전 지구를 주기적으로 관측할 수 있는 고해상 위성의 개발로 국가 재난 전조 모니터링에서 신속한 복구계획 수립에 이르기 까지 원격탐사를 활용한 국가 재난관리 활용 분야는 점차 확대되고 있다. 국립재난안전연구원에서는 태풍 풍수해, 가뭄, 폭설, 지반변위, 열섬 분석, 강우추정 모델 개발 등 위성을 활용한 다양한 재난관리 기술을 개발하고 이를 재난관리 현업에 활용하고 있다. 촌각을 다투는 재난상황에서 적시적인 위성영상 수급 문제가 도전적인 이슈이긴 하나, 국내외 우주개발기구와 재난협의체가 주도하는 전 지구적인 재난에 공동 대응을 위한 국제협력 프로그램 참여를 통해 해소하고자 하고 있다. 이번 특별호에서는 전 지구적인 이상기후와 기후변화로 급변하고 있는 한반도 주변의 재해 재난 사고를 원격으로 조기에 감지하고 모니터링 할 수 있는 인공위성기반의 재해 재난 모니터링 기술개발 현황과 재난 현장에 최대한 접근하여 고정밀의 재난정보수집하는 첨단장비기반의 고정밀 재난정보 센싱 기술개발 현황 등 국립재난안전연구원의 원격탐사와 첨단장비를 활용한 과학적인 재해 재난 사고 관리 기술을 소개하였다.
전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 대학교육혁신기제로서의 K-MOOC 활용과 학습성과에 대한 학습자의 인식을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 수도권의 한 대학에서 K-MOOC을 활용한 교과 연계 비교과 프로그램에 참여하고 있는 학생 379명을 연구대상으로 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 개별적 학습활동의 참여가 높았으며, 강좌를 학습하는데 도움이 되는 것으로 나타났다. 학습성과로는 정의적 영역에서 수용, 가치화, 반응이 높게 나타났고. 인지적 영역에서는 종합 및 평가가 높게 나타났다. 긍정적 인식으로는 학점부담이 없다는 점, 타학교 수업 수강과 자기계발 기회를 가질 수 있다는 점 등이 있었고, 개선사항으로는 플랫폼의 불안정, 동영상 분절, 수업활동의 과중, 퀴즈의 변별력 및 내용 수준이 낮은 점, 과제물의 피드백 부족 등이 제시되었다. 또한 집단별 차이 분석에서 전공관련 수강생들의 토론참여활동과 학습성과가 더 높게 나타났다. 이러한 결과에 따라 교양뿐만 아니라 전공교육과정으로의 K-MOOC 활용을 확대하기 위해 다양한 주제의 교과목 개발, 다양한 유형의 활용 방안, 상호작용 활성화와 수업설계전략의 운영 파악 및 관리, 그리고 콘텐츠의 수준이나 수업방식의 설계 지원을 통한 질 관리 등이 필요함을 제안하였다. 본 연구의 이러한 결과는 K-MOOC이 대학교육혁신기제로서 활용되기 위한 학사제도수립 및 운영방안 결정을 위한 기초자료로서의 의의를 가진다.
COVID-19로 인한 비대면 문화의 확산은 언택트 서비스 혁신과 화상회의 플랫폼을 통한 비대면 커뮤니케이션 확대로 이어졌다. 그러나 실시간 온라인 커뮤니케이션에서는 비언어적 표현을 확인하는 것이 어려워졌고, 특히나 눈 맞춤을 통한 상호작용은 불가능한 상황이다. 감정을 공유하고 친밀감을 쌓는데 도움을 주는 등 눈 맞춤의 긍정적인 효과가 있음에도 불구하고 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 눈 맞춤의 효과를 실증적으로 검증한 연구는 전무한 실정이다. 이에 이 연구는 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 눈 맞춤의 효과를 검증하고자 하였다. 커뮤니케이션의 맥락과 눈 맞춤 유무에 따라 6가지 영상 처치물을 사용하여 지속 사용 의도, 성과 기대, 상호작용성, 개인적 유대감을 측정하였다. 연구결과, 모든 맥락에서 눈 맞춤이 없을 때보다 눈 맞춤이 있을 때 모든 측정 변인에서 높게 평가되었다. 이 연구는 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 눈 맞춤의 효과를 실험을 통해 검증하고 기술의 필요성과 발전 방향을 제안하여 실시간 온라인 커뮤니케이션에서 더 나은 사용자 경험을 제공하는데 기여할 것이다.
