본 논문에서는 멀티 어레이 엘이디를 이용한 불연속적인 광원의 빔 패턴이 광학계만으로 연속적인 매트릭스 빔으로 형성되어 광원의 점 소등만으로 다양한 빔 패턴을 구현할 수 있는 지능형 전조등의 광학 설계를 연구하였다. 기존 지능형 전조등의 기술과 다르게 멀티 어레이 엘이디를 이용한 지능형 전조등은 다수의 광원 엘이디와 하나의 광학계 어셈블리 모듈 구성으로 전자 제어를 통해 별도의 기구적인 작동 없이 빔 패턴을 변화시킬 수 있다. 본 연구에서 광학 설계는 상향등과 자동 조정 주행등의 패턴 구현과 광도 값을 만족시키기 위해 LED 앞 단에 2차렌즈 설계와 측벽 설계, 투사렌즈 설계를 실시하였다. 그 결과 불연속적인 광원의 패턴이 광학계를 통해 전방 25 m에서 14개의 동일한 사이즈와 밝기를 갖는 셀들이 모여 연속적인 하나의 매트릭스 빔 패턴을 형성하는 설계 조건을 만족하였다. 또한 설계된 광학계의 제작 및 측정을 통해 상향등의 원거리 시인성을 위한 최대 45000 cd 이상의 배광 법규 조건을 약 50000 cd로 만족하였고, 자동 조정 주행 빔 패턴 구현 시 광원의 소등 영역이 0.32 lx로 측정되어 배광 법규 0.4 lx 이하를 만족하였다.
최근 들어 감성기술은 제조업(제품), 서비스업(문화, 관광, 의료, 교육, 광고) 등 많은 분야에서 적용이 확대되고 있으며 차세대 유망기술로 등장하고 있다. 또한 문화는 게임, 전시, 공연, 스포츠, 관광, 디자인, 에듀테인먼트, 콘텐츠 유통 등 다양한 콘텐츠산업분야에 접목되어 기존산업의 고부가가치화에 기여하고 있다. 감성 기술을 이용한 문화의 콘텐츠산업 접목은 콘텐츠 기획-제작-유통-마케팅 등 프로세스 전반의 혁신을 유도함으로써 미래 국가 성장동력의 견인차 역할을 하고 있다. 본 연구의 목적은 감성기술의 콘텐츠 적용 사례 조사와 비즈니스 성공사례 분석을 통해 향후 콘텐츠산업의 부가가치를 향상시키기 위한 감성콘텐츠 개발 방향을 모색하는 것이다. 이를 위해 우선 감성, 감성공학, 감성과학, 감성기술, 감성콘텐츠 등에 대한 정의와 분류를 정교화하였다. 또한 CT R&D 6개 분야 중에서 감성기술을 적용하여 성공적인 효과를 창출하고 있는 다양한 콘텐츠에 대한 국내외 사례를 심층 분석하였다. 성공사례 분석을 통해 도출한 시사점을 바탕으로 개인 맞춤형 컨시어지 서비스를 제공하는 콘텐츠, 인간의 수행능력을 향상시킬 수 있는 콘텐츠, 인간의 정서조절이 가능한 콘텐츠를 개발함으로써 한류문화를 세계적으로 소개할 수 있는 융합형 콘텐츠 개발이 필요하다고 제안하였다. 본 연구의 결과는 향후 감성기술의 콘텐츠산업 접목방안을 모색하는 데에 필요한 기초자료로 활용할 수 있으리라 기대한다.
오늘날 과학기술의 역할과 기능이 국가경제의 발전은 물론, 지식기반사회에서 나타나는 각종 국가 사회적인 문제를 해결하는 중요 수단으로 등장함에 따라, 과학기술의 국가적 목표와 임무가 새롭게 부각되고 있다. 이와 같은 과학기술의 국가적 목표와 임무는 과학기술정책으로 구체화되고, 과학기술 관련 법제를 통해 그 제도적 기반을 확보하게 된다. 그런데 최근 국가과학기술 정책의 제도적 기반인 과학기술 법제의 운영과 관련하여, 현행 법제가 변화된 환경 하에서 국가과학기술 목표를 효과적으로 구현할 수 있는지, 나아가 과학기술 법제의 운영체계와 내용이 그 자체로서 정합성을 유지하고 있는지 등에 대한 논의들이 다발적으로 일어나고 있다. 특히, 국가과학기술 정책결정 및 국가연구개발시스템의 효율적 운영을 위한 법제 지배구조의 합리적 개편의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 본 연구는 그동안의 다양한 논의들을 바탕으로, 과학기술 환경의 변화에 따른 현행 과학기술 법제의 합리적 개편 방안을 모색해 보고자 한다. 이를 위해, 먼저 우리나라 과학기술 법제의 발전과 운영 현황을 체계적으로 조사하고, 과학기술 환경 변화에 따른 정부의 역할과 새로운 정책 추진 방향을 점검해 본 다음, 현행 법제의 규율체계와 내용의 적정성 문제를 다각적으로 분석하고, 이를 바탕으로 그 합리적인 개편 방안을 검토 제시하였다.
