거총부터 격발까지 총구 움직임의 궤적을 추적하여, 사격의 정확성을 향상시킬 목적으로 광전자 기반 사격 훈련 시스템이 사격 훈련 현장에서 활용되어 왔다. 광전자 기반 시스템은 설치가 복잡하고, 표적의 파손 위험이 존재하며, 고가의 장비로 선수들의 접근성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 저비용의 가속도 센서 모듈을 이용하여 체위 떨림을 측정하고 피드백할 수 있는 사격 훈련 시스템을 개발하고, 이의 활용성을 검증하였다. 가속도 센서 모듈은 총기의 에어 실린더에 부착할 수 있도록 제작되었다. 체위 떨림은 가속도 센서 데이터를 이용하여 진폭, 주파수, 공간적 패턴 지표로서 분석되었다. 가속도 센서와 기존의 광전자 기반 시스템에서 측정된 사격시 체위 떨림 진폭 지표 간에는 높은 상관관계(좌우 방향: r=0.76; 상하 방향: r=0.70)가 나타났다. 또한, 사격 선수를 대상으로 진행한 시스템의 유효성 평가에서는 선수의 사격 점수(최상, 최하 격발)에 따라 계산된 체위 떨림 지표가 유의한 차이(p<0.05)가 있음을 독립 표본 t-검증을 이용하여 검증하였다.
이 연구는 소아 진료 치과의사와 성인 진료 치과의사의 근골격계질환 발생관 관련되는 요인을 알아보고자 하였다. 최근 1년 동안 근무를 하는 치과의사 중 온라인을 통해 설문 조사에 참여한 43명의 소아 진료 치과의사와 66명의 성인 진료 치과의사, 총 109명의 설문 조사지를 분석 평가하였다. 소아 진료 치과의사 및 성인 진료 치과의사 모두 목, 어깨, 손목, 허리에서 주로 근골격계 통증 및 불편을 호소하였다. 소아 진료 치과의사는 치료 시 주로 허리에서 불편한 자세로 통증을 느끼며 진료하였다. 소아 진료 치과의사의 약물진정치료시에는 목과 어깨에서 통증을 더 많이 느꼈다. 근골격계 통증의 예방을 위한 규칙적인 운동 및 스트레칭은 허리에서만 통증을 경감시키는 것으로 나타났다.
이 연구는 융합기반의 모바일영어커리큘럼을 실용에 앞서 그 가치를 입증하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구는 모바일에 탑재되어있는 영어프로그램을 활용하여 효과적인 영어 학습이 될 수 있도록 커리큘럼을 개발하고 연구한다는 점에서 기존의 연구와 차이가 있다. 이 커리큘럼에 대한 교사의 이해와 인지 정도를 알아보기 위해 질적 연구를 수행했으며, 그 결과 영어교사들의 피드백은 실제 사용하는 영어 학습, 반복효과, 협동 학습, 자기효능감 경험 등의 대부분 긍정적 평가를 받았다. 부정적인 견해로는 전통적인 영어 학습 틀에서 벗어난 학습 환경으로 인해 학습에 임하는 '학습자들의 자세가 가벼울 수 있지 않을까?' 하는 염려가 있었다. 이 문제는 교사와 학습자 간에 온 오프라인을 통한 긴밀한 의사소통으로 해결될 수 있다. 향후 연구에서는 이 커리큘럼을 학습현장에서 활용하고 분석하는 연구가 진행되기를 기대한다.
DDoS 공격에 대처하고자 할 때 가장 어려운 문제는 공격패킷에 스푸핑된 IP 주소가 사용된다는 것이다. 인터넷의 구조적인 특성상 스푸핑된 IP 패킷의 공격 근원지를 찾아내는 것은 어려운 문제이다. 지금까지 DDoS 공격에 대응하기 위해 역추적 메커니즘을 사용하는 대부분의 연구들은 IPv4 네트워크 환경에 초점을 맞추고 있다 IPv6 네트워크 환경을 위한 몇몇 연구가 진행되었으나 DDoS 공격에 대처하기 위한 자세한 메커니즘을 제공하지 못하고 있다. IPv6 네트워크에서 공격 근원지를 역추적하기 위한 메커니즘은 IPv4 네트워크와는 많은 부분이 상이하게 된다. 본 논문에서는 IPv6 네트워크 환경을 위한 경량화된 역추적 메커니즘을 제안한다. 역추적을 위한 마킹이 필요할 경우 라우터는 홉간 옵션을 생성하고 마킹을 실시한 후 패킷을 전송한다. 제안된 메커니즘의 성능평가를 통해 역추적을 위한 효율적인 마킹이 가능함을 보였다.
