본 연구는 올바른 창의 인성 함양을 위한 동요지도를 멀티미디어 자료로 개발하여 효과를 살펴보고자 했다. 이를 위해, 초등학생을 대상으로 인성 함양에 적합한 동요를 선별하고, 애니메이션이나 다큐멘터리, 합창이나 무용 공연, 인터뷰 등 다양한 영상 자료를 포함한 멀티미디어를 제작하고, 제작된 자료를 초등학교에서 동요방송으로 운영하였다. 무엇보다, 교사들이 학생들에게 동요를 쉽게 지도할 수 있도록 교수 학습안과 활동지를 프로그램으로 고안하여 재량활동 시간을 통해 '창의적인 교수 학습 활동안'으로 프로그램이 진행되었고, 학급 홈페이지를 통해 가정에서도 연계할 수 있도록 제시하였다. 그 결과, 동요방송을 통해 초등학생의 인성변화가 긍정적으로 나타났고, 초등학교 시기에 가장 강조되어야 할 창의 인성 함양을 위한 실제적인 활용방안을 통합적인 접근방법에서 논의하고자 했다.
본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 학생들이 과학과 과학자에 대한 이미지를 다양화하기 위해 과학자들의 인간적인 면이 드러난 에피소드를 활용한 '과학자의 희로애락 프로그램'을 개발해 학생들의 반응을 파악했다. 과학자의 다양한 이미지를 학습자에게 제공함으로써 과학자에 대한 이미지가 어떻게 다양해졌는지, 자신의 과학 학습과 진로에 어떻게 영향을 주었는지 살펴보았다. 프로그램은 과학자의 희로애락 관련 총 5개 주제, 10차시로 구성되었고, 20명의 고등학생들이 참여했으며 이 중 5명의 수업 전후 조사지, 수업 중 상호 작용, 활동지 자료, 면담 자료, 수업현장 노트 등을 심층 분석했다. 과학자의 인간적인 면을 나타내는 수업의 흐름은 먼저 과학자에 대한 이미지 떠올리기, 과학사 에피소드 읽기, 과학자의 인간적 측면 탐색하기, 과학자의 상황 공감하기, 과학자의 인간적 측면 평가하기 등의 단계로 구성되었다. 프로그램에 참여한 학생들은 과학자도 감정을 가진 평범한 사람이라는 것을 알게 되었고, 과학자에게 친밀감을 느끼게 되었으며, 과학자가 될 수 있다는 자신감도 갖게 되었다. 학생들이 과학자의 다양한 측면을 이해하게 됨으로써 과학과 과학자에 대해 더 큰 지지를 보낼 수 있는 과학적 소양을 갖추게 될 것으로 기대된다.
인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.
다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.
Body has been high-lightened as one of the most important theme since the philosophy and the arts are focused on it in the late 20th century. It would be of worth to study the characteristics of contemporary fiber-art works, especially done by Abakanowiz who has been regarded as a dominant pioneer in the contemporary fiber-arts from the viewpoint of inter-grade of the physicals and the mental. This paper, therefore, deals with the Abaknowiz' works in the context of human body and body-signs. Life and works might be classified into 5 stages: first, learning period since her birth in 1930, second, creation period of Abakans, third, remodelling period of Abakans, fourth, composition and dissolution period of Abakans and the last and fifth, new transformation period of Abakans. 'Abakans' through her whole life as an artist have been a plastic language and based ultimately on external human body but in various materials and forms. Abakan as a human-sign uses the past experiences and the texts of the other world in mixed and overlapped forms. Life-size Abakans by Abaknowiz can be easily understood as Abakanowiz herself and her Polish ancestor at the same time. The neuter Abakans with mashed face and obscure body is a expressive figure of coexisting world with opposite concepts like war and ideology, anxiety and freedom, man and woman, and etc. Human body as body-sign is an extensive image has existed since our forefathers and overlapped with the inter textual and the popular images. 'Abakans' that is our world and inner-self at the same time might be a window through which she tries to show what the world is.
아파트나 프라이빗 건물에서 사용자가 양손에 짐을 들고 있거나 비슷한 상황에서 엘리베이터의 버튼을 조작하기는 어렵다. 코로나 19과 같은 전염성 높은 바이러스로 인해 사람 간의 접촉이 최소화되어야 하는 환경에서의 부득이하게 언택트 기반으로 엘리베이터 조작이 필요하다. 본 논문은 엘리베이터 버튼을 누르지 않고도 사용자의 얼굴을 통한 영상처리 및 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 조작이 가능한 운영 시스템을 제안한다. 엘리베이터 안에 설치된 카메라로부터 출입자의 얼굴을 감지하고, 사전에 등록된 정보와 매칭하여 버튼을 누르지 않아도 지정된 층으로 엘리베이터가 운영이 가능하다. 출입자의 얼굴 인식이 어려운 경우에는 2차적으로 마이크를 통해 사용자의 음성을 이용하여 엘리베이터의 층을 제어하고 출입 정보를 자동으로 기록하여 언택트 환경에서의 엘리베이터 사용의 편의성을 높이고자 한다.
최근 대학의 교육 환경은 교육 여건과 IT 인프라의 발전을 기반으로 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 대학의 경쟁력 제고와 대학 이미지 개선을 목표로 중장기 발전계획을 도모하고 있다. 이를 실현하기 위한 단계적인 과정으로 유비쿼터스 캠퍼스를 구축하고 있으며, 교육 서비스의 확대와 IT 기술의 발전을 기반으로 다양한 서비스를 위한 콘텐츠 시스템을 구축하고 있다. 현재 구축되고 있는 서비스 환경은 실수요자를 위한 효율적인 서비스가 제공되지 못하고 있으며, 신기술의 도입이나 연구개발을 통한 테스트베드의 성격이나 원활한 서비스 운영에만 집중되어 있다. 또한 급변하는 대학 환경에서 새롭게 요구되고 있는 교육 콘텐츠 서비스에 대한 구성원 중심의 최적화된 모델을 구현하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 대학 구성원 중심의 효율적인 유비쿼터스 캠퍼스 취업 서비스 모델을 제시한다. 제시한 모델을 기반으로 유비쿼터스 캠퍼스 구축의 핵심요소인 구성원 중심의 u-리쿠르트, 캠퍼스 안내 모바일서비스 등을 통하여 구성원이 실질적으로 필요로 하는 콘텐츠를 제공하는 유비쿼터스 캠퍼스 서비스 모델을 구성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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