• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.88-96
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• 2021

건설사고를 예방하기 위해 사고의 원인을 규명하기 위한 많은 노력이 있었다. 그럼에도 불구하고 여전히 건설산업에는 많은 안전사고 발생한다. 사고가 발생하는 이유는 원인을 몰라서가 아니라, 사고의 원인과 대책을 알고 있음에도 불구하고, 사고의 위험성을 과소평가하거나 주의를 기울이지 않는 안전불감증에 기인한다. 이에 본 연구에서는 건설근로자가 느끼는 안전불감증과 이를 유발하는 문화적, 경제적, 교육적, 기술적, 작업관리적의 5가지 종류의 원인들을 도출하였다. 103명의 건설근로자를 대상으로 수행한 설문조사를 통해, 건설근로자의 안전불감증을 줄이기 위해서는 체계적인 안전교육이 가장 중요한 수단이 될 수 있음을 알 수 있었다. 반면, 경제적인 원인은 건설근로자의 안전불감증의 정도에 상관없이 불안전한 행동이나 불안전한 상태를 유발할 수 있는 가장 큰 요인으로 파악되었다. 또한, 설문조사를 통해, 건설근로자의 가장 많은 비중을 차지하는 40대와 50대의 안전불감증이 20대나 60대 이상보다 현저히 높은 것으로 파악되었다. 본 논문에서 분석된 건설근로자의 안전불감증에 대한 인식과 이에 대한 연령 및 근무경력에 따른 특성은 향후 안전사고 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국식품과학회지
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• 제54권3호
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• pp.264-271
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• 2022

본 연구에서는 살균 및 비가열압착한 들깨오일(superilla)을 활용하여 영양성분을 확인하고 기능성 식품으로서의 가능성을 알아보기 위해 시판되는 들기름과 비교실험을 수행하였다. 수분 함량과 pH는 CPPO에서 높았고, 구리, 코발트, 칼슘 함량은 SRPO에서 높았다. 총 비타민 E, 토코페롤, 리놀렌산 함량은 LPPO에서 더 높았다. 총 폴리페놀 함량과 ABTS 라디칼 소거활성은 SRPO에서 가장 높은 수치를 보였으며, 아질산염 소거능 측정값은 CPPO에서 가장 높았다. L 및 a 값은 CPPO에서 더 높았고 b값은 LPPO에서 더 높았다. 이상의 결과를 통해 살균 및 비가열압착한 들깨오일(SRPO)의 무기질 함량, 총 폴리페놀 함량, ABTS 라디칼 소거활성 및 아질산 소거능이 있음을 확인하였다. 또한 시간이 경과할수록 SRPO는 과산화물가가 낮았고, LPPO는 산가가 유의하게 증가하였다. 따라서 본 연구를 종합해 볼 때, 살균 및 비가열압착한 들기름의 경우 기존의 방식으로 생산된 들기름과 영양소 성분이 유사하였다. 이는 새로운 들기름 제조방법을 제공하는 계기가 되었으며, 이를 통해 들기름의 상품화의 기초가 마련되었다고 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.81-92
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• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19가 몰고 온 갑작스러운 환경변화 중 여행산업의 변화에 있어서 가장 핵심이 될 디지털 건강/면역 여권(DHP, Digital Health Passport)에 대한 접근법을 제시하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 최근 DHP에 관한 다양한 실증적 문헌 고찰을 통해 DHP에 대한 프레임워크를 제안했다. 본 프레임워크는 크게 여행 의도, 건강정보 제공 의도, 신기술 채택·수용 등으로 구성된다. 첫째, 여행 의도의 관점에서, DHP에 정보를 제공하는 것이 여행자의 여행 의도를 훼손하지 않아야 한다. 여행자로부터 받은 정보를 활용하여 여행자의 여행 즐거움을 배증 할 수 있어야 한다. 또한, 여행자에게 받은 데이터가 신뢰할 수 있는 방법으로 관리된다는 것을 확신시켜줄 필요가 있다. 둘째, 건강 관련 정보를 의무적 정보 제공의 관점에서만 보지 말고 여행자가 자신의 개인정보를 제공함으로써 얻을 수 있는 것이 무엇인지 인지시킬 필요가 있다. 마지막으로, 신기술의 관점에서 DHP에 대한 여행자들의 활용·수용 의도를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 트래블 버블(Travel Bubble)을 실현하는 데 있어서 핵심기술인 DHP에 대한 여행자들의 반응을 예측하고 대응할 방안을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 예술경영연구
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• 제59호
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• pp.73-99
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• 2021