AGV에서 가장 중요한 부품은 가이드 센서이며, 이 센서의 대표적인 기능은 정밀한 주행경로 추출이다. 가이드 센서의 정밀도에 낮거나 잘못된 주행 경로를 추출한다면 AGV가 충돌하거나 AGV 제어에서 좌·우 흔들림이 발생되어 적재물이 낙하, 주행경로 이탈 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 다중 마스킹과 무게중심법을 이용한 가이드센서 신호처리 기법을 제안하고 구현하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 직진경로 및 좌/우 분기 경로 추출의 평균오차가 2.32[mm]를 보였으며, 특히 기존의 무게중심법 보다 27[%]이상의 성능개선을 보였다. 이와 같이 제안된 가이드 센서 신호 처리 기법을 적용한다면 AGV 자세 제어와 주행 안정성이 향상될 것으로 사료된다.
사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
Chest PA is the basic examination of radiographic imaging. Moreover, Chest PA's demands are constantly increasing because of the Increase in respiratory diseases. However, it is not meeting the demand due to problems such as a shortage of radiological technologist, sexual shame caused by patient contact, and the spread of infectious diseases. There have been many cases of using artificial intelligence to solve this problem. Therefore, the purpose of this research is to build an artificial intelligence dataset of Chest PA and to find a posture evaluation method. To construct the posture dataset, the posture image is acquired during actual and simulated examination and classified correct and incorrect posture of the patient. And to evaluate the artificial intelligence posture method, a posture estimation algorithm is used to preprocess the dataset and an artificial intelligence classification algorithm is applied. As a result, Chest PA posture dataset is validated with in over 95% accuracy in all artificial intelligence classification and the accuracy is improved through the Top-Down posture estimation algorithm AlphaPose and the classification InceptionV3 algorithm. Based on this, it will be possible to build a non-face-to-face automatic Chest PA examination system using artificial intelligence.
최근 UAM(Urban Air Mobility)에 대한 관심이 도시의 교통 혼잡과 대기오염 문제 해결 방안으로 급증하고 있다. 하지만 UAM의 효율적인 운영을 위해서는 3D Point Cloud 데이터의 정확한 처리가 필요하며, 특히 지면과 객체를 분리하는 문제가 중요하다. 본 논문은 UAM 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려하여 지면과 객체를 효과적으로 분리하는 방법을 제안하고 검증한다. 우리의 접근 방식은 MEMS 센서로부터 얻은 자세 정보와 RANSAC을 이용한 지면 평면 추정을 결합하여, GPS 오차에 크게 영향 받지 않는 지면/객체 분리를 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과는 이 방법이 UAM 환경에서 효과적으로 작동함을 보여주며, 도심 항공 모빌리티의 안전성과 효율성을 향상시키는 중요한 단계를 제시한다. 향후 연구는 이 알고리즘의 정확성을 높이고 다양한 UAM 환경에서 성능을 평가하며, 실제 드론 테스트를 진행할 예정이다.
본 연구는 고등학교 학생을 위한 공학 설계 기반 과학 교육 프로그램을 개발하고, 이를 적용하여 고등학생의 과학 관련 태도와 공학 설계 능력에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 본 연구에서 개발한 공학 설계 기반 과학 교육 프로그램은 '바른 자세를 유지할 수 있는 건강 신발 만들기'이며 공학 설계 과정인 문제 정의, 정보 수집, 창안, 구현, 평가 및 반성 등의 과정을 거쳐 학생이 일상생활의 문제를 해결하기 위해 공학 설계 과정을 방법론적으로 사용하여 창의적인 해결방안을 창안할 수 있는 활동으로 구성하였다. 공학 설계 기반 과학 교육프로그램을 적용한 결과, 고등학생의 과학 관련 태도와 공학 설계 능력이 향상되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 공학 설계 기반 과학 교육 프로그램은 고등학생의 과학 관련 태도와 공학 설계 능력 향상에 긍정적인 영향을 주고 있으며, 앞으로의 미래 과학 인재 양성을 위한 교수 학습 전략으로서 과학 교육에서 공학 설계 과정을 접목한 활동의 지속적인 운영과 확대가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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