코로나19(COVID-19)로 인해 사회·경제·문화 등 일상생활이 근본적으로 변화되고 있으며 인공지능, 데이터, 클라우드 등 정보기술(IT)을 기반으로 하는 디지털 전환(digital transformation)이 가속화되고 있다. 본 연구에서는 가상세계(virtual world)와 현실세계(real world)의 상호작용을 기반으로 하는 메타버스(Metaverse)에 주목하고 메타버스 기반 플랫폼을 교육적으로 활용할 수 있는 가능성을 탐색하였다. 메타버스 기반 플랫폼을 온라인 교육 생태계 관점에서 접근했으며 이는 단순히 온라인 교수·학습 활동 뿐만 아니라 메타버스 내에서 학습, 소통, 공감 등의 전인적 교육 활동이 함께 이루어짐을 의미한다. 이러한 메타버스 플랫폼에서 학습자는 학습 현존감(presence)을 느낄 수 있고, 학습 동기와 몰입이 촉진될 수 있다. 또한 공간 이동의 자율성을 기반으로 자기주도적인 학습을 경험할 수 있다. 메타버스 플랫폼을 적용하기 위해 기술적, 윤리적 한계점도 있으나 높은 기대 수준을 가지는 것 보다는 메타버스 세계의 학습자들의 교육적 상호작용에 초점을 맞추는 것이 바람직할 것이다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
이 논문에서는 GPT를 효과적으로 활용하는 성찰적 글쓰기 교육의 방법과 단계를 수업 가이드라인화해서 실제 수업이 가능하도록했다. 이 논문에서는 GPT라는 인공지능 글쓰기 기계의 사용을 물리적·실제적으로 막기 어려운 현실에서 자기를 성찰하는 글쓰기 교육론에서 효과적으로 활용하는 수업 가이드라인을 모색한 것이다. 첫째, 준비 단계에서는 GPT의 작동원리를 학습자에게 이해시키고 활용지침을 교육하면서 GPT를 활용한 글감 아이디어 모델링과 자기화로 수업의 방법을 제안했다. 그 뒤 과제의 실례를 들었다. 둘째, GPT 활용 단계에서는 성찰적 글쓰기의 개요짜기, 단락쓰기, 퇴고하기의 과정에 따라서 GPT를 활용한 글감 아이디어 모델링과 자기화를 하는 방법을 실례를 들어서 보여줬다. 셋째, 정리 단계에서는 교수자가 학습자의 글을 첨삭하고 최종 수정하도록 돕고 정리·반성하는 과정을 제시했다.
Recently, fan out wafer level packaging, which enables high integration, miniaturization, and low cost, is being rapidly applied in the semiconductor industry. In particular, FOWLP is attracting attention in the mobile and Internet of Things fields, and is recognized as a core technology that will lead to technological advancements such as 5G, self-driving cars, and artificial intelligence in the future. However, as chip density and package size within the package increase, FOWLP warpage is emerging as a major problem. These problems have a direct impact on the reliability and electrical performance of semiconductor products, and in particular, cause defects such as vacuum leakage in the manufacturing process or lack of focus in the photolithography process, so technical demands for solving them are increasing. In this paper, warpage simulation according to the thickness of FOWLP material was performed using finite element analysis. The thickness range was based on the history of similar packages, and as a factor causing warpage, the curing temperature of the materials undergoing the curing process was applied and the difference in deformation due to the difference in thermal expansion coefficient between materials was used. At this time, the stacking order was reflected to reproduce warpage behavior similar to reality. After performing finite element analysis, the influence of each variable on causing warpage was defined, and based on this, it was confirmed that warpage was controlled as intended through design modifications.
