이 논문에서는 빈칸 되묻기 방식 기반 다중 키워드 처리가 가능한 주문용 챗봇을 제안한다. 일반적으로 챗봇을 이용한 주문 서비스의 경우에는 개발자가 미리 정의한 순서에 따라서만 주문이 진행된다. 그리고 한번의 답변으로 들어올 수 있는 입력 정보가 정해져 있기 때문에 사용자에 따라 다른 입력을 고려하지 못한다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빈칸 되묻기 방식을 사용하여 다중 키워드 동시 처리를 하고자 한다. 빈칸 되묻기 방식은 다음과 같이 진행된다. 첫번째, 각 주문 단계에서 입력 받아야 하는 정보를 저장할 수 있는 배열을 미리 만들어 둔다. 그리고 각 주문 단계별로 받을 수 있는 정보들을 키워드로 미리 지정한다. 두번째로, 입력된 문장에서 키워드를 추출하는 작업을 진행한다. 그리고 추출된 키워드들을 해당하는 주문 단계의 배열에 채워 넣는다. 마지막으로, 각 주문 단계의 배열을 체크하면서 비어있는 단계에 대한 질문만 진행하여 부족한 정보들을 전부 채운다. 배열이 모두 채워지면 주문이 완료된다. 제안하는 방식은 한 문장에 주문과 관련된 키워드가 여러 개이더라도 처리가 가능하다. 그리고 한 번에 여러 개의 키워드를 처리할 수 있기 때문에 주문 단계를 생략하여 주문 시간을 줄일 수 있다. 안드로이드 스마트폰을 이용해 챗봇을 구현하고 빈칸 되묻기 방식을 이용해 주문 단계의 동적 처리가 되는지 실험을 통해 확인한다.
본 연구는 해양레저에서 필요로 하는 정보를 제공해 주는 디바이스의 필요성에 의해서 스마트워치와 풍향풍속계를 개발하였다. 멀티센서를 부착한 해양레저용 스마트워치, 자이로 박스와 풍향풍속계를 기반으로 하여 GPS, 모션, 습도, 온도, 기압, 그리고 심박수 등의 외부 데이터를 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 수집된 외부 환경 데이터는 안드로이드 기반의 휴대기기인 스마트폰에서 애플리케이션을 통해 관리할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트워치 및 풍향풍속계는 해양 레저 산업의 접근성 증대와 활성화에 기여할 것으로 판단되며 안전과 교육적인 측면에서 해양 정보를 제공해주는 디바이스의 필요성이 크기 때문에 고부가 가치 시장 진출 가능성을 높이고 제품 국산화율을 향상시킬 것으로 예상된다.
학교와 회사 건물의 복도 천장에는 보통 공용으로 사용할 수 있는 와이파이 엑세스 포인트(WiFi Access Point)가 설치되어 있다. 철문과 같이 신호 감쇠가 큰 재료로 구성된 출입문을 통해 와이파이 신호가 들어오는 건물 구조일 경우 문을 닫으면 인터넷 연결이 자주 끊기거나 실패하게 된다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 보조 배터리를 이용하여 경제적이고 이동 가능한 와이파이 확장기를 구현한다. 시중에 판매되는 와이파이 확장기는 전원 플러그가 위치한 곳에만 설치해야 하는 장소의 제약이 있고 스마트폰 핫스팟 기능에 기반한 와이파이 확장은 일부 고급형 기종에서만 가능하다는 단점이 있다. 그러나 제안 시스템은 출입문 안쪽에서 와이파이 수신 신호가 가장 좋은 위치에서 설치 가능하므로 원신호의 손상 가능성을 최소화하면서 와이파이 범위를 확장할 수 있다. 그 결과 출입문이 닫힌 환경에서 사무실내 전파 음영을 해소하고, 웹브라우징과 720p 해상도의 동영상 스트리밍 시청이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
본 논문은 디지털 게임 기반의 학습 방법을 이용해 패키지 투어에 참여하는 여행자들에게 관광지 정보를 게임 형식으로 학습하도록 하는 서비스 개발 내용을 담고 있다. 이 게임은 안드로이드 기반의 스마트폰을 대상으로 하여 자바(Java) 언어로 구현했으며, 콘텐츠 관리 시스템(CMS)을 통해 게임 콘텐츠, 여행자 정보, 게임 결과 등을 체계적으로 관리할 수 있도록 하였다. 한 개의 관광지 소개 레벨과 다섯 개의 퀴즈 게임 레벨로 구성된 이 게임은 각 레벨 별로 점수 보상과 시간 벌칙을 제공하고 있어 게임의 흥미를 더해주며, 게임 종료시에는 이를 종합적으로 고려해 획득 점수를 계산한 후 리더 보드에 등재시켜 준다. 성능 평가 결과 데이터베이스와 게임 간에 0.9초의 응답 시간을 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다. 본 논문에서 구현한 게임은 여행자 관리를 위한 패키지 투어 애플리케이션 내에 탑재되어 운영됨으로써 여행자들로 하여금 패키지 투어에 대한 만족도를 높여주는 계기가 될 것이라 기대한다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.353-360
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2022
Due to the dense and complicated working environment, the construction industry is susceptible to many accidents. Worker's fall is a severe problem at the construction site, including falling into holes or openings because of the inadequate coverings as per the safety rules. During the construction or demolition of a building, openings and holes are formed in the floors and roofs. Many workers neglect to cover openings for ease of work while being aware of the risks of holes, openings, and gaps at heights. However, there are safety rules for worker safety; the holes and openings must be covered to prevent falls. The safety inspector typically examines it by visiting the construction site, which is time-consuming and requires safety manager efforts. Therefore, this study presented a worker-driven approach (the worker is involved in the reporting process) to facilitate safety managers by developing integrated computer vision and inertia sensors-based mobile applications to identify openings. The TensorFlow framework is used to design Convolutional Neural Network (CNN); the designed CNN is trained on a custom dataset for binary class openings and covered and deployed on an android smartphone. When an application captures an image, the device also extracts the accelerometer values to determine the inclination in parallel with the classification task of the device to predict the final output as floor (openings/ covered), wall (openings/covered), and roof (openings / covered). The proposed worker-driven approach will be extended with other case scenarios at the construction site.
