본 논문은 사용자가 카메라와 트래커가 부착된 HMD를 착용하고, 햅틱 장비를 사용하여 혼합현실 환경 상에서 기계적 상황훈련을 수행하는 시스템에 대하여 설명한다. 본 시스템은 발달장애인들의 시지각 협응능력 향상을 위해 도출된 기계적 상황훈련에 대한 시나리오를 기반으로 한다. 사용자는 HMD를 통해 보여 지는 가상의 핀을 햅틱으로 제어하여 작업판에 꽃는 상황훈련을 수행하고, 시스템은 FSM(Finite State Machine)기반으로 사용자의 행동에 맞는 피드백을 전달한다. 또한, 상황훈련에 대한 현실감을 높여 훈련 효과를 증대시키기 위해 가상 환경에 실제 사용자의 손을 삽입하고, 햅틱을 통해 촉감을 전달한다.
타워크레인은 조선, 건설 등 산업 현장에서 중량물 운반 운전을 위한 도구로 사람이 수동 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 타워크레인 운전 훈련 과정은 훈련 실습자에게 장시간 교육하기에 비효율적 뿐 아니라 위험한 작업이므로 최근에는 가상 훈련 시뮬레이션을 통해 이루어 지고 있다. 이러한 가상 타워크레인 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 기후환경, 중량물, 줄걸이와 같은 외부적 요인도 중요하지만 타워크레인의 운반 중량물과 직접적으로 연결이되는 로프를 정밀하게 표현하는 것이 중요하다. 하지만, 현재 개발된 대다수의 로프는 단면이 원통형을 띄고 있어 물리적인 요인이 작용하였을 때, 회전축이나 물리적인 형태를 가늠하기가 어렵다. 그러므로, 가상의 타워크레인 시뮬레이션 로프를 실제 타워크레인 슬링벨트와 유사한 면의 형태를 가지고 구축하여 실 환경과 유사한 환경에서 숙련된 타워크레인 시뮬레이션을 훈련하기 위한 로프 시뮬레이션이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 로프 시뮬레이션이 실제와 동일한 형태의 슬링벨트를 제공할 뿐만 아니라 로프의 면 형태 구현하고, 물리시뮬레이션을 통해 로프의 사실적인 움직임을 나타낼 수 있는 가상현실(VR) 기반 훈련 로프 시뮬레이션을 제시한다.
본 논문은 VR을 기반으로 하여 별도의 장갑이나 핸드헬드 디바이스 없이 치매 예방과 재활치료를 위한 VR을 이용함으로써 사용자의 두뇌 사용능력과 신체 활동성을 증가시켜 치매예방과 재활치료 효과를 향상시킬 수 있도록 하였다. 치매 예방 콘텐츠로는 치매의 대표적인 원인인 뇌세포의 퇴화에 초점을 맞춰 기억력, 논리력, 산술능력, 공간인지능력 등을 훈련할 수 있도록 구성하고, 노인을 위한 재활치료 콘텐츠로는 상지훈련, 하지훈련, 정신훈련, 밸런스훈련 등에 효과적이도록 구성하였다. 1:N 방식의 그룹훈련으로 고도화하여 다수의 사용자 또는 그룹이 작업치료사 한 명의 통제를 받아 치매예방 및 인지훈련이 가능한 시스템 개발하고 공공보건의료시설, 요양원, 재활의학과 보유병원 등에서 이용할 수 있다.
최근, 가상현실(VR) 기술을 이용하여 다양한 산업 분야의 훈련 시스템을 제작하여 교육에 널리 활용하고 있다. 가상현실 기반 훈련 시스템은 안전할 뿐만 아니라 재료의 낭비도 없고, 언제 어디서든 실습을 해 볼 수가 있어서 여러 가지 장점이 있다. 예를 들면, 가상현실 용접 훈련 시뮬레이션 시스템은 몰입형 환경에서 철판 모재의 접합을 실제와 같이 수행할 수 있어서 현장 작업자 및 신입 교육 훈련에 널리 쓰이고 있다. 이 때 철판 모재 접합을 사실적으로 표현하는 것이 훈련의 효과를 극대화하기 위해 중요하지만 기존의 기술로는 접합의 효과를 자연스럽게 표현하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 용접 훈련 시스템을 구축하기 위해 접합 효과를 쉐이더 기반으로 표현하는 방법을 경험 DB와 수학적 모델 기반으로 제시하고자 한다. 본 연구 논문의 결과를 용접 훈련 시스템에 적용하면 철판 모재의 접합 가시화를 사용자에게 정밀도 높게 제공하여 용접 훈련 효과를 보다 향상하는데 도움을 줄 수 있겠다.
