최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.
오늘날의 오피스 공간은 오피스 초창기에 보여지 듯 거대한 공간 안에서 동시다발적으로 일어났던 공간 구조와는 달리 개인의 업무, 공동의 업무와 상호 독립적인 업무, 그룹의 업무방법과 그룹문화, 그룹과 사람에 따라서 다르게 구성하고 있다. 이는 산업과 기술의 발달로 하여금 사용자의 오피스 공간 의식변화 및 공간 형태에서 큰 변화가 이루어짐을 의미한다. 하지만 유비쿼터스 기술의 빠른 성장은 건물 전체의 기능이나 성능, 효율과 더불어 사용자 중심의 공간의 서비스를 제공하는 지능형오피스의 기술적 공간변화로 진화되고 있다. 본 논문에서는 지능형오피스의 개념을 구체화와 사용자요구 중심의 오피스환경 연구의 일환으로 지능형오피스 서비스시나리오 구성에 대한 연구를 진행하였다.
상황인지(context awareness)기술은 유비쿼터스 컴퓨팅환경의 지능형 도시공간정보 서비스 제공을 위한 핵심기술이다. 상황인지기술은 상황정보 모델링 기술과 상황정보 센싱기술, 상황인식 서비스 미들웨어기술 등 다양하다. 특히, 상황정보를 모델링하고 추상화하기 위한 방법으로 온톨로지(ontology)가 매우 유용하다. 온톨로지를 통해 다양한 도메인이나 환경에서 유연하게 상황을 분석, 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 여기서는 공간정보를 중심으로 이런 기존의 상황인지기술 및 이를 위한 온톨로지 개발 동향을 파악, 지능형 도시 공간정보 서비스제공을 위한 개념적 아키텍쳐를 수립하고, 이에 근거하여 이를 효율적으로 활용하는 방안 및 개발전략을 제시하였다.
도시공간정보 통합플랫폼은 도시의 체계적이고 과학적인 관리, 특히 지상 및 지하시설물 관리에 필요한 센서 및 미들웨어 기술, 유무선 네트워크, GIS-USN 연계 등의 요소기술이 집적된 지능형 도시운영 시스템 기반 환경으로 정의된다. 도시공간정보 통합플랫폼은 도시 시설물 관리 대상 시설물인 상수도, 하수도, 가스, 난방, 송유, 전력, 통신의 지하시설물과 교량, 육교, 터널 등 도시 지상시설물 등 도로기반시설물 관리를 지능화 할 수 있는 시스템을 제공한다. 본 논문에서는 지능형 도시공간정보 통합플랫폼 참조모델 개발을 위해 개방형 분산처리 레퍼런스 모델 (RM-ODP, Reference Model for Open Distributed Processing)의 적용을 통해 표준화된 참조모델을 도출하였다.
수많은 공간지각 연구 결과, Euclidean 3-D 구조는 양안 입체시, 움직임, 입체시와 움직임의 결합, 또는 여러 광학 정보의 결합으로도 복구될 수 없다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 인간은 이러한 부정확한 공간지각에도 불구하고 특정 과제를 수행하는 데는 어려움이 전혀 없다. 우리는 인공지능과 컴퓨터 비전에 인간의 기술과 능력을 적용해 왔지만 이러한 기계들은 여전히 인간의 능력보다 훨씬 뒤떨어져 있다. 따라서 우리는 인간이 공간의 깊이를 어떻게 지각하는지, 과제를 수행하기 위해 어떠한 정보들을 사용하여 3차원 공간을 정확하게 지각하는지 이해해야 한다. 이 논문의 목적은 미래에 더욱 발전된 인공지능 로봇에 인간의 능력을 적용하기 위해 공간지각 문헌을 검토하는 것이다.
상황인식은 사용자의 상황을 분석하고 이에 적합한 서비스를 자동으로 제공하는 컴퓨팅 기술이다. 상황인식에 관한 대부분의 기존 연구들은 개발자가 만든 서비스를 사용자에게 공급하는 전통적인 개발 모델을 따르고 있다. 이런 일방적인 모델은 원하는 서비스가 서로 다른 다양한 사용자들의 요구를 만족시키기 어려울 뿐만 아니라 상황인식서비스가 설치되는 각 지능공간의 특징을 반영하기도 어렵다. 사용자와 대상 컴퓨팅 환경을 고려하지 않고 서비스를 개발하고 배포하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 지능공간을 구성하는 기기들의 기능을 활용해 직접 원하는 서비스를 개발 할 수 있도록 하는 새로운 상황인식서비스 개발 모델을 제안한다. 기존에도 이와 유사한 방법을 제안한 연구들이 몇몇 있었으나 기기의 일부 기능 간 연동만을 지원해 확장성이 낮았다. 본 연구는 독립된 다수 기기의 모든 기능을 사용자가 자유롭게 연동할 수 있게 한다는 점에서 이런 연구들 문제를 개선하였다. 본 논문에서는 지능공간을 위한 사용자주도형 상황인식서비스 개발을 지원하는 도비(Dobby) 시스템을 소개하고 이를 구현한 결과를 설명한다.
