• 한국과학예술포럼
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• 제27권
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• pp.101-114
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• 2017

본 논문은 도시 공공공간, 조명 디자인과 장소성과의 관련성에 의거하여, 도시 디자인에서 장소성을 표현하는 도시 조명디자인의 유형을 분류하고 유형별 특성을 파악하는데 그 목적이 있다. 우선 선행 연구고찰을 토대로, 공공공간의 조명디자인의 장소성 평가를 위한 6개 디자인 평가요소를 추출하였고, 12개의 우수 조명 디자인 사례에 대해 분석하였다. 연구결과 12개 사례에 대해 기본형, 은유플롯형, 인터랙티브형, 미디어 복합형 등의 4개 유형으로 공공공간 조명디자인을 분류하였고 각 유형별로 주도적인 디자인 평가요소와 그 특성을 파악하였다. 연구 결과로는, 첫째, 기능성, 지속 가능성, 심미성은 도시 공공공간 조명을 통한 장소성을 실현시키는 기본적 요소라고 할 수 있다. 둘째, "은유 플롯형"에 속한 사례는 6가지이며, 이 유형의 사례는 특정 지역에 대한 테마 즉 스토리텔링의 발굴이기 때문에, 조명 디자인에서도 뚜렷하고 명확한 지역 정체성을 형성할 수 있다. 셋째, "인터랙티브형"과 "미디어복합형"은, 새로운 매개 기술 및 최첨단의 조명 방식이 개입되었기 때문에, 도시 조명디자인의 의미와 외연이 광범위하게 확장되었다고 할 수 있다. 연구 결과를 통하여 도시 공공공간의 조명디자인의 유형과 특성을 파악하여 장소성을 강화하고 도시 이미지를 향상시킬 수 있는 도시 공공공간의 조명디자인 개발을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.237-251
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• 2023

본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고 학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의 답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을 구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험 데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안 데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이 향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은 97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게 채점하는 것을 확인하였다.

• 산업진흥연구
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• 제8권3호
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• pp.181-199
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• 2023

전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3D호
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• pp.205-213
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• 2010

서울시의 생활도로내 비신호교차로는 2008년 총 41,702건의 교통사고 가운데 3,753건(9%)로 교통사고 발생율은 높지 않은 실정이나, 교통 기초부분의 불합리하고 미비한 제도 및 시설 운영으로 인하여 사고의 잠재성이 더욱 높다고 볼 수 있다. 특히 생활도로내 비신호교차로의 경우는 신호교차로에 비해 안전대책이 미흡한 실정이며, 교통사고의 분석 및 영향요인 모형에 관한 국내 연구가 매우 부족한 상황이다. 또한 외국과는 달리 우리나라의 경우 비신호교차로 운영의 통행우선권 개념이 설정되어 있지 않기 때문에 생활도로내 비신호교차로의 안전성 향상을 위한 연구와 안전대책이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 생활도로내 비신호교차로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 안전도 이미지 데이터를 바탕으로 생활도로내 비신호교차로의 안전도 모형을 개발하고 법제도, 도로시설물, 인적요인 중 운전자 안전도에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 운전자가 느끼는 안전도에 가장 큰 영향을 미치는 요인인 통행방법 및 법제도를 개선한다면 생활도로내 비신호교차로의 안전도를 높여줄 수 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.187-202
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• 2019

