지능정보사회에 진입함에 따라 인공지능 교육에 대한 연구가 활발히 진행되었지만, 선행 연구에서 연구 대상은 편중되어 있고, 인공지능에 대한 태도를 분석하는 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 고등학생의 인공지능을 측정할 수 있는 검사 도구를 개발하고, 개발한 검사 도구를 통하여 고등학생의 인공지능에 대한 태도를 분석하였다. 검사 도구 개발을 위하여 예비 검사 도구를 고등학생 229명에게 적용하고, 검사 결과를 탐색적 요인 분석으로 분석하였다. 고등학생의 인공지능에 대한 태도를 분석하기 위하여 검사 도구를 고등학생 481명에게 실시하고, 검사 결과를 요인에 따라 분석하였다. 연구 결과, 고등학생의 인공지능에 대한 태도는 성별에 따른 차이가 존재하지 않았지만, 학년에 따라 유의한 차이가 나타났다. 또한, 인공지능 관련 경험에 따라 고등학생의 인공지능에 대한 태도는 유의한 차이가 존재하였다. 인공지능의 직, 간접 경험, 프로그래밍 경험, 인공지능 활용 경험이 있는 고등학생은 경험이 없는 학생보다 인공지능에 대한 태도가 긍정적이었다. 반면에 인공지능 교육 경험은 고등학생의 인공지능에 대한 태도가 부정적으로 변화하는 데 영향을 주었다. 마지막으로 인공지능에 대한 관심이 높을수록 고등학생의 인공지능에 대한 태도가 긍정적인 것으로 나타났다.
전통적인 형사 사건에서 조사 대상에 관한 정보는 국가의 합법적 조직이 보유하고 있는 개인정보만이 제공되기 때문에 정보 수집에 한계가 있다. 일반 검색엔진으로 검색이 가능한 SNS와 포털사이트를 포함하는 표면 웹 기반 공개정보(OSINT)는 범죄수사에 사용할 수 있는 의미 있는 프로파일링에 활용할 수 있다. 한국형 공개정보 워크플로우를 사용하면 공개정보 기반의 효과적인 프로파일링이 가능하지만 "개인"의 경우에는 "성명"으로 시작되기 때문에 수집할 수 있는 공개정보가 제한적이고 동명이인의 정보가 수집되는 등의 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 개인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 정의하고 이를 기반으로 효율적이고 정확한 정보를 수집할 수 있도록 한다. 따라서, 공개정보에서 특정인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 추출할 수 있는 개선된 워크플로우를 제시한다. 이때 인물의 인지도에 따라 서로 다른 워크플로우를 제시한다. 이를 통해 인물(개인)의 효과적인 프로파일링이 가능하여 수사 정보 수집의 신뢰도를 높인다. 본 연구를 통해 향후에는 해당 워크플로우를 인공지능 기술을 이용하여 수집된 정보의 분석과정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 범죄 수사에 있어서 공개 정보 활용을 위한 기틀을 마련하고 수사 방식 다양화에 기여할 수 있을 것이다.
딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.
다양한 학문을 넘나들며 새로운 지식과 관점을 창의적으로 추구하는 역량은 21세기 융복합시대를 살아가기 위한 기초적 소양으로 자리매김하고 있다. 다양한 창의교육 프로그램 개발에 따라 학습자의 학업성취도를 객관적이고 체계적으로 평가할 수 있는 평가도구 또한 요구되고 있다. 이에, 본 논문에서는 초·중등학생 대상 창의 융합 교육 프로그램의 평가도구로 하이퍼 블렌디드 실천모델에 기반하여 자기 평가, 동료 평가, 창의성 평가, 자기 성찰도구를 제안하였다. 개발된 평가도구는 타당도 검사를 통해 2개 문항을 수정하고 4개 문항을 삭제하여 보다 완성된 평가도구의 개발을 꾀했다. 또한, 평가도구는 전국 초·중등학생 596명을 대상으로 적용되었으며, 적용 결과는 일원배치 분산분석과 워드클라우드를 통해 분석되었다. 분석 결과, 자기 평가와 자기 성찰도구는 학년군에 따른 문항 개발이 필요할 것으로 나타났다. 더불어, 변화하는 교실 환경 속 원격 수업이나 여러 교육 활동에서 본 평가도구를 활용하기를 제안한다. 본 논문을 통해 창의 융복합 교육을 위한 평가체계 및 도구 개발에 시사점을 제공하기 바란다.
