본 논문에서는 신체 부분 포즈를 이용한 깊이 영상 포즈렛과 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 제스처는 순차적인 포즈로 구성되어 있기 때문에, 제스처를 인식하기 위해서는 시계열 포즈를 획득하는 것에 중점을 두고 있어야 한다. 하지만 인간의 포즈는 자유도가 높고 왜곡이 많기 때문에 포즈를 정확히 인식하는 것은 쉽지 않은 일이다. 그래서 본 논문에서는 신체의 전신 포즈를 사용하지 않고 포즈 특징을 정확히 얻기 위해 부분 포즈를 사용하였다. 본 논문에서는 16개의 제스처를 정의하였으며, 학습 영상으로 사용하는 깊이 영상 포즈렛은 정의된 제스처를 바탕으로 생성하였다. 본 논문에서 제안하는 깊이 영상 포즈렛은 신체 부분의 깊이 영상과 해당 깊이 영상의 주요 3차원 좌표로 구성하였다. 학습과정에서는 제스처를 학습하기 위하여 깊이 카메라를 이용하여 정의된 제스처를 입력받은 후, 3차원 관절 좌표를 획득하여 깊이 영상 포즈렛이 생성되었다. 그리고 깊이 영상 포즈렛을 이용하여 부분 제스처 HMM을 구성하였다. 실험과정에서는 실험을 위해 깊이 카메라를 이용하여 실험 영상을 입력받은 후, 전경을 추출하고 학습된 제스처에 해당하는 깊이 영상 포즈렛을 비교하여 입력 영상의 신체 부분을 추출한다. 그리고 HMM을 적용하여 얻은 결과를 이용하여 제스처 인식에 필요한 부분 제스처를 확인한다. 부분 제스처를 이용한 HMM을 이용하여 효과적으로 제스처를 인식할 수 있으며, 관절 벡터를 이용한 인식률은 약 89%를 확인할 수 있었다.
참여형 과학문화 확산의 일환으로 지속되어 온 생활과학교실은 효과적인 학교 밖 체험·탐구 활동으로서 과학의 대중화에 앞장서왔다. 그러나 최근의 코로나19 상황으로 생활과학교실 역시 비대면으로 전환하거나 대면-비대면 교육을 조합할 수밖에 없는 환경이 되었으며, 이러한 교육의 변화가 여전히 학생들의 과학에 대한 관심과 흥미를 제고하는데 효과적인지 검토가 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 비대면 생활과학교실 프로그램에 참여한 초등학생들의 평소 관심 분야, 과학기술에 대한 인식, 과학에 대한 관심과 흥미, 과학적 역량이 어떻게 변화되는지 확인하고 학생과 학부모들의 인식 차이를 비교함으로써 비대면 생활과학교실의 교육 효과성을 제고하고 향후 운영 방안에 대해 모색하였다. 연구 결과 비대면 생활과학교실 프로그램 참여 이후 학생들은 과학기술 발전이나 미래기술, 환경오염, SNS에 대한 관심 등이 높아지고 게임에 대한 관심이 줄어드는 경향을 보였다. 또한 과학기술 활동에 대한 관심, 과학에 대한 흥미, 과학적 역량도 증가하여 비대면 생활과학교실의 교육 효과를 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 생활과학교실의 학습 주제와 내용 수준을 다양화하고 소외된 학습자들에게 비대면 과학 학습의 기회를 확대하며, 최신 미디어를 활용한 과학콘텐츠 개발과 공유가 필요함을 제언하였다.
