• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1216-1221
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• 2022

선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권2호
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• pp.212-224
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• 2011

현재 야외답사는 개발된 야외 학습장의 부족과 접근의 어려움, 학급 당 학생 수의 과밀화, 거리와 시간의 문제, 그리고 비용의 문제 등으로 극히 제한된 범위에서만 행해지고 있다. 이러한 이유로 실제야외답사의 이점을 장점으로 살리면서 현실적인 어려움을 보완하기 위한 대안이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 플래시 파노라마를 활용하여 웹-기반의 가상야외지질답사를 개발하고 이를 다양하게 활용하기 위한 방안을 탐색하는 것이다. 개발된 제주도 VFT의 특징은 다음과 같다: 중 고등학생들에게 화산 지형과 지질에 관한 학습을 위한 가상의 공간을 제공한다; 웹-기반으로 개발되어 학습 내용에 비순차적으로 접근할 수 있으며, 학생들이 자신의 능력에 따라 학습 속도를 조절할 수 있다; 시공간적 제약과 경제적인 부담이 없고, 같은 장소를 얼마든지 반복적으로 탐구 할 수 있다; 학교급에 따라 수준별로 학습할 수 있는 활동지가 제공된다; 지형 지물의 근접 촬영 이미지, 탐구활동과 관련된 질문과 설명, 해당지역의 실제 암석의 표본 사진 및 박편 이미지 등의 다양한 보충적인 웹 콘텐츠들을 제공한다. 개발된 제주도 VFT를 과학 수업 및 비교과 영역에서 활용할 수 있는 방안과 지도 모형을 각각 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.444-455
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• 2013

본 연구의 목적은 언어장애아동의 부모들이 언어치료실을 선택할 때 중요하게 고려하는 선택속성이 무엇인가를 탐색하는데 있었다. 자료는 예비조사, 계층분석용(AHP) 설문지 구성을 위한 1차 조사 그리고 계층 분석용 2차 조사의 3단계 절차를 통해 수집되었다. 총 대상자의 수는 252명이었다. 연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 부모들이 언어치료실을 선택할 때 가장 중요하게 생각하는 상위속성들 간의 우선순위는 '치료사 속성', '프로그램 속성', '물리적 속성' 순이었으며, 하위속성들 중에서는 '치료사의 학력과 전공', '유대관계 형성능력', '경력 및 자격증 급수', '친절성과 신뢰성' 그리고 '부모상담' 순으로 높은 우선순위를 나타냈다. 둘째, 연령집단별로 학령전기와 학령기로 나누어 분석한 결과, 6세 이하의 학령전기 아동의 부모들은 '치료사의 경력 및 자격증급수', '부모상담', '교재교구의 다양성'을 각 상위속성별로 가장 중요한 하위속성으로 선택한 반면, 학령기 아동의 부모들은 '치료사의 학력 및 전공', '언어치료 비용', '거리 교통 주차'를 각각 최우선 순위로 선택하였다. 본 연구는 언어장애아동 부모들의 언어치료실 선택속성들을 분석하여 향후 효율적인 언어치료 프로그램을 계획하기 위한 기초 자료를 제공했다는데 의의가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제15권4호
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• pp.379-393
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• 1995

In spite of school science learning, the students' conceptions have not been changed easily. Therefore, to make students overcome their non scientific conceptions has been an important issue in science education. The purpose of this study was to identify the conceptions of students and teachers on the motion of the earth and the moon. The instrument was developed for estimating students' understandings of the concepts related to the motion of the earth and the moon. The validity of the instrument was examined by the specialists in Science Educator and Astronomer. At the same time, the two field trials had been executed, and the items were modified. Also, it consists of 12 items including 9 two-tier multiple choice items and 3 multiple choice items. The population of this study consists of 250 eighth-, 299 tenth-, 292 eleventh-grade students, 134 science teachers in secondary school. SPSS/PC+ was adopted for the statistical analysis. The type of misconceptions possessed students were as follows: 1) At 12:00 noon, the sun is directly overhead. 2) First quarter moon is a half of overall surface of the moon. 3) Air don't rotate with the earth surface because it keeps apart from the earth surface. 4) Summer is warmer than winter, because the earth is nearer from the sun in summer. 5) Whenever season is changed, the direction of rotation axis of the earth is changed. 6) The moon is the brightest at the position of new moon, because the distance between the moon and the sun is the shortest and the moon is received strongest sunlight. 7) The moon is not seen at the position of real full moon, because it is covered with shadow of the earth. 8) When the moon is not seen in the earth, sunlight is not reached at the moon. The major findings were as follows : 1) The middle school students had more misconceptions than those of high school students. And female students had more misconceptions than those of male ones. 2) The rate of correct answer and the type of conception in the tenth grade students were very similar with eleventh grade students. 3) The higher cognitive level, the better development of scientific conception and the less misconception. Also, the correlation coefficient between scientific conception score and GALT score was 0.57. 4) The students in scientific part had higher the rate of correct answer than those of students in human part and the former had less misconception than the latter. 5) The rate of correct answer about model and figure items was lower than descriptive ones, because they did not understand about figures itselves. These types of misconceptions will be used for science instruction and studies of other conceptions need.

• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

의료분야에서 질환별 유병률 차이로 인한 데이터 수적 불균형은 흔하게 발생되는 문제로 인공지능 학습 성능을 저하시켜 개발의 어려움을 초래한다. 최근 이러한 데이터 수적 불균형문제를 해결하기 위한 한 방법으로 적대적 생성 신경망(GAN) 기술이 도입되었고 다양한 분야에 성공적으로 적용되어왔다. 그러나 수적 불균형에 의해 저하된 성능 문제를 해결하는데 있어서 기존 연구들의 영상 해상도가 아직 충분하지 않고 영상 내 구조가 전역적으로 일관성 있게 모델링 되지 않아 좋은 결과를 얻기 어렵다. 본 논문에서는, 흉부 X선 영상 데이터의 수적 불균형문제를 해결하기 위하여 고해상도 영상을 생성할 수 있는 주목 메커니즘 기반 멀티 스케일 조건부 적대적 생성 네트워크를 제안한다. 해당 네트워크는 질환제어 조건변수에 의해 하나의 네트워크만으로 다양한 질환 영상을 생성할 수 있어 각 클래스별로 학습을 하는 비효율성을 줄였고, 자기 주목 메커니즘을 통해 영상 내 장거리 종속성 문제를 해결하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 서비스연구
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• 제6권1호
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• pp.29-50
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• 2016

우리나라의 고령화 속도는 세계 최고의 수준으로 2018년 고령사회로의 진입이 예상되며 기대수명 또한 대폭 증가하여 100세시대가 도래하였다. 이에 따라 실버층의 욕구를 충족시켜 줄 제품이나 서비스에 대한 수요가 증가하고 있는데, 특히 베이비 부머의 실버층 편입으로 실버비즈니스에 대한 중요성과 관심이 더욱 부각되고 있다. 현 상황에서 대표적인 지급결제 수단인 신용카드는 1인 다카드 보유 형태이다. 따라서 신용카드 기업들이 무한경쟁에서 생존하기 위해서는 새로운 소비층으로 떠오른 실버층에 대한 적극적인 마케팅 활동이 필수적으로 요구된다고 할 수 있다. 따라서 이 연구는 고령화 사회의 진전과 소득수준 향상으로 실버층의 소비패턴이 크게 변화함에 따라 실버층 라이프스타일에 따른 신용카드 사용동기와 신용카드 선택요인들을 규명하고자 하였다. 그 결과, 라이프스타일 중 타인배려 요인이 신용카드 사용동기의 편의성에 유의한 정(+)의 영향을, 여가 요인은 신용카드 사용동기의 실속성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 선택요인에 있어서는 라이프스타일 요인 중 개성 요인과 유행 요인이 신용카드 선택요인 중 과시성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로, 유행 요인은 경제성에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 신용카드 기업들이 보다 효율적인 대고객 서비스 프로그램 개발과 마케팅 전략을 수립하는데 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.17-24
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• 2009

본 논문은 USN 무선 네트워크에서 16-QAM 수신 신호의 멀티 홉 중계를 수행하는 경우 적응 신호 처리 알고리즘을 적용한 루프백 간섭 신호의 제거 성능에 관한 것이다. 이를 위하여 USN 환경에서는 노드간의 중계 기능에 의해 원거리 스테이션과의 정보 교환이 필요하게 되는데, 중계 노드에서는 송신기와 수신기 안테나를 공동 이용하거나 매우 근접하여 위치하므로서 재송신 신호가 수신측으로 궤환되거나, 비선형 소자를 사용하므로서 발생되는 루프백 간섭 신호가 존재하게되므로 한정된 주파수와 전력 자원을 사용하는 USN 시스템의 성능을 크게 저하된다. 이를 개선하여 향상된 시스템 성능 및 멀티홉 성능을 얻기 위해 중계 노드의 수신부 전단에서 원하지 않는 루프백 간섭 신호를 제거하기위한 적응 신호 처리 알고리즘의 적용이 필요하게 된다. 적응 신호 처리를 위해서는 먼저 스펙트럼 효율이 우수한 16-QAM 신호를 대상으로 하여 수렴 특성이 우수하고 H/W 로 구현할 때 발생되는 유한장 문제점을 해결할 수 있는 QR-Array RLS 알고리즘을 사용하였으며, 루프백 간섭 신호의 제거 성능으로 수신 신호 성상도 및 learning curve에서 기존의 RLS 보다 우월함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.53-59
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• 2020

허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.