컴퓨터 및 정보통신 기술의 발전으로 인해 특수 교육 분야에서도 ICT 기술을 접목해 시너지 효과를 얻기 위한 다양한 노력과 기술 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 특수 교육 분야에서 활용 가능한 ICT 기반의 장애 평가 웹사이트와 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현한 다음 이를 특수 교육 현장에서의 필드테스트를 통해 그 효용성을 확인하였다. 개발한 웹사이트는 평가자가 노트북이나 PC를 이용해 평가 대상자의 자폐 행동이나 학습 장애를 평가할 수 있도록 하며, 모바일 애플리케이션은 평가자의 스마트폰이나 태블릿 PC 등 모바일 기기를 이용해 시간과 장소에 구애받지 않고 간편하게 평가가 이루어질 수 있도록 한다. 평가 결과는 서버 데이터베이스에 저장 관리되며, 개발한 웹사이트와 모바일 애플리케이션은 서로 데이터베이스를 공유하므로 쉽게 연동되어 활용 가능하다는 장점이 있다. 본 연구 결과는 특수 교육 현장에서 평가 대상자를 지속적으로 평가하고 관찰하는 데 유용하게 사용될 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 전통적으로 대면 중심의 오프라인 접촉방식 실험 실습 위주로 진행되었던 전기 전자 제어공학 분야의 마이크로프로세서 응용 교과목 교육에서 시간적, 공간적, 물리적 제약 요소에 상관없이 언제 어디서나 가상적으로 실습할 수 있게 해주는 온라인 가상실험 시스템 구축 연구의 일환으로, 마이크로프로세서가 다른 주변장치와 무선랜을 통해 통신할 수 있게 해주는 시리얼 무선랜 가상 통신 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈은 가상실험 시스템 내의 마이크로프로세서와 시리얼 인터페이스를 통해 연결되고, 이를 통해 송수신되는 데이터를 가상실험 소프트웨어가 수행되고 있는 호스트의 실제 무선랜 인터페이스를 통해 주변 장치들로 전송해 준다. 개발된 시리얼 무선랜 가상 통신 모듈의 기능 검증을 위해 가상실험 시스템 내의 마이크로프로세서가 호스트 컴퓨터의 무선랜 인터페이스를 통해 안드로이드 스마트폰과 데이터를 주고받는 실험을 수행하였으며, 본 연구를 통해 개발된 가상실험용 시리얼 무선랜 통신 모듈을 사용하여 가상 마이크로프로세서가 주변 실물 장치와 무선랜을 통해 통신할 수 있게 되어 마이크로프로세서 응용 교육분야에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
모바일 슈팅 게임은 PC 게임이 그대로 옮겨진 대표적인 사례이다. 현재 대부분의 모바일 슈팅 게임에서 PC 게임에 사용되었던 조이스틱과 같은 UI가 터치버튼으로 옮겨졌지만, 모바일 장치의 디스플레이가 작기 때문에 사용자의 손가락이 게임 스크린을 가리는 불편함이 그대로 나타나고 있다. 본 논문은 모바일 슈팅 게임에 있어, 작은 디스플레이의 한계를 극복하고 게임의 몰입감을 높이기 위해, 캐릭터 이동과 조준을 통합한 UI와 디스플레이 회전, 흔들기, 진동 등의 직관적 UI를 도입한다. 또한 라운드마다 지난 경기를 분석하여 캐릭터의 부족한 능력을 파악하고 능력을 보충할 시너지를 추천하여 게임의 재미를 더한다. 본 논문은 이러한 기능을 가진 모바일 슈팅 게임을 안드로이드 스마트폰에서 실제로 설계하고 구현하여 논문에서 제시한 목적들이 성취됨을 증명하였다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
스마트 폰의 보급률이 증가함에 따라 스마트 폰을 대상으로 하는 악성코드들이 증가하고 있다. 360 Security의 스마트 폰 악성코드 통계에 따르면 2015년 4분기에 비해 2016년 1분기에 악성코드가 437% 증가하는 수치를 보였다. 특히 이러한 스마트 폰 악성코드 유포의 주요 수단인 악성 어플리케이션들은 사용자 정보 유출, 데이터 파괴, 금전 갈취 등을 목적으로 하는데 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 해주는 인터페이스인 API에 의하여 동작하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 정적 분석으로 도출한 어플리케이션 내 API의 패턴을 지도 학습 기법으로 머신에 학습하여 정상 어플리케이션과 악성 어플리케이션 내의 API 패턴의 유사도에 따라 악성 어플리케이션을 탐지하는 메커니즘을 제시하고 샘플 데이터에 대하여 해당 메커니즘을 사용하여 도출한 label 별 탐지율과 탐지율 개선을 위한 기법을 보인다. 특히, 제안된 메커니즘의 경우 신종 악성 어플리케이션의 API 패턴이 기존에 학습된 패턴과 일정 수준 유사한 경우 탐지가 가능하며 향후 어플리케이션의 다양한 feature를 연구하여 본 메커니즘에 적용한다면 anti-malware 체계의 신종 악성 어플리케이션 탐지에 사용될 수 있을 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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