대학들은 급변하는 사회 환경에 적합한 교육역량 수준을 높이기 위해 다양한 방법들을 찾고 있다. 본 논문에서는 조사 항목을 수정, 보완한 만족도 사전조사를 개강 전에 실행하여 학업성취도를 높이고 전공 이탈자의 비율을 낮춰 교육 성과를 높이는 방안을 제안한다. 일반적인 만족도 조사 이후에 시행되는 교육품질 개선(CQI) 방식을 보완하고자 만족도 사전조사를 시행하였다. 학생역량을 강화하기 위해 설계가 진행 중인 인공지능형 메디치 플랫폼에 적용할 수 있는 머신러닝 기법의 랜덤 포레스트를 활용하여 중요한 데이터의 예측 및 분석을 가능하게 하였다. 만족도 사전조사 데이터들을 전처리하여 수강 신청 학생들의 정보를 설명 변수로 정의하고 분류하여 모델 생성 및 학습하였다. 실험 환경은 주피터 노트북 3.7.7, Python 3.7에서 관련 알고리즘과 사이킷런(sklearn) 라이브러리를 함께 사용하였다. 제안하는 방안의 결과를 수업에 반영하여 수업 후에 진행하는 교육 만족도 조사의 변화와 중도 탈락생 수의 동향을 비교 분석하였다.
SNN(Spiking Neural Networks) 기반의 인공지능 연구는 현재 유행하는 DNN(Deep Neural Networks) 기반의 인공지능의 한계를 극복할 수 있는 차세대 인공지능으로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNN 형태의 입력을 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 구동시킬 수 있는 시스템 SW인 SNN 컴파일러의 구조에 대하여 설명한다. 또한 컴파일러 구현을 위하여 사용된 알고리즘을 소개하고 매핑 알고리즘의 동작 형태에 따라 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 수행시간이 어떻게 달라지는지에 대한 실험결과를 제시한다. 본문에서 제안한 매핑 알고리즘은 랜덤 매핑에 비해 최대 3.96배의 수행속도 향상이 있었다. 해당 연구 결과를 통해 SNN들을 다양한 뉴로모픽 하드웨어에서 적용할 수 있을 것이다.
본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.
본 연구에서는 웹툰 작가의 웹툰 제작 과정을 보조하기 위해 사전학습된 Text-to-Image 모델을 미세조정하여 텍스트에서 웹툰을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 웹툰 화풍으로 변환된 웹툰 데이터셋을 사용하여 사전학습된 Stable Diffusion 모델에 LoRA 기법을 활용하여 미세조정한다. 실험 결과 3만 스텝의 학습으로 약 4시간 반이 소요되어 빠르게 학습하는 것을 확인하였으며, 생성된 이미지에서는 입력한 텍스트에 표현된 형상이나 배경이 반영되어 웹툰 이미지가 생성되는 것을 확인하였다. 또한, Inception score를 통해 정량적인 평가를 수행하였을 때, DCGAN 기반의 Text-to-Image 모델보다 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 웹툰 생성을 위한 Text-to-Image 모델을 웹툰 작가가 사용한다면, 웹툰 저작에 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.
Seismic fragility curves play a crucial role in assessing potential seismic losses and predicting structural damage caused by earthquakes. This study compares non-sampling-based methods of seismic fragility curve derivation, particularly the probabilistic seismic demand model (PSDM) and finite element reliability analysis (FERA), both of which require employing sophisticated finite element analysis to evaluate and predict structural damage caused by earthquakes. In this study, a three-dimensional finite element model of API 5L X65, a buried gas pipeline widely used in Korea, is constructed to derive seismic fragility curves. Its seismic vulnerability is assessed using nonlinear time-history analysis. PSDM and a FERA are employed to derive seismic fragility curves for comparison purposes, and the results are verified through a comparison with those from the Monte Carlo Simulation (MCS). It is observed that the fragility curves obtained from PSDM are relatively conservative, which is attributed to the assumption introduced to consider the uncertainty factors. In addition, this study provides a comprehensive comparison of seismic fragility curve derivation methods based on sophisticated finite element analysis, which may contribute to developing more accurate and efficient seismic fragility analysis.
