• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.77-85
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• 2024

본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.249-259
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• 2018

본 연구는 중소기업에 근무하고 있는 직원들을 대상으로 현재 스마트워크가 지속사용의도에 미치는 영향에 대해 알아보고, 최종적으로 스마트워크 환경이 IT기업과 비IT기업 간의 차이를 알아보고자 하였다. 본 연구를 위해서 중소기업에 근무하고 있는 직원들로부터 설문자료를 수집하였다. 수집한 설문자료를 통해 실증분석을 하였으며, 신뢰도분석, 타당성분석, 판별타당성분석, 구조방정식 모델의 적합도 검정을 통해 최종적으로 연구모형을 검증하고 최종적으로 IT기업과 비IT기업의 차이분석을 실시하였다. 연구분석 결과는 직무특성의 직무효율성, 직무자율성 요인은 매개변수인 지각된 유용성과 직무만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 직무형태의 시간유연성은 매개변수인 지각된 유용성과 직무만족에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났고, 공간유연성은 직무만족에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개변수인 지각된 유용성은 직무만족, 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미쳤고, 최종적으로 직무만족은 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그리고 IT기업과 비IT기업 간의 차이도 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 스마트워크 환경을 통해 근무자, 조직에게 긍정적인 영향을 유도시킬 수 있으며, 근무자들에게 기존보다 기업의 특성에 맞게 더 나은 업무환경을 제공할 수 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2269-2276
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• 2010

3D 스포츠 게임에서 게이머로부터 직접제어를 받지 않고 스스로 동작하는 자율 캐릭터 에이전트들의 역할과 이를 활용한 광고기법에 대해 분석하였다. 이러한 접근은 게임과 광고를 접목한 학제 간 연구로써, 향후 광고가 게임업계의 수익모델로 생산적으로 활용될 수 있음을 의미한다. 분석을 위해 에이전트가 음성과 텍스트로 반응하는 3D 탁구게임과 게임 내 브랜드가 노출되는 간접광고를 직접 제작하였다. 제작 후 에이전트의 역할과 광고의 활용에 대한 게이머들의 태도를 측정하기 위해 설문조사를 실시하였다. 그 결과 유의미한 내용이 발견되었다. 첫째, 3D 탁구게임에서 에이전트의 역할과 표현이 게임에 유용하게 작용한다는 것을 확인 할 수 있었다. 둘째, 게임에 등장하는 광고에 대해 긍정적 태도를 갖고 있다는 것을 발견할 수 있었다. 이는 게임 아이템을 광고적 요소로도 적용할 수도 있다는 가능성을 나탄 낸 것이다. 이러한 결과는, 기능성 게임과 여성향(woman-oriented) 게임에서의 도우미와 파트너 역할 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.109-120
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• 1998

본 논문에서는 퍼지 벌레 검색과 최소-최대 군집화 알고리즘에 기반한 영상 영역화 기법을 제안한다. 전체 영상에서 에지 정보는 픽셀들의 공간 관계를 포함하게 되며, 이를 위해 목적 함수들의 인자를 조정하여 퍼지 벌레의 행동을 정의하며, 에지 정보를 검사하는 방법으로 퍼지 벌레값과 최소-최대 노드를 이용한다. 에지 추출을 사용하는 현재의 영역화 방법들은 수학적 모델에 기반한 매스크 정보를 필요로 하며, 매스크 연산으로 인하여 수행 시간도 많이 걸리게 된다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 퍼지 벌레의 검색에 따라 단일 연산을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘에서 필요한 범위의 크기를 스스로 결정하고 빠르고 강력한 계산을 수행하기 위해 최적해를 찾는 유전 알고리즘을 도입하고자 한다. 추가적으로, 영상의 그레이-히스토그램에서 퍼지 검색과 군집화를 수행하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 유전 퍼지 벌레 검색과 유전 최소-최대 군집화가 제안된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 히스토그램을 사용하여 적응적으로 양자화되며, 계산 시간과 메모리를 적게 요구하는 단일 검색 방법을 수행한다는 것을 보여준다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제27권3호
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• pp.179-203
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• 2013

본 연구는 실생활과 연계된 소재를 사용한 스토리텔링 수학 교과서의 도형의 방정식 단원 개발 사례에 대한 논의를 목적으로 한다. 이를 위하여 먼저 실생활 연계형 스토리텔링 교과서의 의미를 규정하고, 개발된 스토리의 개요와 차시별 개발 사례를 논의한다. 본 연구에서는 실생활 연계형 스토리텔링 교과서를 학생들의 현실 또는 실생활과 연관이 있는 상황을 스토리의 소재로 사용하여 수학적 개념들을 탐구하고 정리하는 활동들로 구성된 교과서로 정의한다. 개발된 스토리텔링 기하 교과서는 지도와 삼각자라는 실생활 소재를 이용하였는데, 지도는 좌표평면 단원 구성에, 삼각자는 직선의 방정식 단원 구성에 사용되었다. 스토리의 흥미를 높이기 위해 선생님과 두 학생, 그리고 악당의 대결구도로 이야기를 전개했다. 개발된 모델 교과서의 타당성을 검증하기 위해 적용 실험을 시행하였다. 연구에 참여한 서울 시내의 한 자율형 사립 고등학교 학생 25명 중 17명이 사전과 사후 설문 조사에 응답하였다. 학생들의 답변은 스토리텔링을 접목시킨 기하 교과서가 학습에 도움이 되었고, 지도와 삼각자와 같은 실생활 도구가 관련된 수학 개념의 이해를 도왔지만, 개발된 스토리텔링 교과서의 스토리는 개선될 필요가 있음을 시사하였다.

