Edge Computing 환경에서는 데이터 처리와 시스템 제어를 위한 별도의 서버가 존재하지 않는다. 서버를 통한 중앙통제 방식이 아닌 Edge computing에 사용된 IoT기기들이 연동되어 데이터 분산 처리와 연산을 통해 전체 시스템이 동작된다. 이러한 Edge computing 시스템 구조 특성상 전체 시스템이 과부하를 피하기 위해 각 IoT 기기에서 동시다발적으로 감지되는 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리 하여야한다. 이에 따라 실시간 상황 정보를 효율적으로 처리하거나, 다양한 데이터 분석처리 알고리즘들이 연구 개발되어 데이터 처리에 적용되어 왔다. 하지만 데이터의 정보 흐름과 타입에 초점을 맞춘 것이 아니라 예상분석 및 획일화된 알고리즘을 통해서 분석되기 때문에 해당 플랫폼이 주로 지향하는 데이터 형식에 맞지 않으면 성능저하를 수반하며 사용에 제약이 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 실시간 반응성 향상을 목표로 오픈소스 기반 스트림 데이터 처리 방법에 대한 비교 분석과 Fast-reaction을 위한 데이터 처리 도구 비교 분석을 연구를 진행한다.

Edge Computing에서 발생하는 데이터 분석에 대한 알고리즘의 성능 평가나 검증은 필수적이다. 이러한 평가 및 검증을 위해서는 비교 가능한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 Edge Computing에서 발생하는 데이터에 대한 분석 결과 및 Computing Resource에 대한 성능평가를 위해 Cloud 기반의 빅 데이터 분석시스템을 구축한다. Edge Computing 비교분석 빅 데이터 시스템은 실제 IoT 노드에서 Edge Computing을 수행할 때와 유사한 환경을 Cloud 상에 구축하고 연구되는 Edge Computing 알고리즘을 Data Analysis Cluster Container에 탑재해 분석을 시행한다. 그리고 분석 결과와 Computing Resource 사용률 데이터를 기존 IoT 노드 Edge Computing 데이터와 비교하여 개선점을 도출하는 것이 본 논문의 목표이다.

자료경합은 두 개 이상의 스레드가 같은 공유메모리에 적절한 동기화 없이 접근하고, 적어도 한 개의 접근사건이 쓰기일 때 발생할 수 있는 동시성 오류이다. 자료경합은 프로그래머가 의도하지 않은 비결정적인 수행결과를 초래하여, 항공기 소프트웨어와 같은 고신뢰성이 요구되는 프로그램에서 치명적인 오류를 발생시켜 인적 물적 손해로 이어질 수 있다. 자료경합 탐지기법은 이러한 문제를 사전에 탐지하여 수정하는데 사용되어진다. 하지만 GPGPU 프로그램에서의 자료경합은 CPU 병행프로그램에서보다 복잡한 실행구조를 가지고 있어 스레드 및 메모리 계층, 스케줄링, 동기화 기법 등의 많은 변수가 존재한다. 이로 인해 실세계 프로그램에 자료경합 탐지기법을 적용하여 검증 시 이러한 변수들을 반영하여 실험하는데 많은 노력이 소요된다. 본 논문은 실세계 프로그램에서의 자료경합을 대표하는 4가지 패턴의 합성프로그램으로 이루어지고 실행 시 스레드 및 메모리 계층, 스레드 구조, 메모리 사용량 및 동기화 방안을 지정할 수 있는 벤치마크 모음을 제시한다.

항공기 소프트웨어는 기능적 실패 시 인명피해나 재산피해와 같은 큰 사고로 이어질 수 있다. 따라서 항공기 소프트웨어 개발과정에서 엄격한 검증 프로세스를 수행하지만 오류를 완벽히 제거하는 것은 어렵다. 병행 프로그램에서 발생하는 동시성 오류는 잘못된 동기화에 의하여 공유자원을 사용할 때 발생할 수 있다. 하지만 복잡한 인터리빙을 모두 고려하여 디버깅하기 어렵기 때문에 자율적으로 수리되어야 한다. 본 논문은 항공기 소프트웨어에서 함수 호출을 기반으로 동시성 오류를 자율적으로 수리하는 기법을 제시한다. 제시하는 기법은 모니터 및 컨트롤 엔진, 순차정보 제공 엔진, 건전성 관리시스템으로 구성된다.

본 논문은 멀티스레드를 지원하는 항공기 소프트웨어에 적용될 수 있는 자율수리 도구의 문제의 해결방법을 제안하는 논문이다. 기존의 연구는 프로그램의 반복수행을 통해 안전한 인터리빙을 수집하여 프로그램의 동작을 제한한다. 하지만 테스트 단계에서 수집되지 않은 안전한 인터리빙을 잘못된 인터리빙으로 처리하여 수리를 수행함으로써 불필요한 오버헤드가 발생한다. 본 논문은 원자성위배 패턴을 사용하여 안전한 인터리빙을 예측하여 생성시키는 기법을 사용하여 수리기법에서 불필요한 수리로 인한 오버헤드를 감소하기 위한 안전한 인터리빙 정보를 생성하는 기법을 제안한다.

비콘을 이용해서 위치를 측정하기 위해서는 안정적인 RSSI 수치가 필요하다. 그러나 실제 수집된 RSSI 수치는 불규칙적이고, 이상치가 많은 형태를 취한다. 이에 수집된 RSSI 수치를 바로 적용하게 된다면, 이상치가 많이 발생하는 RSSI 특성상 위치 측정의 정확성이 많이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 수집된 RSSI 수치에 칼만 필터링과 이동평균을 동시에 적용하였다. 이를 통해 더 안정적이고 더 믿을 수 있는 RSSI 수치를 얻을 수 있었다. 이 방법을 통해서 더 정확한 측정이 가능하였다.

본 논문은 청각 장애인들이 듣지 못하는 위험한 상황에 대해 목걸이 형태의 웨어러블 기기를 통해 소리를 감지 및 분류하고 알림을 주는 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 소리를 감지 및 녹음하고 녹음 된 소리의 종류를 분류하여 소리의 정보를 진동과 함께 시각적으로 사용자에게 보여주어 위험한 상황을 대비할 수 있는 웨어러블 시스템이다.

최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.

본 논문에서는 인공지능의 인식률을 높이기 위해 명암비를 적용한 전처리 방법에 대해 제안한다. 이 방법은 인공지능이 기존의 방법보다 특징점을 쉽게 얻어내기 위해서 명암비를 적용한 전처리를 진행하여 인식률을 높이기 위함에 목적을 두고 있다. 제안한 방법으로 인하여 문자인식이 얼마나 향상되었고, 기존의 성능과 비교하여 정확도가 얼마나 향상되었는지를 알아보고 있다.

본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.

수술 시 시행되는 마취 과정에서 저혈압, 빈맥 등의 합병증이 다양한 정도로 발생한다. 이는 환자의 수술 후 심근경색이나 급성 신장 손상과 같은 심각한 합병증을 야기할 수 있으며 이러한 합병증들은 환자를 사망에 이르게 하는 원인이 되기도 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기법을 활용해 전신마취 유도 중 저혈압 발생 환자를 예측하고자 한다. 순천향대학교 부천병원에서 수집된 207명 환자의 데이터를 이용하여 저혈압 발생 환자를 탐지하는 모델을 구축하였다. 의무 기록정보에 나타난 성별, 나이, 몸무게, 키, 신체적 상태 정보와 마취 유도 단계의 생체 신호 정보를 이용하였다. 신체적 상태 정보를 제외한 전체 피쳐를 모두 사용하였을 때, 탐지 정확도 68.06%, 관련 논문을 바탕으로 중요 피쳐만을 사용하여 실험하였을 때, 정확도 71.53%였으며, 환자의 신체적 상태 피쳐를 포함하여 실험하였을 때, 정확도 75%로 가장 우수한 결과를 얻었다.

본 논문에서는 다중 컨트롤러가 존재하는 분산 SDN 환경에서 과도한 제어 메시지로 인한 과부하된 컨트롤러의 부하를 줄이기 위하여 이주할 스위치를 K-means 군집화와 Harmony Search(HS)를 기반으로 선정 하는 기법을 제안하였다. 기존에 HS를 이용하여 이주할 스위치를 선택하는 기법이 제시되었으나, 시간 소모에 비하여 정확도가 부족한 단점이 있다. 또한 Harmony Memory(HM) 구축을 위해 메모리 소모 또한 크다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 유클리드 거리를 기반으로 하는 K-means 군집화를 이용하여 이주할 스위치를 골라내어 HM의 크기를 줄이고 이주 효율을 향상 시킨다.

본 논문에서는 최근 빅데이터 활용 분야의 큰 이슈인 트위터 메시지의 효율적인 감정 분석을 위한 POS 기반의 단어 군집화 기법을 제안하였다. 기존에 군집화를 통한 다양한 텍스트 감정 분석 기법이 제시되어 왔으나, 군집화 된 기능과 분류 결과 간의 관련성에 대한 연구는 미흡하였다. 또한 모든 단어에 대한 감정 분석은 노이즈로 작용될 수 있는 단어로 인해 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Chi Square 기법을 통하여 분석 결과에 영향을 미치는 단어에 가중치를 부여함으로써 정확도를 향상시킨다.

DDI 추출은 생물 의학 문헌으로부터 약물-약물 상호작용(Drug-Drug Interaction) 관계를 추출하는 작업으로, 기존에 알려지지 않은 인체 내 약물 간의 효과 또는 부작용 정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 PCNN 모델을 활용하여 특징 추출 과정을 자동화하고 약물 개체 간의 구조 정보를 포착해 개체 간 관계를 효율적으로 추출하였으며, 생물 의학 문헌에서 쓰이는 생소한 용어를 보다 풍부하게 표현하기 위해 5가지 버전의 단어 임베딩을 PCNN의 채널로 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 MC-PCNN 모델의 성능 평가를 위해 DDI'13 Corpus 데이터를 사용하여 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 기존 연구보다 $F_1$ 점수 기준 최대 2.05%p 향상된 성능을 보이며 DDI 관계 추출에서 효과적인 방법론임을 확인하였다.

본 논문에서는 자원제한적인 IoT 환경에서 스케줄링 정확도 향상을 위해 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 Q-learning의 Exploitation과 Exploration의 균형을 유지하기 위해 e-greedy 기법이 자주 사용되지만, e-greedy는 Exploration 과정에서 최악의 행동이 선택될 수도 있는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 Softmax를 기반으로 다중 센서 노드 환경에서 데이터 패킷에 대한 Quality of Service (QoS) requirement 정확도를 높이기 위한 연구를 진행한다. 이 때 Temperature 매개변수를 사용하는데, 이는 새로운 정책을 Explore 하기 위한 매개변수이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy를 이용한 Q-learning 기법에 비해 스케줄링 정확도 측면에서 우수함을 보인다.

본 논문에서는 연관규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 기반으로 향상된 인공벌 군집 알고리즘(ABC algorihtm)을 적용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 이를 통해 자주 사용되는 컨트롤러를 우선적으로 선택함으로써 향상된 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

본 논문에서는 다양한 기계학습 모델을 이용한 신용 데이터 분석 기법에 대해 서술한다. 기계학습 모델은 크게 Canonical models, Committee machines, 그리고 Deep learning models로 분류된다. 이러한 다양한 기계학습 모델 중 일부 학습 모델을 기반으로 Benchmark dataset인 Credit Approval 데이터를 분석하고 성능을 평가한다. 성능 평가에는 k-fold evaluation method를 사용하며, k-fold evaluation 결과에 대한 평균 성능을 측정하기 위해 Accuracy, Precision, Recall, 그리고 F1-score가 사용되었다.

본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 중 하나인 Hopfield Network 알고리즘을 이용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. Hopfield Network 알고리즘은 신경망의 물리적 모델로써 최적화, 연상기억 등에 사용되는데 이를 통해 효율적인 컨트롤러 동기화를 기대한다.

본 논문에서는 Upper Confidence Bound (UCB)를 이용한 효율적인 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 e-greedy 등 강화학습의 보상을 극대화 할 수 있는 행동을 선택하는 것과 다르게, 제안된 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법은 각 상태에서 행동을 선택한 횟수를 추가적으로 고려한다. 이는 보다 효율적인 강화학습의 탐구(Exploration)를 가능케 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy 및 softmax를 기반으로 한 패킷 스케줄링 기법에 비해 정확도 측면에서 향상된 정확도를 보인다.

본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

데이터를 기반으로 한 기계학습은 데이터의 양, 학습 모델, 그리고 데이터의 특징 등 다양한 환경에 민감한 특징을 지니고 있어, 보다 효율적인 기계학습을 위해 데이터의 전처리 과정을 필요로 한다. 데이터의 전처리 과정이란 특징 선택(Feature selection), 노이즈 데이터의 제거, 차원 감소(Demension reduction), 클러스터링(Clustering) 등 보다 효율적인 기계학습을 위한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효율적인 기계학습을 위한 데이터 전처리 기술의 종류 및 간단한 특징에 대해 서술한다.

본 연구는 영화에 대한 정량적 분석을 위해 MRCNN을 활용한 영화 속 등장인물의 얼굴 면적을 검출하였다. MRCNN을 선택한 이유는 기존 얼굴 인식 시스템이 갖는 한계(뒷모습, 누워있는 모습의 측정 오류)의 개선과 면밀한 계산을 하고자 함이었다. 영화 한편에서 주인공과 상대주인공이 함께 등장한 씬을 선별한 726개의 이미지 중 496개의 이미지가 마스킹이 됨으로서 68%의 성능을 보였다. 반면에 230개의 이미지 파일에서는 다소 문제가 발견되어 32%의 오차가 발생했다. 오차를 개선하기 위해서 주요 인물을 학습시킨 뒤 마스킹을 씌우는 작업을 함으로써 현 확률보다 높은 확률로 정상적으로 이미지가 추출될 수 있도록 시험해 볼 것이다.

본 논문에서는 화력을 이용하는 대형 파워 플랜트 설비의 미세먼지 발생량을 저감시키고 능동적으로 제어 할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 고정형으로 설계된 집진기 방식의 고정부하량 한계점과 극복하고 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10의 발생량에 따라 IoT센서 감지에 의해 지능형 알고리즘으로 효율적으로 저감 제어 처리량을 극대화하고, 미세먼지 발생량을 최소화한다. 또한 이 시스템의 차별성은 기존의 집진기에서 잡혀지지 않는 초미세먼지를 새로운 형태의 물질인 FAA(Fine-dust Adsorption Agent)를 통해 연료 연소 시 발생되는 초미세먼지 미세입자 자체를 크게 만들어 기존 설비 집진기 필터에 포집되게 하는 혁신적인 방식이다. 이번 연구를 통해 350도~1000도 열원에서 작용할 수 있는 화학물질 FAA 용액(Agent)을 개발 하였으며 지능형 AI 분사장치를 통해 연료에 첨가되어 연소 시 미세먼지를 20배~50배까지 볼륨을 확대시켜 기존 집진필터에 포집될 수 있게 동작된다. 이때, 기존 설계된 집진기의 한계(부하)용량에 상관없이 미세먼지 발생량을 상황인식 반응형 알고리즘(AI제어) 통해 분사량을 능동적으로 조절하여 미세먼지 발생량을 저감하는 진보적 혁신성을 지닌다.

본 논문에서는 앞서 진행한 연구들과 딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링 논문에 이어 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교, 설명한다. 이번 연구에서는 작업자의 행동에 따른 고도계 센서의 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 더 다양한 행동을 분류하고 위험 행동 패턴 분석을 위한 방향을 제시한다.

WCS에서 AGV의 스케줄링과 동적, 정적 장애물 인식 및 충돌 회피문제는 오래전부터 다뤄져 온 중요한 문제이다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 Lidar 센서를 중심으로 다양한 데이터를 기반으로 한 강화학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기본의 명시적인 알고리즘에 비해 다양하고 유동적인 환경에서 경로 계획과 동적 정적 장애물을 인식하고 안정적으로 회피하는 것을 확인하였으며 산업 현장에 도입 가능성을 확인하였다. 또한 강화학습의 적용 범위, 적용 방안과 한계에 대해서 시사한다.

