• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권6호
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• pp.573-582
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• 2023

본 연구는 영재학교 학생들의 논문 초록의 구조를 파악하여 그 특성을 분석하고, 인공지능을 활용하여 초록을 구성하는 여러 요소를 추출하여 그 성능을 비교함으로써 과학영재교육에서 인공지능의 활용 가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 S 영재학교의 2017~2021년의 5년간 졸업 논문 263건을 대상으로 초록에 포함된 배경, 목적, 방법, 결과, 논의의 빈도나 유형이 어떠한지 분석하고 이를 파인튜닝 및 프롬프트를 활용한 인공지능을 활용한 분류 방법을 통해 그 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 영재 학생들이 작성한 과학 논문의 초록 요소의 출현 빈도는 목적, 방법, 결과, 배경, 논의(D)의 순이었고, 목적, 방법, 결과 등 초록에서 필수적으로 포함되어야 하는 요소를 모두 담은 경우는 전체 57.4%에 불과하였다. 인공지능을 활용한 이러한 요소를 분류한 결과, 파인튜닝을 이용한 경우가 가장 정확도가 높았으며 5가지 요소 중 배경, 목적, 결과는 비교적 높은 성능을 보였으나 방법, 논의에 대해서는 정확히 분류하지 못하는 경우가 많 았다. 이러한 결과는 여러 요소의 분포 비율이나 학습을 위한 적절한 데이터셋이나 정보를 제공해 인공지능을 활용해야 보다 효과적인 수단으로 활용될 수 있음을 의미하며, 이에 대한 교육적 시사점을 제시하였다.

• Animal Bioscience
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• 제36권11호
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• pp.1666-1684
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• 2023

Objective: Our objective was to examine the relationships of supplemental rumen-protected lysine (RPL) or lysine + methionine (RPLM) on lactational performance, plasma amino acids (AA) concentration, and nitrogen use efficiency of lactating dairy cows by using a meta-analysis approach. Methods: A total of 56 articles comprising 77 experiments with either RPL or RPLM supplementation were selected and analyzed using a mixed model methodology by considering the treatments and other potential covariates as fixed effects and different experiments as random effects. Results: In early lactating cows, milk yield was linearly increased by RPL (β₁ = 0.013; p<0.001) and RPLM (β₁ = 0.014; p<0.028) but 3.5% fat-corrected milk (FCM) and energy-corrected milk (ECM) (kg/d) was increased by only RPL. RPL and RPLM did not affect dry matter intake (DMI) but positively increased (p<0.05) dairy efficiency (Milk yield/DMI and ECM/DMI). As a percentage, milk fat, protein, and lactose were unchanged by RPL or RPLM but the yield of all components was increased (p<0.05) by feeding RPL while only milk protein was increased by feeding RPLM. Plasma Lys concentration was linearly increased (p<0.05) with increasing supplemental RPL while plasma Met increased (p<0.05) by RPLM supplementation. The increase in plasma Lys had a strong linear relationship (R² = 0.693 in the RPL dataset and R² = 0.769 in the RPLM dataset) on milk protein synthesis (g/d) during early lactation. Nitrogen metabolism parameters were not affected by feeding RPL or RPLM, either top-dress or when supplemented to deficient diets. Lactation performance did not differ between AA-deficient or AA-adequate diets in response to RPL or RPLM supplementation. Conclusion: RPL or RPLM showed a positive linear relationship on the lactational performance of dairy cows whereas greater improvement effects were observed during early lactation. Supplementing RPL or RPLM is recommended on deficient-AA diet but not on adequate-AA diet.

