드론은 여러 센서를 사용할 수 있고 자율적으로 비행 가능하다는 이점 때문에 다양한 분야에 활용할 수 있다. 그러나 단일 드론으로는 수행할 수 있는 작업이나 미션이 제한적이기 때문에 최근에는 다중 드론을 활용한 군집 비행 기술 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 드론은 테스트를 통해 동작 검증이 이루어지는데 테스트 비용이 크고 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 이용한 사전 검증이 먼저 이루어진다. 그런데 다중 드론을 이용한 군집 비행 시뮬레이션의 경우 드론들이 밀집해 있기 때문에 시뮬레이션 중 드론의 충돌사고가 발생할 수 있다. 동기화가 제대로 이루어지지 않은 시뮬레이션은 각 드론 소프트웨어의 정확한 동작을 보장할 수 없기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 순서 기반의 동기화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 동기화 기법과는 달리 순서 기반의 동기화로 시뮬레이션 오버헤드를 줄이며 다중 드론의 군집 비행 시뮬레이션에서 예상하지 못한 드론의 동작을 최소화 할 수 있다.

본 논문에서는 데이터 기반 정보 고도화를 통해, 사격전술지휘 의사결정체계의 Assisted Decision-Maker인 AI 부전포대장을 구현하는 방법론을 제시한다. 전포대장은 지휘결심의 말단에 있는 지휘관으로서, 최종적인 의사결정자이다. 이들의 지휘결심이 보다 견고하고 신속하게 이루어지도록 하는 것이 전쟁 승패에 매우 중요한 요소이다. 화력체계를 언급하는 경우 JMEM 탄약효과가 자주 언급되고 한국형 구축 사업이 아직 진행 중이기도 하지만, 완료되더라도 임의의 지형과 전술상황 각각에 대한 유용성까지를 입증하는 데에는 또 다른 기간과 노력이 요구된다. 본고에서는 AI 플랫폼 구축의 실제 사례가 전무한 상황에서 AI 부전포대장 구축을 위해 필요한 연구의 범위와 그 대상을 살펴보고, 지능형 사격지휘체계의 구축 방안을 제안한다.

In this paper, we applied the migration technique to real-time tasks that have relatively low criticality but still important to be dropped by the mixed-criticality scheduling algorithms. The proposed drop and migrate algorithm analyzes the schedulability by calculating CPU utilization and response time of using task migration. We provide analysis to guarantee the deadline of LO-tasks, by transforming the response time equation specified with migration time. The transformed response time equation was able to analyze the migration schedulability. This algorithm can be used with various mixed-criticality schedulers as a supplementary method. We expect this algorithm will be used for scheduling LO-tasks such as communication task that requires safety guarantee especially in platooning and autonomous driving by utilizing the advantages of multiple node connectivities.

본 논문은 구동장치의 진동에서 특징 데이터를 추출하고 인공신경망에 학습을 시킨 후, 구동 장치의 결함을 분류하는 시스템을 구현하였다. 딥러닝 기술을 이용함으로써 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터의 특징에 따라 쉽게 변경 가능하다. 또한, 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 진동 환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 본 연구팀의 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 진동 환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.

본 논문에서 에스컬레이터 기계실 내부 전동기, 감속기, 구동 체인의 IoT 소음 및 진동 센서를 부착하여 에스컬레이터 운영중 실시간 상태 감시가 가능한 IoT 기반 에스컬레이터 고장 예지 시스템을 제안한다. IoT 소음 및 진동 센서는 에스컬레이터 운영 중 발생하는 소음 및 진동 데이틀 수집하여 PHM(Prognostics and Health Management) 서버로 전송하며, 서버에서는 진단 알고리즘을 통해 고장 유 무를 판단한다. 소음 데이터를 이용한 체인 피치 길이 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 체인의 길이를 측정한 결과 값과 비교한 결과 99.8% 정확도를 가지며, 진동 데이터를 이용하여 전동기, 감속기의 상태 판단을 위한 알고리즘 검증을 위해 AST 사의 진동 센서와 비교한 결과 약간의 오차는 발생하지만 ISO 10816-3을 기준으로 한 판단 결과 값은 동일한 결과 값을 가지는 것을 확인하였다.

