본 연구는 4차 산업혁명과 함께 학제간 융합연구의 중요성이 부각되는 시점에서 소셜미디어 빅데이터 분석을 통하여 학술적 연구를 넘어 융합연구 전반에 대한 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 소셜미디어에서 융합연구와 관련하여 2009년 1월부터 2018년 9월까지 약 10년간 게시된 글과 제목 등 약 150,000건을 수집하였으며, 이를 바탕으로 기간별로 워드클라우드와 네트워크 분석을 실시하였다. 분석결과, 각 기간별로 활발하게 진행된 연구분야는 2009년과 2010년에는 친환경, 2011년과 2012년에는 스마트, 2013년과 2014년에는 정보통신, 2015년과 2016년에는 로봇, 2017년과 2018년에는 인공지능이다. 또한 약 10년간 지속적으로 수행되고 있는 연구분야는 문화, 디자인, 화학, 나노, 바이오, 로봇, IT, 정보통신이다. 본 연구에서는 기간별 융합연구 동향을 파악하므로 써, 융합연구를 기획하고 있는 연구자들에게 연구방향을 설정하는데 있어 도움이 될 수 있다.
본 논문은 CNC(Computer Numerical Control) 장비로부터 나사선 형태로 가공된 나사를 비전 시스템을 통해 선별된 양품을 이송해 주는 철재 파렛트에 삽입될 NFC(Near Field Communication) 안테나 모델링에 대한 연구이다. 여기서 사용되는 CNC 장비는 IoT((Internet of Things)) 해당하는 ICT(Information & Communication Technology)을 접목 시키고, 서비스 인터넷에 해당하는 POP(Point Of Production System)을 연결하여 쌍방향으로 자유롭게 정보를 교환하면서 생산하는 스마트팩토리 시스템 기술이 반영하여 진화된 장비이다. 따라서 본 연구에서는 기존 아날로그식 장비에 POP 모니터링 시스템을 접목하여 자재 관리로 사용되는 철재 파렛트에 삽입된 NFC 안테나를 나사 가공품에 대한 위치 정보를 수집할 수 있도록 철재 파렛트 특성을 고려하여 현장 검증을 통해 그 특성을 알아보았다.
본 논문은 독거노인을 위한 스마트 케어 시스템을 설계하고 구현한다. 최근 의학, 생활수준, 환경의 급속한 개선으로 생활수준이 높아짐에 따라 고령 인구의 비율이 높아지고 있다. 또한 고령화 사회와 더불어 증가하는 독거노인 비율은 노인 케어 시스템, 응급 상황 알림과 같은 서비스의 제공이 중요한 이슈가 되고 있다는 것을 시사한다. 그러나 기존의 응급상황알림을 위한 기술들은 고정된 CCTV 영상을 분석하기 때문에 CCTV 사각지대에서의 모니터링에 대한 어려움과 카메라가 설치되지 않은 장소로 이동하는 등 정해진 범위를 벗어나는 활동을 할 경우 실시간으로 케어 할 수 없다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 실시간으로 이동이 가능한 로봇과 객체 추적 기술을 활용한 스마트 케어 시스템을 설계하고 개발한다. 이를 통해 장소에 구애받지 않고 실시간 모니터링이 가능하며, 응급상황시 빠르게 도움을 요청해 보호자 및 도우미들에게 편의를 제공할 수 있도록 한다.
실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.
Robot Process Automation (RPA) is a computer technology called Robotic Process Automation, a form of business process automation based on the concept of software robots or artificial intelligence (AI) walkers. In general, in traditional workflow automation tools, software developers design software that creates a set of actions to automate tasks and interfaces for the back-end systems using internal APIs or dedicated script languages. However, in RPA software, automation can be implemented by configuring an operating processor as if the general user is directly performing the task of the application. In other words, it can be said that it is a suitable development method for automating simply repetitive tasks rather than developing specific programs in which all necessary functions are implemented, as in general software development. Thus, this is more appropriate for configuring and automating RPA software in traditional manufacturing companies that are not easy to develop and apply smart factories or high-end AI software. Therefore, this research aims to analyze the requirements required at the actual manufacturing companies, focusing on the manufacturer's case in Changwon, Gyeongsangnam-do, called SinceWin Co., Ltd., and to examine the possibility of RPA software in the manufacturing companies by implementing actual RPA software that supports office automation. Through the research, it was confirmed that the actually implemented RPA software met the requirements of the company and helped manufacturer practice significantly by automating the parts that were worked error-prone and manually periodically.
