본 연구는 일반적인 성능의 PC와 모바일 디바이스를 사용하여 다양한 동영상 데이터, 문서 데이터, 각종 카메라 디바이스로부터 입력되는 비디오 스트리밍 데이터와 오디오 스트리밍 데이터를 실시간에 가까운 빠른 시간 안에 효율적으로 편집하고 방송하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 두 개의 알고리즘을 개발하였는 데, 입력되는 여러 가지 형태의 여러 개의 동영상을 실시간에 합성하기 위하여 대략적 최적화 방법과 메모리 큐를 이용한 순차적 합성 방법이다. 본 연구에서 개발한 시스템은 강사가 동영상 강의 콘텐츠를 제작할 때 모바일 기기 또는 PC를 사용할 수 있으므로 보다 비용 측면에서 효율적이며 유용하다. 본 연구에서 개발한 시스템은 교육 분야뿐 만 아니라 동영상 합성 및 편집이 필요한 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으므로 응용 분야가 넓을 것으로 판단된다.
메타버스에 대한 관심이 증가하면서 가상현실을 간접 체험에 접목하려는 많은 노력이 이루어지고 있으며, 게임과 같은 오락뿐만 아니라 학생들의 교육에 활용하고자 하는 시도도 증가하고 있다. 간접 체험의 핵심적인 기술은 사용자가 실제와 같이 느낄 수 있게 대상을 모델링하는 것이다. 갯벌과 같은 자연환경은 시간에 따라 수시로 변하고, 많은 생명체들도 서식한다. 본 논문에서는 갯벌의 생태 환경을 사실적으로 표현하는 체험 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 갯벌이 시간적으로 변화하는 모습을 자연스럽게 모델링하는 방법을 설명하고, 갯벌에 서식하는 생명체인 게를 행동 트리를 이용하여 NPC 형태로 모델링하는 방법을 설명한다. 구현 결과는 제안하는 방법이 간단한 알고리즘을 사용하지만 갯벌의 모습을 잘 표현하는 것을 보여준다.
최근 들어 소프트웨어 경쟁력을 확보하기 위한 기술이 스마트폰과 IoT 기술이 맞물려 새로운 사업으로 확장되고 있어 소프트웨어 기술에 대한 중요성은 더욱 부각 되고 있다. 따라서 글로벌 소프트웨어 산업의 주도권 확보와 융합형 소프트웨어 인재 양성을 위해 우수한 소프트웨어 개발 인력의 필요성은 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 융합형 소프트웨어 산업 인력 확대를 위해 소프트웨어를 필수 교과로 운영한 사례를 기반으로 소프트웨어에 대한 기본 인식과 소프트웨어 개발의 필요성 그리고 소프트웨어 개발을 위한 코딩 능력 향상에 대하여 분석한다. 분석 결과, 코딩 능력 향상을 위한 실습방법 중 학습자 중심에서 진행된 기술적 내용은 소프트웨어에 대한 인식과 개발의 필요성 측면에서 긍정적인 효과를 나타내고 있으며 코딩 능력 향상에 중요한 요소가 되는 것으로 분석되었다. 본 논문에 나타난 연구 결과에서 프로그램 개발의 필요성과 능동적인 참여는 실무 능력 향상을 위해 매우 중요한 부분이라는 것을 나타내고 있으며, 이러한 결과는 소프트웨어 개발 능력 향상을 위한 방법론 측면에서 의미 있는 결과를 제시하고 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
노인성 치매의 전 임상단계인 경도인지장애(MCI)를 조기 진단하고, 조기 개입한다면, 치매의 발병률을 줄일 수 있다. 본 연구는 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 개발하고 노년기 인지장애의 예방을 위한 기초자료를 제공하였다. 연구대상은 2012년 Korean Longitudinal Survey of Aging(KLoSA)에 참여한 65세 이상 지역사회 노인 3,240명(남성 1,502명, 여성 1,738명)이다. 결과변수는 MCI유병으로 정의하였고, 설명변수는 성, 연령, 혼인상태, 교육수준, 소득수준, 흡연, 음주, 주1회 이상의 정기적인 운동, 월평균 사회활동 참여시간, 주관적 건강, 고혈압, 당뇨병을 포함하였다. 예측모형의 개발은 Restricted Boltzmann Machine(RBM) 인공신경망을 이용하였다. RMB 인공신경망을 이용하여 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 구축한 결과, 유의미한 요인은 연령, 성별, 최종학력, 주관적 건강, 혼인상태, 소득수준, 흡연, 규칙적 운동이었다. 이 결과를 기초로 MCI 고위험군의 특성을 고려한 맞춤형 치매 예방 프로그램의 개발이 요구된다.
