지금은 그 어느 때보다도 급변하는 시대로 3D 프린팅, 사물 인터넷, 웨어러블 등 새로운 기술이 정신을 차릴 수 없을 만큼 빠른 속도로 쏟아져 나오고 있다. 새로운 개념에 익숙해지기도 전에 또 다른 개념을 익혀야 하는 요즘 융합, 다학제, 디자인 혁신과 같은 단어는 시대를 규정짓는 중요한 키워드임에 틀림없다. 이처럼 이종 기술간, 산업간, 학문간 융합 트렌드의 확산으로 융합 신제품 및 창의적 서비스 개발에서 디자인의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 정부에서도 'ICT 중심의 융합'을 통하여 새로운 산업을 일으키고 고급 일자리를 창출함으로써 '창조경제를 실현'한다는 정책을 일관성 있게 추진해오고 있다. 이러한 글로벌 트렌드 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 'ICT+디자인 융합형 인재'를 양성하기 위한 체계적인 교육과정을 개발할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 다양한 문헌연구와 세계 우수대학 및 국내 대학에 대한 벤치마킹, 산업체, 연구소, 관련기관 등에 속한 ICT분야 전문가 혹은 디자인 분야에 종사하는 디자이너를 대상으로 하는 설문조사 등을 통하여 글로벌 산업 환경의 변화와 산업체의 구체적인 수요 분석을 통하여 ICT+디자인 융합 교육과정을 제안하였다. ICT+디자인 융합 교육과정에서는 ICT+디자인 융합분야에 대한 전문적인 지식을 함양하고 연구하기 위하여 디자인적 사고와 방법론을 학습하고 ICT+디자인 통합프로젝트 수행 및 실제적인 ICT+디자인 융합 과제를 창의적으로 해결할 수 있는 교과목으로 구성하였다. 디자인과 ICT 전공자들이 어울려 '디자인적 사고(Design Thinking)'를 기반으로 각자의 전문성을 가지고 서로를 이해하고 소통 협력할 수 있도록 극단적 협력(Radical Collaboration)을 통한 창의적인 협업이 가능한 교과목으로 구성하였다. 또한 산업체 전문가를 멘토로 선임하여 다양한 형태의 통합프로젝트를 수행함으로써 현장 중심형 실무 프로젝트를 경험할 수 있는 교과목으로 구성하였다. 전체적으로 단순히 연구만 하는 것이 아니라 창의융합 공작소에서 직접 만들어 볼 수 있는 환경을 구축하여 어떠한 아이디어라도 실제 구현해 볼 수 있는 교과목으로 구성하였다.
본 연구는 올바른 식습관 행태와 비만에 관련된 여러 요인을 파악하여 비만아동을 위한 보다 전문적이고 체계적인 영양과 체중조절을 위한 온라인 프로그램을 개발하고자 경기도 구리시 소재 2개 초등학교 5학년 학생 총 686명(남 55.7% 여 44.3%)을 대상으로 컴퓨터 이용도와 비만관리프로그램에 대한 수요도 조사를 시행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 학교에서 제공한 신체계측자료를 바탕으로 한 비만도(%) 분석에서는 과다체중군 14.8%(남 8.0%, 여6.8%), 비만군 8.9%(남 6.0%, 여 2,9%)였고, 뢰러지수(Rohler index)로 분류한 결과에서는 비만군이 6.7%(남7.6%, 여 5.7%)로 나타났다. 컴퓨터이용 및 영양정보 수요도 조사에서 컴퓨터 이용시간은 전체의 91.9%가 하루 2시간 이내였고 컴퓨터 사용시 게임 76.1%, 인터넷 정보검색과 인터넷 학습이 각각 33.6%와 22.7%였다. 정보검색시 영양에 대한 정보를 찾아 본 학생은 29.8%였고 앞으로 더 알고 싶은 영양정보는 키를 크게 해 주는 식품 43.6%,머리가 좋아지는 식품 30.9%였다. 인터넷에서 얻고 싶은 비만에 관한 정보는 체중감소를 위한 다이어트 및 식사방법 44.0%, 운동방법 39.2%였으며 인터넷의 비만사이트에서 제공되는 정보형태에 대한 선호도는 게임 40.7%, 만화 22.4%로 많았고 인터넷을 통한 영양교육 및 사이트 운영에 60.1%(남 49.4%, 여 72.9%)의 학생이 참여의사를 표시하였는데 특히 여학생이 더 높은 참여의사를 보였다(p<0.01). 식습관에 관한 조사에서 하루 중 가장 자주 식사를 거르게 되는 때는 아침 30.8%, 때에 따라 다르다. 30.2%로 나타났고 식사할 때의 속도는 10분미만이 정상군은 16.5%(남 21.5%,여 10.5%), 비만군은 31.7% (남 36.0%, 여 25.0%)로 비만할수록, 남학생일수록 빠르게 먹는 것으로 나타났다(p<0.01). 식사시의 편식여부는 정상군의 54.6%, 비만군은 39.0%만이 편식을 하는 반면 비만군은 싫어하는 음식이 거의 없다가 41.5%로 정상군23.6%보다 유의하게 높아 비만아동은 편식이 아닌 탐식의 문제를 갖고 있는 것으로 나타났다(p<0.01). 많이 먹는 간식의 종류는 과자 및 스낵류 47.6%, 아이스크림 38.5%등으로 나타났다. 자신의 체형에 관한 인식에서는 조금 뚱뚱하다 30.9%(남 27.5%, 여 35.0%), 많이 뚱뚱하다 9.0%(남 10.6%, 여 7.1%)로 나타나 신체계측치에 의한 비만도(%)에서 과다체중 및 비만이 전체의 23.7%(남 14.0%, 여 9.7%)인 것과 비교해 볼 때 전체적으로 정상인 체중을 뚱뚱한 것으로 판단하고 있고 여학생의 경우 그 정도가 더욱 심한 것으로 나타났다. 몸무게를 줄이려고 시도한 경험에서는 정상군 42.5%(남 34.5%, 여 51.9%), 비만군 80.0%(남 76.0%, 여 86.7%)가 경험이 있으며 몸무게를 줄이기 위해 택한 방법은 운동 67.5%이 가장 많았다. 