• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.20-27
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• 2018

본 논문에서는 이중 주차의 문제점을 고찰하고 이를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 주차 공간이 부족한 지역에서 이중 주차가 매우 빈번히 행해지고 있다. 지정된 구획 라인에 주차된 차량이 이동할 길을 이중 주차된 차량이 막고 있는 경우에는 사람이 이중 주차된 차량을 밀어서 이동시켜야 한다. 이중 주차된 차량을 사람이 손으로 밀어서 이동시키는 것은 매우 위험하고 어려운 일이며 특히 노약자나 여성에게는 더욱 그러하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이중 주차된 차량을 자동으로 이동시킬 수 있는 이중 주차된 차량용 자동 이동 장치를 제안하고 개발하였다. 기본 아이디어는 이중 주차된 차량의 한 쪽 바퀴를 회전시켜서 이중 주차된 차량을 이동시키는 것이다. 이중 주차된 차량의 한 쪽 바퀴를 회전시키기 위해서 두 개의 롤러로 구성되는 롤러부를 설계 제작하였다. 개발된 자동 이동 장치는 두 개의 롤러와 두 개의 이동 바퀴, 네 개의 캐스터를 가지고 있으며 이중 주차된 차량을 이동시키면서 장애물과의 충돌을 피하기 위해 초음파 센서를 장착하고 있다. 다수의 실험을 통하여 개발된 자동 이동 장치가 이중 주차된 차량을 안전하고 손쉽게 이동시킬 수 있다는 것을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.201-206
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• 2018

본 연구는 한국과 중국의 남성 장신구 선호도에 관한 연구로서 점점 커지고 있는 현대의 남성장신구 시장의 변화와 발전을 위해 시작되었다. 한국의 남성장신구는 여성 장신구의 일부로서 소규모 시장으로 발전하다가 2006년 이후부터 남성 장신구로서 따로 분류되어 성장하기 시작했다. 하지만 아직까지도 매우 일부의 브랜드에서만 취급하고 있고 디자인의 다양성이 취약하여 혁신을 필요로 하는 시점이다. 중국의 남성 장신구 시장은 젊은 신흥부자들의 영향으로 급속하게 발전하고 있는 추세이다. 하지만 한국과 마찬가지로 중국 또한 남성 장신구의 디자인에 대한 연구가 미흡하여 남성 장신구에 대한 선호도에 대한 연구가 요구된다. 이를 위해 한국과 중국의 남성 장신구 중 대표적인 넥타이핀과 커프스 버튼의 선호도를 설문을 통해 조사한 결과 양국 모두 현재 판매되고 있는 디자인에 만족하지 못하고 있었으며, 한국은 넥타이핀과 커프스 버튼의 대중화가 어느정도 이루어져 소비자의 맞춤형 혁신적 발전이 요구되고 중국은 넥타이핀과 커프스 버튼의 대중화를 통해 남성 주얼리 시장의 성장을 기대할 수 있는 결과를 얻었다.

• 융합보안논문지
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• 제16권6_1호
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• pp.3-13
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• 2016

우리는 전쟁에서 당연히 강한 자가 약한 자에게 승리한다고 생각한다. 그러나 현대전쟁에서 약한 자가 강한 자를 상대로 승리한 사례들이 많음을 알 수 있다. 이는 제4세대전쟁 이론을 통해 논리적으로 이해할 수 있다. 북한은 열세한 국력임에도 한반도 무력통일 정책을 포기하지 않고 있다. 그들은 국제사회와 남한을 상대로 다양한 정치 사회 군사적 수준의 도발을 계속하고 있다. 최근에 북한은 5차례의 핵실험, 대륙간탄도미사일 시험발사와, DMZ 도발 등을 자행하였으며, 앞으로도 제4세대전쟁 차원의 도발을 계속할 것으로 예상된다. 이에 점증하고 있는 북한의 제4세대전쟁 위협과 도발에 대한 본질을 이해해야 한다. 이를 통해 그들의 제4세대전쟁 위협에 대한 근본적인 대책중 하나인 향토예비군제도에 대한 가치를 재인식하고 관련 제도를 보완해야 한다. 우리는 개선된 향토예비군제도를 통해 한반도에 세력균형 변화와 힘의 전환점으로 이행을 단호 거부할 수 있다. 즉 예상되는 북한의 제4세대전쟁 위협에 대하여, 우리의 향토예비군제도는 우리의 단호한 전쟁 수행을 위한 의지(意志)이자, 정치 사회 경제 군사적인 수단이며, 최적의 대안으로 기능발휘가 가능하다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.172-177
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• 2021

