• 한국양봉학회지
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• 제34권1호
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• pp.47-55
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• 2019

다양한 농업 생산 분야에서 정보통신기술 (ICT, Information and Communications Technologies)이 융합하여 많은 발전을 이루어내고 있다. 꿀벌의 활동과 관련한 온·습도, 음파, 이산화탄소, 암모니아, 황화수소 등 다양한 봉군내·외의 요인들과 꿀벌의 활동 추적에 대한 ICT 융복합 시스템 개발연구가 최근 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이중 적외선 센서(QRE1113)를 이용하여 꿀벌 출입 자동 모니터링 시스템을 구현하여 실측 자료를 비교·분석하였다. 꿀벌의 방화행동을 연구하는 기존의 밀원식물 방화 개체 수 측정, 영상촬영을 통한 출입 활동 수 수동 분석, 해외 다양한 자동모니터링 시스템들과 비교하여 본 시스템은 모니터링 시간과 노력의 단축 및 외부 방화 활동과의 일치성, 수동 분석과 상대 오차 5% 미만으로 높은 실효성을 보였다. 또한, 저전력블루투스(BLE)모듈을 활용한 내·외부 온도 센서와 병행을 통해 시스템의 확장성을 확보하였으며, 이 시스템으로부터 확보한 한달간의 데이터 분석을 통해 온도와 방화행동 간 상관관계 분석 및 하루 평균 손실되는 꿀벌의 개체수(출역봉의 1.88%)를 측정할 수 있었다. 향후 복합적인 모니터링 시스템 확장과 빅데이터 축적을 통해 더욱 강력한 실시간 모니터링 도구 및 꿀벌 생태 교육자료로 양봉 산업 발전에 크게 기여할 수 있고, 과학적 분석 도구로 활용될 것이다.

• 재활치료과학
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• 제10권3호
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• pp.137-149
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• 2021

목적 : 본 연구는 중소도시 지역 거주 고령자의 건강 증진을 위한 ICT-리빙랩(Living lab) 기반 프로그램의 효과성을 검증하고 이에 따라 현대사회가 직면한 노인 건강과 삶의 질 문제 해결에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구방법 : 2019년 10월부터 11월까지 2개월에 걸쳐 강원도 W시에 소재한 경로당을 이용하는 고령자 14명을 대상으로 ICT-리빙랩 기반 프로그램을 실시하였다. 본 프로그램은 노인 관련 전문가 4명, ICT 전문가 1명의 자문과 대상자들의 필요와 요구를 고려하여 구성하였다. 프로그램은 사전 평가 10분, 준비활동 10분, 주활동 30분, 마무리 10분으로, 총 60분의 구성을 주 1회씩 2개월간, 총 8회기를 실시하였다. 결과 : 실험대상자들은 사전평가에 비해 사후평가에서 삶의 질 점수(EQ-5D)가 0.76에서 0.84로 증가하였고(p=.009^*), 주관적 건강상태(EQ-VAS)는 36.43에서 65.71로 증가하였다(p=.001^*). 인지능력(MMSE-DS)은 21.21에서 24.14로 증가하였고(p=.000^*), 우울감(SGDS-K)에서는 3.36에서 3.21로 평균점수가 감소하였지만 유의한 차이는 없었다(p=.854). 결론 : 본 연구의 ICT-리빙랩 프로그램은 현대사회가 직면한 노인문제를 예방 및 개선하여 건강과 삶의 질을 증진시키는 방안 중 하나로써 추후 관련 연구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.581-587
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• 2022