최근 방사능 노출에 대한 염려에 대한 이슈가 높아지고 있다. 토양, 물, 공기, 작물등에 영향을 주며 장기적으로 환경오염 및 식량오염이 발생하며 나아가 사회적인 혼란 및 경제적 타격을 초래할 것으로 여겨진다. 방사능 노출로 질병을 일으키기도 하지만, 질병진단을 위한 방법으로, X선촬영, CT, PET-CT등 핵의학 검사를 실시하고, 암치료 목적으로 방사선 동위원소에 노출시키기도 한다. 후쿠시마 방사능 폐기물 방류소식으로 물, 특히 식수에 포함되는 방사선에 대한 헝가리의 사례 연구 및 남극 대륙의 Larsemann Hills 지역 검사에서 세계 보건 기구에서 권장하는 음용수의 규정된 방사능 한계 내에 있었다. DNA손상, 세포 및 장기손상, 암에 관련된 내용을 중심으로 방사선 보호제를 살펴보고, 또한 복구물질중 ACE억제제, 항산화제, 천연물질등에 관하여 여러 문헌을 조사하였다. 일상에서 방사능에 노출되지만 안전할 수 있는 이유는 아마도 방사선보호물질, 방사능 피폭에 대한 복구 물질이 있을 것으로 여겨, 가능한 물질들을 찾아보고자 한다.
본 연구의 목적은 헤어컬러디자인 기법 중 그라데이션 기법 분석을 통해 디자이너의 헤어컬러디자인 제작물을 일관되게 제작할 수 있는 헤어 컬러 작업 계획의 기초자료로 제시하고자한다. 연구 방법은 2022년부터 2023년 9월 15일까지 대중 매체에 나타난 여성의 사진 10개를 선정하여, Adobe Photoshop CS6의 Eyedropper Tool로 컬러 칩과 RGB 값을 추출하여 컬러 칩의 RGB 값을 Munsell Conversion(version 12.1.13a)의 HV/C 값으로 데이터화하였다. 추출된 데이터를 바탕으로 배색 스케일에 데이터를 표기하여 여자 대중 스타들의 그라데이션 헤어컬러를 분석하였다. 그 결과 I.R.I 배색 이미지 스케일에서 여성 대중 스타의 배색 스케일은 부드러움보다 딱딱함의 이미지가 두드러지게 나타났다. 또한 동적임 보다는 정적임에 집중되어 있음을 확인할 수 있었다. 헤어 컬러에 따른 배색 이미지로는 고상한, 점잖은, 우아한, 은은한 과 같은 형용사로 추출되었다. 이를 적용한 주제로 3점의 헤어스타일을 제작하였다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
본 연구는 자율주행차량의 다중 사용자 환경에서 사회적 지위에 따른 에이전트의 제어권이 차량 소유주의 경험에 어떠한 영향을 미치는지 확인한다. 본 연구의 사용자 조사에서 참가자들은 사회적 지위가 높은 동승자 명령 수행 여부와 과제 중심적 시나리오(주행 상황, 비주행 상황)를 결합한 4가지를 시청한 후 이에 대한 유용성과 통제감을 설문 평가하였다. 그 결과, 유용성의 모든 항목(편리성, 효과성, 효율성)은 주행중 상황과 동승자 명령의 비이행에서 반대 조건에 비해 더 높은 평가를 받았다. 사후 인터뷰 결과, 참가자들은 에이전트가 사회적 지위를 고려하는 것보다 목적 달성을 효과적으로 하였을 때 더욱 긍정적으로 평가하는 것으로 나타났으며, 에이전트에 대한 통제권은 차량 소유주가 가지고 있어야 한다는 의견이 지배적이었다. 이 연구 결과는 향후 자율주행 상황에서 에이전트와 운전자 및 동승자 간의 인터랙션 방식의 디자인을 위한 가이드라인이 될 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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