4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
파랑의 작용에 의해 유사가 이동되어 연안의 침식 퇴적이 일어나지만 상당히 비선형적이고 비정상적인 과정이므로, 파랑과 침식 퇴적의 상관성을 밝히고 예측하기는 쉽지 않다. 본 연구는 동해안에서 비디오 모니터링으로 얻은 5개 지점의 해빈폭 자료와 인근의 3개 지점의 파랑 모니터링 자료를 연계하여 상관성을 분석하였다. 전체 자료에 대한 상관분석에서는 유의미한 상관성이 없었지만, 기간 및 파랑 조건에 따른 상관분석에서는 주목할 만한 결과들이 제시되었다. 파고의 비초과확률이 약 99% 이상인 경우에는 주기와 해빈폭 변화 사이에 강한 음의 상관성이 있었으며, 주기의 비초과확률이 약 99% 이상인 경우에는 파고와 해빈폭 변화 사이에 강한 음의 상관성이 있었다. 주파향이 해안선 직각 방향과 인접한 경우, 주파향으로 입사하는 파랑에 대해 해빈폭이 확연히 감소하였다. 해빈폭과 파랑 사이에 뚜렷한 계절적 상관성이 나타나지는 않았으나, 태풍과 같은 특정 사건의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과의 실제 현장 적용을 위해서는 이와 같은 조건에 따른 상관 분석을 상세히 하여 해빈폭 변화 경향의 기준이 되는 파랑에 대해 더욱 정확한 정보를 얻을 필요가 있다.
본 연구는 서울시 공공자전거 이용환경 만족도에 영향을 미치는 물리적 특성을 파악함으로써 서울시 공공자전거 서비스 개선을 위한 정책방향을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위해 서울시 공공자전거를 이용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 최종적으로 567명의 설문조사 자료를 분석에 활용하였다. 분석방법은 IPA분석과 순서형 로지스틱 분석을 활용하였으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 공공자전거 IPA 분석 결과 모든 항목에서 중요도에 비해 만족도가 낮게 나타났다. 특히 자전거 도로설치, 자전거 도로의 연결성 개선, 자전거 도로관리상태 개선, 차도와 자전거 도로 구분, 야간주행 시 안전성 개선, 안전시설물 설치의 경우 중요도는 높은 반면 만족도는 낮은 것으로 나타나 가장 시급하게 개선이 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 서울시 공공자전거 이용환경 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 인지된 근린환경특성 변수를 추가함에 따라 모형의 설명력이 0.062에서 0.437로 크게 증가한 것으로 나타나 인지된 근린환경특성이 서울시 공공자전거 이용환경 만족도를 결정하는 중요한 변수임을 확인하였다. 또한 인지된 근린환경특성 중에서는 접근성, 편의성, 관리성, 경제성 변수가 서울시 공공자전거 이용환경 만족도와 통계적으로 유의미한 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며, 경제성, 편의성, 관리성, 접근성 순으로 영향력이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 웰니스관광 수요가 증대되고 있는 가운데 관련 문헌연구와 온라인 면접조사를 통해 우리나라와 정책적 유사성을 가진 일본과의 웰니스 관련 관광정책 동향을 비교 분석하여 국내 웰니스관광에 대한 정책적 시사점을 강구하였다. 조사 결과, 웰니스관광 관련 개념은 한일 양국 간 큰 차이는 없으나, 일본의 경우 치유(힐링)관광보다 헬스투어리즘이나 웰니스관광 개념사용이 보편화되어 있는 것으로 나타났다. 웰니스관광정책은 정책주체의 유연성과 정책의 효율성, 관련 인증 및 인력양성 분야는 일본이, 정책의 추진력과 제도적 정비는 우리나라가 보다 체계적인 것으로 분석되었다. 우리나라도 일본의 NPO법인 헬스투어리즘진흥기구나 산림테라피소사이어티 사례와 같이 웰니스관광협의체를 구축하고, 웰니스관광의 체계적 인증 및 관련 인력양성의 질적 관리를 통해 정책의 효율성을 제고할 필요가 있다고 판단되었다. 또한 웰니스관광의 산업화를 위해서는 지역별 특화된 웰니스자원을 유기적으로 연계함으로써 웰니스관광의 치유적 효능과 상품적 가치를 제고시킬 필요가 있으며, 포스트 코로나 시대를 대비한 웰니스관광정책의 방향과 대응전략에 대한 심도있는 분석과 웰니스관광지에 대한 실증적 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내 밭작물 재배농가에서 주로 사용되는 캠방식 채소 정식기를 대상으로 작동특성 및 식부장치 작동 메커니즘 분석을 수행하였다. 정식기의 주요 구성요소 및 동력전달경로를 파악하였으며, 주행속도 및 주간거리 단수 변화에 따른 최대 및 최소 작동주기를 도출하였다. 이를 바탕으로 3D모델링 및 시뮬레이션을 수행하여 식부호퍼 극하단점의 궤적 및 조건별 주간거리를 도출하였으며 필드시험을 통해 실제 주간거리와 비교 검증하였다. 주요 결과로써, 식부장치는 13개의 링크와 17개의 회전 조인트 및 1개의 하프 조인트로 구성된 1 자유도의 기구이며, 각 부분들은 캠과 링크장치들의 복합구조를 갖는다. 식부장치 요소들의 연속적이고 반복적인 운동에 의해 식부호퍼는 지면과 연직인 자세를 유지하며 묘를 안정적으로 정식한다. 동력은 엔진과 변속기를 통해 주행부 및 식부장치로 전달되었으며 식부장치의 최대 및 최소 주간거리는 각각 약 900 mm 및 350 mm이다.
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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