• 벤처창업연구
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• 제6권1호
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• pp.133-158
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• 2011

2030년대는 BT시장이 활짝 열리는 시대로 고도화된 IT기술, 데이터 해석기술, 집적회로개발기술, 생화학기술 등 모든 영역의 기술이 필요할 것이며, 앞으로의 기술개발은 융합을 전제로 하여 IT와 BT의 융합이 관건이 될 것으로 기술개발의 시너지를 내기 위해서는 관련 산업과 대학이 물리적으로 적정한 위치에 임해야 할 것이다. 우리나라에는 2009년 말 현재 819개의 산업클러스터가 만들어졌으며, 한국산업단지공단이 집적화 된 산업단지에 여러 가지 지원시설, 지원제도 등을 제공하고 있으나 기술융합을 위한 지식재산서비스에 관한 지원제도는 미미하거나 거의 없는 실정에 있다. 이를 위해 우리나라 산업단지의 현재기능을 살펴보고 문제점을 분석하여 산업클러스터 내의 기업들이 서로 유기적인 협력을 통하여 융합기술 개발의 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 길을 모색하며, 특히 한국산업단지공단에 꼭 필요하다고 판단하는 지식재산 관련 지원제도(지식재산지원본부)의 기능과 조직구성에 대한 개념과 산업클러스터 내의 기업에게 지식재산전략 수립을 지원할 수 있는Flow를 제안하여 산업클러스터의 지식재산서비스 지원방안을 제시하였다. 또한 정부에서 다양하게 시행되고 있는 지식재산 관련 제도와 정책이 산업단지공단에 입주해 있는 중소기업에게 가시적인 효과를 기대할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.844-847
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• 2014

정부의 '창조경제' 키워드와 의학과 정보통신기술(ICT) 융합을 중심으로 대두된 '헬스케어 3.0' 패러다임이 만나 새로운 고부가가치 시장과 산업, 일자리 창출을 가져올 '기회의 땅'으로 부각되고 있다. 세계적인 경기후퇴에도 불구하고 세계 헬스케어 시장은 지난 2009년부터 꾸준한 성장을 보이며 국내 산업은 2010년 기준 153조원 규모로 연간 10% 이상의 높은 성장세가 전망된다. 특히 의료와 ICT, 생명기술(BT), 나노기술(NT)을 결합한 이른바 '슈퍼 융합'이 헬스케어 산업 도약의 새 패러다임을 열어줄 것으로 기대를 모은다. 이와 더불어 2020년경에는 IT융합 헬스케어 산업이 모든 IT융합산업 중 가장 큰 비중을 차지하고, 5만 여명의 고용창출 효과를 낼 것으로 전망하고 있다. 이에 여러 학문들이 융합되는 융합학문분야가 생기고 이를 교육하기 위한 융합학부가 새롭게 생기고 있다. 따라서 본 연구에서는 의료 IT 융합 기술의 문제점을 살펴보고 의료 IT 융합과 의료서비스 산업의 미래, 수요 인력을 분석하고 의료 IT 융합 인재 양성 방안을 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권3호
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• pp.105-116
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• 2011

기술혁신은 국가의 경제 성장과 기업의 경쟁력 강화를 좌우하는 중요한 요소이다. 선진국들은 국가 경쟁력 강화를 위해 지식집약적 산업과 첨단기술기반 산업에 대한 육성 및 투자에 관심을 집중하고 있다. 특히 첨단기술기반 산업의 경우는 한국의 대표적인 산업으로서 정부에서 적극적으로 지원을 하고 있다. 이러한 첨단기술기반 산업에서는 특허가 기업의 중요한 경쟁우위 요소가 될 수 있는데 현재 이와 관련된 국내에서의 실증연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 특허가치평가시 평가 요인들이 IT 및 BT 산업별로 차이중요도에 어떠한 차이가 있는지를 연구의 목적으로 하고 있다. 봄 연구에서는 비교 분석을 위해 특허가치평가기관의 평가 모형과 기존의 선행연구에서 제시된 요인들 중에서 중요 요인을 도출하여 사용하였다. 또한 AHP 기법을 활용하여 IT와 BT 산업별로 특허가치평가 중요 요인들이 어떠한 차이를 보이는지에 대하여 분석하였다. 분석 결과, 특허가치평가 중요 요인들이 산업별로 차이를 보이는 것으로 나타났다.