물의 신(神), 인도 탐몰라주(耽沒羅洲:'몰'자와 '주'자가 탈락되면서 '탐라(耽羅)') 발타라(跋陀羅, Bhadra) 존자가 BC 563-483년경에 900명의 아라한(弟子)과 같이 탐라에 왔다. 그것은 세계에서 가장 신성한 물(신성성(神聖性), Heiligkeit)을 통한 불교의 전파다. 고양부(高良夫)의 3성의 흔적은 첫 번째가 3성혈(穴)과 영실의 존자암의 굴(穴) 주거로, 혈거(穴居) 시대를 엿볼 수 있다. 두 번째가 고양부 3성의 3, 3의 3배수가 9임을 착안하면 발타라 제자 900(=3*3*100)명의 분해시 기본수인 3과 맥을 같이하는 연결고리다. 이때, 3은 천지인(하늘 땅 사람 天地人), 종교적으로는 결혼(結婚), 희망(希望)수 또는 완전수(完全數 Complete Number)로 제주 문화가 곳곳에 쉼 쉬고 있다. 예를 들어, 3성혈(三姓穴)의 3, 1도동, 2도동, 3도동의 3, 3다도(三多島)의 3, 3무도(三無島)의 3, 3재도(三災島:수재(水災),한재(旱災),풍재(風災))의 3, 고양부 3성의 3, 집 올레 정낭(錠木)의 3 그리고 발타라(Bhadra) 존자의 제자 900(=3*3*100)명의 3 등으로 공통 인자(因子)가 3이다. '3의 섬(島)'이다. 논문은 1,2부로 구성되어 있는데 1부는 탐라의 이름이 인도의 탐몰라주에서 왔고 900명의 인도 불자 아라한들이 고양부 3성이 선대란 것을 추정했고, 2부에서는 인도인의 풍속에서 우러난 정낭 기본 원리가 현대이동통신과 DNA유전자생명과학에 어떻게 진화 발전해 쓰이고 있는지를 조명한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권37호
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• pp.107-142
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• 2014

지금 우리나라 대학은 심대한 교육환경의 변화에 직면에 있다. 교육 시장의 개방, 대학지원자의 감소, 학제 간 융합교육 연구의 필요성 증대, 정부의 대학 구조 개혁 정책추진, 실용적인 학문에 대한 사회적 요구의 증대 등으로 인해 과거 공급자 중심의 사고로서는 경쟁에서 생존할 수 없다. 따라서 새로운 교육 방법의 개발이 요구되고 있으며, 세계화가 가속화됨에 따라서 세계 공용어인 영어교육은 필수적이지만, 현재 전문대학의 영어교육환경은 언어의 기능만 강조하는 한정된 영어수업으로 제한되어 실제적인, 의사소통의 기회를 갖기 어려운 환경이다. 지금까지의 영어교육은 교과서를 중심으로 이루어졌으므로 현재의 상황과 교과서에 나타난 정보 내용이 일치하지 않는 경우가 많아 진부한 학습을 유도하는 경우가 많았다. 지금은 유연한 지식 정보의 시대이다. 산업시대의 행동주의에 근거한 교육은 고정된 지식의 주입으로 다양성, 창조성을 요구하는 정보화 시대에 무기력 할 수밖에 없다. 따라서 영어 교육에서도 우리가 배우고 가르쳐야 할 것은 '고정된 지식'이 아니라, 새로운 지식을 스스로 찾아내고 창조할 수 있는 '유연한 지식'이다. 졸업 후 대부분의 학생들은 호텔, 리조트, 관광여행사, 관광가이드 등으로 취업이 이루어지고 있으며, 취업 후에도 지속적인 영어활용 기회 및 외국인들의 한국방문 1,000만 시대로의 진입, 지역사회로의 많은 외국인 관광객 유입 등으로 어느 때 보다도 뛰어난 영어능력의 요구가 높아가고 있는 실정이다. 본 연구는 전문대학 영어 교육에서 애니메이션을 활용한 영어교육 방법론이 학생들의 영어 의사소통 능력과 영어 학습의 동기에 미치는 영향을 알아보고자 하는데 그 목적이 있다. 또한, 정보통신기술의 발달 및 스마트 폰의 보급으로 시간과 공간의 구애를 받지 않고 TV, 영화, 애니메이션등과 같은 다양한 콘텐츠를 손안에서 시청하고 있는 추세에서, 구체적으로 '어떻게 애니메이션 활용을 통하여 영어 교수-학습의 효율성을 향상시킬 수 있는가' 라는 문제는 당면 과제라 할 수 있다. 언어교육은 다른 교육 적용의 방식이 함께 사용될 수 없다. 다른 교육과는 달리, 언어의 특성상 지식전달의 방식만으로는 한계가 있기 때문이다. 이 논문에서는 애니메이션 <겨울왕국>을 활용한 학생들의 기능적 영어 의사소통 능력 향상 및 자발적 동기를 향상시키기 위한, 교수-학습 모델 제시 및 애니메이션의 효과적인 적용 방안을 모색하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.143-155
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• 2011

본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.453-462
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• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.