인터넷망에서 동영상 콘텐츠를 스트리밍 서비스로 시청할 수 있게 해주는 OTT 서비스는 최근 많은 각광을 받고 있으며 이용자수 또한 가파르게 증가하고 있다. OTT 회사가 전통적인 미디어 회사들 및 타 OTT 회사들과 관계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 더 많은 콘텐츠를 확보하는 것은 당연한 전략일 것이다. 하지만 OTT 사업자로부터 유발된 인터넷 트래픽양 또한 더불어 같이 증가하게 되므로 이를 전송해 주어야 하는 인터넷 서비스 회사의 설비 투자도 증가해야 한다는 의견도 있다. 본 연구에서는 대표적인 OTT 회사인 넷플릭스의 콘텐츠 투자가 자사의 매출 증가와 인터넷 서비스 회사의 인터넷 망 투자 증가에 어떠한 영향을 미치는 지를 시차 분포 모형을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과는 넷플릭스의 콘텐츠 투자는 자사의 매출 증대에 기여하고 있으며, 또한 인터넷 서비스 사업자 들의 인터넷 망투자 증가에도 영향을 미치는 것을 보여 준다. 이는 OTT 사업자의 콘텐츠 확대 전략이 유효한 경영 전략임을 확인해주며, OTT 사업자 들로부터 우발디는 막대한 인터넷 트래픽을 지연없이 전송하기 위한 인터넷 망 설비 투자 비용을 OTT 사업자 들이 분담할 필요가 있다는 연구 결과 들을 실증적으로 지지한다.
최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링 체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (현(現))개발제한구역관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.
이 연구는 코로나-19 발생 이후, 급변화 하는 대학 체육 관련 강의환경에 대하여 교수자의 시각에서 살펴보고 기존 학습자 중심 온라인 학습환경 조성에서 벗어나 교수자-학습자 모두를 위한 종합적이고 실제적인 온라인 강의환경 개선점을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 대학 체육 관련 교수자 6명을 연구참여자로 선정하였으며, 2020년 9월부터 2020년 12월까지의 약4개월 동안 심층면담을 활용하여 심층적으로 살펴보았다. 이에 따른 결과는 코로나-19 이후, 체육 관련 교수자의 문제사례, 대응행위, 개선안 등으로 나타났으며 그에 따른 세부사항은 다음과 같다. 첫째, 코로나-19 발생 이후, 교수자들이 접한 문제사례는 온/오프라인 강의문제로 구분되며 이는 인터넷 및 매체 (미)소지, 온라인 강의장소 부적, 교수자-학습자 간 소통장애, 출석확인 및 평가, 코로나-19감염우려, 대면 강의 장소 제한으로 나타났다. 둘째, 온/오프라인 강의 문제에 따른 교수자의 대응행위는 소통매체 다양화, 재택강의, 온라인 학습동영상 제공, 실기수업 대체 및 보강이었으며 이는 교수자의 노력에 제한된 형태로 정부 및 학교의 지원체계는 다소 부족한 것으로 나타났다. 마지막으로 코로나-19 발생 이후, 지속적으로 발생되는 체육 관련 강의문제와 교수자 대응행위를 중심으로 제시한 개선안은 정부 차원의 가이드라인 제공과 대학의 온/오플인 강의 장소 확대, 교수자 편의성을 높인 온라인 강의 프로그램 고안, 온/오프라인 강의 참여 인원 조정 등을 요구하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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