최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.
본 연구는 프라이버시 우려가 모바일 간편결제 서비스 이용에 미치는 영향을 탐색하였다. 특히 기존 단일차원으로 논의되어 온 소비자 혁신성의 한계를 넘어 기능적·쾌락적·사회적·인지적 측면의 다차원적 소비자 혁신성을 적용하여 프라이버시 우려와 실제 행동 간의 일치·불일치 여부를 성별(남·여)로 구분하여 위계적 방법의 로지스틱 조절효과 분석을 수행하였다. 그 결과, 성별을 막론한 모든 그룹에서 쾌락적 혁신성은 양(+)의 관계가 나타났으며, 기능적 혁신성은 여성 그룹에서 유의한 음(-)의 관계가 나타났다. 특히, 남성 집단에서는 프라이버시 우려와 기능적 혁신성의 조절효과가 나타났는데, 개인이 인지하는 기능적 혁신성에 따라 프라이버시 우려에 따른 모바일 간편결제 서비스 이용 여부가 달라질 수 있음을 시사한다. 본 연구를 통해 프라이버시 우려와 더불어 다차원적인 소비자 혁신성을 고려할 때 소비자의 신기술 기반 서비스 채택 양상을 다양하고 균형 있게 설명·예측할 수 있다는 점과 모바일 간편결제 서비스가 이용자의 즐거움과 더불어 해당 서비스가 보안 안전성을 기반으로 다양한 상황에서 유용하게 사용될 수 있다는 확신을 소비자들에게 보여주어야 함을 연구의 시사점으로 제시하였다.
본 논문에서 고안된 시선추적 시스템은 루게릭(Lou Gehrig's)이나 각종 근육 관련 질환으로 신체가 부자연스러운 분들을 위해 쉽게 접근할 수 있도록 고안된 안구기반 컴퓨터 입력 장치로, 약 1,700명 정도로 추산되는 국내 루게릭 환자 수와 각종사고나 질환에 의해 몸을 움직이기 힘든 환자의 수를 합쳐 잠재적 수요만 국내 3만 명에 이르는 사용자를 위한 안구입력 장치이다. 이 안구 입력 장치는 소수의 사용자를 위한 장치이기 때문에 시중에서는 수많은 종류의 상용기기가 제공되고 있어, 이 잠재적 사용자들이 사용하기에는 가격도 비싸고 사용방법도 어려워, 접근성이 많이 떨어지고 있다. 그 이유로는, 각 개인의 경제사정과 스마트 디바이스에 대한 개별 사용 경험도 조금씩 달라 시중 시선추적 시스템을 사용해보기에는 비용 면이나 사용성 면에서 접근하기가 어려운 경우가 대부분이라 할 수 있다. 이에 따라, 저가의 기기지만 엄선된 부품과 사용하기 편리한 기술을 통해 IT 기기로의 접근성을 개선하여 사용자들에게 쉬운 접근이 가능하도록 하는 시도는 반드시 필요하다. 이에, 본 논문에서는 여러 종류의 시선추적 시스템을 사용했던 사용자들의 자발적 VoC(Voice of Customer)를 통해 기존 시스템의 부족한 점을 개선하고, 사용성 테스트를 통해 이를 만족하는 시스템을 보완/설계함으로써 훨씬 더 많은 사람 및 환자들이 편리하게 사용할 수 있게하고, 기존 PCCR 시스템 대비 계산량을 15배 이상 줄이는 동시에, 시선 오차도 0.5~1도 이내로 보완된 우수한 성능의 시선추적 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.
농업환경에서 농약방제는 농업인에게 작업 위험성과 높은 노동력을 요구한다. 무인항공기를 활용한 농약방제는 기후, 토지형태, 무인항공기의 특성에 따라 효율성이 다르게 나타난다. 따라서, 살포조건과 환경조건을 고려한 효율적인 무인항공기 농약방제 방안이 요구된다. 본 논문은 작물별 살포조건과 환경정보를 고려한 농업용 무인항공기 기반의 효율적인 농약 방제 시스템을 제안한다. 감수지 부착 후 고도 및 속도 변화에 따른 농약 낙하균일도 측정 및 작물 성장조건 변화에 따른 수관내부 약제 침투율 측정 실험을 통해 제안하는 모델의 효과성을 보였다. 실험결과, 무인항공기의 높이가 지면과 가까울수록 작물에 고르게 살포되지만 안전이 고려된 2m이상이 높이와 평균 2m/s의 속도에서 가장 방제효과가 적합하였다. 제안하는 방제 시스템은 농업환경에서의 다양한 무인항공기 활용 기반 지능형 서비스 개발에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 학습자 관점에서 메타버스를 활용한 교육 효과를 알아보기 위해 1) 메타버스 교육플랫폼을 사용하기 전후 수업에 대한 기대와 가치가 충족되었는지를 평가하고, 2) 메타버스 기반의 교육 만족도에 영향을 미치는 요인을 자기효능감과 기대-가치 변인을 통해 검증하고자 했다. 이를 위해 기대-가치는 학습효과와 소통, 수업관여도, 그리고 학습 태도로 평가했고, 자기효능감은 과제난이도 선호, 자기조절 효능감, 그리고 자신감으로 살펴보았다. 서울시 동북부의 한 대학교에서 메타버스 교육플랫폼을 활용한 교과목을 신청한 대학생 70명을 대상으로 한 연구 결과, 학습자는 메타버스를 사용하기 전에 메타버스 활용 교육에 대한 기대와 가치 평가가 높았으나, 이용 후 모든 것이 충족되지 않은 것으로 나타났다. 교육 만족도 평가 결과, 기대-가치 평가항목은 메타버스 교육 만족도에 부정적인 영향을 미쳤지만, 학습자의 자기효능감이 높을수록 만족도가 높게 나타나는 경향성이 일부 나타났는데, 자기효능감의 하위요소 중 과제난이도 선호와 자기조절 효능감이 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 이 연구는 메타버스를 활용한 교육이 이제 막 시작하는 상황에서 학습자 중심의 메타버스 기반 교육 평가라는 점에서 의미가 있다.
