• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.207-212
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• 2024

수소연료전지의 중요성은 계속 강조되며, 이 분야에서의 교육 및 훈련 수요가 증가하고 있다. 다양한 교육 환경 중에서 메타버스 교육은 특히 원격 학습에 대응하기 위해 글로벌 교육산업에서 새로운 변화의 시대를 열고 있다. 메타버스가 교육에 가져온 가장 중요한 변화는 단방향, 강사 중심 및 정적인 가르침 접근에서 다방향 및 동적인 접근으로의 전환이다. 메타버스는 수소 연료전지 엔지니어 교육에서도 효과적으로 활용될 것으로 예상되며, 교육과 훈련이 언제 어디서나 가능하게 함으로써 교육의 효과를 향상시킬 뿐만 아니라 엔지니어링 교육에 관련된 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 이러한 아이디어에 영감을 받아 연료 전지 교육 플랫폼을 설계하고 있다. 메타버스를 활용하여 이론 학습 및 훈련을 결합한 플랫폼을 만들었다. 본 연구에서는 학습 참여자의 참여도를 높이기 위한 교육 훈련 콘텐츠 개발, 사용성 향상을 위한 사용자 인터페이스 구성, 가상 세계에서 물체와 상호 작용하는 환경 생성, 디지털 트윈 형태의 수렴 서비스 지원 등의 주요 요소를 개발했다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권5호
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• pp.811-821
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• 2023

본 연구는 인력수확과 기계수확 즉, 수확 방법을 달리한 양파와 기계수확 과정에서 발생되는 양파와 양파 간 충격을 모의하여 인위적으로 충격처리 한 양파의 품질 및 저장성을 평가하여 기계수확을 위한 자료를 얻고자 하였다. 수확방법은 인력굴취 후 인력수집, 기계굴취 후 인력수집, 기계굴취 후 기계수집 총 3가지였다. 그리고 본 연구의 굴취 및 수집과정에서의 최고 충격 높이는 0.5 m였다. 수확 직후 압상률과 상해율은 수확 방법 간 유의한 차이가 없었다. 만약 기계수확으로 압상이나 상해 발생이 증가한다면 그 원인은 토양에 함유된 자갈 등의 토양 조건과 속도 등의 기계 운전 조건이 영향을 미친 것으로 사료된다. 또한, 저장 8.5개월 동안의 품질 및 저장성도 수확 방법 간에 차이가 나타나지 않았다. 모의 충격실험은 0.0 m(0.0 J), 0.25 m(0.86 J), 0.5 m(1.72 J), 0.75 m(2.57 J)에서 1회 처리와 0.25 m에서 동일위치 4회(3.43 J)와 다른위치 4회(3.43 J)를 pendulum 방식으로 충격처리하여 저장성을 조사하였다. 모든 처리에서 저장 8.5개월 동안 품질과 저장성은 처리 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 결론적으로 본 연구의 양파 기계수확은 인력수확과 품질 및 저장성에서 차이가 없었고, 기계수확을 모의한 충격처리도 양파의 품질 및 저장성에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 수확 기계의 제작과 기계수확 시 운전 조건에 대한 자료를 제공함으로써 향후 양파 수확 작업의 기계화 확대에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업진흥연구
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• 제9권1호
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• pp.21-29
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• 2024

급변하는 정보화 사회에서는 스마트폰와 태블릿을 비롯한 다양한 전자기기가 더욱 디지털화되고 플렉시블 디스플레이와 같은 고성능을 갖추며 발전하고 있다. 본 연구에서는 경제적 절감을 위한 플렉시블 디스플레이의 고가 소재를 대체하는 전도성 고분자인 PEDOT과 투명 기판인 PET를 적용한 TCF의 제조 공정 최적화를 진행하였다. PEDOT 코팅을 이용한 TCF 생산 공정에서 주요 변수인 생산 속도 (m/min), 코팅 최고 온도 (℃), PEDOT 공급 속도 (rpm)에 따른 표면 저항률 (Ω/□)을 반응표면분석법을 사용하여 최적화하였다. 결과적으로, 생산 속도 22.16 m/min, 코팅 최고 온도 125.28 ℃, PEDOT 공급 속도 522.79 rpm으로 최적 조건을 도출했다. F 값은 18.37, P-값은 < 0.0001, 결정계수(R²)는 0.9430으로 결과의 신뢰성이 높음을 확인했다. 최적 조건에서의 예측값은 145.75 Ω/□이며, 실험값은 142.97 Ω/□이었다. 이 연구 결과를 기반으로 대량 생산 공정에 적용하면 기존의 생산 수율 보다 높은 수율을 달성하고 불량 발생률을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1151-1163
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• 2023