최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구는 코로나-19 발생 이후, 급변화 하는 대학 체육 관련 강의환경에 대하여 교수자의 시각에서 살펴보고 기존 학습자 중심 온라인 학습환경 조성에서 벗어나 교수자-학습자 모두를 위한 종합적이고 실제적인 온라인 강의환경 개선점을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 대학 체육 관련 교수자 6명을 연구참여자로 선정하였으며, 2020년 9월부터 2020년 12월까지의 약4개월 동안 심층면담을 활용하여 심층적으로 살펴보았다. 이에 따른 결과는 코로나-19 이후, 체육 관련 교수자의 문제사례, 대응행위, 개선안 등으로 나타났으며 그에 따른 세부사항은 다음과 같다. 첫째, 코로나-19 발생 이후, 교수자들이 접한 문제사례는 온/오프라인 강의문제로 구분되며 이는 인터넷 및 매체 (미)소지, 온라인 강의장소 부적, 교수자-학습자 간 소통장애, 출석확인 및 평가, 코로나-19감염우려, 대면 강의 장소 제한으로 나타났다. 둘째, 온/오프라인 강의 문제에 따른 교수자의 대응행위는 소통매체 다양화, 재택강의, 온라인 학습동영상 제공, 실기수업 대체 및 보강이었으며 이는 교수자의 노력에 제한된 형태로 정부 및 학교의 지원체계는 다소 부족한 것으로 나타났다. 마지막으로 코로나-19 발생 이후, 지속적으로 발생되는 체육 관련 강의문제와 교수자 대응행위를 중심으로 제시한 개선안은 정부 차원의 가이드라인 제공과 대학의 온/오플인 강의 장소 확대, 교수자 편의성을 높인 온라인 강의 프로그램 고안, 온/오프라인 강의 참여 인원 조정 등을 요구하는 것으로 나타났다.
본 논문에서 현대사회는 인구감소와 평균수명의 증가로 평생교육과 원격교육의 필요성이 증가되고 있으며 많은 사람들이 질 좋은 교육적 혜택을 받을 수 있게 되었다. 게다가 일상과 학습이 함께 결합되는 교육의 대중화와 일상화가 교육적 특징이다. 개개인은 더욱 쉽게 지식에 다가갈 수 있게 되었으며 이에 동영상이 중요한 역할을 담당하게 되었다. 영상 콘텐츠는 교육의 대중화와 일상화를 이끌어내는 가장 기본 매체이며 정보통신기술의 발달과 미디어 콘텐츠 제작, 편집기술의 대중화로 누구나 쉽게 만들고 공유할 수 있게 되었다. 영상교육콘텐츠 사업은 SNS를 통해 세계적으로 증대할 것으로 보이는데 특히, 화예디자인 관련 영상콘텐츠 교육산업은 환경이 필수인 시대에 적합한 콘텐츠 분야로 여겨진다. '1인가구, 1인 미디어' 시대가 특징인 현시대에 식물로 구성된 환경은 인간의 정서적인 능률과 환경의 쾌적성, 안정감을 회복시켜서 스트레스로부터 보호해 준다. 즉 본능적으로 인간은 자연에 대한 선호성을 가지고 있기 때문에 식물은 인간성 회복을 위해 중요한 역할을 한다. 이러한 배경 하에 화예디자인은 고성장, 고부가가치 및 고용 창출 효과가 높은 유망산업분야가 될 것으로 기대된다. 인류 4차 혁명시대에 경쟁력 있는 영상콘텐츠는 미래국가의 성장을 좌우 할 것으로 예상되면서 화예디자인 분야 교육콘텐츠 산업에 수요자 눈높이에 맞는 의견과 감성적인 사고가 반영된다면 더욱 발전된 화예디자인 분야의 발전을 기대해 볼 것이다.
오픈 도메인 기계독해는 질문과 연관된 단락이 존재하지 않아 단락을 검색하는 검색 기능을 추가한 모델이다. 문서 검색은 단어 빈도 기반인 TF-IDF로 많은 연구가 진행됐으나 문서의 양이 많아지면 낮은 성능을 보이는 문제가 있다. 아울러 단락 선별은 단어 기반 임베딩으로 많은 연구가 진행됐으나 문장의 특징을 가지는 단락의 문맥을 정확히 추출하지 못하는 문제가 있다. 그리고 문서 독해는 BERT로 많은 연구가 진행됐으나 방대한 파라미터로 느린 학습 문제를 보였다. 본 논문에서는 언급한 3가지 문제를 해결하기 위해 문서의 길이까지 고려한 BM25를 이용하며 문장 문맥을 얻기 위해 InferSent를 사용하고, 파라미터 수를 줄이기 위해 ALBERT를 이용한 오픈 도메인 기계독해를 제안한다. SQuAD1.1 데이터셋으로 실험을 진행했다. 문서 검색은 BM25의 성능이 TF-IDF보다 3.2% 높았다. 단락 선별은 InferSent가 Transformer보다 0.9% 높았다. 마지막으로 문서 독해에서 단락의 수가 증가하면 ALBERT가 EM에서 0.4%, F1에서 0.2% 더 높았다.
