• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.165-172
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• 2015

본 연구의 목적은 로봇학습에 기반한 제니보 프로그램이 유아의 정서에 미치는 효과를 밝히는 데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 Y시 소재 유치원 2개 학급(교사 2명, 유아 44명)을 각각 실험집단과 비교집단으로 나눈 후, 실험집단을 대상으로 제니보를 이용하여, 5개의 메인메뉴로 구성된 20개의 하위 콘텐츠를 적용하였다. 두 집단을 대상으로 정서지능 평가검사를 사전 사후로 실시한 후, SPSS 18.0 통계분석프로그램을 이용한 t-검증과 관찰이 이루어졌다. 연구결과 첫째, 제니보는 유아의 정서에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 정서지능의 4가지 영역(정서인식 및 표현, 사고 촉진, 지식의 활용, 반영적 조절)에서 모두 유의미한 변화를 보였다. 둘째, 생체모방형 로봇은 동물이 수업에 친근하게 사용되는 것과 같이 유아에게 친근하게 다가갈 수 있었다. 셋째, 남아가 여아보다 로봇을 선호하는 경향이 강하다는 기존의 연구들과는 달리 제니보는 남녀유아 모두의 정서에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 연구결과는 유아를 위한 새로운 교육방법으로서 로봇의 도입을 긍정적으로 검토를 할 수 있고, 친숙한 동물형태의 생체모방형 로봇이 효과적으로 활용될 수 있으며, 로봇의 활용은 유아의 성별보다 개인적인 성향과 발달수준 등에 의해 고려되어야 함을 시사한다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.245-256
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• 2020

본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.

• 한국안전학회지
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• 제35권5호
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• pp.74-85
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• 2020

Smart phone zombie or Smombie means pedestrians who walk without attention to their surroundings because they are focused upon their smart phone. Because the traffic accidents and injuries caused by Smombie have been increased rapidly in recent years, the social attention and policies are needed to prevent it. This study was conducted to analyze Smombie's current status and some solutions used before and to propose new improved method through the latest ICT trend. In this study, we did the field survey to check Smombies at several places in Seoul through people counting, and found that a lot of pedestrians still use the smart phone while walking. And we analyzed many case studies about some solutions to prevent Smombies previously. The case studies include legal regulations, government policies, smart phone app services and facilities that are used before. We studied them through internet searches and reference studies and we also checked the current operating situation as visiting several places that the solutions actually has been operated. Therefore, we found there are some limitations in previous solutions in terms of effectiveness and management. To consider new solution that can be expected to overcome the limitations, we analyzed the latest ICT trends focused on features to utilize the Smombie prevention, especially video recognition and digital signage. In these days, video recognition has been developed rapidly with assistance of AI technology and it can recognize the specific pedestrian's characteristics such as holding smart phone as well as hair style, clothes, backpack and etc. On the other hands, the digital signage is the convergence device that includes big display, network connection and various IoT sensors. It can be used as public media in many places for public services as well as advertising. Through these analysis results, we show the requirements and the user scenario for the improved method to prevent Smombie. Finally, we propose to develop R&D technology to recognize Smombie exactly as pedestrian attributes and to spread creative contents to increase pedestrian's interest and engagement for Smombie prevention through digital signage.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.391-401
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP_0.5는 99.4%, AP_0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.329-346
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• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.565-574
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• 2024

챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.

• 한국조경학회지
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• 제44권2호
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• pp.25-36
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• 2016