기술공학 분야 직업훈련에서 체험, 실습 중심의 학습을 위한 가상훈련 콘텐츠 개발과 활용이 증가하고 있다. 가상훈련은 실제 장비, 작업 환경과 유사한 학습 환경에서 반복적으로 안전하게 교육이 가능하고, 이는 학습자들이 실제 작업 현장에서 장비를 구동하는 데에 도움이 된다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용하여 이론 학습과 다양한 상황에서의 실습이 가능한 "토탈스테이션과 GNSS를 이용한 측량" 콘텐츠를 개발하고, 이에 대한 사용자 경험을 탐색하고자 하였다. 사용자들은 본 콘텐츠에 높은 흥미와 몰입감, 인지된 학습 효과성, 만족도를 보였다.
이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.
본 논문은 국내 조선산업의 요양 재해 현황에 나타난 미숙련 기술인력들의 높은 재해 발생률을 낮추기 위한 방안으로 XR(Extended reality) 기술을 활용한 훈련 콘텐츠 도입의 필요성을 윈치를 활용한 케이블 포설을 중심으로 제시하였다. 국내 조선산업의 요양재해율은 타 제조업에 비해 평균 97.4%(2017~2020)나 높았으며, 특히 조선산업요양 재해의 31.8% 이상이 근속 기간 6개월 미만의 근로자들에게 발생하여 이는 신규입사자들이 업무에 대한 정보 부족과 미숙련도 및 작업환경에 익숙하지 못한 것이 그 원인으로 보인다. 최근 조선산업은 경기 회복으로 많은 신규인력이 유입되고 있으며, 이로 인해 재해 발생률이 높아질 가능성이 있다. 이런 점은 단기간에 신규인력들을 작업환경에 익숙해지는 데 도움이 되는 훈련방법을 도입할 필요가 있음을 말해준다. 국내 조선소의 교육훈련은 용접, 도장, 기계설치, 전기설치 등 특정 기술의 숙련에 치우쳐 있으며 작업환경에 익숙해질 수 있는 훈련은 작업용 2D 도면을 이용하여 선박 건조방법 등을 설명하는 단편적인 교육에 머무르고 있다. 이러한 이유로 현장에서는 다시 OJT(On-the-Job Traning)를 반복 실시하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 XR 기술을 활용한 훈련의 도입을 제안하고 구체적인 예로 Unity로 선박에서 윈치를 활용한 케이블 포설(Pulling) 작업 과정을 XR 기반 훈련 콘텐츠로 구현하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하면 신규작업자들이 가상공간에서 시뮬레이션을 통해 실제 작업 과정을 미리 경험하고, 이를 통해 신규인력이 작업환경에 익숙해지는 데 도움을 줄 수 있는 보다 효과적인 훈련 콘텐츠가 될 수 있음을 예증하였다.
목적 : 본 연구는 장애아동의 학교준비도 프로그램을 다룬 문헌을 분석함으로써 연구의 대상자, 프로그램의 제공자, 기간, 요소 및 결과 등을 알아보고자 한다. 연구방법 : PubMed, Embase, Web of Science, 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service)를 사용하여 문헌을 수집하였다. 주요 검색어는 "School readiness" AND ("Occupational Therapy" OR "Rehabilitation"), "학교준비도" AND ("작업치료" OR "재활")을 사용하였다. 선정기준과 배제기준을 통하여 최종 8편의 연구가 선정되었다. 결과 : 학교준비도 프로그램 유형에는 복합적 기능 훈련, 운동 기술 훈련, 부모교육 프로그램, 애플리케이션을 이용한 프로그램들이 있었고 가장 높은 비중을 차지한 유형은 복합적 기능 훈련이었다. 프로그램의 제공자는 작업치료사, 심리학자, 물리치료사, 언어치료사, 사회복지사, 교육자가 있었고 심리학자가 가장 많은 연구를 진행하였다. 중재 프로그램의 구성요소는 학업 기능, 운동 기능, 사회적 기능, 부모교육, 기타로 분류할 수 있었으며 학업 기능과 사회적 기능이 큰 비중을 차지하였다. 프로그램 적용 결과 다기능적 기술, 문해력, 양육 기술, 대동작·소동작 기능의 향상을 나타냈다. 결론 : 본 연구는 장애아동의 학교준비도 프로그램 유형, 제공자, 중재 요소, 결과 등을 분석하여 학교 기반 작업치료의 기초 자료를 마련하고자 하였다. 최근 학교준비도 프로그램에 관한 관심과 연구는 증가하고 있으며 작업치료사들도 학교 관련 재활 분야에서 역할을 정립하여 다양한 학교 기반 작업치료가 이루어져야 할 것이다.
기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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