신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
If we may practice the nutrition education planned on the basis which carefully grasped the inappropriate behavioral determinants of middle-school students, it might be an effective method achieving the change in perception and behavior improving the distorted perception about the ideal body shape, so we are to suggest the 8 week program of body shape perception improvement for successful nutrition education as follows. The body shape perception improvement program is a step-by-step group consulting program. At the introduction stage, we let them understand the meaning of true beauty and body change of teenage period and forming of sexual identity. At the stage of perception conversion, we let them have the opportunity to observe the status of body perception of the teenager and self-observation. At the stage of correction, we let them criticize the distorted body image in the society with mass media at the same time with the self-reflection. At the stage of maintenance and evaluation, we suggested the behavior guidance while preparing it. Setting this as the basis, we applied the contents such as the evaluations through cultural sharing events making somethings while directly participating. As the target groups to practice education were middle school students, we considered the learning level and behavioral features of the middle school students, and composed the programs including the methods such as role play, watching real things, media production, discussions and experiences. If the program of body shape perception improvement developed at this study could be utilized at the field of schools, the teenagers can change their ways of thought naturally avoiding the view about unified appearance rightly perceiving negative self-image that the teenagers can have and if the group consulting can be practiced regularly at each school, many students may experience the change in perception, so it might solicit the improvement of health of the families and local societies as well as that of the individual student.
사용자의 행위를 상호적인 탐색과정으로 활용하는 인터랙션 방식과 기술들이 다양하게 진화하고 있다. 특히 최근에는 각종 센서 기술의 발전으로 접촉에서 비접촉 방식으로 서비스 방식이 변화하고 있지만 인터랙션 방식에 대한 개발자들의 무분별한 정의로 인해 오히려 탐색과정이 복잡해지는 양상을 띄게 되었다. 이러한 방식은 오히려 사용자가 전시콘텐츠를 학습하기에 앞서 개발자가 정의한 인터랙션 가이드를 먼저 학습해야하는 번거로움을 야기하고 있다. 따라서 전시 체험자를 위한 원활한 문화콘텐츠 정보 소통을 위해서는 다양한 연령대의 사용자를 위한 손쉬운 인터랙션에 대한 사전 연구가 필요하며, 비접촉 전시콘텐츠 개발 시 사용자 상호작용의 사용편의성 제고를 위한 연구 역시 반드시 필요한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 전시콘텐츠 분야에서 활용도가 높고 보편적 상호작용이 가능한 비접촉 인터랙션을 연구하고 행위(제스처) 디자인을 제안함으로써 개발자와 사용자의 혼란을 줄일 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저 문화자원 서사구조를 기반으로 기존 연구들을 고찰하고 문화콘텐츠로써 인터랙션 지점을 도출하였으며 사용자가 인터랙션 방식을 자연스럽게 추측하고 학습할 수 있는 손짓 기반 비접촉 행위 중 가장 효율성이 높은 탐색과정을 선별하였다. 나아가 비선형 내러티브 기반 인터랙션의 의미와 공간적 행위 요소 분석결과를 바탕으로 학습적 효과와 효율성이 높은 어포던스 행위를 도출하였다. 본 연구과정을 통해 사용자가 전시형 문화콘텐츠 탐색활동 과정에서 자연스럽게 비접촉 인터랙션을 이해하고, 전시콘텐츠에 몰입하는 과정에서 비접촉 인터랙션을 활용하는데 도움이 되는 행위를 최종적인 모델로 제안하였다.
최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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