본 논문에서는 웹툰 및 웹툰 플랫폼이 효율적으로 국외 시장에 진출하거나 또는 작품 원문의 언어를 사용하지 않는 고객에게 효과적으로 서비스 할 수 있도록 크라우드 소싱을 이용한 번역 및 투고 시스템과 이를 적용한 서비스 매체를 제안한다. 제안하는 시스템은 콘텐츠 번역 자원을 크라우드 소싱을 통해 효율적으로 확보한다. 이를 통해 콘텐츠를 세계화하는데 투입되는 비용을 최소화한다. 또한 디지털 콘텐츠가 디지털 매체를 통해 제공되므로 소프트웨어를 응용 할 수 있는 환경 특성을 이용하여 효과적으로 콘텐츠 내용을 관리하고 검증 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 크라우드 소싱을 활용한 번역 및 투고 시스템을 적용한 디지털 콘텐츠 및 서비스 매체는 기존 디지털 콘텐츠 및 서비스 매체에 비해 콘텐츠 세계화에 필요로 하는 비용효율 면에서 우수함을 보인다.

이 연구의 목적은 ASMR(autonomous sensory meridian response)이 고등학생의 심리적 안정에 미치는 효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 1학년 학생들(341명)을 대상으로 ASMR에 관한 인식을 설문 조사하였으며, 설문 응답(279명)을 분석한 결과, 약 75%의 학생들이 ASMR에 대해 경험을 했으며, 68%의 학생들이 ASMR이 도움이 된다고 응답하였다. 또한 ASMR이 편안함, 집중력 강화, 수면에 도움 등의 순으로 도움이 된다고 응답하였으며, 빗소리(39%), 먹방 (23%), 목소리(15%) 순으로 ASMR 유형을 선호하였다. H고등학교 학생들을 대상(20명)으로 사전 심장박동수를 측정하고 대표적인 4개 ASMR(먹방, 슬라임, 펜촉, 빗소리)를 1분 동안 들려준 후, 사후 심장박동수를 측정하였다. 분석 결과, 4가지 종류 ASMR(먹방, 슬라임, 펜촉, 빗소리) 중, 먹방 ASMR이 고등학생의 심리적 안정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

현재 게임제작에 많이 사용하고 있는 Unity 3D 게임 엔진은 다양한 플랫폼을 지원하고 있으며, 장점으로는 간단하고 저렴하게 개발할 수 있어 많은 개발자가 사용하는 엔진이다. 다양한 개발사 및 개인 개발자들도 많이 사용하는 만큼 Unity 3D 게임 엔진의 다양한 기능을 습득할 필요가 있다. 3인칭 게임인 Beyond eyes 라는 게임이 시각 장애인의 캐릭터를 컨셉으로 게임이 제작되어 다양한 시각적 효과를 사용하였다. 이러한 게임에서 감명받아 Unity 3D 게임 엔진의 여러 가지 기능과 참신한 아이디어를 접목하여 다양한 시각적 효과를 구현하였고, 그에 따른 개발 방법을 설명한다.

올해 전세계게임 시장 매출 절반 이상을 모바일 게임이 차지했고 계속 성장해 가는 추세이다. 그중 항상 순위권 안에 들어가는 장르로 방치형 RPG 게임이 있다. 그러므로 게임 시장 추세에 맞혀 멀티 플랫폼이 지원되는 유니티 엔진을 이용하여 방치형 RPG 게임을 개발한다. 본 논문에서는 Unity 엔진의 기능을 사용하여 방치형 RPG 게임을 개발하는 법에 관해 설명한다.

증가하는 모바일 시장 규모에 맞추어 게임 엔진의 기능이 발전하고 있다. 대형 개발사를 위한 간편한 협업 기능부터 1인 개발자를 위한 간단한 기능들까지 다양한 기능들의 게임 엔진이 사용되고 있으며 그 중 유니티 엔진은 소규모 인디 개발자들을 위한 기능들을 많이 추가하고 또한 발전시켜 많은 개발자들에게 도움을 주고 있다. 본 논문 에서 소개하는 게임은 유니티의 여러 기능을 적극적으로 이용하고, 특히 네비메쉬 에이전트를 사용하여 사용자가 길 찾기 문제를 쉽게 하도록 만든 것이 특징이다.

국내외로 수많은 게임개발자들이 이용하는 Unity 3D 엔진을 이용한 게임들을 제작 하였다. Unity 엔진이 많이 쓰이는 이유 중 하나는 복잡한 알고리즘을 코딩해야만 구현 할 수 있는 기능을 컴포넌트 형식으로 지원해줌으로써 개발을 좀 더 수월하게 진행할 수 있기 때문이다. 탈출 게임을 개발하려면 일단은 컨셉에 맞는 요소들을 만들어야 할 것이고 또한 탈출 게임의 기능들을 수행할 스크립트 구현을 하는 것 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 게임 엔진 내에 있는 기능들을 이용하여 탈출 개발 과정에 대해 소개한다.

게임엔진을 이용한 FPS 디펜스 게임은 유니티3D 엔진을 사용하여 개발 하였으며 1인칭 시점으로 제한시간동안 몰려오는 적군을 막아내며 목표물을 지키는 게임이다. 많은 오브젝트를 관리하기 위해서 오브젝트 풀링을 사용하여 오브젝트가 생성-제거의 반복시 메모리에 부담을 주게되는 것을 씬 시작시 가용할 오브젝트를 불러온 뒤에 필요시에만 사용 하는 방법으로 메모리의 부담을 적게 하였고 플레이 기록을 랭킹으로 하여 사용자 간에 경쟁심을 유발 할 수 있도록 하였다.

본 논문은 VR을 기반으로 하여 별도의 장갑이나 핸드헬드 디바이스 없이 치매 예방과 재활치료를 위한 VR을 이용함으로써 사용자의 두뇌 사용능력과 신체 활동성을 증가시켜 치매예방과 재활치료 효과를 향상시킬 수 있도록 하였다. 치매 예방 콘텐츠로는 치매의 대표적인 원인인 뇌세포의 퇴화에 초점을 맞춰 기억력, 논리력, 산술능력, 공간인지능력 등을 훈련할 수 있도록 구성하고, 노인을 위한 재활치료 콘텐츠로는 상지훈련, 하지훈련, 정신훈련, 밸런스훈련 등에 효과적이도록 구성하였다. 1:N 방식의 그룹훈련으로 고도화하여 다수의 사용자 또는 그룹이 작업치료사 한 명의 통제를 받아 치매예방 및 인지훈련이 가능한 시스템 개발하고 공공보건의료시설, 요양원, 재활의학과 보유병원 등에서 이용할 수 있다.

Histogram equalization is extensively used for image contrast enhancement in various applications due to its effectiveness and its modest functions. In image research, image enhancement is one of the most significant and arduous technique. The image enhancement aim is to improve the visual appearance of an image. Different kinds of images such as satellite images, medical images, aerial images are affected from noise and poor contrast. So it is important to remove the noise and improve the contrast of the image. Therefore, for this purpose, we apply a median filter on MR image as the median filter remove the noise and preserve the edges effectively. After applying median filter on MR image we have used intensity transformation function on the filtered image to increase the contrast of the image. Than applied the histogram equalization (HE) technique on the filtered image. The simple histogram equalization technique over enhances the brightness of the image due to which the important information can be lost. Therefore, adaptive histogram equalization (AHE) and contrast limited histogram equalization (CLAHE) techniques are used to enhance the image without losing any information.

본 논문에서는 D2D 송수신 단말쌍을 결정하는 방법을 쌍대적 관점에서 살펴보기로 한다. 주어진 D2D 송신단말 그룹과 수신단말 그룹에서 에너지 최적화를 위한 D2D 송수신 단말쌍 할당은 송신단말 그룹이 수신단말 그룹이 되고, 수신단말 그룹이 송신단말 그룹이 되는 환경에서도 동일한 송수신 단말쌍이 할당되는 쌍대적 특성이 있음을 증명하도록 한다.

본 논문에서는 D2D 단말이 셀룰라 시스템의 상향링크 자원을 재사용하는 환경에서 D2D 단말들의 효용함수 극대화 방안을 제안한다. 기존 셀룰라 단말의 간섭영향을 고려하여 기지국 수신단 총 간섭량을 제한하고, D2D 송신단 전송전력량을 제한한다. D2D 단말들의 효용 극대화를 위해서는 모든 링크간의 채널 정보를 요구하므로, 부분적인 링크 채널 정보만을 필요로 하는 분산적 알고리즘을 제안하도록 한다.

본 논문에서는 IoT 기기의 각 센서로부터 획득된 데이터에 대한 수집 및 효율적 라우팅 기법을 기반으로 대용량 데이터 수집의 효율성 및 신뢰도 향상을 위해 In-network 데이터 병합 기반 데이터 전처리 기법을 제안한다. 기존의 Wireless Sensor Network에서는 모든 단말 노드가 스스로 라우팅 된 하위 센서 노드들의 데이터를 병합하는 In-network 병합기법을 사용한다. 이 기법은 이벤트가 발생하지 않거나 필요한 쿼리가 없어도 주기적으로 라우팅에 필요한 메시지를 전송하므로 불필요한 에너지 소모를 야기 시키며 데이터 전송 에러가 발생할 확률이 높다. 기존 In-Network 데이터 병합 기법의 효율성 및 정확성을 향상시키기 위해, 본 논문에서는 조건 병합 기반의 In-network 병합 기법을 제안한다.

최근 클라우드 서비스가 급속도로 등장하고 있으며 이러한 서비스는 기존의 IP 네트워크를 사용한다. 기존의 네트워크는 댜앙한 트래픽 패턴에 대해 비 효율적이고 복잡한 구조를 가지고 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 SDN 기술이 도입되어 널리 보급되고 있다. 클라우드 서비스 센터에서는 SDN 기술을 채택하여 많은 성과를 이루고 있지만 패킷 스케줄링 같은 분야는 아직 초기단계이다. 또한 SDN 환경에서 각 네트워크 노드로부터 데이터와 관련된 스위치에 효율적으로 전달하는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있으며 본 논문에서는 큐잉이론을 적용한 패킷 스케줄링 기법을 제안한다.

본 논문에서는 ZigBee 기반의 WSN과 노드 연결을 위한 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 통신 노드 간에 격리된 노드의 수를 최소화하기 위해 수신신호강도(RSSI) 샘플에 적용된 딕슨 테스트(Dixon's test)를 사용하여 ZigBee 기반의 WSN을 위한 새로운 노드 연결 구조로써 특이점(outlier)을 제거하여 적은 수의 RSSI 값으로도 정확한 노드 연결이 가능하다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 기법이 기존의 RSSI 기반의 기법보다 더 높은 정확도를 유지하면서 처리 시간은 줄어든 것을 증명하였다.

본 논문에서는 기존에 제공 되고 있는 애플리케이션의 기능을 향상시켜 새로운 애플리케이션을 제안한다. 해마다 시작되는 학기에 따라 학생들은 전공 서적을 사야하고 한 학기 평균으로 2~4권의 교재 구매한다. 전공 서적의 평균 가격은 서적 당 2만원이 넘는 가격으로서 학생들에겐 부담이 되는 가격이다. 최근에 부상하고 있는 '애브리타임'이라는 애플리케이션은 각 대학교별 정보를 공유하거나 커뮤니케이션이 가능한 애플리케이션이다. 해당 애플리케이션은 '책방'이라는 서비스를 통해 교내에 있는 학생들 간에 중고서적을 거래할 수 있는 서비스를 제공한다. '책방'서비스는 전공 서적뿐만이 아닌 교양서적, 타 학부 전공서적 등 다양한 서적을 구매할 수 있으나 사용자가 필요한 전공서적을 한 눈에 확인하는데 어려움이 있다. 따라서 누구나 쉽게 이용할 수 있고 직관적으로 원하는 서적을 찾거나 구매할 수 있게 쉬운 UI구성의 애플리케이션과 언제 어디서나 접근이 가능하고 정보의 보안이 높은 클라우드 서비스를 융합하여 사용자들의 편의성을 높이고 다양한 카테고리 구성을 통해 교내에 편리한 커뮤니케이션과 정보를 공유할 수 있는 애플리케이션을 개발한다.

본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 있는 각 센서들의 데이터 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에서 센서 데이터를 종합하여 싱크로 전송하는 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)의 자원 효율성 증대를 위해 중간 경로를 활용한 센서 할당 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 해당 기법을 적용하여 싱크 재배치 과정을 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 클러스터 헤드의 자원 효율성 및 전체 센서 데이터의 수집률이 향상되었다.

본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 물리적 데이터를 감지하는 각 센서들의 데이터를 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 이동 및 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에 있어 다음 배치 위치를 효율적으로 선정하기 위해 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)를 기준으로 영역 검색 단계를 추가하여 재배치 정확성 및 효율성 증대 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 싱크 재배치 과정에 해당 기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 싱크 재배치의 정확성 및 효율성 증대로 전체 영역에 대한 고른 데이터 수집 및 소모 에너지 균형이 향상되었다.

모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하는 작업을 모바일 장치에서 가까운 MEC 서버로 오프로딩함으로써 모바일 서비스에 높은 계산 요구량을 효율적으로 제공할 수 있는 기술로 부상하였다. 본 논문에서는 실행 대기 시간과 장치 에너지 소비를 줄이기 위해 여러 가지의 독립적 작업을 통해 MEC 시스템에 대한 작업 오프로드 일정 및 전송 에너지 할당을 최적화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과로 MEC 시스템에서 사용 가능한 무선 및 계산 리소스가 상대적으로 균형 잡혀있는 경우 작업 오프로딩 일정이 더 중요하다는 것을 확인했다.

본 논문에서는 Kinect sensor의 음성 인식 기능을 활용한 매장 주문 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 노년층과 유아들은 무인주문결제시스템의 터치스크린 조작 및 사용자 인터페이스에 익숙하지 않기 때문에 매장에서 상품을 주문하고 결제하는데 불편함을 경험하고 있다. 이러한 불편함을 제거하기 위한 하나의 방법으로 키넥트 센서의 음성 인식 기능을 이용하여 음성으로 쉽게 주문을 할 수 있는 매장 주문 어플리케이션을 개발한다. Kinect에는 4개의 오디오 마이크로폰이 있어서 $-50^{\circ}{\sim}50^{\circ}$ 범위의 음성을 인식할 수 있으며 20db 이하의 주위 소음은 무시한다. 이 범위내에서 $10^{\circ}$씩 증가시키면서 음원의 위치를 추적한다.

최근 봇넷(Botnet)은 PC 뿐만 아니라 IoT 기기를 대상으로 확대되어 구축되고 있으며, 최신 기술들이 적용되면서 탐지와 방어가 어렵도록 구축되고 있다. 특히, 해커와 테러범 사이에서 많이 활용되는 정보 은닉 기술인 스테가노그래피(Steganography)가 적용된 Botnet(Stego-botnet)이 출현하였는데, 기존의 Botnet 형태와는 달리 SNS 환경을 Botnet 개체 사이의 통신 기반으로 활용하며 Steganography 기술로 통신 내용을 숨겨 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성과 피해가 심각할 수 있다. 본 논문에서는 SNS 환경에서의 Steganography 기반 Botnet 구축 가능성을 조사하고, 실제로 카카오톡을 활용한 Steganography 기반 Botnet 통신 가능성을 실험한 후 결과를 제시하며, Steganography 기반 Botnet에 대한 탐지 및 역추적 방안을 간략히 제안한다.

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 낮은 배터리, 짧은 통신거리 등의 제한된 센서들의 성능에 기인하여 내부자공격(insider attacks)에 취약한 것으로 알려져 있는데, 내부자 공격에 대응하기 위한 대표저인 방법으로 노드들의 행위 관찰하여 신뢰도를 평가하고 낮은 신뢰도를 갖는 노드들을 제거하는 신뢰메커니즘(Trust Mechanism: TM)이 있다. TM은 평가노드 자신의 직접관찰 정보뿐만 아니라 이웃노드의 간접관찰 정보를 함께 고려하도록 발전되어 왔는데, False-Praise 공격은 의도적으로 거짓 관찰 정보를 평가노드에게 제공하여 TM의 신뢰도 평가 프로세스의 신뢰성을 훼손하는 지능적 공격이다. 본 논문에서는 False-Praise 공격에 대응을 위한 합의 알고리즘을 기반의 개선된 TM 제안하고, 실험을 통해 제안 체계의 성능과 효과를 검증한다.

최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.

This paper proposes an improved deep learning method based on small data sets for animal image classification. Firstly, we use a CNN to build a training model for small data sets, and use data augmentation to expand the data samples of the training set. Secondly, using the pre-trained network on large-scale datasets, such as VGG16, the bottleneck features in the small dataset are extracted and to be stored in two NumPy files as new training datasets and test datasets. Finally, training a fully connected network with the new datasets. In this paper, we use Kaggle famous Dogs vs Cats dataset as the experimental dataset, which is a two-category classification dataset.