본 연구에서는 DBpia에 등록된 코로나19 관련 논문을 대상으로 연구 토픽을 밝히고 연구 변화 추세를 검토한다. 잠재 디리슐레 할당(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 적용한 결과, 7개의 연구 토픽을 도출하였고, 각 토픽은 "International Dynamics", "Technology & Security", "Psychological Impact", "Biomedical-Related", "Economic Impact", "Online Education", "Religion-Related"에 관한 내용이었다. 또한 다범주 로짓모형을 사용하여 연구 토픽의 추세 변화를 살펴본 결과, 2020년 6월 전에는 국제적 역학관계 및 생물 의학 관련 논문이 주를 이루었다면, 이후에는 다양한 분야로 연구 주제가 확대되었다. 특히 경제적인 영향, 온라인 교육, 심리적인 영향에 관한 연구가 꾸준히 증가함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 코로나19 관련 공동 연구의 가이드 라인을 제시하고, 활발한 연구 활동을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 기존 휘트니스 사업의 문제점을 극복하고, 코로나 시국에 대한 늘어난 수요를 충족시킬 수 있는 휘트니스 시스템을 구축하고자 수행되었다. 비대면 휘트니스 에듀테인먼트 서비스를 위한 플랫폼 기술로써 다양한 신체 부위 운동 및 네트워크형 정보 동기화가 가능한 차세대 휘트니스 운동 기구이다. 휘트니스 장비의 운동 정보를 동기화하여, MR 기반 아바타를 통한 학습형 콘텐츠로 구성하였다. 이용하는 사용자의 누적 운동 효과에 따른, LSTM 기반 알고리즘을 적용한 A.I 분석으로 운동량 분석을 통한 맞춤형 평가 시스템의 적용성을 검토하여 정량화된 결과를 도출하였다. 학계 전문가를 통한, 체계적 운동 기법 적용을 위한 모션 캡처 및 3D 가시화 휘트니스 프로그램으로 이용자의 휘트니스 지식 및 운동능력 향상에 기여할 것이라 판단된다.
국가수준에서 시행되는 진단평가는 학교에서 학습부진이 있는 학생을 조기 발견하는 것이 매우 중요하다. 본연구는 부산교육종단의 2019년 중학교 1학년의 데이터를 입력하여 2020년 성취여부를 판별하는 인공지능 모델을 구축하고 분석하였다. 머신러닝 알고리즘으로 중학교 국어, 영어, 수학 기초학력을 예측하는 예측모형을 개발하고, 다음 학년 예측에도 78%, 82%, 83% 의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 중학교 과목별 성취예측 의사결정트리를 그려서 과정을 분석해보면서, 성취 예측에 영향을 미치는 특성들은 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다.
이종의 분산환경에서 다양한 보안시스템에 대한 효율적인 보안 관리를 위해서 관리자는 보안 시스템들이 설치된 네트워크 환경에 대한 사전에 전문적인 보안 지식을 갖고 있어야하며, 개방형 네트워크 환경의 경우 새로운 보안시스템이 추가되면 새로운 보안 정책과 기술을 적용해야 한다. 이는 전산망 운영 기관의 보안 관리 비용을 가중시키며 체계적이고 일괄적인 보안 정책 및 기술 구현을 불가능하게 하여 오히려 보안 문제를 야기시키는 역기능을 초래할 수 있다. 그리고, 보안 제품의 개발과 공급이 다수의 공급자에 의해서 공급되므로 서로 상이한 특성을 갖는 보안 시스템들로 구성된 보안 관리 구조의 효율적인 운용과 유지에 상당한 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이종의 보안시스템을 관리하는 통합보안시스템의 보안정책을 Z-Notation을 통해서 정의하고 통합관리에서 발생되는 정책 충돌 문제를 대표적인 보안시스템인 침입차단시스템(Firewall : 방화벽)을 대상으로 모델링하고 이를 해결하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 문화-역사적 활동이론에 기반하여, 표집 시뮬레이션을 활용한 비형식적 통계적 추리의 교수-학습 과정을 활동체계로 고려하고, 이러한 활동체계에서 발생하는 모순과 모순에 의한 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 초등학생 5~6학년 20명을 대상으로 표집 시뮬레이션을 활용한 비형식적 통계적 추리에 대한 수업을 진행하고 활동체계를 분석하였다. 주제분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 먼저, 규칙과 목표, 인공물과 목표 사이의 모순이 발생했으며, 이를 해결하는 과정에서 경험적 표집 분포의 시각화라는 새로운 인공물이 도입되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 규칙과 인공물, 규칙과 주체 사이의 모순이 발생했으며, 이를 해결하는 과정에서 표본 평균들의 평균을 구하는 알고리즘이 새로운 규칙으로 도입되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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