자연스러운 컴퓨터 인터랙션(Natural computer interaction)을 위 신기술의 출현은 기업에게 제품 혁신이라는 새로운 기회를 안겨다 줄 수 있다. 본 연구는 인간이 갖는 소통의 방식 중에서 손가락 제스처 인터랙션에 관심을 갖는다. 그간 십 수 년간 걸친 기술 발전에 힘입어 상용화 수준의 기술이 마련됨에 따라 이를 활용한 제품이나 서비스가 곧 대중화 될 것이라는 생각이 현재는 지배적이다. 이 시점에서 저자는 이 제스처 인터랙션이 과연 쓸 만 할까라는 생각을 가지고 손가락 제스처 인터랙션이 사용자들에게 끼치는 인지적인 영향을 알아보고자 실험연구를 진행한다. 손가락 제스처를 찍기, 집기, 잡기로 정의하고 각각 2차원과 3차원 공간에서 사용할 때 사용자들이 느끼는 사용성을 측정하여 제스처의 효과를 보여주고자 한다. 립모션 기술을 사용하여 2차원, 3차원 실험 도구를 개발하였고 48명의 피실험자를 통해 결과적으로는 2차원에서는 제스처간 사용성의 차이가 없으나 3차원에서는 그 차이를 발견할 수 있었다. 또한 모든 제스처가 3차원보다는 2차원에서 사용성이 좋은 것으로 나타났으며, 특히 3차원에서는 여러 손가락 보다는 하나의 손가락을 사용하는 것이 더 좋은 것으로 나타나 흥미를 끈다.
본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 간호학생을 대상으로 한 시뮬레이션 실습 중재 연구의 현황을 파악하고 효과를 분석하기 위함이다. 연구방법은 비판적 고찰을 사용하였으며, 고찰을 위한 자료는 RISS, KISS, NDSL, DBpia와 KRI에서 검색하였으며 주요 용어는 간호와 시뮬레이션이었다. 채택된 연구들은 방법론적으로 연구의 질을 분석하였으며, 이에 따라 서술연구, 단일그룹 사후 조사 연구를 제외하였으며, 결과적으로 234편의 연구가 분석에 채택되었다. 자료분석 결과, 우리나라에서 간호학생을 대상으로 한 시뮬레이션의 중재연구는 2008년부터 시작되었으며 단일그룹 사전-사후설계와 비동등성 대조군 사후설계는 석사학위와 박사학위 논문보다 저널에서 많이 나타났다. 관찰자와 간호학생에 의해 측정된 임상수행 능력은 비동등성 대조군 사전-사후 설계에서 가장 많이 연구된 종속변수이었으며 시뮬레이션과 관련된 간호학생 핵심역량은 전인간호제공을 위한 교양 및 전공지식의 통합적 간호술, 간호문제해결을 위한 비판적 사고능력, 대상자 건강개선을 위한 의사소통과 협력능력, 간호목표 달성을 위한 리더십 능력과 간호전문직발전을 위한 법적·윤리적 책임인식 능력으로 나타났다. 비동등성대조군 사전-사후설계에서는 다른 연구 설계보다 다양한 핵심역량들에 대한 효과를 확인하였다. 결론적으로 시뮬레이션 실습 교육은 임상수행능력 향상을 위한 효과적인 교수학습방법이나 비판적 사고나 문제해결능력은 추후 검증이 필요하다고 사료된다.