X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.
자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
Jang-hoon Shin;Hye-Kang Park;Joonyoung Jung;Dong-Woo Lee;Hyung Cheol Shin;Hwang-Jae Lee;Wan-Hee Lee
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제11권4호
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pp.478-487
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2022
Objective: This study was conducted to analyze the effect of wearable complex muscle support system on energy efficiency during walking in elderly. Design: Cross sectional study Methods: Twenty healthy elderly participated in this study. All subjects performed a 6 minuteswalk test(6MWT) and stair climbing test in dual, slack and no suit conditions. In each condition, oxygen consumption(VO2), metabolic equivalents(METs), energy expenditure measures(EEm), physiological cost index(PCI), walking velocity and heartrate were measured. Through repeated measured ANOVA, it was investigated whether there was a statistically significant difference in the measurement results between the three conditions. Results: In over-ground walking, VO2, METs and EEm showed significant differences between no suit and slack conditions(p<0.05). In stair climbing, VO2 showed significant difference between slack and dual conditions(p<0.05). Also, METs and EEm showed significant differences between no suit and slack, and between slack and dual conditions(p<0.05). Conclusions: Wearing the wearable complex muscle support system for elderly does not have much benefit in energy metabolism efficiency in over-ground, but there is a benefit in stair walking.
최근 주 5일 근무의 시행범위가 확대되면서 여가활동에 대한 관심이 증대되고 있다. 또한 인터넷과 모바일 인프라가 널리 보급되어 특정 정보를 필요로 하는 사용자들은 검색 엔진을 이용하여 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 공유되는 정보의 양이 급속하게 증가함에 따라, 검색되는 정보는 많지만 사용자가 원하는 정확한 정보만을 제공받기는 쉽지 않다. 단적인 예로, 여행 정보의 경우사용자들은 자신이 필요한 정보를 검색하지만, 그 결과로는 수많은 여행 상품의 광고들을 보게 된다. 이 논문에서는 정보 수집 에이전트를 이용하여 여행 정보 검색 시스템(TIRS)을 설계하고 구현한다. 정보 수집 에이전트는 포털 사이트의 여행 관련 카테고리 페이지와 주요 언론사들의 여행 기사 페이지를 주기적으로 방문하여 여행과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보를 데이터베이스에 저장한다. 이를 이용하여 사용자들은 여행에 관련된 정보를 얻기 위해 여러 광고들에 둘러싸일 필요 없이 TIRS의 질의서버를 통하여 필요한 정보를 간편하게 검색할 수 있다.
Purpose - The purpose of this study was to investigate the perception of 'unmanned cafes' on the network through big data analysis, and to identify the latest trends in rapidly changing consumer perception. Based on this, I would like to suggest that it can be used as basic data for the revitalization of unmanned cafes and differentiated marketing strategies. Design/methodology/approach - This study collected documents containing unmanned cafe keywords for about three years, and the data collected using text mining techniques were analyzed using methods such as keyword frequency analysis, centrality analysis, and keyword network analysis. Findings - First, the top 10 words with a high frequency of appearance were identified in the order of unmanned cafes, unmanned cafes, start-up, operation, coffee, time, coffee machine, franchise, and robot cafes. Second, visualization of the semantic network confirmed that the key keyword "unmanned cafe" was at the center of the keyword cluster. Research implications or Originality - Using big data to collect and analyze keywords with high web visibility, we tried to identify new issues or trends in unmanned cafe recognition, which consists of keywords related to start-ups, mainly deals with topics related to start-ups when unmanned cafes are mentioned on the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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