연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.
본 연구의 목적은 비디오/오디오 프로토콜 분석 방식을 이용해서 텍스타일 디자인 프로세스 중 모티브 개발 단계에서 디지털 나염(DTP : Digital Textile Printing) 전용 캐드(CAD)와 같은 디자인 저작도구를 설계할 때 어떤 요소에 중점을 두고 개발 할 것인지에 대한 향상된 지침을 마련하는데 있다. 텍스타일 디자인 프로세스에 대한 프로토콜 분석을 위해 선행 연구를 고찰하여 디자인 행동 범주의 틀을 하향식(top-down)방식으로 설정하고 실제 행동 프로토콜 (action protocol) 분석을 통해 상향식(bottom-up)방식으로 세부 디자인 행동을 도출하였다. 텍스타일 디자인은 선행연구의 건축디자인과는 다른 특징을 지니기 때문에 프로토콜 분석에서도 새로운 디자인 행동 범주(action category)가 필요하게 되었다. 이를 위하여 모델 휴먼 프로세서(Model Human Processor)이론을 근거로 디자인 행동을 모터 행동(motor action), 지각 행동(perceptual action), 인지 행동(cognitive action)의 세 가지 범주[4]로 나누었으며 텍스타일 디자인 프로세스에 적합한 코딩 스킴(coding scheme)을 개발하였다. 본 연구에서는 이 새로운 코딩 스킴을 토대로 디자인 저작도구에 대한 디자이너의 인지적 모형(Cognitive Model)을 개발하였다. 이렇게 개발된 디자이너의 인지적 모형은 디지털 나염을 기반으로 하는 모티브 개발 단계에서 스케치와 렌더링에 대한 디자인 저작 도구의 향상된 설계지침 뿐만 아니라 방향도 시사하였다.
한 Object 기술 두 부분으로 나누어진다. 현재까지의 기술 중 Object VR에 대하여서는 관찰자가 Object를 상, 하, 좌, 우로 회전시키면서 확대, 축소 가능한 상태로 될 수 있는 입체적인 접근 방법을 제공하지만, Panorama VR의 표현에 있어서는 제작 방식의 제한된 상황으로 상하의 표현이 왜곡되거나 표현되지 못하는 난점을 보이고 있는 실정이다. 따라서 된 연구에서는 Panorama의 기본적 개념과 Panorama VR 제작과정을 통하여 상하 표현이 되지 못하는 단점을 파악하고, 상하의 표현을 근본적으로 가능하게 하는 큐브타입의 새로운 데이터 형식을 제안하여 Panorama VR 공간을 구성하도록 한다.
가상현실 기술은 공간상의 VR을 구현하기 위한 Panorama 기술과 사물의 VR을 구현하기 위한 Object 기술 두 부분으로 나누어진다. 현재까지의 기술 중 Object VR에 대하여서는 관찰자가 Object를 상, 하, 좌, 우로 회전시키면서 확대, 축소 가능한 상태로 볼 수 있는 입체적인 접근 방법을 제공하지만, Panorama VR의 표현에 있어서는 제작 방식의 제한된 상황으로 상하의 표현이 왜곡되거나 표현되지 못하는 단점을 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Panorama의 기본적 개념과 Panorama VR 제작과정을 통하여 상하 표현이 되지 못하는 단점을 파악하고, 상하의 표현을 근본적으로 가능하게 하는 큐브타입의 새로운 데이터 형식을 제안하여 Panorama VR 공간을 구성하도록 한다.
국내 종합사업관리 용역비 산정을 위하여 대부분의 경우, 유사 사업관리 산정사례를 참고하여 추정하거나 과업참여자의 경험을 바탕으로 비용을 산정하였음을 알 수 있다. 이는 사업관리비 산정에 대한 정확성이 떨어져 사업을 주관하는 발주기관에서는 사업계획 및 예산 반영이 어려우며, 추정치에 의한 용역비 산정으로 향후 설계변경 등의 사업관리용역비 증가의 원인이 되기도 한다. 따라서 발주자와 용역 참여자가 보다 정확한 용역비를 산정하여 변경사항 등으로 인한 비용증가와 분쟁을 최소화하기 위해서는 용역비 산정기준을 객관적이고 과학적인 방법으로 적용할 필요가 있다. 종합건설사업 관리의 용역비 산정을 위해 기존의 경우에는 사례와 경험을 기초로 한 Top-Down 방식으로 접근하였다면, 본 연구에서는 사업관리 업무를 세부단계 및 활동(Activity)으로 분류하고 단계별로 WBS를 부여하여 각각 부여된 코드에 일정과 비용을 산정하는 Bottom-Up 방식의 사업관리 용역비를 산정하는 것으로, 용역비 산정을 위한 프로젝트 기준모델을 개발하고 프로젝트별 보정계수를 적용하여 용역비용을 산정하는 방식으로 이를 ICEP이라고 명명하였다. 또한 산정된 해당 과업의 비용과 추후 실적자료를 분석하여 보완함으로써 프로젝트별 특성을 반영한 종합사업관리 용역비 산정으로 효율적인 건설사업 관리가 가능해진다.