In this paper, we propose an improved kNN classification method. Through improved the mothed and normalizing the data, the purpose of improving the accuracy is achieved. Then we compared the three classification algorithms and the improved algorithm by experimental data.

컴퓨터 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들에게 성찰일지를 활용하여 수업에서 배운 내용을 즉시 복습하고 교수자와의 1:1 질의 응답 활동을 진행한 결과, 성찰일지를 통해 가장 도움이 받은 학습 영역과 얻은 학습 성과가 무엇인지 학습자 설문을 통해 조사하고 분석해보았다. 이 연구를 통해 프로그래밍 학습자들을 위해 효과적인 학습 활동을 지원함으로써 난이도가 높은 프로그래밍 수업에서 발생하는 학습자들의 학습 능력 차이를 줄이고 학습 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집 시스템을 구현하고, 상품추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 활용할 수 있도록 한다. 상품추천 시스템에서는 상점 외부에 부착된 다양한 무선센서 모듈들을 이용해 상점 주변의 환경데이터를 수집하고, 무선통신을 통해 Raspberry Pi로 데이터를 전송한다. 전송된 데이터는 Server로 보내져 Server DB에 저장되고 Server에서 센서값들의 평균값을 계산해 Raspberry Pi로 다시 보내주면 Raspberry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 주변의 데이터와 주변 상황에 맞는 경고 메시지를 보여주고, 이후 필요한 물건을 추천해준다.

스마트 센서는 센싱 기능 외에 통신, 데이터 처리, 의사결정 기능을 추가로 갖추고, 수집한 데이터를 바탕으로 자체적으로 판단하고 처리하는 기능을 포함된 지능적 센서이다. 실생활에도 밀접한 연관을 가질 수 있고 범위 또한 점차 확대되어가고 있다. 본 논문에서는 센싱 데이터의 IoT 활용과 맞물려 스마트 센싱 데이터의 다양하고 새로운 활동 분야에 대해서 탐색하고자 한다.

센서 데이터의 발전에 따라 자율주행 자동차 산업도 급격히 성장하고 있다. 미국 우버(UBER)는 2015년부터 자율주행 자동차 산업에 뛰어들었고, 국내에서도 '판교 자율주행 셔틀'이 시범운행 되었다. 따라서 자율주행 자동차는 앞으로 우리 삶에 보다 많은 영향을 끼칠 것이 분명하나, 아직 자율주행 자동차가 완벽하게 개발되지 않은 만큼 우리가 예상하지 못한 교통사고 등 새로운 문제가 나타날 위험이 있다. 따라서 본 논문은 자율주행 자동차에 대해 살펴보고 사고 사례를 분석하여 앞으로 나타날 수 있는 사고 유형을 예측하는 것에 목적이 있다.

본 논문에서는 자동 제어 시스템의 이상행위를 분석하기 위하여 MODBUS 프로토콜 기반의 제어 명령을 수집 분류하여 등록된 화이트리스트 기반으로 이를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 구현 시스템은 자동 제어 시스템 기반으로 다양한 생산설비를 동작시키는 스마트팩토리 시스템을 비롯하여 국가기간 산업에 활용 가능하며, 생산설비의 이상 작동을 확인하기 위하여 생산설비의 동작 신호를 주기적으로 수집 분석하여 정상적인 작업형태에서 벗어나는 이상 작업을 판단할 수 있도록 구성하였다. 또한, 소형화된 공장 자동화 설비를 구성하여 실제 스마트팩토리 환경에서 제어명령을 수집하고, 수집된 신호로부터 이상 작동을 검출하는 제안 시스템의 구현 결과를 설명한다.

본 논문에서는 Zigbee 네트워크 환경에서 Zigbee 라우터가 다양한 종류의 패킷을 전송받을 때 패킷의 종류에 따라 발생하는 처리 대기열의 처리 지연을 줄이기 위하여 각 종류의 패킷마다 서로 다른 대기열을 두고 라우팅하는 기법을 제안하였다. 이 전에는 네트워크 디바이스의 성능으로 인하여 대기열을 다루는 다양한 방법이 제안되었으나, 대기열을 분리하여 처리하는 방법에 대해서는 한계가 있었다. 본 논문에서는 패킷을 제어, 실시간, 일반 패킷으로 분류하여 이를 서로 다른 대기열에 수용하고 처리함으로써 패킷 종류에 따라 타 패킷에 발생하는 처리 지연을 줄여 네트워크 효율을 향상 시킨다.

최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.

SDN(Software Defined Networking) 환경에서는 OpenFlow 프로토콜을 사용함으로써, 컨트롤러는 스위치가 패킷의 도착이나 Table의 상태에 따라 미리 Flow table의 Entry를 추가, 갱신, 삭제하도록 제어한다. 본 논문에서는 Flow entry의 사용량에 대한 확률을 정확하게 측정하기 위하여 Hidden Markov Mode (HMM)을 적용한 새로운 Flow entry 사전 제거 기법을 제안한다. 본 연구를 통해 HMM을 사용하여 기존 기술들보다 효과적이며 Flow table 관리에 있어 향상된 성능을 목표로 한다.

네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.

기존의 Flow 규칙 구분을 위해 연구되었던 기법들은 적응적 또는 사전 처리의 접근법이 제안되었으나 각각의 장단점을 기반으로 효율적인 접근법이 연구되어야한다. 본 연구에서는 Flow 규칙을 삽입하기 전에, 스위치의 계산 작업을 완화하기 위하여 전이 학습 기법인 TrAdaBoost를 이용함으로써 Flow 규칙들을 구분하는 접근법을 제안한다.

본 논문에서는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)에 적용되어 사용될 수 있는 다중 게이트웨이 환경에서 각 게이트웨이의 상황에 따라 종단 노드를 분산 트레이드 해줌으로서 게이트웨이의 자원 소모 효율성 증대 및 수명 연장을 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법을 두 단계에 걸쳐 제안하고 해당 기법의 효율성 입증을 위하여 클라우드 컴퓨팅이라는 대규모 환경을 가정하여 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 전체 게이트웨이의 자원 소모량이 평준화됨과 동시에 효율성이 증대되었음을 확인할 수 있다.

본 논문에서는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)에 적용되어 사용될 수 있는 다중 게이트웨이 환경에서 각 게이트웨이의 자원 상황에 따라 종단 노드를 클라우드 단으로 직접 트레이드하여 처리함으로서 게이트웨이의 자원 소모를 줄이고 높은 처리량을 요구하는 종단 노드를 빠르게 처리 가능한 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법의 효율성 입증을 위하여 클라우드 컴퓨팅이라는 대규모 환경을 가정하여 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 높은 처리량을 요구하는 종단 노드를 클라우드 단에 트레이드하여 직접 처리함으로서 클라우드 단 하부의 다중 게이트웨이의 자원 소모율 감소 및 데이터 처리 속도가 증대 되었음을 확인할 수 있다.

최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.

본 연구에서는 영상 내 도로의 형태와 영상 내 객체들의 속성을 실시간으로 자기 학습하고 영상 전체에서 나타난 객체와 각 도로 차선을 지나는 객체들의 이상 징후를 판별하기 위해 교통 CCTV 영상을 활용한다. 각 도로 구간을 촬영한 교통 영상에서 추출한 이동 객체 로그에서 영상 내 도로 형태와 영상 내 객체들의 속성을 통해 감시 공간을 학습하고 학습된 정상 프로파일 대비 각 차선을 지나는 객체들과 영상 내 객체들의 이상 상황을 실시간에 판별한다.

한국 사회는 빠르게 다문화 사회로 진입되고 있어 인구 구성과 집단이 다양해 질것으로 전망하고 있다. 다양한 형태의 가족 중 중도입국 청소년들의 비율이 점점 증가하고 있다. 대부분의 중도입국 청소년들은 준비가 전혀 이루어진 않은 상태에서 우리나라에 입국하는 실정이므로 언어장벽에서 진로장벽에 이르기 까지 매우 취약한 여건과 불안정한 환경에 처해 있는 것이다. 이를 해결하는 방안으로 국가나 지방자치단체는 물론 각급 교육기관에서 다양한 프로그램으로 서비스가 지원되고 있으나 사업 간의 중복성과 일부 비효율적인 전달체계와 운영, 예산과 인력 낭비로 인하여 효과성을 낮추는 경향이 있다. 본 논문에서는 중도입국 청소년들의 발달주기, 학령주기, 한국어 구사 능력에 따라 개인의 능력에 따른 맞춤형 언어교육으로 올바르게 성장하도록 도움을 주는 방안을 제시한다. 제시한 내용은 이중언어 교육방법과 발도르프 교육 프로그램을 준용한 교수-학습 방안이다.

양자제도는 나라마다 고유문화와 인간사회 발전의 속도에 따라 변화하는 내용이 서로 같지 않지만 자녀의 복리를 최우선하는 '자를 위한 양자제도'가 범세계적인 추세임에는 틀림이 없다. 이 양자제도는 당사자간의 합의에 의하여 혈연적인 관계가 없음에도 불구하고 자가 양친의 친생자로서의 신분을 취득하는 법정혈족관계를 말한다. 특히 오랜 기간 전통적인 가의 계승을 위한 이 양자제도는 시행하는 과정에서 여러 가지 문제가 지적되어 자녀의 복리를 위하여 친부모와 친족관계를 단절시키고 양친과 친생자관계를 발생시키는 친양자제도가 2005년 민법개정을 통해 도입되었고, 2008년 1월 1일 시행하고 있다. 그러나 이 또한 민법에서 친양자 입양조건 및 부부공동 입양에 있어서 3년간이라는 혼인기간을 요구하는 등 엄격하게 규율하고 있어 친양자제도를 실현하는데 한계가 있다는 문제점이 대두되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 먼저 우리나라 현행 친양자제도에 대한 법률적인 내용을 검토하고, 친양자제도와 관련한 외국의 입법례를 통하여 자의 복리를 위한 최선의 합리적인 개선방안을 제시하고자 한다.

본 연구는 어머니의 스마트폰 과의존과 부모역할지능의 관계를 확인하여 어머니의 스마트폰 과의존 예방교육이 필요하다는 기초자료를 제공하는데 목적을 두고 있다. 연구대상은 충북 청주시의 15개소의 어린이집에 다니고 있는 만 0~2세 어머니 220명이다. 연구도구는 스마트폰 과의존척도, 부모역할 지능척도를 사용하였다. 연구의 분석을 위하여 Pearson 적률상관관계, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 어머니의 스마트폰 과의존은 부모역할지능과 부적인 상관이 있었으며 발달적 자극, 양육 및 지지, 관리의 하위요인 모두에 부적상관이 있었다. 다중회귀분석을 통한 스마트폰 과의존과 부모역할지능 및 하위요인 모두에 부적으로 유의한 영향이 있는 것으로 나타났다. 이는 바람직한 영유아의 양육을 위하여 어머니를 위한 스마트폰 과의존 예방교육이 필요함을 시사한다.

본 논문에서는 사회연결망 분석을 이용하여 군 장비정비정보체계의 정비데이터를 분석하고 이를 통해 정비 분야 전문가를 파악하고자 하였다. 장비정비정보체계는 군에서 장비를 효율적으로 정비하고 관리하기 위해 2009년부터 운용하고 있는 체계로 해군한 정비부대에 대한 2017년 정비데이터(00,000건)의 일부(0,000건)를 페이지랭크 중심성 분석을 통해 정비 분업화 수준과 참여도를 확인함으로써 전문분야를 확인하였다.

본 논문에서는 내부마케팅의 실행요인 및 개인의 행동과 업무 수행수준에 영향을 미치는 심리적 변인인 자기효능감을 살펴보고, 내부마케팅과 자기효능감이 기업의 조직 구성원들의 행동을 유도하여 조직몰입과 직무만족에 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 실증적으로 확인하기 위한 구체적인 평가의 방법으로는 수집된 자료를 SPSS21.0 및 AMOS21.0을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 기업의 내부마케팅 활동과 자기효능감은 심리적 영향에 따라 조직 구성원들의 직무만족과 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 내부 직원들의 업무 지향적 태도 형성을 위해 조직의 방침과 목적달성을 공유하기 위한 기업의 역량강화 활동과 조직 구성원들의 심리적 관리가 필요한 것으로 판단된다.

본 연구에서는 SNS 품질요인에 대한 기존 연구에 대해 전문가 집단이 산출한 각 품질요인에 대한 중요도와 사용자 집단이 각 품질요인에 대해 중요하다고 생각하는 중요도의 차이를 알아보고자 하였다. 연구를 위하여 선행연구에서 사용된 SNS 품질요인을 시스템품질, 정보품질, 인터페이스품질, 서비스품질로 구분하여 AHP 기법을 적용하여 전문가 집단과 사용자 집단의 품질요인별 중요도를 실증 분석하였다. 분석결과 전문가 집단과 사용자 집단의 각 품질요인에 대한 중요도의 인식 차이가 나타나는 것으로 나타나 품질평가에 있어 전문가와 사용자의 의견을 종합하는 종합 평가가 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 우리나라 기업의 프로젝트조직 중심으로 기업조직이 보유한 조직지식의 특성이 조직 내 지식이전 및 활용과 경영 성과에 어떠한 영향을 주는지를 알아보고자 하는 실증연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 국내기업들의 기업 지식 특성의 내부요인들이 지식의 이전, 활용과 경영성과에 어떠한 유의한 영향을 미치는지 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

본 연구는 결혼이민자들의 성공적인 정착을 위해서는 그 수단 중의 하나로서 정보격차 수준의 완화를 통하여 정보불평등에 따른 사회불평등을 해소시켜 주기 위한 정보화교육 활성화의 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 결혼이민자의 정보격차해소를 위한 정책적 시사점은 첫째, 결혼이민자를 위한 공공기관과 그들이 자주 이용하는 기관의 정보화 교육프로그램의 다양화에 따른 정보 접근권의 확대, 둘째, 인터넷을 통한 사회참여 활동 기회제공을 위한 시스템 구축마련, 셋째, 디지털기기를 이용한 이체, 송금, 계좌조회, 공인인증서, 세금납부, 각종 민원서류발급, 공과금, 고지서 확인, 각종 복지 및 보조금 신청, 공공서비스 관련 정보검색 등의 업무 능력 향상을 위한 '찾아가는 맞춤형 서비스 프로그램' 확대, 넷째, 인터넷 비이용자들을 위한 교재개발과 체계적인 커리큘럼 개발을 위한 교육기관 지원정책 확대, 다섯째, 결혼이민자를 위한 컴퓨터 자격증반의 운영을 활성화를 통한 취업 및 창업의 기반을 지원해주어야 함을 제시하였다.

본 논문에서는 중국 시청자 대상으로 한국 TV프로그램에 대해 시청동기가 지속적 시청에 미치는 영향에 관련 연구를 했다. 최근 한국의 대중문화 산업이 발전하면서 한국 TV프로그램의 인기가 높아지고 있다. 특히 한국 연예인들 출연하는 예능 프로그램은 지속적인 시청이 이루어지는 추세이다. 또한 한국 드라마도 중국 시청자들한테 높은 인기를 끌고 있다. 그래서 중국 시청자들이 한국 TV프로그램에 대해 지속적인 시청 의도가 더욱 중요해 지고 있다. 따라서 본 연구는 중국 시청자들 한국 TV프로그램 시청동기와 문화적 접근성 요인이 한국 TV프로그램 지속적 시청의도에 미치는 영향에 대해 살펴봄으로써 시청동기와 문화적 접근성이 한국 TV프로그램 시청에 미치는 영향을 이해하고자 한다. 본 연구는 한국 TV프로그램 시청하는 중국 시청자 대상으로 설문지를 배포하였으며, 수집된 데이터를 분석하였다. 본 연구의 분석을 통해 확인된 주요연구결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 시청자들 한국 TV프로그램 시청 동기가 지속적 시청의도에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째, 중국 시청자들 직접경험이 지속적 시청의도에 긍정적인 영향을 미친다.