Objective: To develop a deep-learning-based bone age prediction model optimized for Korean children and adolescents and evaluate its feasibility by comparing it with a Greulich-Pyle-based deep-learning model. Materials and Methods: A convolutional neural network was trained to predict age according to the bone development shown on a hand radiograph (bone age) using 21036 hand radiographs of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions obtained between 1998 and 2019 (median age [interquartile range {IQR}], 9 [7-12] years; male:female, 11794:9242) and their chronological ages as labels (Korean model). We constructed 2 separate external datasets consisting of Korean children and adolescents with healthy bone development (Institution 1: n = 343; median age [IQR], 10 [4-15] years; male: female, 183:160; Institution 2: n = 321; median age [IQR], 9 [5-14] years; male: female, 164:157) to test the model performance. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and proportions of bone age predictions within 6, 12, 18, and 24 months of the reference age (chronological age) were compared between the Korean model and a commercial model (VUNO Med-BoneAge version 1.1; VUNO) trained with Greulich-Pyle-based age as the label (GP-based model). Results: Compared with the GP-based model, the Korean model showed a lower RMSE (11.2 vs. 13.8 months; P = 0.004) and MAE (8.2 vs. 10.5 months; P = 0.002), a higher proportion of bone age predictions within 18 months of chronological age (88.3% vs. 82.2%; P = 0.031) for Institution 1, and a lower MAE (9.5 vs. 11.0 months; P = 0.022) and higher proportion of bone age predictions within 6 months (44.5% vs. 36.4%; P = 0.044) for Institution 2. Conclusion: The Korean model trained using the chronological ages of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions as labels performed better in bone age assessment than the GP-based model in the Korean pediatric population. Further validation is required to confirm its accuracy.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.137-148
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• 2024

본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.281-287
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• 2024

일반적으로 운송기기 관련 디자인 교육은 운송 디자인에 특화 된 학과나 또는 산업디자인 전공 내 운송 세부전공의 영역으로 인식되어 왔다. 그러나 기술적, 사회적, 환경적 요인들의 변화에 따라 모빌리티 개념 및 모빌리티 산업 관련 생태계의 다변화가 진행중이고, 그에 따라 모빌리티 관련 디자인의 범주도 더욱 확대되고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 모빌리티 디자인 특화 전공은 아니지만, 디자인공학 전공에서 수행된 최근 5년간의 졸업설계주제 가운데, 모빌리티 생태계 관련 주제 선택의 추이 및 유형을 분석하여 시사점을 찾는데 목적이 있다. 연구의 결과 최근 5년간 진행된 총 131개의 졸업설계 작품 가운데 모빌리티 관련성이 높은 작품은 30여 작품이었으며, 그 유형도 매우 다양하였다. 결론적으로 사용자 중심 및 사용자 경험 차원에서 접근한 다양한 주제들이 제안되고 작품화되었다는 점에서, 제품에서 서비스 및 시스템으로 확장되고 있는 모빌리티 생태계의 변화 및 확장이 졸업작품 주제선정에도 반영되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.25-34
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• 2024

이 연구의 목적은 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023-2027)의 의미를 분석하여 진로 교육의 방향을 제시하는 데 있다. 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023-2027)의 의미는 첫째, 제1차 진로 교육 종합계획(2010년~2013년) 과 제2차 진로 교육 5개년 기본계획(2016년~2020년)의 성과와 한계를 분석하여 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023년~2027년)에 반영하였다는 것이 가장 큰 의미이다. 둘째, 2022 개정 교육과정에서 제시하고 있는 진로 교육을 충실히 반영하고 있다. 셋째, 진로 교육의 범위가 늘어 났을 뿐만 아니라 심화 확대 된 것이 특징이다. 이를 바탕으로 진로 교육의 방향을 제시하면 첫째, 진로 교육은 평생을 걸쳐 이루어질 필요가 있다. 둘째, 급격한 사회 환경 변화에 민감히 대처할 필요가 있다. 셋째, 정부 기관들의 유기적인 관계 속에서 진로 교육이 이루어질 필요가 있다. 산업, 노동, 교육 등 다양한 정부 기관이 전체적인 관점에서 진로 교육 정책이 수립되고 집행되어야 할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.49-62
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• 2023