• 기술혁신연구
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• 제22권3호
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• pp.1-35
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• 2014

본 연구는 기술연관분석으로 단기 상용화를 위한 기술개발과제에 투입된 기술간 융합현황을 분석하였다. 기술연관분석은 산업구조분석의 체계를 기술기획 분야에 적용한 것이다. 본 사례는 기술연관분석을 활용하여 기술과 제품 간 연관도를 중심으로 분석하였으며 분석대상은 중소기업기술정보진흥원의 ' '12년 중소기업 융 복합기술개발사업'에 신청한 401개 과제이다. 분석과정은 다음과 같다. 401개 개별과제에 대해서 투입된 기술은 기술로, 개발과제에서 산출을 제품으로 정의하고 이를 투입과 산출의 행렬로 정리하였다. 투입으로 정의한 기술은 국가과학기술표준분류 상의 소분류를 분류하고, 산출로 정의한 제품은 한국표준산업분류 상의 세세분류로 정의하였다. 즉, 기술을 투입으로, 제품을 산출로 정의하여 기술의 파급도를 분석하였으며 이에 기초하여 기술연관도를 작성하였다 분석결과, IT융합에서는 임베디드 S/W의 기술파급도가 가장 높았으며, ET융합에서는 금형의 기술파급도가 가장 높았고 BT융합은 기능성 화장품 개발기술의 기술파급도가 가장 높았다. 전체적으로 IT융합에서 기술파급도가 높은 요소기술이 많았으며, ET융합에서 기술파급도가 높은 요소기술이 작았다. 따라서 기술파급도가 높은 요소기술에 대한 투자가 융합을 활성화하는 데 중요하며 전체적으로 IT분야가 요소기술의 투자 효과가 높을 것으로 판단한다.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.503-512
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• 2011

최근 HCI 분야에서 정서 인식은 정서 지능을 구현하기 위한 핵심적인 단계 중의 하나이다. 생체신호를 이용하여 정서 인식을 시도하는 연구들이 시도되고 있으나, 기본 정서 이외의 다른 정서에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 무료함, 통증, 그리고 놀람의 세 가지 정서 간 자율신경계 반응의 차이를 확인하는 것이다. 실험자는 217명의 실험참여자(남 96명)들을 대상으로 시/청각 자극을 조합하여 무료함과 놀람 정서를 유발하였고, 혈압기를 이용하여 통증 정서를 유발하였다. 정서 자극이 제시되는 동안 피부전기활동, 피부온도, 심전도와 광혈량도를 측정하였고, 실험참여자들이 경험한 정서 범주와 강도를 정서평가척도 상에 평정하게 하였다. 정서 자극에 대한 평가 결과, 사용된 정서 자극은 평균 92.5%의 적합성과 5.43의 효과성을 보였는데, 이는 각 정서 자극이 해당 정서를 효과적으로 유발한 것을 의미한다. 자율신경계 측정 결과, 피부전기활동, 피부온도, 심박률, 심박률의 저주파수 성분과 평균 혈류량은 안정 상태와 정서 상태 간의 유의한 차이를 보였다. 또한 각 정서에 의해 유발된 자율신경계 반응은 정서 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정서이론의 확장과 자율신경계 반응 측정 지표를 활용하여 정서를 인식하는 알고리즘 및 인간 정서를 변별하는 컴퓨터 시스템 개발에 응용 가능할 것이다.

• 대한인간공학회지
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• 제31권2호
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• pp.271-279
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• 2012