본 연구에서는 체육교사 신뢰와 체육수업 몰입 경험이 중학생의 체육교과에 대한 태도와 체육수업 만족에 미치는 영향을 규명함으로써 체육교과에 요구되어지는 사회적 역할에 부응하고 학교체육 활성에 기여하는 데 목적이 있다. 본 연구는 광주광역시에 소재하는 중학교 학생을 대상으로 863명의 유효표본 자료를 분석하였다. 자료 분석은 SPSS window Ver 25 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 체육교사 신뢰의 하위 요인은 체육교과 태도의 하위 요인에 부분적으로 유의한 정(+)과 부(-)의 영향을 미쳤다. 둘째 체육교사 신뢰의 하위 요인은 체육수업 만족에 하위 요인에 따라 부분적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 나타났다. 셋째, 체육수업 몰입의 하위 요인은 체육교과 태도에 부분적으로 유의한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 체육수업 몰입의 하위 요인은 체육수업 만족의 하위 요인에 부분적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 종합하면 중학교 학생들의 체육교과에 대한 긍정적 태도 형성과 체육수업 만족 향상에는 체육교사에 대한 학생의 신뢰와 체육수업에 대한 몰입 경험이 중요한 요인으로 작용한다. 관련하여 체육교사는 학생과의 신뢰를 형성하기 위한 노력 즉 다양한 상호작용을 통한 친근한 이미지 구축, 흥미롭고 체계적인 수업구성과 진행, 학생의 특성과 능력을 고려한 수준별 수업 적용 등의 노력이 지속되어야 한다. 또한 학생의 체육수업 몰입 경험을 제고하기 위해서 성과 및 순위 위주의 교육 방식을 지양하고 신체활동 자체에 의미를 부여하는 수업 분위기를 조성하여야 한다. 더불어 학생의 능력을 고려한 운동학습 과제 부여, 수업 집중도를 높일 수 있는 수업내용 선정 등의 노력이 함께 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제9권2호
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• pp.49-95
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• 2007

공익연계 마케팅 (cause-related marketing or CRM)은 기업과 제품의 이미지 향상이나 브랜드의 정신적·윤리적 가치를 구축하는 강력한 하나의 수단으로 점점 더 그 활용 가치가 높아지고 있다. 본 연구에서는 공익연계 마케팅 활동의 성과에 영향을 미치는 여러 요인들 중 공익의 특성, 제품의 관여도, 그리고 메시지의 특성에 따른 소비자 브랜드 태도에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 연구의 검증을 위해 다음과 같이 크게 3가지 연구문제를 정선해보았다. 공익의 특성에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 공익연계 메시지 표현유형에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 마지막으로 제품의 관여도에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 이러한 연구문제들을 중심으로 공익의 특성, 제품 관여도, 공익 메시지 표현유형, 그리고 소비자의 브랜드 태도 간의 인과관계들을 나타내는 모델을 세우고 연구를 수행했다. 서울에 거주하는 20~40세의 직장인들과 학생들을 연구대상으로 총 400부의 설문지를 배포하고 이중 유요한 176부의 회수된 설문에 대한 데이터를 이용해 통계분석을 수행했다. 분석결과 연구모델 및 가설들이 잘 증명되었으나, 연구대상들은 공익의 특성의 차이점에 대해 인식을 못하는 것으로 나타났고 이는 우리나라 소비자들이 아직까지는 공익의 특성에 대한 차별적 인식보다는, 공익 그 자체에 대해 포괄적으로 인식하는 경향이 있음을 뒷받침 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1099-1110
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• 2023

자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 공업화학
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• 제34권6호
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• pp.674-678
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• 2023

고정층 상압 유통식 반응기를 사용하여 Pt(1)-Fe(30)/MCM-41와 Fe(30)/MCM-41의 촉매상에서 메탄의 분해 반응을 수행하여 수소의 수율을 구하여 Pt의 효과를 조사하였다. XRD 분석으로 반응 전 Pt(1)-Fe(30)/MCM-41 촉매에서 Fe₂O₃와 Pt의 결정상이 나타났다. SEM, EDS 분석과 매핑 이미지로부터 촉매 표면상에 Fe, Pt, Si, O의 나노 입자들이 균일하게 분포함을 알 수 있었다. XPS 분석으로 Pt⁰, Pt²⁺, Pt⁴⁺, Ft⁰, Fe²⁺, Fe³⁺ 등의 이온과 O^2-, O^-의 산소종이 존재함을 알 수 있었고, Fe(30)/MCM-41 촉매에 Pt를 1 wt% 첨가하면 촉매 표면상에서 Fe2p의 원자 백분율이 13.39%에서 16.14%로 증가하고 Pt4f는 1.51%이었다. 수소의 수율은 Fe(30)/MCM-41보다 3.2배 높았다. Pt로부터 Fe로 H₂의 스필오버(spillover) 효과로 Fe 입자의 환원을 증가시키고, Fe, Pt와 MCM-41의 적당한 상호작용으로 미세한 나노입자를 촉매 표면상에 균일하게 분산을 증가시켜 수소수율을 향상시켰다.