본 논문은 착용형 증강현실(Augmented Reality, AR) 기반 체험형 콘텐츠인 AR 돌탑 콘텐츠를 제안한다. 착용할 수 있는 형태의 증강현실이 주목받고 있음에도 불구하고 기술 수용은 산업현장 등 특수한 목적으로의 응용이 집중적으로 개발되고 있는 현황이다. 반면 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 일반 사용자들이 공감하고 쉽게 참여할 수 있도록 '돌탑' 소재를 바탕으로 하고 있으며, 이동 환경에서 공간을 활용하고 자연스러운 손 제스처를 바탕으로 돌을 찾고 쌓을 수 있도록 구성하였다. 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 HoloLens 2 환경에서 구현되었으며 소규모 미술관에서 파일럿 전시를 통해 일반 사용자를 대상으로 평가를 수행하였다. 평가 결과 콘텐츠에 대한 전반적인 만족도는 평균 3.85로 나타났으며, 돌탑 소재에 대한 콘텐츠 적절성은 4.15로 매우 높게 나타났다. 특히, 그중에서도 콘텐츠 이해도와 사운드에 대한 만족도는 높게 나타났으나, 객체인지와 신체 적응도 및 객체 컨트롤에서 다소 낮은 만족도를 보였다. 위와 같은 사용자 평가를 통해 소재에 대한 공감대와 긍정적인 반응을 확인하고, 착용형 AR 환경에서의 체험과 상호작용에서의 일반 사용자의 어려움을 확인하였다.
미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 4차 산업혁명 시대의 기술 변화와 한국의 인구구조 변화가 군 인력 운영에 미치는 복합적 영향을 분석하고, 이에 대응하는 한국군의 인력 운영 혁신 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구 결과, 미래 전장 환경의 변화와 첨단 기술의 도입은 군 인력 구조의 근본적인 개편을 요구하고 있으며, 이는 고도의 전문성을 갖춘 정예인력 중심으로의 전환을 의미한다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 무인체계 및 자율무기체계의 발전, AI 기반 의사결정지원 시스템의 도입 등 첨단 기술의 군사적 활용이 확대되고 있다. 둘째, 이에 따라 기술 집약형 정예 강군육성을 위한 인력 구조 개편이 필요하며, 이는 병력 규모의 최적화, 부대 구조의 개편, 민간 전문인력 활용 확대 등을 포함한다. 셋째, 첨단 기술 인재 확보를 위한 전략으로 군 내부의 기술 인재 양성 프로그램 강화, 민간 전문인력 유치를 위한 제도 마련, 산학연 협력을 통한 인재 양성 체계 구축 등이 필요하다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대에 부합하는 군 인적자원 관리체계의 혁신 방안을 제시함으로써, 미래 지향적이고 효율적인 한국군 조직 구축에 필요한 이론적, 실천적 토대를 제공한다는 점에서 의의가 있다. 향후 이러한 변화가 성공적으로 이루어지기 위해서는 군 내부의 노력뿐만 아니라 정부, 학계, 산업계 등 관련 주체들의 협력이 필수적이며, 국가 차원의 종합적인 계획 수립과 지원이 뒷받침되어야 할 것이다.