도시공간정보 통합플랫폼은 도시의 체계적이고 과학적인 관리, 특히 지상 및 지하시설물 관리에 필요한 센서 및 미들웨어 기술, 유무선 네트워크, GIS-USN 연계 등의 요소기술이 집적된 지능형 도시운영 기반환경으로 정의된다. 도시공간정보 통합플랫폼은 상수도, 하수도, 가스, 난방, 송유, 전력, 통신의 7대 지하시설물과 교량, 육교, 터널 등 도시 지상시설물 등 도로기반시설물 관리를 지능화 할 수 있는 기반 환경을 제공하는 역할을 수행해야 한다. 본 연구에서는 지능형 도시공간정보 통합플랫폼 개발을 위해 플랫폼의 비전을 설정하고 개방형 분산처리 레퍼런스 모델(RM-ODP, Reference Model for Open Distributed Processing)의 적용을 통해 개발전략을 도출하였다.
최근 GIS는 지리정보에 u-IT 기술을 접목하여 새로운 지능형 지리정보 기술로 융합 및 확장되어 가는 추세이다. 이미, 지리공간정보와 관련한 글로벌 IT 업계에서는 GeoSpatial Web 기술을 통해 실세계와 가상세계를 연계하고 있으며, 사용자가 쉽게 지리공간정보에 접근, 활용할 수 있는 엔진이나 플랫폼 등의 기술 개발에 주력하고 있다. 이에 본고에서는 지능형 지리정보 기술의 핵심인 GeoSpatial Web 에 관해 간략히 살펴보고, 아울러 국내외 지능형 지리정보 기술 동향 및 u-GIS 표준화 동향을 분석함으로써, 향후 지능형 지리정보 기술이 세계 시장에서 경쟁력을 가진 기술 분야로 진출할 수 있는 기술 개발 전략을 제시하고자 한다.
인터넷의 발전과 더불어 유무선 통신 인터페이스의 발전은 가상 인터넷 공간 및 현실세계에서의 사람과 사람 또는 컴퓨터와 컴퓨터사이의 정보전달 뿐만 아니라, 컴퓨터와 사람사이의 양방향 정보전달과 상호작용을 가능하게 하고 있다. 이러한 추세에 맞추어 지능형 디지털 주거 공간의 컴퓨터및 디지털 기기와 연통되어 언제 어디서나 접근 가능한 Ubiquitous Robot은 디지털 사회를 이끌 주요 신산업의 통력이 될 것이다. Ubibot은 스마트센서. 지능형 정보입출력 장치 등을 지니고 다양한 컴퓨터 및 디지털 기기와 스마트 환경센서 등을 제어할수 있고 정보를 전달하는 통신 능력을 지닌다.
우리는 본 연구에서 2015 개정 교육과정 초등학교 영어 교과서를 대상으로 다중지능의 유형을 반영하고 있는지 비교 분석하고자 한다. 분석 대상으로 초등학교 5학년 영어 교과서 중 3종을 선택하여 프로젝트 활동, 게임 활동, 문화 활동을 포함한 3가지 영역에서 다중지능 이론의 각 지능 유형이 어느 정도 반영하고 있는지를 분석하였다. 또한 출판사 별로 다중지능 영역의 반영 정도를 비교 분석하였다. 3종 교과서의 각각 활동 영역에 대한 다중지능 유형의 비중을 분석한 결과, 프로젝트 활동의 경우 언어적 지능, 대인 관계 지능, 공간적 지능을 높은 비중으로 반영하고 있었다. 게임활동은 언어적 지능, 대인 관계 지능, 공간적 지능, 신체 운동적 지능을 높은 비중으로 반영하고 있었다. 문화 활동은 언어적 지능과 공간적 지능이 높은 비중으로 반영하고 있었다. 우리는 본 연구의 결과를 바탕으로 교과서를 개발할 때 언어적, 공간적, 신체 운동적 지능과 같이 일부 지능 유형에 편중된 것 보다는 다양한 유형의 지능이 골고루 포함될 수 있도록 영어 교수 학습의 연구가 필요함을 제시하였다. 뿐만 아니라, 다양한 다중지능 요소를 반영할 수 있는 영어 교수 학습을 개발하여 교과서 활동을 제시할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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