욕설은 게임 내 가장 큰 불쾌 요소 중 하나이다. 지금까지 게임 사용자들의 욕설을 방지하기 위해서 금칙어를 기반으로 필터링 해왔으나, 한국어 특성상 단어를 변형하거나 중간에 숫자를 넣는 등 우회할 방법이 다양하기 때문에 효과적이지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 온라인 게임 'Archeage'에서 수집된 채팅 데이터를 기반으로 딥러닝 기법 중 하나인 콘볼루션 신경망을 사용하여 욕설을 탐지하는 모델을 구축하였다. 한글의 자음, 모음을 분리하여 실험하였을 때, 87%라는 정확도를 얻었다. 한 글자씩 분리한 경우, 조금 더 좋은 정확도를 얻었으나, 사전의 수가 자소를 분리한 경우보다 10배 이상 늘어난 것을 고려해보면 자소를 분리한 것이 더 효율적이다.

증가하는 메시징 앱 이용자 수, 언제 어디서나 시간과 장소에 제한받지 않는 고객 응대 서비스 그리고 대화형이라는 친근성 등은 챗봇(Chatbot)의 대표적인 장점들이다. 과거에는 단순히 패턴을 찾아 이미 설정된 기계적인 반응만을 했지만, 최근에는 여러 기술, 특히 AI 기술의 발달로 실생활에서도 도움을 줄 수 있는 챗봇들이 많아지기 시작했다. 본 논문에서는 인터넷이나 핸드폰 앱으로 영화 예매하는 것이 익숙하지 않은 사람이나 채팅을 하는 것이 익숙한 사람들이 신속, 편리하게 영화 예매를 할 수 있도록 지원하는 챗봇을 구현하고자 한다. 이를 위해 Dialogflow를 사용해서 예매자가 영화의 필수 정보들을 자연스러운 채팅을 통해 파악하도록 한다. 또한 영화와 관련된 키워드만 언급해도 되묻기 기능을 추가해 해당 영화를 유추할 수 있는 질의를 통해 정확한 예매를 지원한다.

상완동맥은 어깨에서부터 팔꿈치까지 내려오는 상완골의 내측부에 존재하며 혈압을 측정할 때 사용되는 혈관이다. 이 혈관은 골절로 인해 찢어지거나, 또는 혈액순환에 문제가 생겨 혈관이 막히는 경우가 발생한다. 이러한 경우 혈관의 상태를 확인하기 위하여 색조 도플러 초음파 검사를 사용하지만, 사용자에 따라 영상을 통한 판단 기준이 다르다는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 FCM과 Fuzzy Decision Tree를 이용한 영상 처리를 통해 일관성 있는 판단기준을 세우기 위한 혈류의 속도를 제안한다. 색조 도플러 초음파 영상에서의 상완 동맥을 추출하여 기울기를 이용한 FCM 알고리즘을 통해 소속도를 추출한 뒤 퍼지 룰에 적용하여 의사 결정 트리로 등급을 분류하고 결과적으로 혈류 속도를 추출한다. 색조 도플러 초음파 영상에서 환자의 개인 정보를 보호하기 위해 개인 정보 영역을 제거하여 ROI 영역을 추출하고 ROI 영역을 이진화를 통하여 상완동맥이 있는 영역을 추출한다. 이진화 된 ROI 영역에서 혈관 영상의 혈류 방향으로의 무게중심을 설정하고 각각의 픽셀과 무게중심 선과의 거리를 이용하여 소속도를 추출한 후 FCM을 사용하여 최적의 기울기를 선정한다. FCM을 통해 추출한 최종 소속도를 이용하여 퍼지 룰에 적용한 뒤 계산된 T-norm과 소속도의 분산을 이용하여 의사 결정 트리를 형성 트리의 단말 노드들은 각 픽셀을 분류한다. 분류되어진 데이터들의 노드별 소속도 평균을 구한 뒤 디퍼지화를 통해 COG(Center of Gravity)를 계산한다. 마지막으로 그 값을 이용하여 혈류 속도에 영향을 미치는 정도를 계산한 뒤 최종 혈류의 속도를 제안한다.

사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.