해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 산림 자원의 다양한 효과 중에서 정서적인 안정과 같은 심리적 요인에 대한 과학적 접근이다. 본 연구를 진행하기 위하여 산림 치유공간을 다양한 공간으로 설정하여 피실험자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 본 실험에 참여한 피실험자들은 20대 대학생들로 평균 나이가 22±1.25세였다. 피실험자들은 지정된 각기 다른 산림치유공간에서 주관적 서열평가를 통해 감성 단어들에 대한 평가를 실시하였다. 또한 이들의 인식하는 감성에 대한 생체반응을 측정하여 실제로 인지하고 있는 감성적 상태를 확인하였다. 본 연구에 적용된 생체신호반응 실험으로는 심박이 나타내는 BMP, SDNN, VLF, LF, HF, Amplitude 및 PPI를 활용하였다. 본 실험의 결과는 통계적 처리를 위해여 Friedman 검증과 Wilcoxon 검증을 적용하여 측정하였다. 본 연구에서는 주관적 감성어휘별에 대해서는 '좋은', '맑은' 및 '불편한' 단어가 산림치유공간의 지점별로 통계적 유의성을 확인하였다. 또한 산림 치유공간 각 지점에서의 정량적 생체신호 측정결과는 SDNN, HF 및 Amplitude가 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구는 산림치유공간의 다양한 지역적 공간에서 인간이 인지하는 감성적 차원을 측정하였다. 산림 공간에 있어서도 공간적 입지가 인간의 감성적 차원을 유도하는 분위기가 다르다는 것을 확인한 것이다. 본 연구의 결과를 기반으로 산림치유공간 및 산림 자원의 활용 분야에 대한 적용방향과 전략적 활용방안을 제시할 수 있다. 이는 감성 기반의 산린 치유에 대한 공간적 시설 및 물리적 요건들을 통해 시설을 이용하는 이용객들에게 가이드를 제공할 뿐만 아니라 개인 맞춤형 감성 공간 디자인적 측면으로도 활용이 가능하다.
통신 기술의 발달, 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 확산으로 자동차는 단순한 기계장치에서 종합편의 기능을 가진 제2의 생활 공간으로 변모하고 있으며, 이를 위한 인터페이스로써의 역할을 하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 탑승자들에게 다양한 정보를 제공하는 인터페이스 영역이 확장됨에 따라 스마트카 기반의 사용자 경험(UX: User Experience) 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이 연구는 스마트카의 사용자 경험 요소에 대한 가이드라인을 제안하는데 목적을 두고 있다. 연구의 수행을 위해 기존 연구를 기반으로 스마트카의 사용자 경험 요소를 기능(function), 상호작용(interaction), 표면(surface)으로 정의하였으며, UX/UI 전문가들의 논의를 통해 각 요소 별로 8개의 대표 기술, 14개의 대표 기능, 8개의 유리창의 위치를 정의하였다. 이 후 100명의 운전자를 대상으로 정의된 스마트카 사용자 경험 요소들에 대한 우선순위를 설문조사 방식으로 분석하였다. 분석을 통해 사용자들은 차량에 주요 기술을 적용함에 있어서 안전, 주행, 감성의 순으로, 조작 방식에 있어서는 음성인식, 터치, 제스처, 물리적 버튼, 아이트레킹의 순으로, 디스플레이 위치에 대해서는 운전석을 중심으로 전방에서 후방으로 높은 우선순위를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 성별에 따른 분석에 있어서는 2개의 기능 외에는 큰 차이를 보이지 않아 남성과 여성에 대한 가이드가 공통되게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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