본 논문에서는 효율적인 쇼핑 경험을 제공하기 위해 숏카트라는 자동화된 쇼핑 카트 시스템을 제안한다. 숏카트는 사용자의 편의성을 높이기 위해 자동화 기술을 활용하며, 사용자가 상품을 선택하면 카메라를 통해 바코드를 인식하고, Python을 활용하여 바코드값을 읽어온다. 읽어온 바코드 값을 데이터베이스의 바코드 값들과 비교하여 동일한 값을 가진 상품을 사용자의 장바구니에 자동으로 추가한다. 이를 통해 사용자는 편리하게 상품을 선택하고, 계산 과정을 자동화하여 시간을 절약할 수 있다. 또한, GUI 프로그램을 PyQT로 개발하여 사용자에게 시각적으로 장바구니 내용을 표시해 준다.
현재 대한민국은 고령 사회이다. 매년 노인인구의 비율을 증가하고 있으며 2025년에는 노인인구 비율이 20%가 넘으면서 초고령사회로 접어들 전망이다. 이러한 사회적 특성으로 우리는 많은 노인 문제를 겪고 있다. 그 중 대표적인 문제는 독거노인의 비율이 증가함에 따라 매년 고독사하는 독거노인이 많아지고, 지방의 농가인구 또한 점점 감소하고 있다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 사회문제를 해결하기 위해 Flutter를 활용한 애플리케이션 개발을 통해 식물과 IOT 기술을 접목하여 이들에게 도움을 주고자 한다. 독거노인에게는 반려 식물 시스템을 제공하여 이들의 우울증을 완화하고, 지방의 농가인구에 효과적인 스마트팜 시스템을 서비스 함으로써 이러한 사회문제를 해결하는 데 도움을 주고자 한다.
현재의 메타버스 서비스는 메타버스 학술대회, 메타버스 입학식 등과 같이 단순히 실제 세계의 대체품 역할만을 수행하고 있으며 앞으로의 메타버스는 실제 세계와 가상 세계가 융합된 실·가상 융합형 메타버스 서비스로 발전할 것이다. 실제 세계와 가상 세계가 융합하기 위해서는 실제 세계에 존재하는 다양한 물리적 개체의 정보가 가상 세계로 반영되어야 하며 메타버스 서비스의 규모가 증가함에 따라 높은 확장성을 지원하는 통신 기술이 요구된다. 본 논문에서는 높은 확장성의 통신 미들웨어인 DDS와 시간 확정적 전송을 보장하는 TSN 표준을 융합하여 메타버스 서비스가 요구하는 방대한 데이터를 시간 확정적으로 전송할 수 있는 DDS-TSN 계층 구조를 설계한다.
최근 다양한 산업 분야에서 드론과 인공지능 기술이 융합된 연구 사례가 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식과 객체 판별 알고리즘을 이용하여 불법 주정차 차량 인식 모델을 제안한다. 객체 인식 알고리즘은 YOLOv8를 사용하였으며, 객체 판별 알고리즘은 ResNet18을 사용하였다. 제안된 모델은 일반 도로 상황에서 수집한 이미지 데이터를 이용하여 모델 학습을 수행하였고, 학습된 모델은 이미지 기반 불법 주정차를 판별하는데 높은 정확도를 보였다. 이를 통해 제안된 모델은 다양한 이미지로부터 불법 주정차 차량을 식별하기 위한 일반화 성능을 갖추고 있음을 확인하였다.