슈밥(Schwab)이 2016년 다보스 포럼에서 4차 산업혁명을 언급하면서 많은 이들이 4차 산업혁명과 미래사회에 대하여 논하였다. 4차 산업혁명은 기술의 발달을 넘어서서 우리의 사회, 문화, 생활양식 전반에 영향을 주고 있으며, 우리는 코로나19 상황을 맞이하며 더욱더 실감을 하고 있다. 우리는 4차 산업혁명은 분명 인간의 삶을 증진시키며, 문명의 발달을 이루게 할 것이라 희망하지만, 인간소외나 양극화의 문제를 우려하게 된다. 이러한 때에 기독교가 어떻게 공적 영역에서 기여하며 교육의 방향을 설정할 것인가. 본 연구는 이러한 4차 산업혁명시대의 기독교의 역할과 교육방향에 관하여 연구한 논문이다. 먼저 4차 산업혁명시대에 일어날 개인과 공동체의 내면과 외면의 문제를 다각도로 조명하고자 심리학자 미첼(Mitchell), 사회학자 벨라(Bellah), 신학자 맥그래스(McGrath), 철학자 보스트롬(Bostrom)의 견해를 통해 접근하였다. 이들의 이론을 통해 4차 산업혁명시대의 현실 세계와 가상 세계, 초월적 세계에 사는 개인의 삶을 바라보았다. 그리고 이러한 세계에 기독교가 초월적 규범을 제시하고, 의미를 부여하며, 개인과 세계의 변화를 일으킬 수 있다고 보며, 교육의 방향을 "상징을 만들고 표현하는 교육"으로 보았다. 이를 위하여 관찰하기, 들어가기, 발견하기, 참여하기, 상징 만들기의 5단계를 제시하여, 이를 통해 현실 세계 안에서 하나님 나라를 이뤄갈 수 있도록 하였다.
현재 국내 전통시장은 중앙정부와 지방자치단체 등 많은 관련 주체들의 다양한 사업 추진에도 불구하고 2000년대 초반부터 시작된 침체의 늪을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 전통시장의 봉착된 위기를 극복하기 위하여 최근에는 빅데이터 분석, 인공지능, 사물인터넷 등과 같은 정보통신기술이 융합된 스마트 전통시장 구축 방안에 대한 R&D가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전통시장 활성화 관련하여 2012년 이후부터 최근까지 진행되었던 여러 선행연구 및 전통시장 이용자, 해외 전통시장의 ICT 기술 적용사례 등을 분석하고, 분석된 내용을 토대로 ICT 기술을 활용하여 스마트 전통시장을 구축하기 위한 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모델에는 방문객과 상호작용할 수 있는 전통시장 메타버스의 구축, NFC 기술을 접목시킨 디지털 사이니지를 통한 전통시장 방문 인증, IoT와 AI 기술을 적용한 화재감지 기능의 정확성 고도화, 시장 상품 출시 정보 및 이벤트 알림을 위한 스마트폰 앱 개발, 그리고 이상 네 가지 방안과 연동하는 전자상거래 시스템을 포함하는 방안이 포함된다. 제안 모델은 온라인 쇼핑 및 모바일 기기 사용에 익숙한 MZ 세대를 전통시장의 주요 고객으로 확대시키기 위한 방안이라 말할 수 있다. 따라서 제시된 모델을 기반으로 스마트 전통시장 플랫폼이 구현되어 운영된다면, MZ 세대 및 외국인 관광객들에게 전통시장에 대한 흥미와 관심을 이끌어 낼 수 있어 스마트 전통시장을 하나의 문화 콘텐츠로 자리매김하게 만들 것이며, 보다 안전한 시장 환경 조성과 함께 적시에 효과적인 마케팅을 전개할 수 있어 향후 전통시장 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
최근 블록체인 기술을 활용해 데이터 창작자에게 데이터 소유권을 부여하는 웹(Web) 3.0이 차세대 인터넷으로 부상하며 NFT를 매개로 가상경제를 구축하는 메타버스가 주목받고 있다. 웹3.0은 콘텐츠 생성자가 중개자의 역할을 하는 플랫폼에 종속되지 않고 참여에 따른 정당한 이익을 보상받는 가치를 지향한다. 웹 3.0 시대 메타버스에서 디지털 자산의 소유권을 보장하기 위해서는 블록체인 NFT 기술 적용이 필수불가결하다. 본 연구는 이러한 시대적 변화를 인지하며, 메타버스의 개념과 특징을 고찰한 이론에 기반해 NFT 아트와 연결할 수 있는 메타버스의 5가지 특징을 ①'연속성', ②'실재감', ③'동시성', ④'경제성', ⑤ '첨단과학기술의 활용성'으로 도출했다. 그리고 이를 메타버스 기반 NFT 아트 <하이브리드 네 이처 Hybrid Nature> 작품 사례연구에 적용하여 메타버스 및 NFT 아트의 개념과 특징이 작품 내에 어떠한 식으로 반영되었는지 분석하였다. 본 연구를 통해 웹 3.0 기술과 예술, 시장과 산업의 접목 지점에서 기존의 예술시장과 다른 형태로 전개되고 있는 NFT 아트의 기본 개념을 파악하고, 경제적 투자 가치 이외에 NFT 아트의 예술적, 미학적, 문화적 가치를 연구하는 것의 필요성을 제기하고자 하였다. NFT 아트를 학술적으로 분석하고 미학적 특징을 고찰한 연구가 희소한 현 상황에서 향후 관련 분야 연구자 및 전문가들이 메타버스 기반 NFT 아트의 장르적 특성과 구체적인 면모를 파악해나갈 수 있는 초석을 다졌다는 것에 본 연구의 의의가 있다.