본 논문에서는 한국 사회에 특유의 폭력성과 선정성으로 인해 큰 충격을 주고 있는 인터넷 커뮤니티 사이트 '일간 베스트' 글에 나타난 욕설과 여성 혐오에 대해 분석하고자 한다. 데이터는 일베 게시판에 올라온 게시글 2,000개를 웹 크롤링하여 수집하였으며, 수집한 게시글에 게임 내 금칙어 리스트와 여성 지칭어 사전을 기반으로 욕설 여부와 여성 지칭어를 태깅하였다. 태깅하여 분석한 결과 여성 지칭어를 사용한 게시글에는 욕설을 사용하는 글이 전체의 60.52%로 많았으며 욕설을 사용하지 않은 게시글에도 범행, 살해, 김치녀 등의 부정적인 단어가 많은 것을 볼 수 있었다.

본 논문에서는 카카오i 오픈빌더 API를 활용하여 언제 어디서나 손쉬운 접근 방법으로 날씨 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다 이 챗봇은, 플러스 친구를 통해 친구 추가 후 이용 가능하며, Python의 Flask 웹 프레임워크를 통하여 날씨에 관한 기온, 미세 먼지 농도, 강수량, 자외선 지수, 캐스팅 정보 등을 네이버에서 사용자가 검색한 지역별로 크롤링 후 가공하여 서비스 한다.

본 논문에서는 Microsoft Azure 기반의 운동 방법 안내 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 자동 추천과 부위 선택 기능을 제공한다. 자동 추천은 본 프로그램을 처음 접하거나 편리하게 사용하고 싶은 사용자에게 권장하는 기능을 제공한다. 이 챗봇은 사용자에게 맞춤 운동법을 효과적으로 제시하기 위해 키, 몸무게, 나이, 성별 같은 사용자 정보를 입력시킨다. 그리고 운동 부위 선택 기능은 사용자가 운동하고 싶은 특정 부위를 명확하게 인식하고 있을 때 사용한다.

대부분의 나라에서는 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업상황을 모니터링 한다. 우리나라도 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업량, 불법조업 유무를 판별한다. 현재까지는 어선의 불법조업 유무 판별은 어선의 위치정보 기반으로 이루어 졌으나, 허가받지 않는 어구를 사용하는 불법조업에 대한 판별은 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 어선 항적과 조업면허 데이터를 이용하여 데이터 기반의 어선 조업 판별모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 어선 항적데이터를 시계열 단위로 전처리하여 학습 이미지들을 생성하고, 해당 어선의 조업면허 정보를 레이블로 하여 학습 데이터를 제안하는 딥러닝 모델에 적용한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 1년 동안 제주 주변해역에서 조업하는 어선의 선박자동식별장치의 항적데이터를 수집하여 실험을 하였다. 실험 결과 제안한 방법의 분류정확도는 71.5%를 얻었다.

최근 해양 전투체계에서는 사후분석에 대한 기능이 중요시 되고 있다. 그 이유는 사후분석을 통해 작전을 분석하고 더 나은 작전을 수행할 수 있기 때문이다. 이를 가능하게하기 위해 해양 전투체계에는 전술정보 기록 및 재생 기능이 탑재되어 있다. 전술정보 기록 및 재생은 작전상황에서 전투체계 콘솔에 전시된 전술정보들을 기록해서 사후분석 및 평가를 위해 재생하는 기능이다. 본 논문에서는 전술정보 기록 및 재생 개발에 대한 효율화 방법을 제시한다. 모델 중심의 개발방식 적용과 재생시간의 효율화를 통해 기존방식 보다 효율적인 전술정보 기록 및 재생 소프트웨어를 개발하는데 그 목적을 가진다.

본 논문에서는 기존의 현장형 교육으로 이루어졌던 치매 예방 교육을 보다 접근하기 쉽도록 애플리케이션으로 개발한다. 기존의 보드 게임이나 카드게임 형식으로 되어 있는 치매 브레인트레이닝 게임을 안드로이드 기반으로 구현하고, 보호자의 조호 지침을 시각화하여 이해를 돕는 콘텐츠를 개발을 통해 치매 예방에 도움이 되는 게임은 물론 치매 예방에 관련된 정보를 제공한다. 또한 가족들이 치매 예방 교육의 원활한 진행 상황을 애플리케이션을 통해 확인 할 수 있는 기능을 구현한다.

