• 문화기술의 융합
• /
• 제8권2호
• /
• pp.117-129
• /
• 2022

다양한 학문을 넘나들며 새로운 지식과 관점을 창의적으로 추구하는 역량은 21세기 융복합시대를 살아가기 위한 기초적 소양으로 자리매김하고 있다. 다양한 창의교육 프로그램 개발에 따라 학습자의 학업성취도를 객관적이고 체계적으로 평가할 수 있는 평가도구 또한 요구되고 있다. 이에, 본 논문에서는 초·중등학생 대상 창의 융합 교육 프로그램의 평가도구로 하이퍼 블렌디드 실천모델에 기반하여 자기 평가, 동료 평가, 창의성 평가, 자기 성찰도구를 제안하였다. 개발된 평가도구는 타당도 검사를 통해 2개 문항을 수정하고 4개 문항을 삭제하여 보다 완성된 평가도구의 개발을 꾀했다. 또한, 평가도구는 전국 초·중등학생 596명을 대상으로 적용되었으며, 적용 결과는 일원배치 분산분석과 워드클라우드를 통해 분석되었다. 분석 결과, 자기 평가와 자기 성찰도구는 학년군에 따른 문항 개발이 필요할 것으로 나타났다. 더불어, 변화하는 교실 환경 속 원격 수업이나 여러 교육 활동에서 본 평가도구를 활용하기를 제안한다. 본 논문을 통해 창의 융복합 교육을 위한 평가체계 및 도구 개발에 시사점을 제공하기 바란다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.507-513
• /
• 2021

GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제37권11호
• /
• pp.107-118
• /
• 2021

Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.137-162
• /
• 2021

본 연구는 기계공학 분야 연구자들의 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 경험을 조사하고 해당 분야의 연구데이터 관리와 서비스를 위한 시사점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내외 연구기관의 연구데이터 관리 및 서비스에 대해 알아보고, 국내 기계공학 분야 연구기관의 소속 연구자들을 대상으로 심층 면담을 실시하여 '연구데이터, 책임있는 연구수행과 연구윤리 준수, 연구데이터 관리의 효용성 및 효과성, 연구데이터 공유의 가치' 등 4개의 주요범주로 연구데이터 생산과 관리에 대한 인식과 행태를 분석하였다. 기계공학분야 연구데이터 관리와 서비스를 위해서는, 생산과정과 유형, 형태에 대한 데이터 조사를 실시하여 명시적 메타데이터와 암시적 맥락정보의 수집이 필요하며 데이터학술지에 데이터 논문을 출판함으로써 연구실적으로 인정하는 방안을 제안하고 안전한 데이터 관리와 연구자들간의 소통을 지원하는 클라우드 기반 시스템 등의 인프라 마련이 필요하다. 또한 연구 현장의 다양한 관계자들이 조직적 차원의 연구데이터 관리와 서비스에 대한 역할과 책임을 배분하는 것이 중요함을 제언하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.587-598
• /
• 2021

본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권4호
• /
• pp.163-171
• /
• 2022

본 연구는 국내 중년여성의 건강 연구의 동향과 중점개념을 파악하기 위한 것이다. 연구의 분석을 위하여 2012년부터 2021년까지 '중년여성', 또는 '폐경 여성'의 영문 키워드를 입력하여 확인된 1,116편의 논문을 분석에 이용하였다. 주제어 동시출현네트워크 개발 및 분석을 수행하였으며, 5년 단위(2012-2016년, 2017-2021년)로 나누어 토픽모델링을 통해 연구의 유형을 분석하고, 시각화한 워드클라우드와 소시오그램을 확인하였다. 최근 10년 동안 가장 많이 출현한 키워드는 비만, 우울, 체성분, 스트레스, 갱년기 증상 등으로 나타났다. 2012년부터 2016년까지 논문 자료에서 분석된 5개의 토픽은 '폐경 후 자기효능감, 만족감 증진 전략', '비만과 위험요소 관리 운동', '비만과 스트레스에 대한 중재', '행복감 증진과 생활 관리', '갱년기 우울과 삶의 질'로 확인되었다. 이후 5년(2017-2021년)간 자료의 토픽은 '갱년기 우울과 삶의 질', '비만과 심혈관 관련 위험요소 관리', '중년여성으로서 삶의 경험', '삶의 만족과 심리적 안녕', '갱년기 증상완화 전략'이었다. 지난 10년 간 중년여성에 대한 건강 관련 연구 주제 흐름과 동향의 파악을 하였으며, 향후 시대적인 흐름을 반영하는 중년여성 건강에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.101-125
• /
• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.172-178
• /
• 2022

본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.

• 산업융합연구
• /
• 제19권6호
• /
• pp.11-19
• /
• 2021

본 연구의 목적은 "스포츠시설" 관련 국내외 연구의 동향을 탐색적으로 파악하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 있다. 이를 위해 2016년부터 2020년까지 SCOPUS DB에서 "스포츠시설"이 포함된 논문의 초록을 수집하였으며, 그 결과 총 1,801편이 자료 분석에 사용되었다. 자료 분석 수행을 위해 LDA 기반 토픽 모델링 기법과 TD-IDF 기법을 활용하였으며, Tagxedo를 활용한 워드클라우드 분석을 수행하였다. 분석 결과, 8가지 토픽이 최적으로 결정되었으며, 각 토픽의 주요 키워드로는 "sports", "facilities", "health", "physical", "data" 및 "using" 등이 도출되었다. 이를 통해 최근에 국내외적으로 스포츠시설과 관련하여 신체활동, 건강 및 시설 이용 등을 주제로 한 연구들이 활발하게 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다. 이는 최근 SCOPUS 논문들은 건강 증진과 삶의 질 향상 등과 같은 스포츠시설의 도구적 가치에 주목하고 있음을 의미한다. 따라서, 건강한 삶을 위해 스포츠시설을 이용하는 참여자들에게 도움이 될 수 있는 다양한 연구들이 향후 지속적으로 수행되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권7호
• /
• pp.233-240
• /
• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.