• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.34-41
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• 2021

보도는 보행자의 안전하고 쾌적한 통행을 목표로 하는 시설로, 다양한 재질의 블럭으로 포장되어 있다. 현재 우리나라는 보도 포장상태에 대한 정량적인 조사 방법이 부재하여 효율적인 조사 방법의 개발이 필요한 실정이다. 최근 드론은 다양한 분야에서 효율적인 조사 도구로 활용되고 있으나, 보도의 포장상태를 조사한 사례는 제한적인 실정이다. 본 연구는 드론을 이용한 보도블럭 파손 탐지 방법 개발을 위한 초기 연구로써 보도블럭의 탈락에 국한하여 탐지 가능성을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 보도블럭을 인위적으로 제거하여 탈락을 상황을 모의하였고, 드론을 이용하여 0.7 cm 해상도의 영상을 촬영하였다. 영상 전처리를 통해 획득된 포인트 클라우드 자료의 특성으로 보도블럭 탈락 부위에서 포인트들이 갖는 표고의 분산이 높게 나타났다. 이러한 특성을 이용하여 보도 영역에 해당하는 격자에 포함되는 포인트들의 표고에 대한 분산에 4가지 임계치를 적용하여 보도블럭 탈락 부위를 탐지하는 실험을 진행하였다. 그 결과 정탐지율 70-80 %, 누락오차 20-30 %, 추가오차 2 % 이하의 탐지정확도를 획득하여 보도블럭 탈락의 탐지 가능성이 높은 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 제한적인 환경에서 모의된 보도블럭 탈락을 대상으로 하였으므로 향후 실제 환경을 고려한 추가 연구를 통해 효율적이고 정량적인 보도블럭 파손 탐지 방법이 개발될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.220-228
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• 2021

본 연구에서는 2020년 10월12일부터 2020년 11월15까지 35~55세의 중년여성 20여명을 대상으로 연구하였다. 실험군에는 진여수클린미스트를 사용하도록 하였고, 대조군 10명의 여성들에게는 평소 사용하는 이온수 성분을 함유하지 않은 미스트제품을 사용하도록 설계하였다. 실험에 사용된 Janus 안면진단기(주. 피에스아이)로 피부에 조사하여 광원의 차이에 따라 관찰 되는 모공, 주름, 탄력, UV색소침착, 색소침착, 피부톤을 측정하였다. 실험전 클렌징을 하고 10분간 안정한 뒤 안면진단기로 촬영을 하였고, 진여수클린미스트 사용 후 7일에 1회씩 총 4회 촬영이 진행되었다. 통계처리는 SPSS 통계프로그램 21.0을 활용하여 실험에 참여한 두 집단 간 실험 전 데이터와 실험 후 데이터의 평균을 비교하기 위해 대응표본 t-test를 사용하였다. 야누스III의 데이터 분석자료에서 분석수치는 평균연령의 데이터를 기본값으로 하였으며 0(zoro)에서 숫자가 증가할수록 나이에 비해 개선이 요구된다. 분석결과, 진여수이클린미스트 제품을 사용한 집단에서 모공(t=3.280, p<.01), 주름((t=4.353, p<.01), 탄력(t=3.003, p<.05), 피부톤(t=3.280, p<.01)에서 통계적 유의수준 하에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면 색소침착과 UV색소침착과 피부톤은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.297-304
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• 2021

이 연구는 학령기 아동의 발달지원을 위하여 기존의 미술 치료 및 교육에서 시행되어 온 시각적 사고 중심의 접근에 더하여, 언어 교육 및 치료적 접근을 융합하고자 한 것이다. 이에 언어와 미술의 서로 다른 영역의 융합 가능 영역을 탐색하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 적용하였다. 이에 따라 이 연구는 기초 연구, 예비 DB구축, 텍스트 선별, DB 전 처리 및 확정, 불용어 처리, 텍스트 마이닝 분석 및 융합 가능 역 도출'의 절차에 따라 연구를 진행하였다. 연구 결과, 미술 치료 및 교육과 언어 치료 및 교육 분야에서 나타나는 문헌상의 각 군집을 연계하여 의사소통 및 학습 기능, 문제해결 및 감각 기관, 예술 및 지능, 정보와 의사소통, 가정 및 장애, 주제와 개념화 및 또래, 통합과 재구성 및 태도 등과 관련된 융합역을 도출할 수 있었다. 결론적으로 본 연구를 통하여 향후 미술과 언어의 활동 중심 융합형 프로그램을 설계할 수 있는 프레임워크를 마련하고 아동발달 지원을 위한 총체적 접근을 시도하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2021

본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.15-29
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• 2021

인공지능 에이전트는 4차 산업혁명의 핵심 기술이고, 현재 많은 기업들이 AI 음성 인식 비서를 탑재 출시함으로써 산업 내 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 삼성 등 고객 충성도를 확보하고 있으며 자사 하드웨어 제품을 내놓고 있는 기업의 경우, AI 비서 서비스를 자사 제품에 적용함으로써 고객 충성도를 높이고, 시장 점유율 역시 극대화뿐 아니라 향후 음성 인터페이스 플랫폼 시장 장악력을 확대하고 있다. 본 연구는 인공지능분야의 해외 및 국내 주요 기업들의 현황을 분석하고 보이스 UI 개발과 혁신 수용 관점에서 사용자 만족을 위한 기술 발전 방향에 초점을 맞추어 미래 전략 방향을 제언했다. B2B 기술적인 측면에서는 음성 인식률을 높이고 하드웨어향상, 자연언어 처리기술 및 빅데이터 및 인공지능 접목한 혁신 기술의 데이터가 쌓인 클라우드 컴퓨팅 활용뿐 아니라 및 Open A.I.언어 인공지능인 GPT-3의 활용 및 사용성, 유용성, 감성 측면에서 사용자 만족을 높일 필요가 있다. 본 연구는 산업계와 학계에 실무적, 이론적 함의를 준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1037-1051
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• 2021

주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.29-41
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• 2022

본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 재활치료과학
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• 제13권1호
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• pp.75-86
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• 2024

목적 : 본 연구는 발달지연 아동을 대상으로 작업치료 프로그램이 학교준비도의 적응기술 영역과 일상생활 기술 영역에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 발달 지연의 만 5세 8개월 남아 1명을 대상으로 하였다. 프로그램은 1주일에 2번, 4주 동안 총 8회기 진행되었다. Canadian Occupational Performance Measure (COPM)를 실시하였으며 목표 활동은 수업 준비하기와 화장실 이용하기였다. 사전-사후 검사와 후속 평가를 통하여 대상자의 변화를 비교하였다. 자료 분석은 대상자의 수행을 비디오로 녹화하여 실시하였다. 결과 : COPM의 결과는 수업 준비하기와 화장실 이용하기에서 수행도와 만족도 모두 향상을 보였다. 처리기술은 수업 준비하기에서 7개, 화장실 이용하기에서 8개의 향상을 나타냈다. 작업 수행 관찰결과 수업 준비하기와 화장실 이용하기에서 사후 검사와 후속 평가에서 향상된 결과를 나타냈다. 결론 : 작업치료는 발달지연 아동의 학교준비도 적응기술과 일상생활기술을 향상시키며 학교준비에 긍정적인 영향을 미친다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.