최근의 워크플로우 및 비즈니스 프로세스는 조직의 대형화와 조직간 상호협력의 증가와 더불어 점점 더 복잡해지고 대형화 되어가고 있다. 본 논문에서는 이러한 대형화된 워크플로우 및 비즈니스 프로세스를 모델링 하는데 있어서 보다 향상된 워크플로우 모델링 방법론을 제시하고자 한다. 이 새로운 방법론을 조각-ICN을 이용한 협동 워크플로우 모델링 방법론이라 부르는데 다수의 모델 설계자 그룹이 워크플로우 모델을 실시간 협업을 통해 정의할 수 있게 함으로써 모델링 작업의 효율을 향상시키는데 주요 목적이 있다. 즉. 이 모델링 방법론은 실시간 협업공간의 공유를 통해 실제 엑티비티를 수행하게 될 각 참여자가 자신의 엑티비티 조각들을 직접 정의하게 한 후에, 이 조각들을 통합하여 전체 워크플로우 모델을 정의하게 하는 Bottom-Up 모델링 방식이다. 본 논문에서는 이 조각-ICN을 이용한 협업 워크플로우 모델링 방법론의 정형적 표현법과 그래픽적 표기법을 정의하고, 이를 기반으로 하는 협업 워크플로우 모델링 시스템을 설계 및 구현한다.
본 논문에서는 헤테로 애피택시(heteroepitaxy) 박막의 표면확산계수를 국부적으로 제어하여 표면에서 형성되는 나노구조물이 정렬되는 과정을 수치해석적으로 연구하였다. 격자 불일치 물질계(lattice-mismatched materials system)의 탄성변형에너지와 표면자유에너지, 그리고 습윤에너지를 고려하여 박막의 변형거동에 대한 지배방정식을 도출하였으며, 확산계수의 활성화 조건이 성장에 미치는 영향을 살펴보았다. 해석결과는 주기함수 형식으로 표면확산계수를 제어하면 표면구조물이 배열 형태로 정렬됨을 나타내며, 이는 노광 및 식각 과정을 거쳐야 하는 포토리소그래피(photolithography)로부터 탈피한 바텀업(bottom-up) 방식의 공정방법에 규칙성을 부여하여 차세대 나노기기의 개발에 일조할 것으로 기대된다.
다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 '하향식' 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 '상향식' 접근 방법이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 개개인은 개별적인 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 편대의 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다. 본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 대형형성 및 충돌회피 등 유효성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들의 어려움을 파악하여 비전공 대학생들을 위한 대학 교양기초 소프트웨어교육 운영 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 다양한 전공자들로 구성된 H 대학의 파이썬 프로그래밍 수업에서 수업시간 전 온라인으로 제출한 수강생들의 질문과 수업 후 설문조사를 통하여 체감난이도와 체감이해도를 분석하였다. 비전공자들을 위한 효율적인 수업을 위해 플립드 수업으로 진행하였으며, 오프라인 수업에서는 사전질문을 활용한 학습자 맞춤형 피드백 방식 강의로 진행하였다. 분석결과 프로그래밍 수업을 처음 접하는 학습자들을 위해서는 컴퓨터 언어의 기본개념을 배우기 전에 교육과정 초반에 문제 파악을 통한 논리적인 추상화 과정을 배정하고, 코딩 실습 전에 단원마다 그에 대한 이해를 돕는 상향식(bottom-up) 문제풀이를 통한 충분한 연습이 필요하다. 또한, 학습자의 전공계열 및 수업 내용과 학습자의 진행 단계를 반영한 정밀한 교육과정 설계가 선행되어야 한다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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