Objective: This study classified three different emotional states(boredom, pain, and surprise) using physiological signals. Background: Emotion recognition studies have tried to recognize human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 122 college students participated in this experiment. Three different emotional stimuli were presented to participants and physiological signals, i.e., EDA(Electrodermal Activity), SKT(Skin Temperature), PPG(Photoplethysmogram), and ECG (Electrocardiogram) were measured for 1 minute as baseline and for 1~1.5 minutes during emotional state. The obtained signals were analyzed for 30 seconds from the baseline and the emotional state and 27 features were extracted from these signals. Statistical analysis for emotion classification were done by DFA(discriminant function analysis) (SPSS 15.0) by using the difference values subtracting baseline values from the emotional state. Results: The result showed that physiological responses during emotional states were significantly differed as compared to during baseline. Also, an accuracy rate of emotion classification was 84.7%. Conclusion: Our study have identified that emotions were classified by various physiological signals. However, future study is needed to obtain additional signals from other modalities such as facial expression, face temperature, or voice to improve classification rate and to examine the stability and reliability of this result compare with accuracy of emotion classification using other algorithms. Application: This could help emotion recognition studies lead to better chance to recognize various human emotions by using physiological signals as well as is able to be applied on human-computer interaction system for emotion recognition. Also, it can be useful in developing an emotion theory, or profiling emotion-specific physiological responses as well as establishing the basis for emotion recognition system in human-computer interaction.

• 대한인간공학회지
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• 제32권2호
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• pp.159-165
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• 2013

Objective: The aim of this study was to predict human performance time in finding objects on multi-display monitors using ACT-R cognitive architecture. Background: Display monitors are one of the representative interfaces for interaction between people and the system. Nowadays, the use of multi-display monitors is increasing so that it is necessary to research about the interaction between users and the system on multi-display monitors. Method: A cognitive model using ACT-R cognitive architecture was developed for the model-based evaluation on multi-display monitors. To develop the cognitive model, first, an experiment was performed to extract the latency about the where system of ACT-R. Then, a menu selection experiment was performed to develop a human performance model to find objects on multi-display monitors. The validation of the cognitive model was also carried out between the developed ACT-R model and empirical data. Results: As a result, no significant difference on performance time was found between the model and empirical data. Conclusion: The ACT-R cognitive architecture could be extended to model human behavior in the search of objects on multi-display monitors.. Application: This model can help predicting performance time for the model-based usability evaluation in the area of multi-display work environments.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.705-713
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• 2011

Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.198-201
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• 2015

아두이노와 압력센서를 이용하여 현대인의 관심사인 건강관리 프로그램을 만드는 것이 목적이다. 현재 한국에는 총 420만명의 요실금 환자가 있을 것으로 추정된다. Information Technology와 Bio Technology의 융합을 통해 이러한 환자들이 쉽고 간단하며 가장 효과적인 골반저근운동(이하 케겔운동) 을 할 수 있도록 유도하여 요실금, 발기부전 등을 치료, 예방한다. 현재 시중에 판매되는 케겔 의료기기는 전기적 자극을 강제로 주어 운동을 해야 하는 시스템으로 하의를 탈의하고 폐쇄된 공간에서 Femcon Therapy를 주로 사용 하였으며 이는 시간제약, 공간제약, 위생적인 제약 등의 문제가 있다. 본 연구는 이러한 제약에서 벗어나 하의를 탈의하지 않고 공간과 위생의 제약에서 벗어나 BT와 IT를 융합한 케겔(Kegel) 의료기를 설계 하였다.

• 한국멀티미디어학회지
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• 제14권4호
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• pp.88-98
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• 2010

지금은 급속도로 발전하는 ICT(정보통신기술)뿐만 아니라 BT, CT, NT, ST 들이 컨버전스하는 고도의 통합기술이 활용되는 유비쿼터스시대이다. 이들 기술로 시간과 공간의 벽을 넘어 인간의 5감을 크게 도와주는 3차원 가상현실 시각화기술을 이해함은 최근에 매우 중요하게 되었다. 본 연구는 3차원 가상현실 시각화 기술을 살피고 향후의 발전 방향을 예측하고 전망과 제언을 하는 것이다. 가상현실 구현기술은 3차원 컴퓨터그래픽스 표현기술에 크게 종속되어 있어 몰입할 수 있는 3차원 영상 구현기술이 가능하였고, 또한 컴퓨터의 상호작용성을 이용하여 새로운 패러다임으로 영상을 증강시키는 PC와 디스플레이 장비를 기반으로 구현되고 있으며, 보다 인간성을 강조하는 방향으로 활발히 연구되고 있다. 이 기술은 초고속 인터넷 기술 등의 상위기술들의 해결로 명실상부한 21세기 유비쿼터스사회 구현에 큰 몫을 감당할 것이 확실하다.