전체학생의 25.0%(남 17.6%, 여 33.5%)가 체형 때문에 고민한 적이 있으며 고민의 주된 내용은 너무 뚱뚱한 것 같다 39.5%, 키가 너무 작은 것 같다가 28.5%였다. 위와 같은 분석결과를 볼 때 학생들에게 제공되는 영양정보의 내용에 체중감소를 위한 다이어트 및 식사방법 그리고 운동방법과 함께 키를 크게 해주거나 지능을 높여주는 정보를 같이 연계시켜 교육하는 것이 흥미유발에 도움을 주며 게임 및 만화를 적절히 응용하는 것도 효과적이라 여겨진다. 비만아동을 위한 프로그램 운영 시 참여할 의사가 높은 만큼 효율적이고도 조직적인 방법으로 비만아동이 지속적으로 관리되고 아동 스스로도 거부감 없이 적극적으로 비만문제를 해결하는 노력을 일상화 할 수 있도록 체계적인 프로그램이 마련 될 필요가 있다고 판단된다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
국내 스마트폰 이용률이 증가함에 따라 모바일 게임의 발전 속도도 빨라지고 있지만, 시장 규모가 커짐에 따라 경쟁이 심화되는 현상이 나타나고 있다. 이러한 모바일 게임 시장에서 게임을 성공시키기 위한 요소 중 하나로 UI를 제시하고 있는데, 이러한 모바일 게임 UI 설계 시 이전에 기능과 심미적 표현, 기능중심디자인과 정보 전달과 더불어 사용자의 경험을 설계하는 측면에서 접근되어야 한다는 주장이 제시되었다. 본 논문에서는 UX요소 중 경험을 이용해 효과적인 모바일 RPG의 로비 layout을 제시하였다. Ernest Adams와 Andrew Rollings의 레이아웃 분류 방법을 통해 google play 누적매출 순위 20위 내 모바일 RPG의 9개를 선정해 로비 layout을 분석한 결과 모바일 RPG장르의 첫 시장 흥행을 이끌었던 게임의 로비 layout이 이후 출시되어 흥행한 게임의 기준이 되었다는 결과가 나왔다. 이는 기존 RPG를 이용했던 경험에 의해 낮은 진입장벽과 학습이 불필요 하다는 점에서 이용자가 이전에 이용하였던 게임과 유사하게 느끼는 로비 layout이 효과적이라고 해석할 수 있다. 향후 연구에서는 RPG 이외의 다른 장르에 관한 최적의 UX를 측정할 수 있는 연구가 진행된다면 넓은 장르의 공통적인 layout을 도출해낼 수 있을 것이다.
최근 인터넷과 디바이스의 발전으로 지식 정보의 양이 방대해 지면서 대용량 온톨로지를 이용한 추론 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 트리플로 표현되는 빅데이터는 기계학습 프로그램이나 지식 공학자가 각 트리플의 신뢰도를 측정하여 제공한다. 하지만 수집된 데이터는 불확실한 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터를 추론하는 것은 불확실성을 내포한 추론 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 불확실성 문제를 해결하기 위해 수집된 데이터에 대한 신뢰의 정도를 나타내는 신뢰값(Confidence Value)를 이용한 RDFS 규칙 추론 방법에 대하여 설명하고, 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크(Spark)를 기반으로 데이터의 불확실성에 대한 고려를 하지 않는 기존의 추론 방법과 달리 신뢰값 계산에 대한 방법을 응용하여 RDFS 규칙을 통해 추론되는 새로운 데이터의 신뢰값을 계산하며, 계산된 신뢰값은 추론된 데이터에 대한 불확실성을 나타낸다. 제안하는 추론 방법의 성능을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가할 때 활용되는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 신뢰값을 추가하여 실험을 수행하였으며, 가장 큰 데이터인 LUBM3000을 수행하였을 때 1179초의 추론시간이 소요되었고, 초당 350K 트리플을 처리할 수 있는 성능을 보였다.
최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.
보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.
암반을 구성하는 암석의 물리적 특성에 대하여 약 2,400개의 자료의 7가지 물리적 특성을 암종별, 강도별, 대표암석별로 다양한 방법을 통하여 상관관계 및 특성을 분석하였다. 상관관계는 다중회귀분석 방법으로 유의수준을 통해 유의한 독립변수를 선별하여 종속변수와의 상관관계식을 도출해내었으며 인공신경망 학습을 수행하여 실제 데이터와의 비교를 통하여 검증을 수행하여 신뢰성을 확인하였다. 암종별, 강도별 분석결과, 종속변수에 영향을 미치는 독립변수로는 탄성파속도(압축파), 탄성계수가 주요 영향인자로 작용하는 것을 확인하였다. 이는 기존연구에서 상기항목을 이용한 관계식이 대다수를 이루고 있는지를 증명할 수 있으며, 각종 기준에서 암반분류를 상기항목으로 기준으로 하는지를 본 연구를 통하여 확인할 수 있었다. 또한 대표암석 분석결과, 일축압축강도와 탄성계수를 추정할 수 있는 관계식이 결정계수 0.8을 상회하므로 상관관계가 높은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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