• 시큐리티연구
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• 제11호
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• pp.129-157
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• 2006

급속한 사회변화와 함께 사회적 위험요소가 고조되면서 이에 대한 안전문제가 크게 대두되고 있다. 이에 안전욕구의 증대에 따라 위험에 대비하는 치안서비스를 제공하는 민간경호경비에 대한 수요도 증가하고 이에 따른 경호경비업도 발달하고 있다 이에 본고에서는 경호경비계약에 대한 법률 구조를 파악하여 경호경비업자와 의뢰자 사이에 발생 가능한 분쟁을 예방하거나 해결하기 위하여 계약의 성립과 그에 따르는 문제점을 분석하고자 한다. 특히 경호경비관계에 따르는 분쟁을 최소화하기 위하여 경호경비 계약을 체결하여 그 합의내용을 명확히 문서화하는 것이 필요하다. 여기에서 본고에서는 각 당사자간에 자율적으로 체결하는 경호경비계약조건을 표준화하는 방안 중에서 분쟁해결조항의 표준모델을 제시 하고자 한다. 특히 당사자 간 사법상의 분쟁을 해결하는 효과적인 방법으로 합의에 의한 방법이 최선이겠으나, 불가피한 경우에 재판에 의한 소송에 의한 해결보다는 중재를 통한 해결 방안을 권고한다. 당사자가 중재로 분쟁을 해결하기 위해서는 경호경비 계약서에 중재조항을 삽입하여 체결해야 한다. 실제 경호경비업계에서 이데 대한 적용성 시험 및 평가를 거쳐서 이를 경호경비 표준계약서로 제정하여 업계 전반에 확대 적용을 추진하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.121-127
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• 2020

지역 산업의 혁신과 공공서비스의 발전을 위해서는 무엇보다 지역상생 개념을 적용한 동반 성장이 필요하다. 지역상생은 본질적으로 지역 간 균형 또는 지역 간 격차를 해소하기 위한 것으로, 상호보완적 협력을 통해 동반 성장을 할 수 있는 관계를 의미한다. 본 연구에서는 지역혁신 차원의 산학협력 현황을 중심으로 리빙랩을 활용한 사례를 도출하고 이의 정책적 함의를 모색하였다. 지방자치단체는 자율적으로 상생협력을 통해 지역의 문제를 해결하고 상호 경쟁력 확보 차원의 연계 효과를 제고 하기 위한 다각적인 시도가 이어지고 있다. 특히 지역의 현안을 중심으로 문제해결 기제인 리빙랩 네트워크를 활성화하여 실효성 있는 접근이 이어지고 있다. 무엇보다 지역의 발전을 위한 전략 중 하나로 상생 협력을 위한 협력체제 구축과 이를 지원하기 위한 정책 수단이 연계되어야 한다. 지역의 대학과 기업 및 지자체가 함께 하는 협력 프로그램의 활성화와 리빙랩을 활용한 문제해결 사례는 그 의의가 크다고 평가받고 있다. 따라서 리빙랩의 활성화를 위해 다양한 이해관계자의 적극적 참여와 협력적 거버넌스 모델이 필요함을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.20-33
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• 2021

본 연구는 인공지능서비스가 확대되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 안전성이 요구되어짐에 따라, 우리나라가 추진해야 할 개인정보보호 개선사항을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 문헌조사를 통해서 자료 수집 및 분석을 기반으로 하였으며, 자율주행자동차, 의료/헬스케어, 에너지, 금융, 유통/물류, 법률자문, 홈비서 등 주요 인공지능서비스를 중심으로 개인정보 이슈사항 및 각 서비스에 적합한 개인정보보호기준을 도출하였다. 또한, 인공지능서비스에서의 개인정보보호에 관한 법제적 기준과 처리과정의 기준을 중심으로 주요국가의 추진사례를 검토하였고, 이를 중심으로 국내에 적용하여 개선방안으로 제시하였다. 이와 관련하여, 법제적 기준에서는 인공지능서비스 확대에 따른 개인정보보호 법률의 재정비, 인공지능서비스의 개발 및 제공에서의 책임과 원칙 준수, 인공지능서비스로 인한 개인정보침해 및 보안위협 등으로부터의 위험관리체계 운영 등이 요구된다. 처리과정의 기준에서는 첫째, 전처리 및 정제에 관해서 데이터셋 참조모델 표준화, 데이터셋 품질관리, AI애플이케이션의 자발적 라벨링이 필요하며, 둘째, 알고리즘 개발 및 활용에서는 알고리즘의 명확한 범위규정과 그에 대한 규제를 마련하여 적용할 필요가 있다. 특히, 국내의 안전한 인공지능서비스를 제공하기 위해서는 비식별조치 외에 우리나라에 적합한 개인정보보호 개선과제로 적용해 나가야 할 것이다. 따라서, 본 연구를 바탕으로 향후 인공지능서비스에서의 개인정보보호를 위한 프레임워크를 도출하는 연구를 하고자 한다.