2018년 12월 20일부터 '제로페이' 시범 서비스를 시작했으며, 2019년 3월 이후 본격적으로 정식 서비스를 시작해 전국으로 확대한다는 방침이다. 이론적 배경으로부터 도출된 가설을 검정하기 위해서 제로페이 사용자를 대상으로 편의표본추출법을 채택하여 설문 조사를 진행할 예정이다. 실증분석에서는 제시된 가설들의 영향 관계를 분석하고 이전 측정항목의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 신뢰성 분석 및 타당성 분석을 실시한다. 또한 각 변수들 사이의 판별타당성과 변수간의 방향의 정도를 확인하기 위하여 상관관계분석을 실시하고, 경로모형과 가설을 검정한다. 본 연구를 통해 사용자들의 제로페이의 수용에 대한 결정요인을 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이며, 관련 연구자나 실무자들은 물론 제로페이 서비스 기업들이 활용할 수 있는 마케팅 전략방안을 제시하고자 한다.

본 연구에서는 명절이 소비자들의 제품 교체주기에 영향을 미치는지를 탐색하기 위해 중국 온라인 휴대폰 판매 데이터를 바탕으로 명절 시기별 구매간격 차이검증을 통해 실증적으로 분석하고자 하였다. 분석결과, 명절시점과 평상시점 간에 제품 구매간격의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 명절시점이 평상시점보다 제품 교체주기가 짧은 것으로 나타나 명절효과가 있음을 증명하였다. 한편, 춘절, 노동절, 국경절 등 명절유형 간 제품 구매간격의 차이는 나타나지 않았다. 이는 기업이 명절시점을 활용하여 교체 가능성이 높은 소비자를 선별적으로 공략한다면 더 높은 성과를 얻을 수 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 실무적으로 볼 때 기업으로 하여금 교체확률이 높은 시기에 마케팅을 집중할 수 있도록 할 수 있을 것이며, 학술적으로는 제품 구매 간격에 영향을 미치는 구매시점 효과 중 명절효과를 온라인상의 고관여 제품에 적용하여 탐구했다는 공헌점이 있다.

The objective of this study is to understand the relationship between type of advertising and brand attachment. We divide advertising type into loss and gain frame and examine the effect on brand attachment, The effect of scarcity advertising on brand attachment and the effects of interaction effects on brand attachment were examined. The results showed that the effect of the loss and gain frame on brand attachment was not statistically significant. It also showed that scarcity was not emphasized or emphasized or had no effect on brand attachment. That is, the more emphasis on gain in advertising frame and the less pressure on scarcity, the more effective ad type for brand attachment.

소비 양극화에 따라 중산층의 붕괴가 이어지고 있다. 실제 미국의 탄산음료 판매는 2015년 3%의 매출 하락폭을 보였고, 국내 소비 또한 GDP 대비 민간소비 비중이 5.1%포인트 감소하는 등 불황의 그림자가 짙게 드리워져 있다. 그러나 생활용품관련 소비의 감소에도 불구하고 명품 소비는 지속적으로 증가하는 등 소비의 양극화가 심화되고 있는 실정이다. 한편 오프라인 매출이 감소하고 있는 반면 온라인 매출은 지속적으로 증각하고 있는 상황에서 온라인 의사결정에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 알아보는 것은 의미있는 일이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 "결혼(mating goal)"을 프라이밍시키는 것이 남.녀의 의사결정에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 나아가 불확실한 의사결정상황에서 남녀의 의사결정에 영향을 미치는 요인에 대해 추가로 살펴보았다. 연구결과 "결혼(mating goal)"을 프라이밍시키면 불공정한 제안을 거부하는 데 차이가 없지만, 여성의 경우에는 mating goal을 상기시키면 불공정한 제안을 더 많이 거부하는 것으로 나타났다. 이는 mating goal이 여성들로 하여금 좀 더 자신의 의견을 강하게 표현하도록 하는데 영향을 미칠 수 있다는 점을 보여주고 있다.

온라인 커뮤니티는 사용자들의 상호작용을 기반으로 생성된 컨텐츠(member-generated content)를 그 핵심가치로 제시하고 있으며, 이용자들은 소통의 장으로써 온라인 커뮤니티 내에서 정보획득, 교육자료 공유 등 다양한 혜택을 누릴 수 있다. 최근 2년 페이스북과 카카오스토리, 밴드 등과 같은 대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자 수가 감소한 반면, 온라인 커뮤니티만 상승세를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 여자고등학생들을 대상으로 고등학생들의 온라인커뮤니티 이용 실태와 이용하는 의도를 살펴보고자 한다. 연구를 위해 정보품질, 커뮤니티 정보의 신뢰성, 학습 혜택, 사회적 혜택, 자아존중감 혜택, 쾌락적 혜택, 경제적 혜택, 신뢰, 몰입 그리고 지속사용의도와 관련된 설문을 실시하였다.

본 연구는 청소년들의 SNS 이용동기와 이용실태를 알아보고자 하였다. 연구를 위해 부산에 살고 있는 고등학생들을 대상으로 조사를 실시하였으며, 사회적 동기, 유희적 동기, 기능적 동기, 심리적 동기, 정보공유, 탈출욕구, 교우실현, 전문적 혜택 등에 대한 설문문항을 토대로 설문조사를 진행하였다. 설문 결과, 대부분의 학생들이 페이스북을 사용하고 있었으며, 그 다음으로 인스타그램을 많이 이용하는 것으로 나타났다. 그리고 청소년들은 기능적 동기와 유희적 동기와 교유관계 유지를 위한 동기 때문에 SNS를 이용하고 있는 것으로 나타났다. 현재 청소년들이 SNS를 활발히 활용하고 있고 왜 이용하고 있는지에 대한 동기를 파악하여 청소년들의 심리상태를 점검해 볼 수 있다는 차원에서 연구의 의의가 있다고 볼 수 있다.

모바일 간편 결제란 모바일을 통해 재화, 서비스 이용에 관련된 결제를 처리하는 것을 의미한다. 모바일 접속자가 늘어나고 모바일 채널로 구매하는 사용자 규모가 커짐에 따라 모바일 간편 결제 시장은 지속적으로 성장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 청소년을 대상으로 모바일 간편 결제에 대한 이용 실태를 조사하고자 한다. 정보기술에 대한 개인혁신성과 현금 결제 습관을 사용자의 개인적 속성으로, 사용자가 인지하고 있는 위험성과 상대적 이점을 지각된 신념으로 보고 모바일 간편 결제 이용에 대한 청소년들의 인식을 연구하고자 한다. 대부분의 학생들이 온라인/모바일 쇼핑을 통해 모바일 간편 결제를 많이 사용하는 것으로 나타났으며, 상대적 이점이 있다고 높게 생각하고 있고, 현금 사용에 대한 습관 역시 높게 나타났다.

본 연구는 4차 산업혁명에 적합한 창의적 인재 양성의 필요성이 강조됨에 따라 SW관련 프로그래밍 교육과 문제중심학습을 결합하여 기존의 강의식학습에서 효과적인 학습전이를 위한 역량중심의 스스로 학습을 강조하는데 목적이 있다. PBL은 암기를 통한 주입식 교육에서 자기주도적 성장학습을 통해 필요한 기술을 개발한다는 이점과 블록기반 공개용 프로그램인 스크래치는 학습자들의 흥미 유발, 몰입도 향상을 하며 습득 교육에 중점을 둔다. 또한 풍부한 미디어 활용 및 뛰어난 공유성을 기반하고 있으며 단순 반복과 암기가 아닌 창의적 수업이 가능하다는 장점이 있다. 고찰능력과 사고력을 향상시키고자 PBL과 스크래치를 결합한 교수-학습법을 개발하였으며, 그에 상응하는 유의점 및 학습단계를 개발하였고 이를 활용하여 학습자의 논리적사고 함양에 이바지 한다.

본 논문에서는 오토마타를 활용한 창의 융합 교육으로 학생들에게 기술과 공학 그리고 예술의 융합적 상상력을 불어넣을 수 있는 교육과정을 제안하고 이를 통해 인지능력과 감정조절, 그리고 공감 능력을 향상시키는 것을 가능하게 하는 사회정서학습인 SEL(Social and Emotional Learning)을 수행할 수 있도록 한다. 제안하는 프로그램을 통해 학생들의 감성을 자극하고 새로운 생각을 유도함으로써 올바른 인성을 가질 수 있도록 한다.

미래 사회를 살아갈 학생들에게 필요한 보편적 핵심 역량으로서 컴퓨팅 사고력에 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 또한, 2015 개정 교육과정을 통해 SW교육이 필수화되고 초 중등학교를 아우르는 구체적인 교육 목표 및 내용체계가 제시됨에 따라, SW교육을 위한 다양한 교육자료의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 국내외에서 SW교육을 위한 타당한 교육자료로서 주목받는 비버챌린지에 관한 국내 연구 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 국내 논문지 및 학술대회 논문 17편과 국내 저자가 출판한 해외 학술대회 논문 1편의 연구를 분석하고 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과는 비버챌린지는 물론 향후 SW교육 콘텐츠에 관한 교육연구 방향을 제시하는데 기초를 제공할 것이다.

서로 다른 지역에서 서로 다른 과정의 실습 중심의 정보보호 단기 교육을 진행하기 위하여 SaaS 기반 가상훈련 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 SaaS 기반 가상훈련 시스템을 이용한 정보보호 실습 교육의 장단점을 정리한다. 강사 및 수강생들은 교육 과정 중 데스크톱 가상화를 사용하여 실습 환경을 구축하는 시간을 절약할 수 있었다. 또한, 원격 실습 지원, 진행 상황 확인도 가능하였다. 관리자는 강사 및 장소와 무관하게 균등한 실습 교육을 제공할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이었다. 향후에는 서버 가상화와 데스크톱 가상화가 결합된 하이브리드 형태의 실습 환경 개발을 고려할 필요가 있다.

본 논문에서는 초등 현직 교사 146명을 대상으로 실시한 소프트웨어 교육 교수효능감 검사지(Software Education Teaching Efficacy Belief Instrument, SE-TEBI) 조사 결과에 따라 교사의 성별, 지역, 경력, 연수 경험 및 시간, SW 교육에 대한 태도와의 상관을 알아보기 위하여 이변량 상관관계 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 교수효능감(Software Education Teaching Efficacy, SE-TE)에 가장 높은 관련성을 보이는 것은 SW 교육에 대한 태도였으며, 그 다음의 관련성을 보이는 것은 연수 경험 및 시간이었다. 성별은 부적 상관을 보였으며, 지역과 경력은 통계적으로 유의한 상관을 보이지 않았다. 이러한 분석결과는 초등 교사의 SE-TE를 증진시키기 위해서는 SW교육에 대한 긍정적인 태도를 함양할 수 있도록 지속적인 연수 경험을 제공하여야 함을 시사한다.

테크놀로지의 발달에 따라 교육에서 테크놀로지의 중요성이 증가하였지만, 교사와 예비 교사의 테크놀로지에 대한 지식 부족으로 인하여 수업에 테크놀로지를 통합하는 것에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Kim과 Lee(2018)은 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 TPACK 교육 프로그램은 예비 교사의 지식에 미치는 영향을 분석하는 연구는 진행되었지만, 예비 교사의 자기효능감에 미치는 영향을 명확히 규명하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 세 집단의 예비 교사를 대상으로 ICT 기반 TPACK 교육, 프로그래밍 교육, 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 실시하고, 예비 교사의 일반적 자기효능감과 특수적 자기효능감 변화를 관찰하였다. 연구 결과, ICT 기반 TPACK 교육과 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 자기효능감의 변화가 관찰되지 않았지만, 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 받은 예비 교사는 일반적 자기효능감과 특수적 자기효능감 모두에서 유의한 향상이 나타났다.

매년 많은 수의 동물들과 사람들이 로드킬로 인한 피해가 발생하고 있다. 하지만 예방책을 구상하기 위한 정보들을 얻는 데는 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 연구는 로드킬에 대한 분산된 정보들을 쉽고 다양하게 확인 할 수 있으며, 로드킬에 대한 관심과 심각성을 가지고 이에 대한 예방방법, 소식들을 간편하게 접근할 수 있는 기능을 개발하고자 이번 연구를 진행하게 되었다.

교내 기자재가 고장이 나면 사용자는 수리하는 담당자에게 직접 연락을 하여 조취를 취한다. 고장수리 담당자의 처리 여부에 대한 확인은 유선으로 상호간에 확인하는 방법뿐이다. 본 연구를 통해 고장 난 기자재를 처리하고 싶은 사용자를 위해 실시간으로 처리 현황을 확인 할 수 있는 인터페이스와 기능을 지원하는 시스템을 개발하였다. 관리자는 해당 분류에 맞게 처리하는 담당자를 구별해 시스템에 글을 게시하고, 담당자는 담당 부서 게시물만 열람할 수 있도록 하여 빠른 일처리를 지원할 수있는 기능을 중점으로 개발하였다. 또한 하나의 기자재마다 책임자를 구별하고 처리 완료된 기자재의 종류의 기록과 통계를 사용자와 담당자가 보기 어려운 단위나 수치보다는 시각적인 효과를 받기 위한 그래프의 사용과 색상을 통하여 알림을 전해준다.

과거부터 현재까지 지속적으로 임용고시는 응시자 수가 꾸준히 많고, 응시과목 중 한국사는 높은 난이도를 보이고 있다. 본 연구는 일반인들을 상대로 하기보다는 임용고시를 준비하는 사람들과 응시자격에 있어 요구되는 한국사능력검정시험(고급) 자격증을 준비하는 응시 준비생들이 쉽고 효율적으로 학습하고 준비할 수 있도록 지원하기 위한 도구로써 개발하였다. 사용자들에게 한국사의 많은 분야 중에서 유적지와, 능비 부분에 대하여 유익한 자료를 제공할 뿐만 아니라 시대, 장소, 나라 등의 한국사에 대한 다양한 콘텐츠를 제공함으로써 자료 검색으로 임용고시 준비에 있어 유익하고 이해하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

스마트폰 애플리케이션 시장은 단기간 비약적인 성장을 거듭했다. 여러 각종 분야에서 애플리케이션 개발을 원하는 곳이 많아졌고 그만큼 앱 개발자들을 원하는 시장이 늘어나고 있다. 본 연구는 앱 개발을 도전하려는 1인 혹은 소규모 아마추어 개발자 입장에서 관련 실력을 효과적으로 늘릴 수 있는 방법을 제공하고 전반적인 애플리케이션 개발과 환경에 관한 유익한 정보들을 쉽게 접근함으로써 조금 더 애플리케이션 개발에 관심을 갖게 되는 계기가 될 것이다. 또한 본 연구의 게임 애플리케이션은 사용자들의 명시적 기억과 암묵적 기억 훈련에 도움을 줄 수 있도록 개발하였다.

오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.

본 프로젝트는 얼굴인식을 사용해서 인증하는 얼굴인증프로그램과 원격제어가 가능한 App이다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 얼굴인식과 시리얼통신, Json통신 등이 있으며, usb 카메라와 Linux 환경이 필요하다. 현재 여러 종류의 도어락이 있지만 취약한 점들이 많다. 취약점을 보완하여 더 좋은 도어락을 만들기 위해 생체인식 기술을과 2중 보완을 위해 App을 활용했다.

본 논문에서는 해수면 온도에 따라 양식장의 깊이를 연장하여 어족자원을 보호하기 위한 스마트 양식장 깊이 제어 시스템을 제안한다. 가두리 양식장의 경우 이상 고온현상에 의하여 해수면 온도가 상승하면 어족자원의 집단폐사를 가져온다. 해수면 온도가 어족자원의 폐사를 유발할 수 있는 온도에 이르면 사용자에게 통지하고 양식장의 깊이를 5m 연장시켜 어족자원이 뜨거운 해수면을 피할 수 있도록 하며, 어족자원의 수확을 필요로 할 때에는 양식장을 해수면방향으로 당길 수 있는 시스템이다.

최근 고령화 사회로 들어섬에 따라 치매 노인 환자가 해가 갈수록 급증하고 나아가 치매환자 뿐만 아니라 보호가 필요한 미취학 아동, 장애인 등 실종사고가 빈번하게 발생하고 있다. 자신이 길을 잃었다는 것을 인지하지 못하고 잇따라 2차 사고가 발생하는 경우가 많다. 이렇게 사고가 빈번하게 발생하게 되면 보호자의 입장에서는 같이 외출을 하거나 피보호자를 혼자 두고 외출을 하는 것이 많은 부담이 될 수밖에 없다고 판단하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 현재 위치추적을 기반으로 한 다양한 제품들이 있지만 통신사간의 복잡한 가입절차, 실종 시 2차사고 예방을 위한 대안이 없는 것 등 그 제품들을 사용자가 사용하는데 있어서 많은 제약이 있었다. 따라서 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 이러한 문제점을 개선하여 피보호자의 위치를 스마트폰의 어플리케이션으로 실시간 확인할 수 있도록 하고 보호자가 설정한 일정 반경의 기준점을 벗어나게 되었을 때 경보음 알림과 동시에 긴급기관 신고전화 기능을 추가하여 빠른 초동조치로 연이은 2차 사고를 예방할 수 있게 함으로써 보호자가 외출 시 심리적으로 안심할 수 있는 GPS위치 추적시스템에 대해 기술하였다.

