• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.387-399
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• 2021

복지국가들은 사회복지를 위해 과학기술을 적극적으로 활용하고자 다양한 시도를 하고 있으며, 이러한 맥락에서 복지테크놀로지는 노인, 장애인 등을 비롯하여 일반 시민들의 삶의 질을 높이는 방향으로 활용될 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 사회복지현장의 사회복지사들이 복지테크놀로지에 대해 어떻게 인식하고 있는지, 그리고 사회복지 분야에 복지테크놀로지를 어떻게 적용할 수 있을지, 향후 발전전망은 어떠한지 등에 대한 인식을 살펴보고자 하였다. 2018년 1월 한 달 간, 서울, 경기지역 사회복지관에서 근무하는 13명의 사회복지사를 대상으로 초점집단인터뷰를 실시하여 자료를 수집하였고, 수집된 자료에 대해 주제분석을 실시하였다. 본 연구결과, '복지테크놀로지의 개념', '복지테크놀로지의 필요성', '복지테크놀로지의 활용현황', '복지테크놀로지의 향후 전망'이라는 4개의 범주 및 12개의 하위범주, 24개의 개념이 도출되었다. 본 연구결과를 토대로 사회복지현장에서의 복지테크놀로지 발전 및 활성화를 위한 논의 및 제언을 하였다.

• 대한건축학회연합논문집
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• 제21권4호
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• pp.15-26
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• 2019

In recent years, researchers are increasingly trying to use BIM-based 3D models for BIM nD design such as 4D (3D + Time) and 5D (4D + Cost). However, there are still many problems in efficiently using process management based on the BIM information created at each design stage. Therefore, this study proposes a method to automate 4D and 5D design support in each design stage by using BIM-based Dynamo algorithm. To do this, I implemented an algorithm that can automatically input the process information needed for 4D and 5D by using Revit's Add-in program, Dynamo. In order to support the 4D design, the algorithm was created to enable automatic process simulation by synchronizing process simulation information (Excel file) through the Navisworks program, BIM software. The algorithm was created to automatically enable process simulation. And to support the 5D design, the algorithm was developed to enable automatic extraction of the information needed for mass production from the BIM model by utilizing the dynamo algorithm. Therefore, in order to verify the 4D and 5D design support algorithms, we verified the applicability through consultation with related workers and experts. As a result, it has been demonstrated that it is possible to manage information about process information and to quickly extract information from design and design changes. In addition, BIM data can be used to manage and input the necessary process information in 4D and 5D, which is advantageous for shortening construction time and cost. This study will make it easy to improve design quality and manage design information, and will be the foundation for future building automation research.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.127-132
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• 2020

본 논문에서 제안한 스마트 음악학습기는 투명패널의 양면에 터치패널을 붙여 디스플레이 부분을 구성한다. 주처리부는 라즈베리 파이를 이용해 구성하고 운영체제는 안드로이드를 사용한다. 투명패널에는 음악교육 콘텐츠가 디스플레이 되고 터치패널 1, 2에서는 학습자와 교수자의 입력을 받아들인다. 터치패널 1, 2에서 입력되는 신호는 주처리부에서 처리과정을 거쳐 음악교육 콘텐츠를 진행을 제어한다. 이러한 제어과정은 양면패널기반 상호작용 교육알고리즘을 설계해 구현하도록 한다. 본 기기는 상호교감 기반의 음악 교육을 목표로 한다. 따라서 이것은 투명패널을 통해 제시되는 음악교육 콘텐츠를 이용하여 면대면 교육을 실시한다. 이러한 방식은 학습자에 대한 반응을 교수자가 실시간으로 알 수 있기 때문에 학습에 대한 이해도와 교육의 질이 향상된다. 또한 학습자의 집중력이 향상되는 효과를 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.211-222
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• 2021

최근에 시판 되고 있는 냉동·냉장 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능이 추가된 제품이 출시되고 있으나, IoT 기능에 대한 시험은 거의 없는 실정이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기반의 냉동·냉장 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않아 제품을 제조하는 업체의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능이 포함된 냉동·냉장 제품의 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있는 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기반의 냉동·냉장 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.27-33
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• 2023

웰빙과 건강관리에 대한 관심 증가와 미세먼지로 인한 공기질의 악화, 다양한 토양 및 수질 오염으로 인해 친환경 식재료에 대한 요구가 급증하고 있다. 이와 같은 현상의 해결책으로 아쿠아포닉스가 대두되고 있다. 그러나 최적의 생육 환경을 도출하는 기법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스의 특성을 고려하는 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히, 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 균일한 생육환경을 제공하는 경우의 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-6
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• 2023