국민들이 무료로 이용할 수 있도록 점진적 확대된 무료관람정책은 문화시설 이용의 장벽을 낮추고 관람객 수요도 크게 증진시키는 효과를 가져왔다. 하지만 각 시설들이 공개하고 있는 연간 관람인원은 집계 대상에 대한 기준이 상이하고, 측정된 값이 정확하지 않으며, 관람객 '수' 라기 보다 '빈도'에 가까운 수준에 그치고 있는 실정이다. 특히 인원을 계수하는 기존의 기기들은(피플카운터) 모두 중복으로 집계되어 관람인원이 과대추정되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 문화기반시설의 이용객을 정확하게 파악하고 집계하는 방안을 마련하는 것이라고 할 수 있다. 첫 번째로, 모호하게 측정되고 있는 관람객에 대한 정의를 명확하게 함으로써 비교 가능한 관람객 수를 측정하여야 한다. 두 번째로, 현재 가장 문제점으로 대두되고 있는 '중복 집계'의 문제 해결이 필요하다. 세 번째로, 양질의 서비스제공을 위해서는 '관람객 행태 분석'이 선행되어야 하는데, 이를 위해서는 무엇보다 이용자들의 이동동선이나 체류시간과 같은 다양한 행태를 파악하여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 측정 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 최신의 기술을 활용한 무선신호기반 측정방식(해당 방식은 스마트기기의 고유신호값인 MAC address를 수집함으로써, 중복을 제거한 측정이 가능하며, 또한 관람객의 이동동선, 체류시간, 재방문율 등의 파악이 가능하여 다각적인 관람객 행태 분석도 가능)을 제안하며, 이를 활용한 측정 실험을 통해, 해당 측정방식의 가능성과 실효성을 진단하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.171-177
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• 2022

본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제40권4호
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• pp.443-459
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• 2021

본 연구에서는 초등과학 교육과정의 '우리 몸의 구조와 기능' 단원에서 배설 기관을 주제로 TPACK 기반의 STEAM 프로그램을 개발하여 적용하였다. 프로그램 개발 및 적용은 교육과정 분석 및 학습 목표 세부화, 물리적·심리적 학습 환경 분석, 교수·학습 방법 및 테크놀로지 선정, 수업에 활용할 교사의 TPACK 요인 정리 및 교수·학습자료 개발, 프로그램 적용 및 효과성 검증의 과정으로 진행하였다. STEAM 프로그램 설계 과정에서 고려한 교사의 TPACK은 내용학 지식(배설 기관의 생김새와 하는 일), 교육학 지식(STEAM, 문제 기반 학습, 조사학습, 토의학습, 협동 학습, 과학 글쓰기), 테크놀로지 지식(3D 프린터 및 스마트 기기 활용 기술)과 지식 간의 융합적인 요인이었다. 프로그램은 총 8시간으로 구성되었으며 실험 집단으로 선정된 5학년 학생 29명을 대상으로 적용하였다. 비교 집단의 5학년 27명에게는 교과서 중심으로 개발된 같은 주제의 프로그램을 적용하였다. 프로그램을 적용한 결과 실험 집단은 비교 집단에 비하여 창의적 문제해결력과 과학적 태도에서 유의미한 향상을 보였고 STEAM 프로그램에 대한 만족도도 높게 나타났다. 그러나 두 집단 간의 학업성취도는 유의미한 차이가 없었다. 학생들은 스스로 조사하고 탐구하며 알게 된 지식을 활용하여 문제를 해결하는 과정, 친구들과의 토의 및 협동 학습 과정을 통해 창의적 문제해결력이 향상되었던 것으로 보이며 새로운 기술의 활용, 학생 중심의 활동 과정 및 실생활과 관련된 문제를 해결하는 과정에서 과학적 태도와 만족도가 높아진 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.193-206
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• 2021

AI (인공지능)는 알렉사와 같은 지능형 가상 비서 (IVA)을 통해서 이미 우리의 삶에 침투했으며 디자인 작업에도 도입될 가능성이 높다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 개발될 지능형 디자인 비서에 (intelligent design assistant) 대해서, 디자이너들이 어떠한 생각을 가지고 있는지 이해하고자 한다. 이를 위해서 브라질의 UX/UI 디자이너들에게 지능형 가상 비서와 AI 디자인 도구에 관한 설문 조사를 실시했으며, 추가로 알렉사와 (Alexa) 어도비 센세이를 (Adobe Sensei) 결합하여 음성 기반 AI 디자인 비서인 알렉사 센세이를 (Alexa Sensei) 가상의 시나리오로 만든 뒤, 이에 관한 설문도 함께 실시했다. 설문조사 결과, 브라질 디자이너들은 AI와 협업할 기회는 제한되어 있었으나 AI가 디자인 프로세스의 효율성을 개선해줄 것으로 기대한다는 사실을 알아냈다. 또한 응답자의 대다수는 AI 설계 시스템과 창의적으로 협력할 수 있을 것이라고 예측했다. 자연어를 통한 의사소통에는 한계가 있을 것으로 바라보았지만, 이미 지능형 가상 비서를 사용한 경험이 있는 디자이너들은 음성 기반 AI 디자인 비서에 대한 거부감이 낮다는 점도 함께 밝혀졌다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.189-196
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• 2023

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.