디지털 영상에서의 특징점 추출 기술은 로봇비전, 의료영상 진단시스템 및 비디오 전송과 같은 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 디지털 영상에서 특징점을 추출하는 방법에는 비선형 그래디언트, 비선형 라프라시안, 엔트로피와 같은 필터들이 있다. 그런데 인간의 시각에서 영상의 특징이 형성되는 과정을 살펴보면, 밝은 영역보다는 어두운 영역에서의 특징에 더 민감한 특성을 가지고 있으므로 기존의 필터로써 특징점을 추출하는데 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 국부영역의 밝기를 고려하는 특징점 추출 필터들을 제안한다. 이들 필터들은 연산이 간단하여 매우 신속하게 특징점을 추출할 수 있으며, 국부적인 밝기를 고려하지만 기존의 엔트로피 연산자가 지닌 단점을 극복하여 어두운 영역에서의 미세한 밝기 변화에는 강건한 특성을 가지는 특성을 지닌다. 실험결과 다양한 밝기변화와 국부영역에 걸쳐 매우 뛰어난 특징점 추출결과를 나타내었다.
2018학년도부터 초 중 고등학교에서 소프트웨어 교육이 시행될 예정이다. 소프트웨어 교육의 목표는 학생들에게 Computational Thinking 능력을 길러주는 데 있다고 할 수 있다. 특히, 소프트웨어 교육을 할 때 로봇을 활용하면 학생들의 흥미도가 높아지고, 창의성을 증대시키는데 도움이 된다. 이러한 로봇을 활용한 소프트웨어 교육이 효과적으로 실시되려면 교사에 대한 교육이 효과적으로 이루어져야 한다. 예비 교사들을 위한 효과적인 교육 내용의 개발은 소프트웨어 교육의 성공과 연결되어 있다고 할 수 있다. 그런데 효과적인 교육은 교육 대상을 정확하게 분석하는데서 시작된다고 할 수 있다. 즉, 예비 교사를 위한 효과적인 교육과정을 개발하기 위해서는 로봇 활용 소프트웨어 교육을 실시하게 될 예비 교사들의 수준을 파악할 필요가 있는 것이다. 따라서 본 논문에서는 로봇을 활용한 소프트웨어 교육 과정 개발에 도움을 줄 수 있는 예비 교사들의 경험, 수준 및 인식에 대하여 설문 조사하였다.
초등 정보교육은 2000년의 정보통신기술 교육운영지침이 근간을 이루고 있다. 2005년 이후 개정을 통해 활용중심의 교육에서 정보과학 중심으로 교육의 초점이 바뀌었음에도 불구하고 교과의 방향에 대한 인식이 명확하지 않은 실정이다. 대학생들을 대상으로는 교육용 프로그래밍 도구 활용에 대한 효과 검증이 진행되었으나 초등학생들을 대상으로는 연구가 진행되지 않았다. 이에 본 연구는 초등학생들의 정보과학에 대한 인식을 검증하고자, 12차시에 걸쳐 정보과학 내용인 언플러그드 학습, 스크래치, 로봇 프로그래밍을 교육하였다. 교육 후, 실험집단 31명, 통제집단 45명을 대상으로 정보과학에 대한 인식 비교 결과, 실험집단이 통제집단에 비해 정보과학에 대한 태도, 정보과학 교육에 대한 흥미 및 만족도, 자신감 그리고 정보과학 교육의 가치 변인 모두에서 유의미하게 높음을 알 수 있었다. 이상을 토대로 할 때, 활용 중심의 정보 교육보다는 사고력 향상 중심의 교육을 통해 정보과학 교육의 기본 가치를 높일 필요가 있을 것으로 보인다.
이 연구에서는 2015 개정교육과정에 의해 교실 속으로 들어온 소프트웨어교육에 대한 일반 교사와 전문가 교사 대상 인식을 비교하였다. 인식 비교를 위해 교육과정 편제의 17시간 시수, 성취 기준 진술, 교육과정에는 5-6학년에 편제되어 있으나 교과서는 6학년에만 포함되어 있는 점에 대한 적절성을 물어보었다. 일반 교사는 3가지 사항 모두 적절하다라는 의견이 많았다. 반면, 전문가 교사는 부적절하다가 많았다. 향후 인식 전환을 위한 연수 등 다양한 기회 제공이 필요할 것으로 판단된다. 아울러 실과 교육과정과 교과서에 교육용 로봇이 도입된 것에 대한 자유 응답식 의견의 주요 키워드를 분석할 결과 일반 교사와 전문가 교사 도입에 대한 긍정적인 키워드가 도출되었다. 그러나, 일반 교사들은 지원, 어려움, 문제 같은 수동적이고 소극적인 키워드, 전문가 교사는 활용, 교육 등 도입 후 교육적인 활용 부분에 대해 차이점을 보였다. 향후 일반 교사에게는 교구 지원, 초급 난이도 연수를 전문가 교사에게는 교과 연계 방안 등의 사례 제공이 필요하리라 사료된다.
자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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