본 연구는 일정 관리 애플리케이션을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구, 개발하는 데 목적이 있다. 사람들은 자신이 해야 할 일들을 기억하기 위해 일정 관리 애플리케이션을 사용하고, 목적지에 제때 도착하기 위해 지도 애플리케이션을 사용한다. 본 연구에서는 사용자들이 애플리케이션을 편리하게 사용할 수 있도록 A^* 알고리즘을 사용하여 일정에 대한 최적의 동선을 추천해 주고 이를 지도 API를 활용하여 시각적으로 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. 현재 사용되고 있는 캘린더, 지도, 스케줄 애플리케이션들을 비교 분석하여 단점을 보완하고 장점을 융합한 애플리케이션 개발을 위해 여러 가지 Open Maps API들을 비교하였다. 그리고 사용자가 등록한 일정에 대하여 시간, 장소에 따라 동선을 추천하기 위한 최적의 알고리즘을 적용한 애플리케이션 개발 결과를 기술하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.186-188
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• 2021

본 아키텍처(IDPS)는 현 해군 수상함 전투체계의 함정별 소프트웨어 진단 도구를 통합하여 진단 방식의 일관성과 효율성, 진단 소요 시간의 감소를 달성하기 위한 웹기반의 플랫폼을 구축하는 구조적 방법이다. 함형 별 구분된 독립적인 진단 방식으로 인하여 수명주기지원(LTS) 시 인력 운용 측면의 비효율성과 진단자의 숙련도 등에 따른 진단 품질의 차이가 발생하기 때문에, 함정 SW 상태를 진단하는 방식을 함형에 구분없이 일원화하고 진단자에 따른 진단 결과의 편향과 오차가 발생하지 않도록 진단데이터를 플랫폼에 내재된 상태결정알고리즘(SDA)에 의해 판정하도록 지능화하였다. 장기적으로 수상함 전투체계 소프트웨어의 진단에 있어 진단 품질의 하락없는 사람 개입이 최소화된 지능화된 시스템 구축을 추구하며, 이를 통해 진단 소요 시간을 단축하고 진단 결과의 활용에 더 많은 자원을 투입할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.335-343
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• 2019

건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.23-28
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• 2024

연구는 고령화가 급속하게 진행되고 있는 현대 사회에서 노인 인구의 증가와 관련된 문제를 조사하고 해결 방안을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있다. 고령화 사회의 도래로, 노년 인구는 더 많은 관심과 지원이 필요하다. 이에 기업들은 AI 및 로봇 기술을 활용하여 노인 돌봄 서비스를 제공하려고 시도하고 있다. 이러한 서비스는 건강 관리와 일상생활 돌봄뿐만 아니라 정서적 건강 측면에서 노인들에게 도움을 줄 수 있다. 논문에서는 현재 시장에서 제공되는 다양한 노인관련 기술을 분석하고, 그 장단점 및 발전 가능성을 조사한다. 논문은 고령화 문제를 해결하기 위해 기업들이 더 많은 AI 및 로봇 기반의 노인 돌봄 서비스를 개발하고 제공해야 한다는 결론에 도달한다. 이러한 서비스는 고령화 사회의 사회적 및 정서적 문제를 완화하고, 노인들의 삶의 질을 향상할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2024

스마트 팩토리의 도입은 제조업 분야에서 객관적이고 효율적인 라인 관리로의 전환을 가져왔다. 그러나 대부분의 회사가 매초 수집되는 수많은 센서 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 활용해 제품 품질을 예측하고 효율적인 생산 공정의 관리를 목표로 한다. 보안 문제로 구체적인 센서 데이터 확인이 불가하여, "SAMSUNG SDS Brightics AI" 사이트의 반도체 공정 관련 학습용 데이터를 확보하여 연구를 진행한다. 머신러닝 모델에서 데이터의 전처리 과정은 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 따라서, 결측값 제거, 이상치 제거, 스케일링, 특성 제거의 전처리 과정을 통해 최적의 센서 데이터를 확보하였다. 또한, 학습 데이터셋이 불균형 데이터를 이루고 있어 오버샘플링 기법을 통해 동일한 비율을 맞추어 모델 평가 전 데이터를 준비하였다. 머신러닝에서 제공되는 다양한 모델 평가로 구한 SVM(rbf) 모델로 높은 성능(Accuracy : 97.07%, GM : 96.61%)을 확인했다. 또한, 동일한 데이터로 학습 시 "SAMSUNG SDS Brightics AI"에서 구현하였던 MLP 모델보다 더 높은 성능을 보인다. 본 연구는 센서 데이터를 활용한 양품/불량품 예측 외에도 부품 주기, 공정 조건 예측 등 다양한 주제에 적용 가능하다.