전술 표적에 대한 정보를 획득하기 위해 전투기에 탑재하는 EO/IR 정찰용 파드는 일반적으로 항공기 동체 하단에 장착 운영한다. 이러한 외부 장착물을 장착한 항공기는 외부 장착물 없이 비행하는 항공기에 비하여 복잡한 공력 및 관성력 특성을 갖기 때문에 개발 초기에 개발 위험요소를 사전에 식별하여 설계에 반영할 수 있는 시스템 성능 분석 도구가 필수적으로 필요하다. 본 연구에서는 고기동 환경에서 안정적으로 측정 데이터를 획득할 수 있는 파드를 개발하기 위해 필요한 모델링 및 시뮬레이션 도구 개발 방안을 제시하였다. 우선, 고기동 항공기에 탑재한 파드의 한계 운용조건을 도출하고, 한계 운용조건에 따른 탑재 파드의 공력 및 관성 하중을 분석하였으며, 탑재파드를 장착한 항공기의 임무 모사를 통한 비행데이터 생성 및 전송 시스템을 개발하였다.
컴퓨터와 인터넷 정보 기술은 현대 서비스 산업과 사람들의 생활 방식을 변화시켰다. 특히 COVID-19의 전 세계적 확산으로 셀프서비스 기술 등 연락 서비스 유형에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 인건비 상승과 소비자 자기인식 제고로 업무 일부를 자체 서비스 기술을 통해 고객에게 이전하는 기업이 늘고 경영환경 속에서 본 연구는 다음의 질문에 답하고자 한다. (1) 셀프서비스기술 환경에서 기술난이도와 안전성 지각이 고객 가치 인식에 어떻게 영향을 미치는가? (2) 고객 가치 인식은 셀프서비스기술의 지속사용의도에 영향을 끼치는가? 본 연구는 327개 표본으로 실증분석을 실시하여 셀프서비스 특성인 기술난이도와 안전성 지각이 고객가치 인식과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 고객이 가치를 인식하고 셀프서비스 기술 사용에서 중요한 역할을 하는 것은 고객의 가치 체험이다. 셀프서비스기술 환경에서 고객이 가치를 인식하여 지속사용의도에 영향을 미친다는 선행연구는 그동안 거의 없었던 바, 본 연구는 고객의 체험가치가 높을수록 셀프서비스 기술을 선호하고 지속적인 이용의도가 높아짐을 실증하였다.
The study aims to explore a new direction for research on buttons by understanding the functions and artistic features of buttons on Western clothing in the 18th and 19th centuries, and to use the findings to develop a textile design. In terms of the research method, the period was set in the 18th and 19th centuries, when decorative features and artistic values of buttons on Western clothing reached theirpeak, while theoretical analysis was made based on literature and previous research papers on Western clothing, websites of the Metropolitan Museum and French Museum of Decorative Arts and other website materials, as well as special exhibition materials of the National Museum of Modern and Contemporary Art. Textile designs were developed using computer programs, including Clip Studio Paint and Adobe Photoshop, by integrating the reinterpreted motif of buttons in the 18th and 19th centuries and the styles that prevailed at that time. The results are as follows. First, buttons on Western clothing had the following three functions: a practical function, a symbolic function representing the wearer's status, and a decorative function expressing individuality and beauty. Second, buttons in the 18th century were works of art made with various handicraft techniques and were an important medium that expressed the wearer's fashion sense. In addition, buttons in the 19th century were mass-produced as a result of industrialization and took a major step forward with the development of materials and dyeing. Buttons reflected themes of poetry, drama, biblical stories, music and art, lifestyle,, along with the political and social atmosphere that rapidly changed after the revolution and fashion trends. Third, the artistic features and shapes of buttons were reinterpreted to create a design motif, and the design was developed reflecting the characteristic elements of the rococo style of the 18th century and the art nouveau style of the 19th century that can conform to modern fashion, thereby rediscovering the artistic meaning and value implied in buttons. In the future, the research on creative buttons of 20th century artists is expected to be conducted from various perspectives.
최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.
오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.
영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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