본 연구의 목적은 노년층의 치매 예방을 위해 노년층에게 익숙한 매체와 컨셉으로 게임을 제안 개발하는 것이다. 이를 위해 노년층을 위한 보드게임 개발 요소 7가지를 제안하고, 이 중 인지력 저하 예방을 위해 시간차회상훈련을 중심으로 노년층에게 익숙한 환경인 '장독대'를 컨셉으로 보드게임 "옹기종기"를 제안하고, 프로토타입을 개발하였다.
내과외래를 내방한 만성폐쇄성 호흡기질환환자를 대상으로 호흡근육훈련이 호흡근육에 미치는 효과를 조사하기 위해서 자료수집을 하였다. 근력+지구력훈련과 근력훈련을 각각 두군에게 6-주 동안 실시하였다. 근력훈련은 DHD Medical Products사 제품의 흡기근육훈련도구로 매일 30분씩 대상자의 가정에서 실시하였고, 근지구력훈련은 일정한 기온이 유지되는 서울대학교병원복도를 12분 동안 걷게하는 운동을 주 2회 시행하였다. 이 훈련들의 효과를 평가하기 위하여 매주 최대흡기력(PImax), 참을 수 있는 흡기력(SIP), 최대환기량(MW) 및 기관지염-폐기종 증상 체크목록(BESC)과 환자의 건강상태와 계속 훈련여부를 결정하기 위해서 폐기능 검사와 vital signs을 매주 검사하였다. 그리하여 다음과 같은 성적을 얻었다. 근력+근지구력훈련군은 훈련전에 비해서 훈련후에 유의한 차이가 없었으나 근력훈련군은 SIP가 증가되고 BESC는 감소되었으며 , 두 군간의 비교에서는 BESC에서 훈련후에 유의한 차이가 있었다. 호흡근육훈련은 가정에서 간단하게 시행할 수 있는 근력훈련이 근력+근지구력훈련보다 효과가 좋았다. 그러나 측정도구들의 타당도 신뢰도의 평가, 더 많은 수의 연구대상자, 더 효과적인 근지구력훈련의 개발에 관한 연구가 이루어져야겠다.
수의대 학생들은 동물을 대상으로 의료 행위를 실습하고 훈련을 하는 과정을 통하여 동물에 대한 치료 방법을 배우고 경험한다. 하지만, 동물 보호법으로 인해 훈련에 필요한 동물 실험에 대한 규제가 확대되고, 실험에 사용되는 동물에 대한 실험 횟수를 제한하면서, 수의대 학생들의 동물 대상 교육 및 훈련의 기회가 줄어들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 증강현실 기반의 동물 훈련 시뮬레이터를 제안한다. 동무 의료 훈련 과정 중에서 가장 사용 빈도가 높으면서도 초보자들이 어려움을 겪는 정맥 주사 훈련을 시뮬레이션 대상으로 선정하였다. 본 논문에서 제안한 시뮬레이터는 동물에 대한 의료 훈련의 사실감을 높여주기 위해서 실제 개다리의 모습을 사용한 훈련 도구를 개발하였다. 또한, 실제 정맥주사 훈련 과정에서 사용되는 주사기를 개조하여 사용자의 실험 행위 인식 및 이에 따른 Force Feedback을 제공하는 장치를 개발하였다. 마지막으로 실험에 참여하는 사용자들의 행위를 인식하고 이에 알맞은 시각적 피드백을 주기위해 Work Bench 기반의 증강 현실 시스템을 개발하였다. 제안한 증강현실 기반의 동물 훈련 시뮬레이터에 대한 성능 평가를 실시한 결과 제안한 시뮬레이터는 시뮬레이터를 사용하지 않는 전통적인 비디오 기반의 교육 방법이나 HMD (Head Mounted Display) 디스플레이를 착용한 증강현실 시스템보다 교육 효과가 뛰어나다는 결론을 얻을 수 있었다.
육군은 육군합성전장훈련체계를 2026년까지 개발하고, 이를 활용하여 사단급 LVC통합훈련을 발전시킬 계획이다. 본 연구에서는 육군합성전장훈련체계에 VR/AR 기술을 적용하여 훈련의 효과와 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 이를 위해, 선진국과 한국군의 국방 분야 VR/AR 기술 활용사례를 분석한 결과, 교육훈련 체계를 실감형으로 전환했을 때 교육훈련의 효과와 효율이 향상될 수 있음을 확인하였다. 이에 따라, VR/AR 기술 적용 대상 국방 교육훈련 과목을 선정하여 제시하였고, 육군합성전장훈련체계에 VR/AR 기술을 적용하기 위한 발전방향을 고찰한 다음, 육군합성전장 훈련체계에 VR/AR 기술을 적용하는 방안을 제안하였다.
여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.
효율적인 예망훈련을 위해서는 사실성에 근거한 어군분포와 어선운항 시뮬레이터의 개발이 절실하다. 그러나 수중이라는 다변적인 환경요인이 현장 계측을 어렵게 하거나 어류의 분포가 비선형적인 양상을 보이기 때문에 단순한 그래픽처리는 실제 예망훈련을 위한 어군분포에 따른 탐지에 제한성를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 사실성에 근거하면서도 비선형적인 특성을 부과한 어군분포모델을 제안하여 효과적인 어탐 시뮬레이터가 이루어지도록 구현하였다. 아울러, 어탐 시뮬레이터와 연동하여 어선운항 시뮬레이터를 제공함으로서 실제 어로작업 환경과 유사하도록 구현하였다. 또한, 제안된 시뮬레이터는 현재 사용되고 있는 어선의 운항 브리지와 통계학적 근거에 따른 데이터베이스의 사용으로 훈련효과를 극대화할 수 있다.
해양사고의 주된 원인이 인적과실로 인한 충돌사고임에도 현재의 교육 프로그램에는 이러한 인적과실을 예방할 수 있는 내용이 포함되어 있지 않으며, 시뮬레이터를 활용한 실습교육도 매우 부족한 편이다. 본 연구에서는 상급해기사에 비해 상대적으로 시뮬레이터를 활용한 실습교육이 부족한 하급해기사의 교육을 위해 충돌사고를 예방할 수 있는 기초적 훈련이 가능한 데스크탑 기반의 보급형 교육훈련 시뮬레이터 개발내용을 소개하고자 한다.
심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
최초 해기면허 발급을 위해 필수적인 의무승선실습의 품질향상을 도모하고자 국제사회에서 다양한 방안이 모색되고 있다. 특히, 2022년 2월 개최된 IMO 제8차 인적요인, 훈련 및 당직 전문위원회(HTW)의 주요의제 중 승선실습 품질관련으로 제출된 6개 의제문서들이 중점적으로 논의되었다. 우리나라, 필리핀 및 일본 등 주요 회원국은 승선실습 품질 제고를 위한 승선실습/육상훈련의 체계적인 재분배, 훈련기록부 효율성 향상, 승선실습 품질표준 관련 지침 개발 등 다양한 방안을 제시하였다. 더욱이, 향후 심화 논의를 위한 회기간 실무작업반 개설이 승인된 바 있다. 한편, 최근 디지털 시대에 걸맞는 효과적인 승선실습 시행 방안 마련을 위한 움직임이 활발해지고 있다. 본 연구에서는 승선실습 품질 제고를 위한 IMO 논의동향을 살펴보고 디지털 시대의 효과적인 승선실습 시행방안을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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