• 한국광학회지
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• 제34권6호
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• pp.241-247
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• 2023

본 연구에서는 355 nm 파장의 나노초 레이저를 비정질 실리콘 박막에 조사하여 형성된 주기적 laser-induced periodic surface structure (LIPSS) 구조의 분광학적 특성을 연구하였다. 지름 196 ㎛의 가우시안 빔을 단위면적당 레이저 펄스 190-280회, 레이저 빔의 세기는 100-130 mJ/cm² 범위에서 'ㄹ' 자 형태로 2차원 스캔하였다. 그 결과 Si 박막 표면에 ~300 nm 주기의 LIPSS 구조가 레이저 편광에 수직 방향으로 정렬되었다. 시료의 투과율 스펙트럼을 측정하여 transverse-electric 편광과 transverse-magnetic 편광에 대해서 각각 700 nm, 500 nm 근방에서 dip이 관측되었다. 이 현상을 설명하기 위해 1차원 격자구조 모델을 이용하여 rigorous coupled-wave analysis를 이용한 시뮬레이션을 하여 편광에 따른 도파모드 공진에 의한 특성임을 규명하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권5호
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• pp.1136-1148
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• 2023

본 연구에서는 여가활동에 주기적으로 참여하는 베이비붐세대를 대상으로 여가열정과 자아실현 및 심리적행복감 간의 관계를 살펴보고 이를 바탕으로 베이비붐세대들의 여가스포츠 참여를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적으로 진행되었다. 본 연구는 서울 및 경기 지역에서 여가활동에 참여하고 있는 1995년~1963년 사이에 출생한 베이비붐세대를 연구대상으로 비확률 표본추출법(non-probability sampling) 중 편의표본추출법(convenient sampling method)을 이용하여 설문지를 작성하도록 하였다. 총 310명의 자료처리분석으로 연구의 목적을 달성하고자 SPSS 20.0 프로그램을 통해 빈도분석, 확인적 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 여가열정은 자아실현에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자아실현은 심리적행복감에 영향을 미치고 있다. 셋째, 여가열정은 심리적행복감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 베이비붐세대의 여가참여에 따른 여가열정과 자아실현, 심리적행복감의 관계에서 모든 경로가 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 여가열정은 심리적행복감에 간접효과를 갖는 것으로 나타나 매개효과가 있는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.363-370
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• 2023

도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의 정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는 태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여 태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다. 높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해 자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제22권4호
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• pp.21-29
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• 2024

이 연구에서는 세계태권도 남자부 선수들 선제득점에 따른 경기내용별 득점 난이도를 분석하는 목적으로 설계 하였다. 구체적으로 2022 과달라하라 세계태권도선수권대회 경기를 연구자료로 활용하였으며, 체급은 경량급과 중량급으로 구분하여 분석하였다. 경기내용 변인은 선제득점 여부, 공격형태, 공격부위, 경기상황 4개 변인을 활용하였으며, 자료처리는 기술통계, Rasch 모형 그리고 차별기능문항을 적용하였다. 이때 통계프로그램은 SPSS 와 Winsteps 프로그램을 활용하였으며, 통계적 유의수준은 .05로 설정하였다. 그 결과 경량급에서는 선제득점에 따른 득점빈도가 모든 경기변인에서 높게 나타났으며, 중량급에서는 선제득점에 따른 득점빈도에서 공격유형과 공격부위에서 득점 빈도가 높게 나타났다. 반면, 경기상황에서는 지고 있는 상황에서 선제 미 득점한 경우가 보다 높은 것으로 나타났다. 선제득점 여부에 따른 경기내용별 득점난이도를 분석한 결과 공격유형에서는 선제득점을 수행한 선수이면서, 선제공격 득점 난이도가 낮은 것으로 나타났다. 공격부위에서는 선제득점을 수행한 선수이며, 몸통, 경기상황에서는 선제득점 하지 못한 선수이면서, 지고 있는 상황에서 득점 난이도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 중량급의 경우 공격유형에서는 선제득점을 수행한 선수이면서, 역습공격, 공격부위는 선제득점을 수행한 선수이며, 몸통, 경기상황에서는 선제득점 수행한 선수이면서, 이기고 있는 상황에서 득점 난이도가 가장 낮은 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.77-85
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• 2024

본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.