디지털시대의 일환으로 현실세계를 가상으로 정확하게 옮겨서 현실에서 할 수 없는 어떤 고가의 장비 수명을 저하시키는 스트레스 테스트를 실시하여 제품의 취약부분을 시뮬레이션 하는 디지털 트윈이 제조업에서 활발히 사용되고 있다. IoT의 발전으로 인해 현실세계에서 수집되는 데이터를 정확하게 수집하여 가상의 공간에 동일하게 만드는 디지털 트윈은 교통, 재난, 주거, 방역, 에너지, 환경, 고령화 같은 도시 생활의 문제에 대한 정확한 예측을 할 수 있기 때문에 스마트 시티 건설에 필요한 도구로 자리매김하고 있다. 디지털 트윈은 제조업분야에 적용이 많이 되고 있지만 본 연구에서는 스마트 시티에 적용하여 4차산업혁명시대에 걸 맞는 스마트 시티 모델을 제안하고 제안된 모델을 통한 시민의 안전, 복지와 편리성을 증가시켜 기술의 발전이 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 한다. 또한, 디지털 트윈을 스마트 시티에 적용할 경우 실시간 상호작용을 통하여 현실성과 즉시성을 유지함으로써 현실과 가상간의 실시간 동기화를 통화여 보다 정확한 예측 및 분석을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제21권3호
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• pp.75-80
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• 2021

본 연구는 장애인 활동보조인 구인·구직에 관련된 인력 및 채용정보를 각각 제공하고 이를 바탕으로 최적의 구인자와 구직자가 결정되어 주기적 서비스뿐만 아니라 일회성 서비스의 매칭이 원활하게 이루어질 수 있는 비대면 플랫폼을 제안하였다. 기존의 장애인 활동보조서비스 구인·구직 방식은 수요자가 활동서비스를 요청하면 제공기관 담당자가 기관소속 활동보조인을 배정하는 일방적 방향의 매칭방식으로 이루어지고 있어 구인·구직자의 선택권은 매우 취약하다고 할 수 있다. 장애인 활동보조인의 구인·구직 플랫폼은 사용자를 구분하여 장애인 또는 장애인가족(구인자)과 장애인 활동보조인(구직자) 인터페이스로 분리되어 로그인이 가능하다. 각자의 조건에 맞는 구인과 구직을 검색하여 채팅기능을 통해 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭이 이루어지고, 활동보조서비스가 완료되면 구인·구직자는 각자의 입장에서 서비스 후기 및 평가를 작성할 수 있는데 이는 다음 구인·구직자의 매칭 결정에 중요한 요소로 작용할 수 있다. 실시간 양방향 의사정합 방식의 매칭 플랫폼은 단기 또는 일회성 활동보조가 필요할 때 서비스를 제공받기 어려운 사각지대를 최소화하는데도 도움이 될 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.178-185
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• 2022

본 연구는 2017년과 2018년 한·중 인물지칭 신어 197개를 조어방식에 따라 단일어, 합성어, 파생어, 축약어, 혼성어로 나누어 신어의 특성을 비교·분석했다. 인물지칭 신어 중 단일어의 경우 한국어는 영어와 중국어에서 차용된 단어들이었으며, 중국어에서는 단일어가 나타나지 않았다. 다음으로 합성어의 경우 중국어 합성법의 형식이 훨씬 다양하고 생성력이 한국보다 더 강하다는 특징이 있었다. 파생어의 경우 양국 접두파생어는 모두 많지 않다는 특징을 보였다. 한국어 접미파생어 중에서는 외래어나 고유어 접미사에 비해 한자어 접미사의 생산력이 강했다. 외래어 접미사는 한국어에서 중국어에 비해 보다 빈번하게 나타났다. 다음으로 축약어의 경우 한국어에 나타난 축약어 신어는 어두 음절의 생산력이 더 강한 반면 중국어의 축약어 신어에서는 비어두 음절어의 생산력이 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 끝으로 혼성어의 경우 한국어의 혼성 형식이 중국어보다 훨씬 다양하게 나타났다. 본 연구는 중국인 한국어 학습자가 한국어 신어의 형성과정을 이해하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 나아가 그들이 한국어 학습 과정에서 한국어 단어의 의미를 추측하는 능력을 함양하는 데에 이론적 단서를 제공한다는 점에서 의미가 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.193-202
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• 2017

중국 제조업의 성장과 선진국들의 제조업 정책 강화로 인해 국내 제조업이 경쟁력 약화 되고 있으며 이에 따라 새로운 성장을 위한 동력에 대한 필요성이 강하게 대두되는 시기이다. 이 연구는 제조업의 사운드 디자인을 지원하기위한 인지 및 감성 정보 시스템 구축을 위한 기반 연구로 AUI(Auditory User Interface) 가이드라인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구의 수행을 위해서 제조업 종사자 대상의 인터뷰를 수행하여 AUI 설계와 관련된 맥락과 관련된 주요 특성들을 분석하였다. 또한 제조업 AUI 설계에서 가장 핵심적으로 활용되는 사운드 요소를 제품의 대표 기능에 대한 사용자 선호도를 총 269명을 대상으로 조사를 실시하였다. 이 조사 데이터를 분석하여 각 소리에 가장 적합한 멜로디 방식과 이에 대한 남성과 여성 사용자의 선호도 차이를 분석하였다. Beep음을 기반으로 음의 개수, 멜로디 유형, 코드를 중심으로 분석을 수행하였으며, 제품의 주 사용자 대상을 남성과 여성을 나눌 때 활용 가능한 AUI 가이드라인 결과를 함께 도출하였다. 이 연구는 제조업 AUI 설계를 지원할 수 있는 시스템의 기본 가이드 데이터를 구축한 것에 가장 큰 의의를 가진다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.