과거 전면재개발 방식과는 달리 최근 도시재생에서는 현장중심의 협력적 운영체계 및 이해관계자의 참여와 파트너십이 성공 요소로 여겨지고 있다. 도시재생 실행 수단의 하나인 경관개선사업에 있어서도 개선 과정 중의 이해관계자간 의사소통에 관심을 갖기 시작했다. 의사소통의 과정은 내용(경관의 변화)과 분리될 수 없기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 서울시 주거지 경관개선사업에 어떠한 이해관계자가 참여했고 어떠한 의사소통 과정을 가졌는지를 살펴보았다. 구체적 사례로는 2013년 서울시에서 진행한 '서울 꽃으로 피다' 사업 중 '주민 스스로 가꾸는 골목길'을 다루었다. 사례 연구에서 검토된 이해관계자의 의사소통적 특성을 살펴보면 먼저 행정의 경우, 사업의 이니셔티브를 가졌지만 리더십을 발휘하지는 못했다. 이는 서울시와 각 구청간의 사업에 대한 이해의 차이, 현장 중심적 사업에서의 행정 역할에 대한 경험 부족 등에서 비롯되었다. 반면, 행정의 보조기관인 지역의 통 반장은 주민들의 대변인으로서 역할을 했을 뿐만 아니라 주민들에게 행정적 절차의 특성을 알리고 대응하도록 도와주었다. 그러나 이들 중심으로 그리고 이들과 주민간의 개인적 관계 속에서 의사소통이 이루어지면서 다양한 이해관계자의 의견이 외부화되고, 이를 다양한 방식으로 논의하는 의사소통의 민주성에는 오히려 한계가 있었다. 마지막으로 전문가는 골목길 경관 개선이라는 결과물 산출자의 역할뿐만 아니라 단계별 이해관계자들의 소통의 촉진과 갈등 해결 등 의사소통 촉진자로서의 역할을 수행했다. 전문가들은 이러한 역할을 새롭게 받아들였다. 대상지별 의사소통의 특성을 살펴보면 주택의 형태, 거주기간, 주택 소유 여부와 세입 방식에 따라 의사소통의 적극성에 있어 차이를 보였다. 본 연구에서 발견한 바를 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째, 주거지의 특성과 인적 구성이 의사소통 과정에 영향을 주고, 이는 궁극적으로 결과물에도 영향을 준다는 것을 볼 수 있었다. 두 번째는 사업의 구조와 이해관계자들의 역할과의 관계에 대한 것이다. 본 연구에서 다룬 사업은 일상공간을 대상으로 함에도 불구하고 주민들의 필요에 따라 시작하기 보다는 사업의 기획과 진행 등 이니셔티브를 행정이 가졌다. 세 번째, 다수의 조경설계가들이 하나의 프로젝트에 참여하면서 전문가의 새로운 역할을 시도해 보았다는데 의의가 있다.

• 미생물학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-281
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• 2004

Quinoline (2,3-benzopyridine)을 유일한 탄소원과 질소원, 그리고 에너지원으로 이용하는Pseudomonas sp. NEQ-1을 실험 균주로 사용하였으며, 균주로부터 catechol 1,2-dioxygenase (C1,2O)를 유도하기 위하여 탄소원으로 benzoate를사 용하였다. C1,2O의 효소학적 특징을 조사하기 위하여 benzoate에서 배양한 Pseudomonas sp. NFQ-1을 초음파 분쇄기로 파쇄하고, ammonium sulfate침전과 gel permeation chromatography및 Source 15Q의 과정을 실시하여 C1,2O를 분리 및 정제하였다. 정제된 C1,2O의 특이활성(specific activity)은 14.21 unit/mg으로 나타났으며, SDS-PAGE에 의해 조사된 C1,2O의 분자량은 약 33 kDa이었다. Cl,2O는 catechol과 4-methylcatechol 및 3-methylcatechol에 대해서 효소활성을 나타내는 것으로 확인되었다. C1,2O의 Km은 38.54 ${\mu}M$로 측정되었고, Vmax는 $25.10\;{\mu}mol{\cdot}min^{-1}{\cdot}mg^{-1}$으로 나타났다. C1,2O는 $30^{\circ}C$와 pH 8.5에서 최적활성을 나타내는 것으로 조사되었으며, $Ag^+,\;Hg^+,\;Ca^{2+}$,그리고 $Cu^{2+}$는 C1,2O의 활성을 억제하였다. 분석되어진 N-말단 아미노산 서열은 ^1TVKISQSASIQKFFEEA^{17}$이었으며, Pseudomonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.