전 세계적으로 미세먼지는 심각한 사회문제이다. 우리나라 또한 중국의 미세먼지와 디젤 자동차 급증 등에 의한 오염으로 인하여 호흡 시 들이마시는 공기의 질이 많이 나빠지고 있는 추세이다. 이로 인해 집 안의 환기를 위해 창문을 열거나 외출 후 귀가했을 때 옷에 붙은 미세먼지들에 의하여 집 안에 미세먼지가 쌓이게 됨으로써 건강을 위협할 수 있는 요소가 된다. 이러한 문제점들을 해결하고자 청소뿐만 아니라 공기청정 기능도 수행하게 되는 효율적인 측면을 가진 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 로봇청소기의 초음파 센서와 미세먼지를 사용하여 자동으로 로봇청소기와 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기에 대한 연구 결과에 관해 기술하였다.

IOT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었지만, 기상현상과 대기오염 등에 의한 피해를 예방하기 위한 제품은 아직 미비하다. 여러 피해 사례들을 조사해본 결과, 중국발 황사로 인한 초미세먼지, 공장의 화학 기체, 자동차 매연 등에 의해 대기가 오염되면서 사람들은 호흡기 질환에 쉽게 걸리거나, 집 내부에 미세먼지가 뿌옇게 쌓이기도 한다. 또한, 창문을 열어놓은 채 장시간 외출 시, 미세먼지나 폭우 등으로 인해 실내가 엉망이 되기도 한다. 그 외에도 거동이 불편한 노약자나 장애인만이 집에 있는 경우, 창문을 직접 개폐하는 것에 어려움이 있기에 보호자가 돌아올 때까지 견뎌야만 한다. 이러한 주거환경의 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 실내외의 교차점을 창문으로 설정하였고, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 창문 개폐의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 5가지 센서를 적용하였고, 편의성을 높이기 위해 라즈베리 파이 개발환경에 OK구글 오픈소스를 활용하여 음성인식 기능을 적용하였다.

본 과제는 기존의 기술의 현황으로 건강 검진 검사 하는데 오랜 시간과 비용이 많이 소요된다. 그로 인해 저소득층이나 교통이 어려운 곳에 위치한 섬 마을 등에서는 진료가 굉장히 어렵고 부담이 된다. 스마트 건강검진 키트는 간단한 부착을 통해 바이탈을 한번에 측정이 가능하고 그 결과를 그래프화 하여 검사 결과를 일반인도 한 눈에 볼 수 있게하며 그리고 수치를 표시하여 문제가 있을 시 그 수치를 정상수치와 비교하여 블루투스를 통해 의사에게 보낼 수 있도록 목표를 설정하였다. 진료 전 맥파(PPGA), 혈중산소포화도(SpO2), 심전도(ECG), 체온 센서를 활용하여 바이탈 수치를 한번에 측정하고 수치화된 정보를 그래프화 시켜 나타내어 의사에게 결과를 수신하여 기초진단에 필요한 시간적 문제를 줄인다. 또한 기초 진단에 문제가 있을 경우 환자 개인에게도 수신하여 자신의 진료 당시 기초 진단 정보와 일반적인 경우와 비교할 수 있도록 활용할 수 있다.

본 논문에서는 유아보호를 위한 차량용 스마트 알림 시스템을 설치해야 한다는 것을 제안한다. 여름철 유아들이 차량에 갇혀 숨지는 안타까운 사건이 빈번히 일어났다. 현행 도로교통법에서는 어린이 통학버스를 운전하는 사람은 운행을 마친 후 어린이나 영유아가 모두 하차했는지를 확인 하도록 규정하고 있고 통학차량에 일정 인원 이상의 유아들이 탑승하면 통솔인원교사가 등.하교 길에 동행하도록 의무화 되어 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 통학차량에 유아들이 방치되어 사망하는 사건사고가 일어나고 있다. 외국에는 챠량 내부의 모든 버튼을 인식 하여야 차량의 시동이 멈추게 된다. 하지만 유아를 차량에 두고 나오는 사고가 났다. 차량용 스마트 알림 시스템은 기존 버스 내부에 RF카드를 인식하면 유아의 학부모에게 문자가 전송되게 되며 차량 어디에 위치하였는지 표시가 되게 된다. 이로인해 차량에 유아를 두고 내리는 일이 없게 되며 유아가 차량을 언제 탑승하였는지 확인할 수 있게 된다.

본 논문에서는 기존의 드론의 문제점을 보완하기 위한 모델을 제안한다. 기존 드론들의 태생적인 프로펠러 사용으로 인해 안전사고의 위험성, 프로펠러 파손으로 인한 소모성, 비행을 위한 프로펠러의 소음 등의 한계를 근본적으로 제거하여 단점을 최소화하고 성능의 감소를 최소화하여 차세대 드론모델의 한 방법을 제시한다. Bladeless fan 의 원리를 이용하여 프로펠러를 내부로 이동시키고, 하나로 줄임으로써 상승하는 안정성, 소모성, 장소의 제약을 해소할 수 있게 한 후에, 터보 팬 엔진의 원리를 이용한 공기의 압축과 내부 유속의 상승을 이용하여 내부의 순환 바람으로 인한 서브 날개의 바람 출력 상승을 시켜, 기존 드론의 추력을 얻게 하고 단점을 보완하게 한다. 본 논문에서는 기존 드론의 단점을 보완한 모델로써, 기존 드론과 같은 역할을 수행할 수 있고 장소의 제약, 상해사고의 위험성, 프로펠러의 소모성 면에서 효과적으로 우수함을 보인다.

본 논문에서는 감성과 힐링, 머신러닝이라는 주제를 바탕으로 딥러닝을 통한 사용자의 얼굴표정을 인식하고 그 얼굴표정을 기반으로 음악을 재생해주는 얼굴표정 기반의 음악재생 프로그램을 제안한다. 얼굴표정 기반 음악재생 프로그램은 딥러닝 기반의 음악 프로그램으로써, 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있는 CNN 모델을 기반으로 얼굴의 표정을 인식할 수 있도록 데이터 학습을 진행하였고, 학습된 모델을 이용하여 웹캠으로부터 사용자의 얼굴표정을 인식하는 것을 통해 사용자의 감정을 추측해낸다. 그 후, 해당 감정에 맞게 감정을 더 증폭시켜줄 수 있도록, 감정과 매칭되는 노래를 재생해주고, 이를 통해, 사용자의 감정이 힐링 및 완화될 수 있도록 도움을 준다.

지구온난화로 인한 갑작스런 기후 변화로, 예측 불가한 비가 내리는 일이 늘어나고 있음에 따라 일회용 우산의 구매 또한 증가하고 있다. 일회용 우산의 비닐이 썩는데만 약 100년이 걸리고, 불법 소각 시엔 공기를 오염시키는 유해성분을 배출하게 된다. 본 연구는 다회용 우산을 공유하여, 위와 같은 나비효과를 줄이는 데에 중점을 둔다. 사용하지 않는 우산을 대여소가 어디든 기부할 수 있게 하여 남는 우산을 무심코 버리는 일이 없게 하고, 사용자가 가까운 대여소를 추천받고 선택하여 원하는 위치에서 우산 대여를 할 수 있게 하여 불 필요한 지출을 줄이게 한다.

본 논문에서는확장성을 높인 스마트 미러 시스템을 개발한 결과를 보인다. 스마트미러 (Smart mirror)는 사용자가 요구한 데이터를 거울에 보여주는차세대디스플레이어로 유용성과 편리성이 뛰어나다. 기존의스마트미러 시스템은한 지역 내에서만 사용하거나 자체 데이터베이스만을 가지기에 확장성이 낮다. 본 논문에서는 이 점을 보완하여 외부 데이터베이스 서버 구축을 통한 서비스를 제공하여 확장성을 높였다. 테스트를 위해 스마트 미러와 미세먼지 제어 시스템 및 온습도 데이터 제공 시스템을 사용했다.

본 논문에서는 소형 무인항공체 (UAV, Unmanded Aerial Vehicle)가 제한된 공역 (airspace)에서 발생할 수 있는 상황을 예측할 수 있는 시뮬레이터를 개발하여 테스트를 수행한 결과를 보인다. 많은 소형 UAV가 밀집해서 비행하는 상황을 가정하여 충돌의 발생 가능성을 줄이기 위해 공역을 고도에 따라 계층으로 나누었으며 시뮬레이터에 이를 반영하였다.

본 논문에서는 가정 등에서 사용자의 행동 반경에 가장 많이 있는 거울에 홈 제어 및 근처 전열 기구들을 보다 쉽게 제어 할 수 있도록 Google Speech API와 Open CV 라이브러리를 사용해 음성인식을 통한 홈 제어 방안을 제시하였다. 이를 통해서 바쁜 아침에 화장 등을 하는 경우 두 손을 자유롭게 사용하면서 디바이스를 음성으로 제어 할 수 있는 편리성을 제공하였다.

본 논문에서는 물체를 집기(picking) 위해 필요한 깊이 값을 특수카메라인 리얼센스를 사용하여 받아와서 2D 카메라로는 하지 못하는 로봇 팔 피킹 시스템을 구현하였다. 객체 인식은 텐서플로우 객체 검출 라이브러리를 사용하여 정확도를 높였고, ROS 기반의 rviz, moveit, gazebo 등의 패키지를 사용하여 아두이노와 통신하며 로봇팔 하드웨어로 인식된 객체를 피킹하는 시스템을 구현하였다.

영상처리에 관한 다양한 오픈소스의 등장으로 현실의 사물을 인식하고 그에 따른 처리가 가능해졌다. 이에 따라 본 논문에서는 허프 변환 알고리즘을 이용하여 인식된 영상에서 효과적으로 차선을 검출하여 차량이 차선과의 거리를 일정하게 유지한 상태로 목적지까지 이동할 수 있게 하고, RFID를 이용하여 도착지점 알려주는 기술로 차선인식 자율주행 카를 개발하였다.

장애인은 비장애인보다 극한 상황에 쉽게 노출될 수 있어 큰 주의가 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 기반으로한 손동작 인식 시스템을 제안한다. 장애인을 비롯한 몸이 불편한 사람들이 간단한 동작만으로 집 안의 모듈을 제어할 수 있도록 시스템을 구현하였다. OpenCV 라이브러리를 기반으로 카메라 촬영을 통해 손동작을 인식하여 물체를 제어하는 시스템을 설계하였다.

본 논문에서는 신경망 모델에 키보드를 통한 주행 학습을 이용하여 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주어진 트랙에서 키보드의 방향키를 통해 전진, 후진 등 5가지의 상태로 RC카를 수동 제어하고, 제어시 카메라를 통해 얻어진 이미지를 저장해, 키 제어 데이터와 이미지 데이터를 학습시켜서 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

본 연구에서는 주행승차감 및 안정성을 고려한 전동킥보드의 문제점을 해결하기 위해 역공학 기법을 사용하여 주요 시스템의 품질요소, 제품특성 등을 분석하고 사용자 요구사항을 도출하기 위해 품질기능전개(QFD: Quality Function Deployment)방법론을 적용하였으며 그 결과로 사용자 요구사항은 6개의 범주에서 20개를 도출하였으며 품질특성 요구사항은 16개 도출하여 최종 12개를 시스템 품질특성(CTQ: Critical To Quality)으로 선정하였다.

본 연구에서는 신체밀착형 의복의 유행으로 맞음새가 우수한 의복의 중요성이 부각되고 있는 20대 나성을 대상으로, Size Korea의 제 7차 인체치수조사 계측데이터를 분석하여 전신 체형의 특성을 알아보고, 전신 체형을 유형화하고자 하였다. 이를 통해 20대 전반 남성의 의복 제작에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 20대 남성의 체형은 4개로 분류되었다. 유형 1은 둘레 및 너비요인의 적재량이 높고, 몸통길이와 발목/종아리 굵기, 엉덩이처짐 요인 높이 요인의 적재량이 낮은 '짧고 굵은 몸통새다리 체형'이다. 유형 2는 어깨너비와 길이, 몸통길이의 적재량이 높고, 둘레 및 너비와 어깨처짐 요인의 적재량이 낮으며, 높이요인의 적재량이 높은 '가는 역삼각형 체형'이다. 유형 3은 발목/종아리 굵기 요인의 적재량이 높고, 높이요인, 둘레 및 너비와 몸통길이 요인의 적재량이 낮은 '짧고 가는 몸통 굵은 다리 체형'이다. 유형 4는 높이요인과 엉덩이처짐, 어깨처짐 요인의 적재량이 높고 어깨너비와 길이 요인의 적재량이 낮은 '긴 삼각형 체형'이다.

우리에겐 익숙하고 쉽게 느껴지지만, 누군가에겐 어려운 것들이 존재한다. 예로 시각 장애인에게는 거리를 돌아다니는 것, 거리를 달린다는 것은 상당한 용기가 필요한 일이다. 경북대학교 재학 중인 시각 장애인 김경훈 학우는 자신의 유튜브 채널에 등교하는 거리에 익숙해지도록 여러 번 걸어 다니며 연습하는 모습의 영상을 올린 적이 있다. 또 다른 시각장애인은 국민 청원에 트레이닝에 대한 지원 요청을 한 적이 있다. 우리는 이런 사례들을 조사하여 거리에 나가지 않아도, 위험요소를 생각하지 않아도 할 수 있는, 그 누구도 차별 받지 않고 모두가 자연스럽게 운동에 집중할 수 있는 홈 트레이닝 시스템을 구현하였다.

본 논문에서는 위험지역 주위의 사고 관련 상황 인지를 위한 정보 수집 방안을 고려한다. 사고 상황에 대한 인지는 위험상황에 대응하기 위한 것으로 위기에 대한 신속한 대응을 처리하도록 유도한다. 위험지역에서 수집된 정보가 특정상황에 대한 인지로 연결되기 위하여 각각의 상황을 실시간으로 분석해야 한다. 이것을 위하여 위험지역에 대한 정보수집 방안을 설계하도록 한다.

본 논문에서는 위험지역에서 수집 된 정보에 대한 정보처리 시스템에 대해 고려한다. 영상센서를 통하여 입력되는 영상정보를 실시간 분석 및 분류를 하여 사전에 정의된 상황과의 비교분석을 통하여 인지할 수 있는 상황인지 시스템을 설계한다.

본 논문에서 고려하는 모니터링 장치는 전송된 영상과 GPS좌표를 통해 위험 지역을 감시하는 감시부, 위험 상황 및 객체 확인, 위험상황에 대한 경고 메시지 등을 전파하는 위험상황 처리부, 시간대별로 영상정보를 검색할 수 있는 영상출력부, 그리고 상황정보를 저장하는 상황정보 DB의 설계로 구성된다.

본 논문에서는 모터와 센서를 제어하고 무선통신 까지 지원하는 LEGO MINDSTORMS Education EV3의 다양한 센서를 활용하여 창의융합교육 방식에 대한 연구를 하였다.

본 논문에서는 실시간 데이터 분석을 통해 소아 응급 진료가 가능한 응급실을 안내함과 동시에 실시간 응급실 데이터베이스를 제공하여 응급실 진료 효율을 증진시키는 APP을 제안한다. 이 제안은 서울시의 응급실 이용 통계 중 야간 시간대와 소아 응급 진료율이 높다는 것에서 착안, 이를 효율적으로 안내 및 순환시키는 것을 목적으로 한다. 사용자의 연령 데이터를 수집하여 일반 응급실 환자와 소아 응급실 환자를 분류하며, 사용자의 위치 데이터를 수집하여 가까운 응급실의 정보를 제공한다. 또한 병원별 응급실의 실시간 혼잡도 현황을 제공한다.

