본 연구의 목적은 허약노인에 대한 개념의 명확한 속성 규명과 이론적 근거를 마련하는 것이다. 연구방법은 Walker와 Avant(2005)의 개념분석을 위한 기본 원리에 근거하여 절차에 따라 진행하였다. 허약노인에 대한 개념 사용의 연구결과는 허약노인은 건강과 질병의 중간상태에 있다. 허약노인은 신체적으로 근감소증, 염증, 인슐린 저항성에서 신체적으로 취약하고, 진행된 질병의 결과로 입원, 낙상, 장애, 사망에 이를 수 있다. 생리적, 심리적, 사회적 생활습관, 경제적 요인과 관련된 다면적 속성을 가지며, 일상생활에 제한으로 다른 사람의 도움을 필요로 하여 의존적이며, 회복시간과 회복의 정도가 저하되는 것과 소진(exhaustion)의 속성을 가지고 있는 것으로 확인되었다. 즉, 역동적 과정(dynamic process), 다면적 요소(multidimensional factors), 의존성(dependency), 취약성(vulnerability)이다. 허약노인은 건강과 질병의 중간 상태로 변화 가능성을 내포한 역동적 과정이며, 신체적, 정신적, 인지적, 사회 환경적 요소를 포함한다. 또한 일상생활에 어려움이 있는 노인으로, 신체적 취약성과 함께 적응에 어려움을 가지고 있는 노인을 의미하였다. 결론적으로 본 연구는 허약노인의 개념분석과 이해를 통해 노인의 허약 수준을 파악하고, 체계적으로 관리함으로써 장기요양상태에 이르지 않도록 지역사회 방문간호를 포함한 보건의료체계 마련을 위한 기초자료 제공에 기여할 것이다.
최근 몇 년 사이에는 정보공개청구뿐만 아니라 청구 이전의 적극적 공유를 강화하는 정부2.0이 정부운영방식의 새로운 패러다임으로 자리잡고 있다. 우리나라도 이에 발맞춰 정부3.0 정책을 추진하면서 정보공개와 공유가 더욱 강화 확산되고 있는 추세다. 이에 본 연구에서는 정부3.0 시대의 원활한 공공정보 활용을 위해 역할과 책임이 더욱 확대되고 있는 정보공개시스템을 살피고, 시스템을 통해 공개되는 공개정보의 이용가능성을 이용자 중심의 시각에서 분석하고자 한다. 정보공개시스템은 공공데이터를 포함한 모든 공적 정보의 개방과 활용에 있어 가장 기초가 되는 창구다. 더구나, 박근혜정부가 내세우고 있는 정부3.0 추진 과제의 주요 내용인 정보공개 강화, 결재문서 즉시 공개, 공공정보 접근 확대 등은 정보공개시스템을 통해 이루어져야 하는 것들이다. 정보공개에 대한 확대되는 요구에 정보공개시스템의 중요성은 날로 무거워지고 있다. 기존의 단순한 정보공개청구의 온라인 창구 역할을 넘어 원문정보 공유의 장으로, 나아가 정부3.0의 실질적 구현 공간으로의 비전을 담아내고 있다. 하지만 현재 정보공개시스템은 미래적 발전 전망은커녕 2006년 출범과 함께 제기되었던 문제들을 여전히 해결하고 있지 못하고 있는 형편이다. 이에 본 연구는 시스템 유지 및 보수와 이용자 편의성이라는 측면에서 정보공개시스템의 문제점을 분석하였다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다.
1단계 거점센터 사업이 종료됨에 따라 2단계 거점센터의 필요성에 대한 공감대가 형성되어 최근 2단계 글로벌문제해결거점 2030 로드맵이 제시되었다. 2단계 거점센터의 비전은 지속 가능한 지구촌 공동체 실현을 위한 기술협력 플랫폼 구축이다. 사업 방향성은 크게 3가지 핵심전략사업과 중점전략사업으로 구분된다. 핵심전략사업의 목표는 지속가능/포용적/혁신적 과학기술 ODA 사업수행을 위한 글로벌 기술협력거점 및 융합기술 스마트 플랫폼 마련이며 핵심전략사업 과제는 거점센터 중심의 글로벌 리빙랩을 통한 2단계 요소기술개발, 스마트 기술연계 체계구축 및 다자협력 사업화 추진, ICT 기반 글로벌 핵심기술 운영 플랫폼 및 성과확산이 있다. 중점전략사업의 목표는 지속가능 기술구현을 통한 글로벌 거점지역 문제해결 및 국제협력이며 중점전략사업 과제는 기존 거점센터 2단계 전략기술의 ICT package 및 스마트 구축, 글로벌 리빙랩 중점기술에 대한 스마트 연계체계 개발, 거점센터의 기술성과 운영지원을 위한 글로벌 통합기술 비즈니스 지원 플랫폼 추진이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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