• 제목/요약/키워드: 정보통신기기

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3D 깊이 카메라를 활용한 직관적인 사물인터넷 인터페이스 시스템에 관한 연구 (A Study on Intuitive IoT Interface System using 3D Depth Camera)

  • 박종섭;홍준석;김우주
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.137-152
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    • 2017
  • 정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

확장된 사용자 유사도를 이용한 CF-기반 건강기능식품 추천 시스템 (A CF-based Health Functional Recommender System using Extended User Similarity Measure)

  • 홍세인;정의주;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.1-17
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    • 2023
  • 정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

무인항공기 서비스 영향성과 활성화 방안 연구 (A study on the impact and activation plan of unmanned aerial vehicle service)

  • 유순덕
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.

학교의 변화를 마주한 과학 교사들의 인식과 수업 실천에서 나타난 도전과 변화 (Science Teachers' Recognition of the Changing School Environment and Challenges for Teaching Practices)

  • 지영래;심현표;백종호;박형용
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.937-949
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    • 2017
  • 최근 지능정보화사회가 가져올 급격한 변화에 대비하는 새로운 교육의 필요성에 대한 인식이 고조되고 있다. 세계 각국에서는 이러한 변화에 대비하여 첨단 정보통신 기기의 도입과 활용이 중심이 되는 스마트 학교 등을 시도하고 있고, 국내에서도 혁신 학교 등을 통해 새로운 시대를 준비하는 교실 환경과 교육과정의 변화를 위한 노력들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화의 맥락 속에서 이루어지고 있는 학교의 기반 시설과 교육과정을 비롯한 제도의 변화에 대하여 과학교사가 어떻게 인식하고 있는지를 알아보았다. 또 그러한 교육 환경의 변화에 대한 인식 속에서 과학교사들의 수업 실천에서는 어떠한 도전과 변화가 나타나는지를 알아보았다. 이를 위하여 일반학교와는 차별화된 변화를 시도하고 있는 중학교의 과학교사 2인에 대한 심층 면담을 통해 얻어진 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 그들이 소속된 학교가 학교의 규모와 기반시설, 동료 교사들의 교사 문화, 학생의 역량 면에서 과학 수업을 변화시킬 수 있는 요소들을 갖추고 있다고 인식하고 있었다. 둘째, 다양한 수업 방식을 시도하는 교사의 열정과 ICT 기반 시설에 적응한 학생들이 갖춘 역량이 시너지를 일으켜 선순환의 고리를 형성하면서, 교사들이 새로운 수업을 시도할 수 있는 진입장벽이 낮아지고 지속적인 도전을 지원하는 학교 문화가 생성되었다. 셋째, 과학 수업은 활동 중심으로 변화하였고, 교사들은 이러한 변화가 학생들의 자기 주도적 학습을 촉진한다고 인식하고 있었다. 넷째, 교사들은 스스로 교과 교육과정 운영에 있어서 주체적인 역할을 수행하고 있다고 인식하였고, 이 인식은 더 다양한 시도를 촉진하였다. 이러한 학교의 학습 환경과 제도의 변화, 자생적 교사 학습 공동체와 같은 도전과 혁신을 공유하는 문화의 형성을 통해 교사들은 교육과정을 재구성하고 수업을 변화시키는 실천을 지속적으로 시도하고 있었다. 이처럼 학교의 변화는 교사, 학생, 기반 시설의 상호작용 맥락 속에서 이해될 필요가 있다. 이러한 변화의 요소들 사이에서 형성된 상승적 상호작용 속에서 변화의 핵심 주체인 교사의 도전과 실천이 지속될 수 있을 것이다.

HTML5 기반 장면구성 기술을 통한 멀티스크린 서비스 제공 방법 (The Method of Multi-screen Service using Scene Composition Technology based on HTML5)

  • 조민우;김규헌
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.895-910
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    • 2013
  • 멀티스크린 서비스(Multi-screen service)는 하나 이상의 미디어를 복수개의 단말에서 동시에 또는 차별적으로 소비하는 서비스로서, 이러한 멀티스크린 서비스는 기존 TV의 스마트화 및 스마트 단말의 보편화에 따라 그 활용성이 더욱 높아지고 있다. 또한 방송통신 융합 환경인 하이브리드 방송(Hybrid Broadcasting) 환경에 적용할 경우, 여러 개의 화면을 통해 여러 소스의 콘텐츠를 소비하여 다양한 사용자 경험(User experience)을 제공할 수 있다. 하이브리드 방송 환경에서 멀티스크린 서비스를 제공하기 위한 요소기술로서 장면구성기술을 활용할 수 있다. 장면구성 기술은 미디어가 소비되는 시간과 화면상의 공간을 특정함으로써 다수의 미디어를 복합적으로 소비하는 방법으로서, 해당 기술을 통해 제공되는 멀티스크린 서비스는 단말 간의 연계를 통한 복수 미디어의 시공간적 제어 및 소비를 제공할 수 있다. 하지만 기존의 장면구성 기술은 적용 가능한 환경의 제약과 다양한 단말에 대한 적용이 어렵다는 점, 활용의 복잡성 등으로 인해 하이브리드 방송 환경에 쉽게 적용하기 어려운 점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 환경으로 HTML5를 고려할 수 있다. HTML5는 개방형 네트워크를 활용하는 다양한 스마트 단말에 공통적으로 적용될 것으로 기대되며, 기존 HTML에 비해 다양한 종류의 미디어의 소비를 지원한다. 이에 본 논문에서는 하이브리드 방송환경이 적용될 다양한 스마트기기에서 사용될 것으로 예상되는 HTML5을 기반으로 한 장면구성 및 멀티스크린 서비스 기술을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 HTML5 및 멀티스크린 서비스와 관련된 기술을 소개하고, HTML5의 요소 및 속성의 확장을 통한 장면구성 및 멀티스크린 서비스 정보 제공 방법과 멀티스크린 서비스를 위한 단말 간 미디어 시그널링 및 동기화 방법을 제안하였다. 또한, 제안된 HTML5 기반 장면구성 및 멀티스크린 서비스 적용 방안을 구현 및 실험을 통해 검증하였다.

인공지능 기반 임상의학 결정 지원 시스템 의료기기의 성능 및 안전성 검증을 위한 간 종양 표준 데이터셋 구축 (Construction of a Standard Dataset for Liver Tumors for Testing the Performance and Safety of Artificial Intelligence-Based Clinical Decision Support Systems)

  • 김승섭;이동호;이민우;김소연;신재승;최진영;최병욱
    • 대한영상의학회지
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    • 제82권5호
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    • pp.1196-1206
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    • 2021
  • 목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.