코로나19 방역정책의 주요 수단이었던 마스크 의무착용이 해제되었음에도 불구하고, 일부 시민들이 여전히 마스크를 착용하고 있는 현상에 주목하여 왜 일부 시민들은 마스크를 벗지 않는지를 밝히고자 했다. 이와 관련한 여론조사 등을 통해 일부 시민들이 마스크를 계속 쓰는 이유를 큰 맥락에서 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 시민들의 행동과 태도에 적지 않은 영향을 미치는 언론기사에서 마스크 착용의무 해제와 관련한 사안을 어떻게 보도했는지를 분석(토픽 모델링 및 의미연결망 분석)함으로써, 시민들이 마스크를 계속 착용하는 이면을 직⋅간접적으로 확인해보고자 했다. 이를 통해 코로나19 엔데믹이 선언되지 않은 불확실한 상황 속에서 시민들이 스스로를 보호하기 위해, 방역당국의 의무착용 해제 발표에도 불구하고 마스크를 계속 쓰는 것을 확인할 수 있었다. 향후 코로나19와 같은 위기가 자주 반복될 것으로 예측되는 상황에서 방역당국의 신뢰 형성이 중요하다는 것을 결론으로 제시했다.
주 5일제 근무, 개인 여가문화 확산, 국민 소득 증대 등으로 인해 해양을 레저의 목적으로 이용하는 사람들이 증가하고 있으며, 이러한 이용객의 증가에 따라 사고 발생의 개연성도 함께 증가하고 있는 상황이다. 우리나라에서는 선박을 이용한 레저활동의 경우에는 안정장비의 착용을 의무화하고 있지만, 연안 해역에서의 해양활동에 대하여는 안전장비 착용 의무화가 시행되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 연안 이용객에 의한 사고통계 데이터 분석을 바탕으로 연안 이용객의 안전장비 착용의 필요성에 대하여 고찰하였다. 또한, 분석된 내용을 바탕으로 안정장비 착용 의무화 방안에 대하여 제안하였다.
좌석 안전띠는 자동차 안전장치 중 차량의 안전상 가장 중요하고 효과적인 장치로 알려져 왔다. 우리나라의 경우 운해중 안전띠의 착용률, 특히 뒷좌석의 착용률이 낮다. 최근 조사 자료에 의하면 뒷좌석의 안전띠 착용률은 20%의 수준이다. 최근 좌석 안전띠 미착용 알림장치(Seat Belt Reminder, SBR)를 의무화하는 것을 고려중에 있다. 본 연구는 SBR의 의무화할 경우의 도입효과에 대한 분석이다. 본 연구에서 안전띠 착용효과는 해외의 연구사례(Evans(1991) 모형)를 준용하였다. 주요 변수로 안전띠 초기착용률은 국내 조사자료, SBR로 인한 목표 착용률은 운전자 순응도에 따른 시나리오에 따라 추정하였다. 연구 결과, 좌석안전띠 미착용 경고장치의 운전자 순응비율이 90%이상일 경우 매해 119명의 사망자의 감소효과를 가져올 것이고, 편익비용비가 1.84에 달할 것으로 분석되었다.
최근 연안 활동자의 사고율이 높아짐에 따라 구명조끼의 의무 착용에 대한 논의가 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내외 구명조끼 착용 배경 및 동향을 살펴보고 현재 생산되고 있는 구명조끼의 종류 및 부력시험에 대해 분석하였다. 구명조끼 착용 여부에 따른 생존율과 해외에서의 사례인 영국 등을 조사하였다. 이를 바탕으로 구명조끼의 착용의 의무화가 연안 해역 활동자의 안전를 제고하는데 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.
코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.
현재 코로나-19로 인해 많은 사람들이 실내외 사진 촬영에 대한 불편함을 호소하며, 2022년 5월 기준 야외 마스크에 대한 의무 착용이 해제되었지만, 여전히 야외에서 마스크를 착용하는 사람들이 대다수 존재한다. 또한 코로나 발생 후 약 2, 3년간 소중한 가족들 및 지인들과의 찍은 중요한 사진들이 마스크를 착용한 채 그대로 남아있다. 본 논문에서는 파노라마 기술인 Image Stitching 기술을 활용하여 마스크 제거 사진 생성 연구에 대해 기술한다. 본 연구를 통해 사용자들의 실내외 마스크 착용 시 촬영에 대한 불편함을 해소하고 이전 마스크 착용 사진들을 복원함으로써 만족감을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.
전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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