Haemi Choi;Bora Kim;Insoo Kim;Jae-Gu Kang;Yoonjae Lee;Hyowon Lee;Min-Hyeon Park
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제34권4호
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pp.192-203
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2023
Digital therapeutics based on software, such as artificial intelligence, virtual reality, games, and smartphone applications, are in the spotlight as new therapeutic alternatives in child and adolescent psychiatry. It draws attention to overcoming conventional therapeutics' limitations, such as toxicity, cost, and accessibility, and encourages patients to participate in the treatment attractively. The growth potential of the digital therapeutics market for psychiatric disorders in children and adolescents in Korea and abroad has been highlighted. Clinical studies and Food and Drug Administration approvals for digital therapeutics have increased, and cases approved by the Ministry of Food and Drug Safety have emerged in Korea. As seen above, digital transformation in child and adolescent psychiatry will change treatment paradigms significantly. Therefore, as this new field has just begun to emerge, it is necessary to verify the effectiveness and scope of the application of digital therapeutics and consider preparing a compensation system and institutional arrangements. Accordingly, this study analyzed the development trends and application status of digital therapeutics in children and adolescents and presented limitations and development directions from the perspective of application in healthcare. Further, the study is expected to identify the utility and limitations of digital therapeutics for children and adolescents and establish effective application measures.
최근 반려동물 시장 규모가 커짐에 따라 반려동물 관련 사회적 문제도 대두되고 있다. 대표적으로 반려견 물림 사고, 유기견 문제, 안락사, 동물 학대 등이 있다. 대안으로 반려동물 관련 방송, 교육 앱 등 다양한 방식의 훈련 프로그램이 제공되고 있지만, 무엇을 먼저 가르쳐야 할지 모르는 초보 보호자들에게는 그리 효율적이지 못하다. 비교적 접근성이 용이한 훈련 앱이 다수 배포됐지만, 아직 사용자가 직접 훈련을 체험하며 익히는 방식의 앱은 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 유니티 엔진을 활용해 더욱 효율적인 AR 기반의 반려견 훈련 모바일 앱을 제안한다. 사용성 평가 결과, 기존에 부재했던 요소의 추가로 사용자들 흥미도는 증대했고, 훈련 몰입감까지 제고되어 학습 효과가 향상됐다. 향후 개발 및 양산 검증까지 거쳐 배포된다면 반려동물 입양 계획을 세운 초보 보호자나 기존 보호자들에게 효과적인 훈련 앱이 될 것으로 기대된다.
4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.
정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.
4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
본 연구는 평면 숲동영상 및 VR 숲동영상 시청이 성인의 스트레스 감소에 미치는 영향을 밝히기 위해 수행되었다. 실험은 인공기후실에서 진행되었으며, 피험자는 40명이 참가하였다. 피험자의 스트레스를 유발한 후 2D 회색동영상, 2D 숲동영상, VR 숲동영상을 5분 동안 시청하게 하였다. 실험하는 동안 연속적으로 심박변동성을 측정하여 자율신경계 활동을 평가하였으며, 각 실험 후 설문지를 이용하여 심리 상태를 평가하였다. 생리적 측정 결과 2D 숲동영상은 2D 회색동영상보다 스트레스 지수 감소효과가 크고, HF 증가효과가 크며, 심장박동수 감소효과가 크다는 사실을 확인하였다. 또한 VR 숲동영상은 2D 회색동영상 시청보다 스트레스 지수 감소효과가 크고, LF/HF 증가효과가 크며, 심장박동수 감소효과가 크다는 사실을 확인하였다. 심리적 측정 결과 피험자들은 2D 회색동영상보다 2D 숲동영상과 VR 숲동영상을 더 쾌적하고, 자연적이며, 진정된다고 느꼈다는 사실을 확인하였다. 그리고 2D 숲동영상과 VR 숲동영상이 2D 회색동영상보다 긍정적인 정서를 증가시키고 부정적인 정서를 감소시킨다는 사실을 확인하였다. 이상의 결과를 바탕으로 2D 숲동영상과 VR 숲동영상의 시청은 스트레스 상황을 벗어나 2D 회색동영상을 시청하는 것보다 더 스트레스 지수를 감소시키고, 심장박동수를 감소시키는 것으로 판단된다. 또한 2D 숲동영상은 부교감 신경계의 활동을 증가시키고 VR 숲동영상은 교감 신경계의 활동을 증가시키는 차이점이 있는 것으로 판단된다. 마지막으로 VR 숲동영상의 교감 신경계의 활동 증가는 스트레스, 긴장 등의 부정적 교감신경 활성이 아닌 신기함, 호기심 등의 긍정적 교감신경 활성으로 판단된다. 이러한 연구의 결과가 산림치유의 시각적 효과에 대한 기반이 되길 기대하고, 임업분야에서 4차 산업혁명의 기술인 VR의 활용이 넓어지는 기반이 되길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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