사회문화적 변화와 고령화에 따른 독거노인 등의 증가로 고독사는 꾸준히 증가하고 있으며 각 지자체마다 사회적 문제로 정의하기 시작하였으며, 정부에서도 고독사 문제에 대응하기 위해 제도적 기반을 마련하는 등 고독사 예방을 위한 법적근거를 제정하기 시작하였다. 본 연구는 고독사 예방을 위한 정책방안 모색을 위하여 고독사 예방을 위한 비대면 정책 추진을 위해 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트 디지털 정보기술(AI, IOT)을 활용한 고독사 예방정책 사례를 살펴보았다. 고독사 관련 정책은 고독사 예방사업과 발굴 후 지원사업의 두 가지 축으로 구분한다. 이들사업을 효율성 있게 운영하기 위해서는 인공지능, 사물인터넷을 통한 비대면 서비스의 제공 등이 새로운 서비스 전달체계 방식으로 인식되고 있으므로, 비대면 서비스의 중요성과 필요성이 더욱 증대되고 있다. 국가 차원의 비대면 산업 확대를 위한 시스템 구축 등 다각적인 변화와 준비가 필요한 시점이라고 할 수 있으며 향후 또 다른 국가 재난 상황에서 대응할 수 있도록 고독사 예방 등 다양한 복지정책에서 비대면 스마트돌봄체계가 확대되고 활성화되어야 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.199-207
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• 2024

오늘날 AI 이미지 생성 기술은 산업 전반으로 확대되어 활용되고 있다. 이에 따라 패션 산업 분야에 최적화된 다양한 AI 이미지 생성 프로그램들이 개발되어 상용화되고 있다. 본 연구에서는 플레이그라운드, 미드저니, 더뉴블랙 등의 AI 이미지 생성 프로그램에서 생성한 패션 이미지의 시각적 특징을 비교 분석하여 각 프로그램의 특징을 파악하고 각 프로그램이 활용될 수 있는 분야와 문제점을 짚어보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 플레이그라운드와 미드저니는 명령어의 내용을 직관적으로 적용하여 실제 패션 트랜드와는 다른 이미지를 생성하는 반면 뎌뉴블랙은 패션 트랜드와 비교적 유사한 이미지를 생성하였다. 둘째, 플레이그라운드는 명령어 내용에 해당하는 이미지를 분리 또는 조합하는 반면 미드저니는 다양한 디테일을 추가하여 융합함으로써 새로운 이미지를 생성하는 경향이 있다. 셋째, 플레이그라운드에서는 명령어에 제시되지 않은 색상이 배색되어 나타나는 무작위성이 있으며 더뉴브랙에서는 명령어에 포함되지 않은 색상이 코디네이션되어 나타나고 미드저니는 명령어에 지시한 색상을 비교적 정확히 생성한다. 결론적으로 미드저니는 독특하고 창의적인 패션디자인 개발을 위한 영감을 얻고자 할 때 활용할 수 있으며 더 뉴 블랙은 패션 트랜드를 참고하거나 패션 스타일링에 도움이 될 수 있겠다. 반면 플레이그라운드는 색상 생성에 있어 다소 혼돈이 있을 수 있으니 주의할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구를 통하여 패션디자인 개발에 있어 AI 이미지 생성 도구가 더욱 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.643-650
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• 2024

현재 한국은 구인난과 구직난이 공존하는 모순된 상황을 겪고 있다. 이러한 환경 속에서 퇴직자들은 상사/동료와의 갈등과 조직문화 불만족을 가장 큰 퇴사원인으로 삼고 있으며, 이는 특히 MZ세대에게 더 큰 영향을 미치고 있다. 이에 학자들은 MZ세대의 조직문화와 다른 변수간 영향관계를 파악하는 선행연구들을 진행하여왔다. 하지만 대부분의 연구들은 MZ세대를 하나의 그룹으로 보는 MZ세대론을 바탕으로 진행되어 두 세대를 구분하여야 한다는 실무자들의 요구를 충족하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 호텔기업 종사원을 M세대와 Z세대로 구분하여 두 집단간 변수간 영향관계 차이를 파악하고자 한다. 이를 위해 M세대 170명, Z세대 110명을 대상으로 설문조사를 실시하고 이를 AMOS 구조방정식을 통해 분석하였다. 이를 통해 모든 세대에게 위계지향문화와 세대갈등이 유의한정의 관계에 있으며, 세대갈등은 조직몰입에 부정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, M세대는 관계지향문화가 세대갈등에 부정적 영향을 미치는 반면, Z세대에서는 영향관계가 없는 것과 같은 차이가 있음을 검증하였다. 본 연구를 통해 M세대와 Z세대간 영향관계 차이를 파악할 수 있었다.