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

최근 자유 여행을 즐기는 사람이 늘어남에 따라, 그에 맞춰 여행 애플리케이션은 빅데이터를 기반으로 관광지 추천 서비스를 제공하고 있다. 그렇지만 이 경우 전형적인 관광지만을 추천하여 독특한 여행 경험을 원하는 여행자들을 만족시키지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 현지인 가이드가 자신만의 경험이 담긴 투어 상품을 구상하고 직접 안내까지 함으로써 여행자에게 특별한 현지 경험을 선사해 주는 것을 목표로 한 여행 가이드 애플리케이션을 개발하였다. 가이드와 여행자 입장에서 각각의 편리성 제공을 위해 두 개의 애플리케이션으로 개발하였으며, 웹서버 연동을 통해 상호간의 실시간 정보 업데이트가 가능하게 하였다. 또한 네이티브 애플리케이션을 기반으로 여행지 어디에서나 투어 상품을 구매할 수 있어 여행자에게 편리성을 제공한다.

본 논문에서는 서울 열린 데이터광장에서 제공하는 오픈 API를 사용하여 지하철의 편의정보를 제공하는 어플리케이션을 구현한다. 기존의 지하철 어플리케이션의 불편함을 해소하기 위해 지하철 편의 시설 정보를 중심으로 제공하는 어플리케이션을 제안한다. 제안한 어플리케이션은 편의시설 중심으로 제공하여 사용자가 긴급할 때 화장실을 포함한 편의시설을 기존 어플리케이션 보다 신속하게 찾을 수 있는 것을 목적으로 한다.

사람들의 대화에 사용되는 단어는 사전적으로 정의되어 있으나 개인마다 단어의 의미를 다르게 받아들이기도 한다. 단어에는 단순히 사전의 정의만 담겨 있는 것이 아니라 개인의 감정과 삶의 시간 또한 담겨 있기 때문이다. 각기 다른 의미로 단어를 사용함에 따라 야기되는 소통 장애를 해소하기 위하여 본 연구에서는 단어의 일반적 정의뿐 아니라 개개인 각자의 의미를 담을 수 있는 오픈사전 앱을 개발하였다. 일반사전에서는 공공 API를 통해 국립국어원의 우리말샘 사전을 사용하며, 오픈사전에서는 웹서버를 연동하여 MySQL에 사용자가 정의한 단어를 등록한다. 또한 본 앱에서는 해상도별 이미지를 구현하여 다양한 화면에 대응하였다.

본 논문에서는 자세 교정에 도움을 줄 수 있는 압력센서 기반의 스마트 방석 개발 사례를 소개한다. 스마트 방석은 스마트폰과 블루투스로 연결되며 스마트폰 앱은 사용자의 자세 정보를 분석한 후 자세가 불안정한 징후가 판단되면 알림을 통해 바람직한 자세를 취할 수 있도록 안내한다. 본 시제품 개발에서는 압력센서의 값을 분석한 후 단순한 형태의 자세 추정 방식을 채택하였지만 향후 다양한 실험 및 딥러닝 응용을 통해 정확한 자세 추정을 위한 알고리즘을 개발할 계획이며 알림에 의한 수동적 자세 교정이 아닌 기구 설계, 모터 제어 등을 통해 능동적인 자세 교정을 지원하는 스마트 방석을 개발할 계획이다.

본 논문에서는 전기차 파생 IT융합 서비스의 일환으로 원활한 전기차 충전을 지원하기 위한 불법 주차 방지 시스템을 제안한다. 국내 전기차 관련 법에 따르면 전기차 충전소 앞에 전기차가 아닌 일반 차량이 불법으로 주차를 하게 되면 과태료를 내게 되어 있다. 따라서, 제안한 시스템에서는 전기차가 아닌 일반차가 주차를 하면 경광등 작동시켜 운전자에게 경고한다. 제안한 시스템에서는 딥러닝 기반의 영상인식 SW를 적용하였다. 다양한 조도 환경에서 인식 성공률을 분석하였고 어두운 저녁에는 주변 광량에 따라 인식이 잘 이뤄지지 않는 것을 확인하였다. 향후 추가 LED를 더해 광량의 부족함에 따른 인식률 저하를 개선하는 연구를 진행할 계획이다.

본 논문은 항공기내의 주요 항공전기 전자 부분품을 연결하여 주는 배선조립체의 연속성을 시험할 수 있는 점검기의 개발에 관한 것이다. 기존의 항공기 내의 배선조립체의 연속성 시험은 디지털 멀티미터의 저항점검 기능을 통해 이루어지고 있었으나, 측정된 저항값이 정상인지 비정상인지의 판단은 정비사의 경험에 의한 판단에 의존할 수밖에 없는 문제가 있다. 제안한 점검기는 정비사가 예상되는 배선의 AWG 규격 및 길이를 입력하면 배선조립체의 AWG 규격별, 길이별 SPEC'의 저항값을 계산하여 측정된 저항값이 정상인지 비정상인지 확인할 수있는 메시지를 시현하게 하여 정비사의 정비 부담을 줄여줄 수 있다. 또한 본 시스템은 오픈소스를 이용하여 저비용으로 제작가능하게 하여 많은 정비사들이 사용할 수 있도록 하는 장점이 있다.

본 논문에서는 드론용 오픈 소스 API를 이용하여 셀프 카메라 촬영이 가능한 드론용 앱을 설계한다. 특히, 딥러닝 기반의 YOLO 객체 탐지 기술을 적용하여 배경 속에서 사람을 탐지하여 개인 및 단체 사진 촬영이 가능하도록 설계한다. 개발하는 셀프 카메라 앱은 기체의 자동 회전 및 선회 기반 연속 촬영 기능을 포함하여 다양한 형태의 인물 사진 촬영이 가능하다. 개발된 앱 기술을 기반으로 선회 및 회전을 통한 경비 구역의 침입자 촬영을 위한 시스템 및 드론 제어 기술에 활용하고자 한다.

신입생과 재학생들이 학사업무에서 문의사항이 있을 시 전화를 이용하는 방법보다 변화된 생활 환경에 맞게 SNS를 많이 이용하므로 이를 통한 문의가 증가하고 있어 이를 자동으로 응답할 수 있도록 챗봇(Chatbot)을 활용하는 사례도 증가하고 있다. 이에 경운대학교 학사업무에 대한 문의를 자동으로 응답하는 챗봇을 개발하여 학생들에게 제공하여 효율적인 응답체계를 만들고자 한다. 이를 위해 Dialogflow플랫폼을 사용하여 챗봇에게 질문했을 때 답을 하는 응답내용을 개발하고, Webhook을 사용해서 Facebook Messenger플랫폼에 연동하여 챗봇을 Facebook Page에 만들어 응용하였다. 또한 실제 채팅을 통해 실험하여 결과를 확인하였다.

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

2019학년도 초등학교 5-6학년군에 2015 개정 교육과정이 전면 적용된다. 본 논문에서는 2015 개정 교육과정에 따른 실과 검정 교과서 6종 소프트웨어 교육 단원의 외적 체제를 비교 분석하였다. 단원 체제 분석 결과 모든 교과서에 공통적으로 대단원명, 대단원 차례, 중단원명, 본문텍스트, 본문삽화, 용어 설명, 단원 마무리 등이 제시되어 있었다. 단원 구성 분석 결과 소프트웨어 교육 단원은 전체 교과서 분량의 18.8~25%까지 교과서별로 다양한 비율을 차지하고 있었다. 후속 연구로는 본 논문에서 다룬 교과서의 외적 체제 뿐 아니라 내적 체제 까지를 포함하여 각 교과서의 소프트웨어 교육 단원을 전체적인 틀에서 비교 분석 할 것이다.

본 논문은 기존에 시장에 출시된 선풍기에 아두이노(Arduino)를 기반으로 특수기능을 추가하여 스마트 선풍기를 설계하고 시제품을 제작하였다. 제안된 스마트 선풍기의 주요 기술적 기능은 온.습도 센서(temperature-humidity sensor)를 사용하여 온도와 습도를 측정하여 간접적인 불쾌지수를 계산하고, 불쾌감의 정도가 낮아질 때 까지 자동으로 전원을 제어하도록 하였다. 또한 수면의 질 향상을 위해 원하는 작동 시간 설정이 가능하도록 전원제어, 회전, 타이머 기능을 가지도록 하였다. 이러한 기능들을 블루투스(Bluetooth)를 통해 스마트 기기로 선풍기의 조작을 가능하게 하여 편의성을 높였다. 제작된 스마트 선풍기 시제품을 스마트폰 어플로 동작을 성공적으로 확인할 수 있었다.

이 연구는 컴퓨팅사고력에서 추상화의 의미를 명확히 확인하고 그 구성요소를 정제하는데 목적이 있다. 그래서 기존 정보교육 분야에서 제시된 추상화 의미를 파악하여 그 의미를 명확히 하고, 관련 구성요소의 개념을 정제하여, 정보교육이 나아가야할 방향에 대한 시사점을 도출하였다. 이 연구의 결론은 1)컴퓨팅사고력에서 추상화를 위한 구성(composition) 과정이 필요함을 확인하였고, 2) 컴퓨팅 사고력에서 추상화는 가설연역적 사고과정으로 인지발달에 도움이 될 것으로 판단되었다.

제4차 산업혁명 시대를 살아갈 학생들에게 필요한 핵심 역량으로서 컴퓨팅 사고력의 중요성이 강조되고 있으며, 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구가 교수 학습 방법을 개발하고 효과성을 검증하는데 치중하는 반면, 학습자의 컴퓨팅 사고력을 어떻게 평가하고 피드백을 줄 것인지에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 평가에 관한 연구 중에서 KCI에 등재된 9편의 연구를 분석하고, 시사점을 도출하였다. 이는 컴퓨팅 사고력 평가에 관한 향후 연구의 방향을 제시해줄 것이라 기대한다.

본 논문은 화학에서 사용되는 2가지 산, 염기 모델에 대한 이해를 높이고자 각 모델의 핵심 알고리즘가 반영된 단계별 교육용 콘텐츠를 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 Arrhenius와 Brønsted-Lowry 모델이 갖는 핵심 알고리즘을 탐색하였으며, 이러한 핵심 알고리즘을 반영된 단계별 교육용 콘텐츠를 JAVA를 이용하여 개발하였다. 개발된 교육용 콘텐츠는 총 5단계로 구성되어 있다. 1단계는 화학에서 다루어지는 입자들이 개별적으로 무작위하게 운동함으로 표현하였으며, 2단계는 화학반응이란 이러한 무작위적 운동 중 입자 간 충돌에 의해 반응이 개시됨을 보여주었다. 3단계에서는 단일입자에 대해 정반응과 역반응을 동시에 고려한 진행되는 상황을, 4단계는 여러 입자가 동시다발적으로 정반응과 역반응에 참여한 상황을 구현하였다. 마지막 5단계는 정반응과 역반응의 공존의 비율이 다른 상황을 통해 평형상수의 의미를 고찰하도록 하였다. 창발적 사고의 핵심은 여러 입자를 생각하는 확률적 사고와 이러한 여러 입자가 개별적으로 움직인다는 사고가 반영되어야 한다. 이 연구에서 개발한 교육콘텐츠를 활용한다면 학생들이 보다 창발적 사고를 하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

본 논문에서는 수학교육용 소프트웨어에서 확률적 현상을 경험한 이후 과학 그래프 해석에 있어 확률론적 관점을 도입하여 해석하는 학습자의 관점의 변화를 제시한다. 이 연구에서 11명의 고등학교 1학년 학생은 수학교육용 소프트웨어인 지오지브라(GeoGebra)를 활용하여 학습자가 평면 상에서 수직선이나 반원 위에 점을 찍는 활동을 통하여 기하학적 확률을 경험하였으며 이와 같은 경험을 토대로 물의 상평형 그래프를 해석하였다. 물의 상평형 그래프에 나타나는 얼음(고체), 물(액체), 수증기(기체)의 상태 변화에 대하여 각 상태가 나타나는 온도-압력의 영역 간의 경계에 대하여 학습자는 기하학적 확률을 적용하여 해석하려고 하였으나 경계선 위의 온도-압력의 물의 미시적 구조를 표현하는 과정에서 4명의 학생만 확률론적 관점으로 해석하고 그렇지 못한 학생들은 상태의 공존을 물질적 관점이나 과정적 관점으로 이해하였다.

2015 개정 교육과정이 고시됨에 따라 정규 교육과정을 중심으로 코딩 교육의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 코딩 교육 강사가 요구되고 있는 시점이며, 이러한 강사는 여성새로일하기센터를 비롯한 민간 교육기관에서 코딩교육 강사 양성 프로그램이 운영되고 있다. 그러나 이러한 코딩교육 강사 양성 프로그램의 교육현황 및 교육 내용에 대한 연구는 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 여성가족부의 여성새로일하기센터에서 진행되고 있는 코딩 교육 프로그램의 사례를 분석하여 보고, 그 시사점을 찾고자 한다.

본 연구는 기존의 소프트웨어 교육 방법이 가지는 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안으로 존듀이와 프레네의 경험 중심 교육 방법에 기반을 둔 새로운 소프트웨어 교육 모델을 제안한다. 경험 중심 기반의 새로운 소프트웨어 교육 방법은 학습자들의 자율성을 보장하고, 학습자들 간의 상호작용을 통해 일상생활의 문제점을 해결할 수 있는 문제 해결력을 기르는데 중점을 두고 있다. 따라서 본 연구는 자유로운 사고방식으로 일상생활의 다양한 문제를 발견할 수 있는 능력과 다양한 경험을 통해 이를 해결할 수 있는 능력을 기르도록 체계화된 소프트웨어 교육 모델을 구성할 것이며 이를 통해 소프트웨어 교육의 발전에 기여하고자 한다.

코딩교육의 의무화로 인해 조기 교육을 위한 코딩교육 프로그램이 성행한다. 하지만 이는 시각 중심적이라 실제 프로그래밍 언어를 접할 때 어려움이 많다. 이를 최소화하기 위해 만든 Python 블록 코딩 웹은 JavaScript, Arduino, Python, Web을 이용하여 시각중심의 블록을 드래그하여 실제 쓰이는 프로그래밍 언어로 바꿔주는 시스템을 개발하였다.

본 논문에서는 많은 개체와의 충돌검사를 요구하는 입자 기반 시스템에서 부채꼴 영역의 동적인 변화를 이용하여 효율적으로 충돌검사를 가속화시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 부채꼴 영역의 동적인 변화를 계산하기 위해 입자의 위치와 속도를 이용하여 부채꼴의 영역을 결정하였으며, 이 영역 내에 있는 입자들만을 이용하여 충돌 검사를 빠르게 수행한다. 본 연구에서 제안하는 가속화 방법은 트리 자료구조를 명시적으로 만들지 않고, 닫힌 형태 방정식(Closed form equation)으로 실행되기 때문에 간단하게 구현되며 모든 결과에서 충돌검사 성능이 3배 정도 개선되었다.

본 논문에서는 입 바람 인터페이스를 이용하여 레이싱 게임에서의 논플레이어 캐릭터(Non-player character, NPC)를 제어할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 대부분의 게임 콘텐츠에서 캐릭터를 제어하는 손가락을 이용한 인터페이스 방식이다. 이 같은 인터페이스의 제약은 게임의 재미를 감소시킬 뿐만 아니라 콘텐츠를 사용하는데 있어서 사용자의 몰입을 감쇠시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 입 바람 인터페이스를 이용하여 자동차의 방향 및 속도를 제어하고 입 바람으로부터 계산된 바람의 강도를 외력으로 이용하여 NPC를 제어할 수 있는 프레임워크를 제안하여, 게임의 몰입과 재미를 향상시킨다. 본 연구는 Unity 게임 엔진에서 개발했으며 레이싱 게임뿐만 아니라 다양한 콘텐츠에서 활용할 수 있다.

본 논문에서는 가상현실 슈팅 게임의 재미요소를 평가한다. 가상현실은 4차 산업과 연관하여 최근 가장 각광 받고 있는 분야 중 하나이다. 가상현실 게임을 즐기기 위한 기술의 발달은 가장 산업화가 활성화 되어 있는 게임분야에서 활발하다. 장르 또는 기능성 등에 관계없이 성공적으로 게임을 개발하는 것은 모든 게임 개발자들의 목표이다. 이를 위하여 기존의 게임 재미 요소 평가도구를 활용하여 가상현실 게임의 재미요소를 설문을 통하여 평가하고 이를 바탕으로 향후 보다 성공적인 가상현실 게임의 개발 방향을 설정하는데 도움이 되도록 한다.

