로운 시장 창출에 기여할 수 있다.
최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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