본 연구의 목적은 의대생들의 공감능력 수준에 따른 타인의 통증인지 수준 평가와 공감능력의 변화를 파악하여 짧은 시간 내에 공감능력이 낮은 의대생들의 공감능력을 높일 수 있도록 하는 공감교육 컴퓨터 프로그램 개발에 있다. 총 145명 대상자들의 공감능력을 고집단과 저집단으로 나누었다. 또한, 타인의 통증인지 수준 평가를 측정하기 위해 개발한 컴퓨터 프로그램인 'Pain Assessment Computer Program(PACP)'을 사용하였다. PACP 수행 후 공감 고집단은 인지적 공감능력만 유의미하게 증가한 반면, 공감 저집단은 인지적 공감능력과 정서적 공감능력 모두 증가하였다. PACP 수행과정에서 두 집단 모두 인지적 공감능력이 공통적으로 증가하였는데 이는 대상자들이 인지적 요소를 우선적으로 사용함으로써 인지적 공감이 상승된 것으로 보이며, '인지적 노력'에 따른 인지적 공감능력의 향상에 긍정적인 영향을 준 것으로 판단된다. 이처럼 PACP는 짧은 시간 내에 공감능력이 낮은 의대생들의 공감능력을 향상시키는 보조 수단으로써 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
본 연구는 청소년 스마트폰 중독을 경감하는 것으로 알려진 스포츠 활동을 토대로, 운동몰입과 스마트폰 중독간의 구조적 인과관계를 규명하고자 한다. 먼저, 선행연구를 바탕으로, 청소년의 운동몰입이 사회적 지지 및 자아탄력성을 통해 스마트폰 중독 경감에 효과가 있음을 밝히고, 이러한 인과관계가 성별에 따라 유의한 차이가 있음을 제시하고자 한다. 이를 위해 605명의 중고등학생을 대상으로 설문조사를 실시한 후, SPSS 25.0와 AMOS 23.0프로그램을 이용한 구조방정식 모형을 분석하여 설정된 잠재변인간의 구조 관계를 분석하였다. 분석 결과, 청소년의 운동몰입은 스마트폰 중독에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 위 두 변인의 관계에서 사회적 지지와 자아탄력성은 매개효과를 나타내는 것으로 확인되었다. 또한, 이러한 결과는 성별로 유의한 차이를 보였다. 본 연구는 스마트폰 중독과 스포츠의 융합연구 분야에 있어 참여시간, 기간, 강도 등을 이용한 기존 연구와는 달리 심리적 인식 변인인 운동몰입과의 관계를 밝힘으로써 연구 영역을 확장하였으며 개인적 특성 변인과의 구조적 관계와 성별로 차별화된 접근이 중요함을 제시하였다. 이를 통해 청소년의 스마트폰 중독문제에 있어 심층적인 융합연구와 및 성별로 차별화된 프로그램 개발을 위한 기초자료를 제공하였다는데 그 의의가 있다.
본 논문에서는 IoT를 이용하여 원격 개폐가 가능한 스마트 공간 보안에 대한 장치 개발을 제안한다. 기존의 공간 보안 장치는 하드웨어를 부수거나 버튼 장치 또는 복제된 열쇠를 사용하여 개폐를 제어할 수 있었다. 최근 COVID-19 사태로 비접촉 장치에 대한 여러 응용 분야가 생겨났다. 본 연구에서는 장치에 접촉하지 않아도 앱을 통해 잠금을 해제 하는 기능을 가진 소형 공간 보안 장치 개발을 제안한다. 제어의 권한을 스마트폰으로 이전하여 사용자의 선택에 따라 하드웨어 조작만으로는 개폐할 수 없는 기능을 가진 장치를 고안하였다. 잠금 장치 접촉을 하지 않아도 앱을 이용하여 개폐가 가능하므로 편리하고 위생적이다. 스마트폰의 지문 인식 및 패턴 입력으로 사용자 인증 후 앱을 이용하므로 다중보안 기능을 가지고 있다. 사용자가 원한다면 앱 보안 해제 후 금고 또는 공간에 장착된 버튼을 직접 터치하거나 열쇠로 열면 보안이 해제된다. 또한 앱에 비활성 기능을 추가시켜 열쇠를 분실하거나 소형의 금고를 분실했을 경우 사용이 불가능하게 되어 금고의 문이 열리지 않도록 설계하였다. 본 연구는 보안이 필요한 사물에 다양하게 응용하여 효과적으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
본 논문에서는 개폐상태를 알릴 수 있는 스위치나 센서들을 이용하여, 수면자의 수면상태를 인식할 뿐 아니라 올바른 수면상태로 제어할 수 있는 수면제어 및 원격모니터링 시스템을 제안하였고, 이 시스템을 헬스케어 수면매트에 실제 적용한 예를 보였다. 제안한 시스템은 센서를 이용한 수면상태 감지부, 센싱데이터 검출 및 송수신부, 수면상태 제어 및 모니터링부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면상태 감지부는 접촉 방식의 개폐형식의 스위치센서를 사용하였다. 둘째, 센싱데이터 검출 및 송수신부는 임베디드 보드를 자체 개발하였으며, 실시간 데이터 추출과 수면상태 제어 및 모니터링부와는 소켓 기반의 통신이 지원된다. 그리고 세 번째 수면상태 제어 및 모니터링부에서는 입력된 센서 ID와 센싱된 데이터를 기반으로 올바른 수면자세의 유도 및 전반적인 수행상태 정보를 모니터링 하도록 하였다. 마지막으로 이들 서비스 모듈 및 그들 간의 통신구현은 실시간 객체지향형 모델인 TMO 스키마와 이들 간의 실시간 통신을 위해 분산 미들웨어로서 TMOSM을 이용하였다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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