본 연구는 딥러닝 모델 중 VGG-16 및 ResNet50 모델을 활용하여 전시 정원의 유사성 평가 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. VGG-16과 ResNet50 모델을 기반으로 전시 정원 유사성 판단을 위한 모형을 개발하였고, 이를 DRG(deep recognition of similarity in show garden design)모형이라 한다. 평가를 위한 방법으로 GAP와 피어슨 상관계수를 활용한 알고리즘을 사용하여 모형을 구축하고 1순위(Top1), 3순위(Top3), 5순위(Top5)에서 원본 이미지와 유사한 이미지를 도출하는 총 개수 비교로 유사성의 정확도를 분석하였다. DRG 모형에 활용된 이미지 데이터는 국외 쇼몽가든페스티벌 전시 정원 총 278개 작품과 국내 정원박람회인 서울정원박람회 27개 작품 및 코리아가든쇼 전시정원 이미지 17개 작품이다. DRG모형을 활용하여 동일 집단과 타 집단간의 이미지 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 전시 정원 유사성의 가이드라인을 제시하였다. 첫째, 전체 이미지 유사성 분석은 ResNet50 모델을 기반으로 하여 데이터 증강 기법을 적용하는 것이 유사성 도출에 적합하였다. 둘째, 내부 구조와 외곽형태에 중점을 둔 이미지 분석에서는 형태에 집중하기 위한 일정한 크기의 필터(16cm × 16cm)를 적용하여 이미지를 생성하고 VGG-16 모델을 적용하여 유사성을 비교하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 이때, 이미지 크기는 448 × 448 픽셀이 효과적이며, 유채색의 원본 이미지를 기본으로 설정함을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 전시 정원 유사성 판단에 대한 정량적 방법을 제안하고, 향후 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 정원 문화의 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대한다.
ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
사회문화적 변화와 고령화에 따른 독거노인 등의 증가로 고독사는 꾸준히 증가하고 있으며 각 지자체마다 사회적 문제로 정의하기 시작하였으며, 정부에서도 고독사 문제에 대응하기 위해 제도적 기반을 마련하는 등 고독사 예방을 위한 법적근거를 제정하기 시작하였다. 본 연구는 고독사 예방을 위한 정책방안 모색을 위하여 고독사 예방을 위한 비대면 정책 추진을 위해 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트 디지털 정보기술(AI, IOT)을 활용한 고독사 예방정책 사례를 살펴보았다. 고독사 관련 정책은 고독사 예방사업과 발굴 후 지원사업의 두 가지 축으로 구분한다. 이들사업을 효율성 있게 운영하기 위해서는 인공지능, 사물인터넷을 통한 비대면 서비스의 제공 등이 새로운 서비스 전달체계 방식으로 인식되고 있으므로, 비대면 서비스의 중요성과 필요성이 더욱 증대되고 있다. 국가 차원의 비대면 산업 확대를 위한 시스템 구축 등 다각적인 변화와 준비가 필요한 시점이라고 할 수 있으며 향후 또 다른 국가 재난 상황에서 대응할 수 있도록 고독사 예방 등 다양한 복지정책에서 비대면 스마트돌봄체계가 확대되고 활성화되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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