이 연구는 국내 공학전공대학생들의 융합에 대한 태도를 조사하고, 공학교육인증제 프로그램 이수, 성별, 학년 변수와의 관련성을 알아보고자 이루어졌다. 구체적인 연구 목적은 다음과 같다. 첫째, 융합에 대한 태도 검사도구가 공학전공대학생들에게 신뢰롭고 타당하게 적용되는지 확인하였다. 둘째, 공학교육인증제 프로그램 이수, 성별, 학년에 따른 융합에 대한 태도의 차이가 있는지 확인하였다. 셋째, 학습자중심 접근을 바탕으로 공과대학생들의 융합에 대한 태도에 따라 분류되는 잠재집단을 탐색하였으며, 규명된 각 잠재집단과 변수간의 관계를 확인하였다. 이 연구에서는 2076명의 공과대학생들이 참여하였다. 융합에 대한 태도 검사도구의 타당성 및 신뢰성은 요인분석, 내적 일관성 신뢰도, 라쉬분석을 활용하여 확인하였으며, 분석결과 공과대학학생들에게 적용한 융합에 대한 태도 검사도구가 신뢰성과 타당함을 확인되었다. 또한 공학교육인증제 프로그램 이수, 성별, 학년에 따른 융합에 대한 태도의 차이를 확인하기 위하여 독립표본 t-검정, 분산분석을 사용하였다. 융합에 대한 태도는 공학교육인증제 프로그램, 성별, 학년에 따른 유의미한 차이가 나타났는데, 공학교육인증제 프로그램을 선택하고, 남학생이며 학년이 높을수록 융합에 대한 태도가 높게 나타났다. 마지막으로 융합에 대한 태도에 따라 구별되는 잠재집단을 탐색하기 위해 잠재집단분석(Latent class analysis)을 수행한 결과, 다섯 가지의 잠재집단이 규명되었다. 또한 규명된 잠재집단과 공학교육인증 프로그램 선택여부와 성별, 학년과의 관계를 파악하기 위해 카이제곱검정을 수행한 결과 세 변수는 모두 잠재집단 분포와 유의미한 관계가 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 학습자의 특성과 다양성을 고려한 공과대학 융합 교육에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.
본 고는 조기취업형 계약학과의 협약 산업체와 학생들 간의 정보 소통 및 포트폴리오 운영을 위한 자체 정보를 제공하는 웹 애플리케이션을 개발한 프로젝트를 소개한다. 해당 웹 애플리케이션은 대학과 기업이 협약을 통해 현장 실무 역량을 갖춘 인재를 양성하는 조기취업형 계약학과 관계자를 위해 제작하였으며 운영학과 및 교수 소개, 산업체 정보 및 산업체별 학생 정보와 웹 사용자의 의견 및 공지 사항을 제시할 수 있는 자유게시판, 다양한 형식의 자료를 업로드 가능한 자료실 콘텐츠로 구성되어 있다. 개발된 웹 애플리케이션은 학생과 협약기업과 같은 관계자들의 소통 장이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 융합(STEM)교육의 핵심인 공학 설계를 기반으로 과학 수업에서 공학을 의미있고 쉽게 융함하여 수업을 설계할 수 있도록 수업 준거틀을 제안 한 것이다. 본 연구에서 개발된 과학·공학 융합 수업 준거틀은 과학과 공학 융합 교육에 대한 국내외 이론적, 실제적 선행 연구 분석과 전문가 토의, 그리고 현장교사들의 피드백에 근거하여 개발되었다. 과학·공학 융합 수업 준거틀은 과학 수업에서 공학 설계를 주요 교수법 및 문제해결 방법으로 사용하며, 선행 연구에서 제시된 공학 융합 수업의 핵심요소와 학년군별 성취수준을 고려하여 공학 설계에 대한 이해가 부족한 현장 교사들이 쉽게 공학 설계를 과학 수업에 도입할 수 있는 방법을 제공한다. 또한 본 연구에서 개발된 과학·공학 융합 수업 준거틀은 복잡하게 제시된 한국 STEAM 교육 준거틀의 단점을 보완하여 현장교사뿐 아니라 예비교사들이 쉽게 공학적 설계와 문제해결과정에 대해 이해하고 이를 적용하여 과학 융합 수업을 설계하는데 구체적인 지침을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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