본 연구에서는 인간의 촉감 메커니즘을 반영하여 햅틱 인지 요인을 적용할 수 있는 진동 촉감 인터페이스 설계 프로세스를 제안하였다. 본 프로세스는 총 4단계로 햅틱 감각의 요구사항 분석 단계, 햅틱 요소 분석 단계, 햅틱 인지 요인분석 단계, 햅틱 요구사항 상세 설계 및 시제품 구현 단계로 구성된다. 본 설계 프로세스의 장점은 햅틱 인지 요인 분석을 적용함으로써 사용자 요구사항 도출 및 구현 시 불필요한 작업들을 배제할 수 있으며, 가장 큰 특징은 인체공학적 특징을 설계에 반영할 수 있고, 사용자 평가와 사용성 테스트, 햅틱 기능 최적화 작업을 동시에 수행함으로써 시제품 개발이 완료됨과 동시에 햅틱 요구사항 명세서가 완료된다는 것이다. 본 설계 프로세스는 사용자의 요구사항에서부터 햅틱 기능 상세설계 및 시제품 구현에 대한 전체 단계를 포함하고 있어 햅틱에 대한 전문 지식이 부족한 일반 개발자들도 사용자 중심의 설계가 가능하여 일정 수준 이상의 햅틱 기능 설계 및 구현을 가능케 할 것으로 기대된다.
과학용 소프트웨어는 전문가 수준의 깊이있는 도메인 지식 요구 등과 같이 고유한 특성들로 인하여 전통적인 응용소프트웨어와는 다른 개발 프로세스가 요구된다. 본 연구에서 우리는 과학용 소프트웨어 개발을 위하여 RE(Reverse Engineering)과 TDD(Test-Driven Development)에 기반한 V&V 개발 프로세스를 제안하였다. 또한 실제 프로젝트에 가상 시나리오를 구성하고 적용하여 절차를 검증하고 정교화 하였다. 과학용 소프트웨어 개발을 목적으로 제안된 본 연구의 개발 프로세스는 고품질, 고 신뢰성을 제공할 수 있는 소프트웨어 개발 및 적용에 기여할 것이다. 또한 본 연구는 과학용 소프트웨어 개발 및 연구의 저변 확산의 계기가 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 엔터프라이즈 환경에서의 딥 러닝에 대한 이미지 예측 시스템 아키텍처를 제안한다. 엔터프라이즈 환경에 대해 인공지능 플랫폼으로 변환을 쉽게 하고, 인공지능 플랫폼이 파이선에 집중되어서 자바 중심의 엔터프라이즈 개발이 어려운 단점을 개선하기 위해 자바 중심의 아키텍처에서도 충분한 딥 러닝 서비스의 개발과 수정이 가능하도록 한다. 또한, 제안된 환경을 토대로 이미지 예측 실험을 통해 기존에 학습된 딥 러닝 아키텍처 환경에서의 정확도가 높은 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 딥 러닝이 수행되기 위해 제공된 이미지 예에서 95.23%의 정확도를 보이며, 제안된 모델은 유사한 다른 모델에 비교해 96.54%의 정확도를 보인다. 제시된 아키텍처를 활용하여 활발한 엔터프라이즈급 환경의 딥 러닝 서비스가 개발 및 제공될 것으로 보이며, 기존 엔터프라이즈 환경이 딥 러닝 아키텍처가 탑재된 환경으로 전환이 활발히 이루어질 것이다.
본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.
최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육 콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다.
IoT 환경은 다양한 사물들이 상호 유기적으로 동작하며 이를 바탕으로 여러 서비스를 구성할 수 있다. 앞선 연구에서 우리는 자원 협업을 이용해 사용자의 개인용 단말에 부족한 자원들을 대체하여 서비스하기 위한 자원 협업 시스템을 개발했다. 그러나 앞선 시스템은 자원과 상황의 수가 증가하면 자원 추론 시간이 기하급수적으로 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 BIG5 사용자 유형 분류 방법을 적용하여 사용자와 자원을 분류한다. 또한, 본 논문은 BIG5 유형 기반의 전처리를 통해 사용자가 선호하는 자원들을 필터링하고, 필터된 자원들을 추천 시스템의 입력으로 사용하여 추론 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 논문은 제안한 방법을 프로토타입 시스템으로 구현하고 성능 평가와 사용자들의 만족도 평가를 통해 제안한 방법의 유효성을 보인다.
본 연구는 소프트웨어 창의 나눔 수업을 통한 나눔 활동의 효과성을 분석하고, 관련 활동이 지속해서 이루어질 수 있는 위한 방안을 모색하고자 하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구를 위해 충남 소재 4년제 대학생 25명을 대상으로 자아존중감과 책임감, 공동체 의식 변화에 관한 사전・사후 설문을 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 24를 사용하여 분석을 시행하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 소프트웨어 창의 나눔 수업 사전과 비교해 사후에서 자아존중감이 유의하게 높게 나타났다. 둘째, 소프트웨어 창의 나눔 수업 사전과 비교해 사후에서 책임감이 유의하게 높게 나타났다. 셋째, 소프트웨어 창의 나눔 수업 사전과 비교해 사후에서 공동체 의식이 유의하게 높게 나타났다. 따라서 소프트웨어 창의 나눔 수업이 자아존중감, 책임감, 공동체의식에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 자료를 기초로 재능 나눔에 지속적 참여를 확대할 수 있는 방법을 제언하였다.