본 논문에서는 게임 엔진에서의 감마(Gamma)와 선형(Linear) 렌더링 방식의 차이에 대해 연구하였다. 선형 렌더링 방식은 정확한 이미지 연산 및 조명 연산을 표현할 수 있기 때문에 이미 많은 실시간 게임 엔진에서 사용되고 있는 렌더링 방식이지만, 모바일 기기는 그 하드웨어적 제한으로 인해 특정 하드웨어에서는 선형 렌더링을 적용할 수 없기 때문에 그 기능을 직접 구현하거나 정확하지 않은 실시간 렌더링 결과물을 감수하여야 한다. 그래서 본 논문에서는 게임 엔진에서 사용되는 감마 렌더링 방식과 선형 렌더링 방식에 대한 개념과 그 차이를 연구하고, 이것을 효율적으로 이용할 수 있는 방법에 대해서 연구한다.

글로벌 게임 시장이 지난 몇 년간 두 자릿수 성장하여 지난 해 910억 달러의 매출을 기록하였으며, 모바일 게임과 같은 부문에서 가장 큰 성장이 있었지만 신기술은 게임 시장을 근본적으로 향상시켜 새로운 성장 기회를 제공 할 가능성이 있다. 그러한 기술 중 하나인 블록체인은 틀림없이 가장 큰 장기적인 잠재력을 가지고 있다. 본 논문에서는 게임 내 상품 거래에 문제가 되는 부분에 대해서 합법적인 거래를 통해 안전하고 지속적인 소유가 가능한 블록체인 기반의 탈중앙화를 지향해 모든 참여자가 권한을 갖는 분산형 개방 시스템 블록체인 기술의 필요성을 제시한다.

본 논문에서는 가상현실 게임의 평가 모델을 제안한다. 게임의 평가 모델은 장르별, 재미요소 특성에 맞게 연구 되어 왔다. 가상현실 게임에 대한 평가 모델은 아직까지 연구 제안된 모델이 없었다. 4차 산업과 연관하여 가상현실은 최근 가장 각광 받고 있는 분야 중 하나이며 기술의 발달은 게임 분야와 관련하여 많은 발전을 지속하고 있다. 가상현실 게임의 평가 모델 항목은 5가지로 구분하였다. 이를 기반으로 가상현실 슈팅 게임을 활용하여 이를 평가 할 수 있는지 검증하였다. 본 논문에서 제안한 평가영역을 바탕으로 가상현실 게임을 평가할 수 있으며 이는 게임 개발의 성공을 위한 하나의 가치 척도로 활용될 수 있다.

대학의 게임개발 프로젝트에서 게임QA를 수행할 때 일정한 가이드라인이 없이 진행되는 경우가 많다. 게임QA 중 소프트웨어 테스팅 부분은 최근 확정된 ISO/IEC/IEEE 29119 표준을 기준으로 할 수 있을 것이다. 다만 29119 표준의 내용이 매우 구체적이므로 이를 대학의 학기라는 제약에 맞춰서 진행하기 위해서는 표준이 제시하는 프로세스에 대한 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC/IEEE 29119 표준을 간략하게 살펴보고 이중 테스트 계획 수립 프로세스를 어떻게 최적화할 수 있는지 방안을 제시하였다.

게임에서 장르를 불문하고 모든 몬스터와 NPC는 AI를 가지고 있다. 따라서 적 몬스터 캐릭터와 전투를 즐기는 액션 게임의 경우 그만큼 인공지능이 게임 안에서 차지하는 비율이 높다고 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 FSM, HFSM, BT와 같은 AI 기법을 비교하여 분석하였다. 각 기법에는 주의해야 할 점이 명확하게 존재하기 때문에 구체적으로 어떠한 문제점들이 존재하는지에 대한 결과를 얻는데 연구 목적이 있다. 따라서 몬스터 AI를 구현할 때 각 인공지능 기법의 장단점을 고려하여 설계하여 유지 보수를 줄이는 방법을 연구해야 한다는 것을 확인할 수 있었다.

수많은 사람들이 게임을 플레이할 때 마치 본인이 캐릭터가 된 듯한 이입을 하고 그를 통해 간접적으로 경험을 체험한다. 이때, 시각은 몰입하는데 빠질 수 없는 요소이며 게임에선 그 역할을 카메라가 대신하고 있다. 카메라를 통해 얻은 시각 정보로 현재 무슨 일이 일어나고 있는지, 지금 분위기가 어떤지를 판단하며 점점 게임에 몰입하게 되는 것이다. 캐릭터 간의 대화가 많은 추리 혹은 어드벤처 게임에서는 NPC와 대화하는 경우 실제로 대화하는 느낌이 들도록 카메라를 제어하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사람들이 쉽게 몰입할 수 있도록 카메라를 제어하는 방법을 연구하고, 엔진을 이용하여 추리 어드벤처 게임에 적용하였다.

게임에서 캐릭터가 점프 하는 중 플레이어가 스킬을 사용하면, 모든 물체가 정지 되는 기능을 구현해야 하는 상황에 놓이게 된다. Unity Engine에 내장 된 중력을 사용하면, 플레이어가 스킬을 사용 할 때 Rigid Body 속성을 사용하여 움직임을 제한할 수 있다. 그러나, 스킬 사용으로 인한 움직임정지를 해제 할 때 물체의 이전 속력이 사라져 움직임이 부자연스럽게 된다. 이를 해결하기 위해 수학 계산을 통해 시간 값에 따른 중력 값을 대입 하는 방법을 사용하면, 속력이 매우 커 타일을 통과해서 지나가는 현상이 나타난다. 본 논문에서는 다음 프레임 위치 계산을 통해 이러한 문제를 보정하는 방법과 수학 계산식을 통해 속력을 계산했을 때의 문제점 보완 방법 등에 대하여 연구하였다.

글로벌 게임 시장 규모가 전년 대비 13.3% 늘어나고 국내 게임 시장 규모도 전년 대비 6.2%로 증가되고 있는 것이 현재 게임 산업의 현황이다. 그러나 이에 반해 게임을 향한 해킹 공격도 지금 이 순간에도 지능화되고 횟수 역시 기하급수적으로 늘어가는 것도 현 게임 산업의 실태이다. 본 논문에서는 게임을 기반으로 게임 사용자들의 중요한 데이터를 탈취하고 피해를 막기 위해서 좀 더 다른 시각에서 게임 해킹을 방어할 수 있는 방법으로 사이버 보안 테스트를 이용하여 현재 게임 사이트의 보안상태를 점검하고 개선할 수 있는 방법을 제시한다.

본 논문에서는 조도센서와 마이크로웨이브센서 기반의 협력제어를 통하여 기존대비 35%P 전력절감이 가능한 에너지 절감형 스마트 LED 조명시스템에 대하여 기술하였다. 제안된 시스템은 센서모듈과 LED조명, 무선전송 모듈이 분리된 형태로 인지기반 조명 제어를 통하여 ESCO 사업에 적합한 에너지 절감형 융합 조명 시스템에 다양하게 활용될 수 있다.

본 논문에서는 2018년에 성횡한 악성코드에 대한 피해 사례를 살펴본 후 이를 적극적으로 대응하기 위한 방안을 살펴본다. 특히 가상통화 거래소에 대한 해킹 사고 및 가상화폐에 대한 지속적인 해킹 시도가 탐지되면서 관련 소식들이 언론에 지속적으로 보도되었다. 또한 이와 관련하여 PC 및 서버 자원을 몰래 훔쳐 가상통화 채굴에 사용하는 크립토재킹 공격기법도 함께 주목받았다. 랜섬웨어 부문은 갠드크랩 관련 보도가 대부분을 차지할 정도로 국내에서 지속적으로 이슈가 되었다. 또한 미국 법무부에서 최초로 북한 해커조직의 일원을 재판에 넘기면서 해커 그룹에 대한 관심이 집중되기도 했다. 2018년 전반적으로 이러한 가상통화 거래소 해킹, 크립토재킹, 랜섬웨어, 해커 그룹의 4가지 키워드를 도출하였으며, 이 중 해커 그룹은 북한과 중국의 경우를 나누어 총 5가지 주제를 통해 악성코드에 대한 주요 이슈들을 살펴본다. 본 논문에서는 이러한 악성코드의 공격을 근본적으로 해결할 수 있는 방안으로 클라이언트 측에 USB형태의 BBS(Big Bad Stick) 하드웨어를 통하여 제안하는 환경을 제안하고 안전한 서비스가 제공됨을 증명하여 본 연구가 새로운 보안성을 갖춘 시스템임을 보인다.

인터넷환경에서 금융회사는 홈페이지 사용자의 신원확인, 부인방지 등의 목적으로 공개키 기반구조(PKI: Public Key Infrastructure) 환경의 공인인증서를 홈페이지 로그인, 전자금융거래 등의 업무에 적용하고 있다. 사용자의 공인인증서를 이용하여 생성된 전자서명이 악성코드 감염 등으로 인하여 유출 시 사용자가 과거에 서명했던 전자서명이 재사용(로그인, 전자금융거래 등)될 수 있는 취약점이 존재하기에 인터넷 상에서의 전자서명 재사용에 대한 원인, 방지 절차 및 방법을 제안 하고자 한다.

본 논문에서는 USB의 분실 및 도난과 같은 취약점과 데이터의 유출로 인한 피해를 해결하기 위해 USB에 지문인식 장치를 결합한 지문인식 USB를 연구하여, 기존의 지문인식 USB보다 지문 인식률을 높임으로 오류를 줄여 장점을 키우고 일반인이 사용하기 쉽도록 등록방식을 변환한 지문인식 USB를 설계하였다.

세계 주요 자동차 회사들은 효율적인 차량용 소프트웨어 개발을 위해 AUTOSAR 표준을 필수로 적용하고 있다. AUTOSAR 기반 소프트웨어의 기능은 러너블(runnable) 단위로 구현되며 이는 태스크에 매핑되어 동작하는데, 러너블-태스크 매핑은 시스템 오버헤드 발생과 러너블의 실제 수행 시점에 크게 영향을 미치므로 시스템 성능 측면에서 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 자동차의 제어를 보조하는 타겟 응용에 대하여 최적의 성능을 보이는 러너블-태스크 매핑을 찾고자 기존 연구에서 제안된 6개의 매핑 규칙을 적용하며, 기존 규칙의 한계점을 개선한 매핑 규칙을 제안하여 추가로 적용한다. Infineon 사의 AURIX 보드와 ETAS 사의 AUTOSAR 플랫폼 상에 타겟 응용을 구현하여 실험한 결과, 기존 매핑 규칙에 비해 개선된 규칙을 적용하였을 때 종단 간 응답시간이 21.23% 단축되었다.

최근 AI 기술이 학술적 연구단계를 넘어 산업계에서 활용이 확산됨에 따라, 실시간 시스템 분야에서도 AI를 접목하려는 움직임이 증가하고 있다. 실시간 시스템은 시간 제약이 있는 시스템으로써, 자율주행 시스템과 같은 안전 최우선 시스템에서는 시간 제약 위반으로 인한 예외 상황 발생 시, 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 예외 상황 처리를 위한 신뢰성 있는 시스템 설계가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 임베디드 AI를 위한 스트림 데이터 처리 언어인 Splash에 신뢰성 향상을 위한 예외 처리 메커니즘을 구현하였다. 구체적으로 예외 감지와 처리 부분으로 나눠서, 예외 상황을 감지하는 시점 및 방법을 정의하고 예외 발생 시 이를 처리하는 과정을 구현하였다. 예외 처리 메커니즘은 실시간 발행/구독 기반의 통신 미들웨어인 DDS 상에 라이브러리 형태로 구현되었으며, 시계열 센서 데이터를 사용하여 확인한 결과, 응용 개발자가 명시한 제약 사항 위반 시 발생하는 예외를 성공적으로 감지하고 예외 처리 동작을 수행하는 것을 확인하였다.

To accommodate for the difficult task of satisfying application's system timing constraints, we are developing Splash, a real time stream processing language for embedded AI applications. Splash is a graphical programming language that designs applications through data flow graph which, later automatically generates into codes. The codes are compiled and executed on top of the Splash runtime system. The Splash runtime system supports two aspects of the application. First, it supports the basic stream processing functions required for an application to operate on multiple streams of data. Second, it supports the checking and handling of the user configurated timing constraints. In this paper we explain the implementation of the first aspect of the Splash runtime system which is being developed using a real time communication middleware called DDS.

본논문에서는 산업용 드론개발을 위한 안정성 향상에 대하여 연구하였다. 기존의 비행체의 경우 고신뢰도 대용량의 제어시스템을 이용하여 비행제어시스템을 구성하지만 무인 비행체는 소형 내장형시스템을 이용한다. 본 연구에서는 소형 무인 비행체에서 사용하는 소형 내장형 비행제어시스템에서 안정성을 개선하기 위한 방법으로 비행제어신호와 모터의 제어신호를 측정하여 안정상태와 이상상태를 구별한다. 제안한 방법은 기존의 비행제어시스템을 수정하지 않고 비행제어시스템의 감시가 가능 할 것으로 예상한다.

영유아들은 호기심이 많아 어떤 것을 조작하며 경험을 통해 더욱 더 발달하게 되는데, 아이들의 인지발달을 더욱 정교하고 정확하게 발달할 수 있도록 도움이 되는 놀이를 통해 유도해 주어야 한다. 4차 산업시대를 맞아 로봇을 이용함으로써 호기심을 불러 일으켜 새로운 경험을 할 수 있도록 돕고, 더 나아가 소프트웨어에 대한 호기심까지 이끌어 낼 수 있을 것이라 기대한다. 본 논문에서는 무선 통신을 통해 프로세싱과 ROS를 연동하여 프로세싱에서 그린 그림을 로봇이 돌아다니며 바닥에 그릴 수 있는 S/W, H/W를 구현하였다.

As malicious apps vary significantly across Android malware, it is challenging to prevent that the end-users download apps from unsecured app markets. In this paper, we propose an approach to classify the malicious methods based on permissions using Long Short Term Memory (LSTM) that is used to embed the semantics among Intent and permissions. Then the malicious method that is an unsecured method will be removed and re-uploaded to official market. This approach may induce that the end-users download apps from official market in order to reduce the risk of attacks.

최근 블록체인 기반의 어플리케이션이 증가하고 이들을 위한 스마트 컨트랙트가 설계상 오류로 부적절하게 사용될 가능성이 증대되고 있다. 따라서 스마트 컨트랙트의 설계를 보다 안전하게 지원할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 State machine을 이용하여 이더리움 스마트 컨트랙트의 기능사용을 보다 안전하게 지원하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전체 동작의 흐름의 제어하기 위한 Transition Contract와 각각 상태에 대한 스마트 컨트랙트인 State Contract를 이용하여 스마트 컨트랙트의 동작과정을 제어한다.

본 논문은 일상적인 대화로부터 감성을 추출하고 분석함으로써 상황에 맞는 대화의 내용과 분위기를 이미지의 색상으로 표현할 수 있는 이미지 색상 변환 프레임워크를 소개한다. 본 연구는 라즈베리 파이와 마이크 센서를 기반으로 사용자로부터 목소리를 입력받을 수 있는 모듈을 제작하고, 그 목소리로부터 감성을 분석한다. 분석된 감성을 이용하여 이미지의 색상을 자동으로 변환하는 기술과 통합함으로써 청각장애인 및 미취학 아동들이 화자의 대화를 이미지를 통해 쉽게 인지하여 의사소통 및 감성 전달 환경을 개선하고자 한다.

최근 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전으로 상용화되면서 생체 인식 기술은 몇 년 전부터 점차 넓은 시장을 형성하고 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 학습 데이터구성과 특징데이터에 따른 인식 정도를 파악하고 효과적인 방법으로 학습할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실험결과, 원영상 그대로 인식하는 것 보다 특징 데이터를 구성하여 학습하는 것이 효율적임을 알 수 있다.

망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.

본 논문은 스마트 공장의 표면 결함 검사 시스템에서 사용할 수 있는 FAST, BRIEF, ORB 영상의 특징 활용에 관한 연구를 내용으로 다루었습니다. 본문에서는 FAST, BRIEF, ORB 특징에 대하여 원리를 소개하고, 실험에서는 이들 특징을 사용한 표면 결함 검사의 결과를 제시하였습니다.

논문에서는 스마트 공장 시스템의 표면 결함 검사 시에 영상의 특징인 SIFT, SURF, HOG 특징들을 이용하여 표면 결함 검출에 활용하는 연구를 다루었습니다. 먼저 SIFT, SURF, HOG 특징에 대하여 소개하고 실험에서 이 특징들이 사용될 수 있음을 결과를 통해 보였습니다.