Mental health is attributed to person's well-being, abilities and productivity. The purpose of this study is to suggest the effects of K-culture to people in adversity. It is PungmulPanGut, represented by traditional Korean play culture. Pungmul is a performance with four percussion instruments, Janggu (Korean hourglass drum), Buk (barrel shaped drum), Jing (large gong), Kkwaenggwari (small gong), and play. In Korean, "pan" means that it's a place to do something. Gut means to make a wish. The ensemble Better Than Medicine (eBTM) is a team that has trained and worked with Gamuak (歌,舞,樂; singing, dancing, playing) for a long time, but is not perfect (we refer this as 2% lacking in music). The characteristic of our team is that we share joy while voluntarily participating and doing what we like. It is a combination of singing, dancing, playing musical instruments, and exciting people. There is wind-like energy and there is mutual cooperation, not competition. As we concentrate, we become immersed in each other's breathing and movement. So it makes us forget the hard situation, the hardships, the pain, and so on. In the meantime, our pleasures peak and share happy energy with each other. Even though we are two percent less skilled, our sense of happiness doubles. Music together is not competition but cooperative work and healing. Therefore, we suggest that PungmulPanGut can be better K-culture than medicine in promoting mental health.
본 연구는 제작공정 훈련을 위한 확장 현실 콘텐츠의 사용성을 탐색하고, 사용자 경험을 분석하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 공정교육용 확장 현실사용성 평가 보고서에 제시된 사용자 하드웨어, 사용자인터페이스, 콘텐츠 만족도에 대한 인터뷰 내용을 키워드 추출 및 워드 클라우드 시각화를 위한 파이선 패키지를 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 하드웨어의 착용감은 만족스러웠지만, 중량과 열 문제는 개선이 필요하다는 피드백이 나타났다. 사용자인터페이스 측면에서는 가독성에는 긍정적 응답이 많았으나, 핸드트래킹 기반 상호작용 방식의 인식률이 낮아 개선이 요구되었다. 또한, 사용자는 확장 현실 기술을 의료 및 교육 분야에 적용할 가능성을 인식하고 긍정적인 미래 기대감을 표현하였다. 본 연구는 산업용 확장 현실 콘텐츠의 사용성 및 품질 개선을 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 실질적인 산업 현장 적용을 위한 발전 방향을 수립하는 데 활용될 수 있다.
영남육괴 북동부에 위치하는 삼척시 남부의 영남육괴 변성암류 중에서 흑운모화강편마암(이천화강편마암)에 관하여 암석화학적인 연구를 수행하였다. 이 지역은 호산리 편암 및 편마암류, 이천 화강편마암, 우백질 화강암, 홍제사 화강암, 캠브리아기 퇴적암류, 백악기 퇴적암류 및 산성화산암류로 구성되어 있다. 호산리층은 주로 석영+K-장석+사장석+흑운모+백운모+석류석$\pm$근청석$\pm$규선석으로 구성되어 있다. 이천 화강편마암은 호산리층과 유사한 광물조합을 나타내며 엽리의 발달이 미약한 괴상의 화강섬록암질 암체이다. 이러한 광물조성에 따라 이 지역은 크게 석류석대와 규선석대로 나눌 수 있다. 이천리 지역의 이천 화강편마암과 우백질화강암의 주원소, 미량원소 및 희토류 원소 분석결과는 호산리층이 기원암임을 지시하는 이질기원암의 심용작용에 의해서 형성된 것으로 나타난다. CaO 및 $Al_2O_3$의 경향성과 Rb, Sr, Ba과 같은 미량원소는 마그마 형성 이후에 사장석의 분별정출 작용이 일어났음을 지시한다. 화강암질 암의 형성 환경은 전반적으로 충돌대와 관련된 환경을 지시하여 인근지역의 화강암질암의 생성환경과 일치한다. 전반적인 단층은 $N54^{\circ}\;W/77^{\circ}\;SW,\;N49^{\circ}\;W/81^{\circ}\;NE,\;N10^{\circ}\;W/38^{\circ}\;NE$ 방향의 단층이 현저하다. 단층의 전단감각 및 지형적 형태로 미루어 볼 때, 이 지역은 응기와 횡압력을 동시에 받은 것으로 추측된다 단층 형성연대는 이 지역에 분포하는 암맥류를 단절하는 재활성 절리로 볼 때 제3기 이후일 것으로 보인다. 호산리층과 이천화강편마암 엽리의 최대 집중군은 각각 $N89^{\circ}\;E/55^{\circ}\;SE$과 $N80^{\circ}\;E/45^{\circ}\;SE$로 나타나 유사한 변형작용을 받았을 것으로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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