토지 피복과 관련된 지표면 파라미터는 일반적으로 지표에서 감지되어 위성영상에 나타난 많은 물리적 프로세스에 의존하며 계절적 주기성을 갖는 시간적 변화를 보인다. 하모닉 모형은 복잡한 파형을 정현파 성분의 합으로 표시함으로써 레벨, 주기, 진폭 및 위상 요소를 통한 변동을 분석함으로써 표면에서 관찰되는 계절적 변화 패턴을 모델링하는 데 적합한 모형이다. 본 연구에서는 MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 시계열 자료를 이용하여 하모닉 패턴의 특성에 따라 토지 피복을 분류하는 방법론을 제안하였다.

본 논문에서는 국내 갑상선암의 연구 동향을 파악하기 위해 텍스트 중심의 접근법을 제안한다. 국내 갑상선암은 2000년대에 들어서며 발생이 급증하여 과잉진단의 논란을 불러일으켰으나, 다양한 분야의 자정 노력으로 수술 환자수가 크게 줄었다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기술을 사용하여 디비피아에 등록되어 있는 갑상선암 관련 논문의 키워드와 초록을 수집하여 분석하였다. 1980년대는 대부분의 사례보고가 있었고 1990년대에 들어서면서 검진을 통한 조기 진단의 내용이 자주 나타났다. 2000년대에는 여러 장비들을 활용한 검사방법과 미세한 암의 발견에 대한 논의가 증가하였음을 확인 할 수 있었다. 2010년대에 들어서는 환자의 삶의 질에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 지난 수십 년 동안 갑상선 암 연구 주제에 대해 뚜렷한 변화가 나타났으며, 향후 연구의 기초자료로 활용될 수 있으리라 기대된다.

스마트 디바이스를 이용한 거래가 증가함에 따라 거래 시 발생할 수 있는 다양한 정보보안의 위협이 발생되고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스를 이용한 디지털 콘텐츠 거래 시 발생할 수 있는 보안상의 위협을 감소시키기 위하여 안드로이드 바인더를 활용한 데이터 관리 방법을 제안하였다.

국내외 기관 및 기업 간 거래를 위하여 블록체인기술 적용이 활성화되고 있다. 특히 국내의 문화 콘텐츠의 다국적 기업대상 거래 시 블록체인을 통한 스마트 컨트랙트 기술로 거래의 투명성과 안정성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 거래를 위하여 블록체인 이더리움 기술을 활용한 스마트 컨트랙트 적용 방법을 제안한다. 구현된 기술을 통하여 다기업간 신뢰성 있는 디지털 콘텐츠의 거래를 가능하게 하고 국내외의 문화 콘텐츠 거래를 활성화 할 수 있다.

최근 사용자 대화형(user-interactive) 응용들은 OS에게 많은 양의 메모리를 빈번하게 요구한다는 특징을 보인다. 응용의 메모리 할당 요청이 발생하면 OS는 할당할 페이지의 초기화 작업을 필수적으로 수행하는데, 빈번하게 발생하는 페이지 초기화 작업이 응용의 성능을 저하시키고 있다. 기존 리눅스 기반 시스템은 페이지 초기화 지연을 단축하기 위해 CPU의 캐시에 매핑되어 있어서 초기 값을 빠르게 쓸 수 있는 페이지인 캐시-핫(cache-hot) 페이지를 우선적으로 할당한다. 하지만 기존 리눅스는 각 코어별로 캐시-핫 페이지를 인식하고 관리하며, 다른 코어가 관리하는 캐시-핫 페이지에는 접근할 수 없다. 이러한 정책 때문에 다른 코어가 공유 캐시(shared cache)에 매핑된 캐시-핫 페이지를 관리하고 있더라도, 이를 할당받지 못하고 캐시-콜드(cache-cold) 페이지를 할당받는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 별도로 인식하고 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 모든 코어가 활용할 수 있게 하여, 응용이 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이는 향상된 캐시-핫 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 페이지 할당 요청이 발생하면 먼저 각 코어의 사유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 우선적으로 할당하고, 할당에 실패하면 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 할당한다. 이를 통해 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이고, 결과적으로 평균 페이지 초기화 지연을 단축한다. 제안된 기법을 리눅스 커널 4.18.10버전 기반 환경에서 구현하여 실험한 결과, 평균 페이지 초기화 지연이 기존 리눅스 시스템과 비교하여 약 7% 단축되었다.

해군은 계획된 함정 수리기간을 통해 성능 유지를 위한 장비 정비를 수행한다. 함정의 수리기간이 한정되어있고, 장비는 많은 정비 대상 구성품으로 이루어져 통상의 경우 성능이 저하된 구성품을 미리 선정하여 일부분에 대해서만 정비가 수행된다. 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 함정 수리 시 정비 대상 구성품을 더욱 효과적으로 선정할 수 있도록, 집중적으로 정비가 수행된 개체를 확인하고 이를 예방정비를 위한 정비요소로 도출하고자 하였다. 이를 위해 특정 모델을 샘플로, 도입시부터 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}$년까지의 정비데이터를 수집하여 분석을 진행하였다.

본 연구의 목적은 서로 다른 지역의 공항서비스품질이 고객만족도에 어떤 영향을 미치는지를 규명하고자 하는 것이다. 서로 다른 지역에 있는 공항의 서비스만족도를 고찰하는 것이다. 더 좋은 공항서비스 제고방안을 제시하려고 하는 것이다. 본 연구는 설문조사를 통해 SPSS와AMOS를 사용해 신뢰도분석, 타당성분석 그리고 구조방정식모형을 통해 통계분석을 실시하였다. 분석결과, 한국 인천공항 측에서 모든 가설 다 유익한 결과가 나타났고, 중국 수도공학 측에서 공항서비스 품질이 고객감지품질에 정의 영향과 감지품질이 고객충성도에 정의 영향을 유의하지 않은 결과를 얻었다.

한국섬유산업은 위기에 직면하고 있으며, 해외진출이 증가하고 있다. 한국 섬유산업에 있어서 세 번째 교역군인 인도네시아는 한국의 직접투자액이 5위로 한국의 해외진출이 활발한 국가이다. 본 연구는 한국 섬유원단업체가 인도네시아로 진출하기 위한 발전 전략을 제시하고자 한다. 먼저, 문헌연구와 전문가 회의를 통해 인도내시아 사정을 고려한 섬유업체의 SWOT 대표요인들을 도출하였다. 이들간 우선순위를 도출하기 위해 AHP 분석을 시행하여, SWOT 요인들의 최종가중치와 우선순위를 도출하였다.

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

국방분야에서의 연구개발을 통하여 무기체계 개발과 관련하여 얻어진 기술들은 국가의 안보유지에의 기여, 첨단기술의 시험무대로서의 기능, 민간부문 간의 기술이전을 통한 부가가치 창출 등의 차원에서 국방연구개발의 중요성이 증대되고 있다. 이에 무기체계개발에 있어서의 IT 국방연구개발의 활성화를 위한 발전전략을 제시하는데 연구의 목적을 두었다. 연구결과, 무기체계개발에 있어서의 IT 국방연구개발의 활성화를 위한 발전전략으로서 국방비 예산 중에서 국방 R&D 부문의 예산규모 확충, IT 중심의 무기체계 개발사업에 대해서 초기단계부터 IT관련 민간부문의 우수업체의 연구개발의 적극적인 참여를 통한 공동연구개발의 협력확대, 아직까지 효과가 미미한 신개념기술시범사업을 무기체계 연구개발에 보다 적극적인 차원에서 추진해야 할 것을 제시하였다.

이 논문은 공공 빅 데이터를 활용하여 '서울자전거 따릉이'를 기반으로 자전거 교통 데이터베이스 시스템을 제작하고, 제작한 데이터베이스 시스템을 활용하는 예시를 보여주고 있습니다. 데이터베이스 시스템의 제작 과정을 통하여 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 제작 및 가공 과정, 데이터베이스 시스템의 유용한 활용 예시를 확인할 수 있습니다. 버스, 택시와 같이 따릉이와 연계할 수 있는 다양한 대중교통 데이터를 추가로 활용한다면 더욱 정확하게 따릉이의 발전방향과 혼잡한 교통 환경 개선을 제시할 수 있는 유용한 정보를 도출할 수 있을 것이다.

무선 인터넷은 무선 데이터 통신망을 이용하여 데이터 통신 및 인터넷 서비스를 이용하는 것을 말한다. 무선 통신 기술의 비약적인 발전은 다양한 단말기를 통해서 무선 인터넷 접속을 가능하게 하고있으며, 공간의 제약을 받지 않고 이기종의 단말기 간 통신까지 가능해지고 있다. 본 논문에서는 PC(Personal Computer)와 스마트폰 간의 무선통신을 통한 PC 원격제어가 가능한 모바일 기반의 리모콘 프로그램을 제안한다.

스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 이용자들이 증가하면서 사용자들은 많은 콘텐츠를 소비하고 공유한다. 이는 콘텐츠 사용자들의 개별적 기호에 맞지 않거나 만족도가 떨어지는 콘텐츠를 소비하게 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 상에 존재하는 다양한 정보 중에서 공연과 관련한 콘텐츠들을 중심으로 사용자 성향별로 추천을 해줄 수 있는 협업필터링 방법에 대하여 제안한다.

본 연구에서는 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들을 대상으로 프로그래밍 학습의 예 복습과 교수자의 학습 지원 등에 대한 생각을 먼저 설문으로 조사하고 그 결과에 따라 교수자가 수업 내외에서 학습자들이 다양한 학습 활동들을 할 수 있도록 지원한다. 그리고 학기말에 학습자들을 대상으로 제공된 학습 방법들 중에 어떤 방법을 선호하는지를 설문조사하여 분석해보았다. 연구 결과를 통해 향후에는 학생들이 선호하는 학습 방법을 파악하고 제공함으로써 학생들의 학습 동기와 의욕을 향상시켜 보다 적극적인 학습 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 안드로이드 Application을 사용하면서 서버의 성능과 상호 간의 파일 전달을 좀 더 효율적으로 할 방법을 제안하고 있다. 시스템 구현은 JAVA 언어를 사용하였고 수신자가 파일을 확인하고 내려받았을 때 서버에 저장된 파일을 삭제하면서 서버의 과부하를 예방할 수 있는 방법을 제안하고 있다.

공유경제 시대의 다양한 전기구동플랫폼 운용에 유효한 새로운 유지보수 가이드라인을 도출하고자, 본 연구는 하이브리드자동차와 전기자동차의 특성을 모두 갖는 PHEV의 장기간 주행 데이터를 분석하여, 주요 부품의 상태 변화를 파악하였다. PHEV의 모터, 인버터, 2차전지 등 주요 부품의 주행 데이터 변화를 관찰하여 마일리지 누적에 따른 상태변화가 큰 부품을 파악하였다. 분석결과 1만Km 이상 주행 시 보조 배터리의 온도와 5만Km 이상 주행 시 2차전지의 온도 변화가 유의미하게 발생함을 확인하였다.

4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 다양한 사물들과 연결되어 새로운 서비스를 제공하는 사물인터넷 기술이 각광받고 있으며, 실생활에 적용하기 위한 연구들이 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 도서관의 좌석과 좌석에 설치된 조명을 자동으로 관리 및 제어하기 위한 사물인터넷 기술 기반의 스마트 도서관 자동화 모델을 제시한다. 제시된 모델은 좌석과 조명을 자동으로 관리하기 위한 아두이노 보드, 사용자 인터페이스 제공을 위한 모바일 웹 서버, 좌석 상태 관리를 위한 데이터베이스 서버, 그리고 구성요소 간 연동을 위한 게이트웨이로 구성된다. 좌석에 부착된 압력 센서로부터 압력을 감지하여 좌석의 점유 및 비점유 상태를 판단하고, 판단 결과에 따라 조명을 제어하며 사용자에게 잔여 좌석 정보를 제공한다. 이를 통해 사용자에게는 편리함을 제공해주는 것과 동시에 에너지 효율을 극대화하고자 한다.

본 논문에서는 차량 내 이산화탄소 농도 측정을 통해 운전자의 졸음운전을 예방하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이산화탄소 농도 측정 센서를 연결한 아두이노 보드를 차량 내부에 부착하여 측정된 수치를 실시간으로 분석한다. 분석된 수치를 운전자, 탑승자에게 전송하여 자발적으로 졸음 방지를 유도한다. 또한 설정된 수치 이상인 경우 차량 내 사용자와 차량 외 보호자에게도 경고 메시지를 전송하고 차량 내 공기 상태를 알린다. 추후 차량 내 환경과 운전 시간, 탑승자 정보 등을 활용하여 전송된 수치를 분석하면 운전 환경 개선을 위한 방안을 모색할 수 있다.

본 논문에서는 주행 중 안전운전에 영향을 미칠 수 있는 운전자의 행동을 찾아 분석한 뒤 세분화 하여 분류하고, 주의분산을 유발하는 운전자의 운전행동 구분을 바탕으로 차량을 주행함에 있어 위험요소를 찾아내도록 한다. 이를 통해 향후 자동차사고를 줄이기 위한 제도개선 및 문제점 보완에 기여할 수 있다. 운전 중 운전자의 주의분산을 유발하는 디바이스가 늘어나는 상황에서 본 논문의 분석결과는 운전자의 필수적이지 않은 위험행동을 줄이도록 유도하는 방안을 모색할 수 있다.

본 논문에서는 표준 기반 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 플랫폼을 활용한 음성 제어 시스템을 구현하고 그 성능을 검증한다. 사물인터넷 산업 표준인 원엠투엠 (oneM2M) 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 음성으로 댁내 기기를 제어할 수 있는 프로토타입 시스템을 구현하였다. 음성 기반 제어를 위해 구글의 Speech-to-Text API를 활용하고 오픈 소스 하드웨어에 원엠투엠 플랫폼을 탑재하여 어디서든지 서버 플랫폼에 연결된 댁내 가전기기들을 제어할 수 있음을 보였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 표준화된 오픈 소스 플랫폼과 클라우드 음성 인식 API를 활용하여 확장성과 연결성을 갖춘 커넥티드 홈을 구현할 수 있음을 알 수 있다.

본 논문에서는 심장 박동 변이 (HRV: heart rate variability) 센서와 표준 기반 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 플랫폼을 활용한 스트레스 측정 시스템을 구현하고 그 활용 방법을 제안한다. HRV를 측정하기 위해 맥파 (PPG)센서와 오픈소스 하드웨어를 이용해 센싱 시스템을 구축하고 표준 사물인터넷 플랫폼을 이용하여 서버 시스템을 구축하였다. 추후 분석을 통해 유추한 스트레스 정도에 따라 플랫폼에 연결된 다양한 기기들을 이용하여 스트레스를 낮추기 위한 개인별 스트레스 관리 솔루션을 구현할 수 있음을 알 수 있다.

본 논문에서는 최근 유아대상으로 무분별한 스마트폰 기기 노출 등으로 인한 피해의 심각성을 알고 유아교육에서 인터넷 윤리 및 스마트폰 기기의 올바른 사용이 제대로 이루어 질수 있도록 교육 방법을 제안하는 것이다. 제 4차 산업혁명으로 인하여 연령과 상관없이 과도하게 스마트기기에 많이 노출되고 있다. 따라서, 유아기때부터 올바른 정보 윤리 의식 및 적절한 컴퓨터 사용을 할 수 있는 교육이 이루어지며, 유아 스마트폰 증후군을 예방하여 건전하고 안전한 사이버 세상이 이루어지도록 해야 한다. 그러나 아직까지 유아교육분야에서 정보 윤리 및 스마트폰 중독에 대한 프로그램이 특강형태로 이루어지고 교재교구들이 부족하며, 다양한 활동이 개발되어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 정부차원에서 각 센터와 기관들과 잘 협업이 이루어지도록 유도하며, 전문가들에 의해 다양한 활동이 개발되고 교재교구가 제작될 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

IT 기술의 발전으로 온라인 서비스의 혜택과 활용이 늘어나면서 기존의 통신사나 방송사업자 및 제3의 사업자들이 다양한 미디어 콘텐츠를 온라인을 통해 제공하게 되었다. 온라인과 모바일 기술, 플랫폼 사업자의 정책, 콘텐츠 공급자의 인식, 이용자와 이용의 형태가 복합적인 변화로 나타났고, 전문 콘텐츠 제작자뿐만 아니라 1인 제작자를 지원하는 플랫폼도 등장하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 단순 이미지 업로드 방식의 중고판매가 아닌 동영상으로 중고물품에 대한 자세한 정보를 파악할 수 있도록 중고판매를 위한 온라인 1인 쇼핑콘텐츠 영상 제작 플랫폼을 제안한다.

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.