4차 산업혁명 시대에 떠오르는 기술인 블록체인과 블록체인의 단점을 보완할 수 있는 분산된 파일 시스템 IPFS을 활용하여 새로운 형태의 웹툰 플랫폼 서비스 BlockToon을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 BlockToon은 중앙 서버가 웹툰 정보와 파일을 관리하는 것이 아닌 작가가 파일에 대한 정보를 블록체인과 IPFS에 자유롭게 등록, 관리한다. 블록체인 특성상 수정 및 삭제가 불가능하기 때문에 블록체인에 등록된 웹툰의 정보는 저작권 증명이 가능하다. 또한 주요 데이터를 중앙 서버에서 관리하지 않으므로 중앙 서버 유지 비용이 절감된다.

파이썬 플라스크와 MySQL데이터베이스를 이용한 스마트콘텐츠에서의 효율적인 클라우드 접속기술에 관한 효율적인 방법을 제시한다. 또한 스마트콘텐츠 제작단계에서 와이파이 혹은 블루투스를 이용한 클라우드 인터넷 접속시의 오류최소화를 위한 견고한 하우징제작을 위해 어도비 일러스트레이터를 이용한 표준화된 레이져커팅 방법도 제시한다. 이는 향후 4차 산업혁명시기에 필수적인 지능적이고 다이너믹한 특성을 갖는 스마트콘텐츠 제작과정에서의 시행착오를 줄여줄 것이며, 이를 통해 다양한 아이디어의 스마트콘텐츠가 양산될 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다. 제시한 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 구축한 가장 효율적인 스마트콘텐츠의 제각과정과 그 결과를 보인다.

머신러닝을 이용한 악성코드 분류 시스템의 대부분이 캐글 데이터셋 10,868건을 사용하여 분류의 정확도를 측정한다. 이 데이터셋에 포함된 바이러스 바이트코드에는 미확인(undefined)필드라는 부분이 과도하게 존재한다. 캐글 데이터셋 특정 Label의 미확인필드 포함도는 75%가 넘는 경우도 존재한다. 이 경우 미확인 필드를 어떻게 처리하느냐가 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 이러한 캐글 데이터셋의 미확인필드 처리방법을 제시하고 그에 따른 분류 정확도를 연구하였다. 다양한 처리방법에 대한 정확도를 측정하여 제안한 방식의 타당성을 증명하였다.

코딩 교육이 초등학생부터 의무화 되어 프로그래밍의 중요성이 날이 갈수록 높아지고 있고, 현재 전 세계 공용어인 영어는 필수라 할 수 있게 된 사회이다. 본 논문에서는 유아에게 코딩과 영어를 지루하고 어려운 것일 거라는 틀을 깨고 쉽게 접할 수 있도록 하는 STEAM 코딩 교육을 적용한 유아용 영어 학습 콘텐츠를 제안한다. 유아가 직접 방향 코딩을 하여 길을 찾아가는 과정에서의 창의력 발달과 목적지에 도착했을 때 해당 과일의 영단어를 확인하고 발음을 듣게 하여 언어능력발달에 도움이 될 것 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문은 유아기 언어 발달 시기에 한글의 기초 단계를 학습하기 위해 기존의 교육 방식과는 달리 시각적, 청각적 효과로 몸의 감각을 통해 사물을 배우며 이러한 자극으로 정보를 기억하고 축적할 수 있는 에듀테인먼트 콘텐츠를 개발한다. 유아의 호기심을 자극할 뿐만 아니라 모바일 플랫폼과의 상호작용을 통해 재미와 즐거움을 키우며 나아가 지식을 얻을 수 있다.

RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가와 청소년이용불가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 청소년 이용 등급인 12세 이용가와 15세 이용가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

RPG장르를 기준으로 게임이용등급별 게임들의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 게임이용 등급별 게임들의 이벤트 실시 기간의 평균의 차이를 보이지 않고 있음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 정액제와 부분유료화 등 요금정책을 기반으로 정액제를 실시하고 있는 게임과 부분유료화를 실시하고 있는 게임간의 이벤트 실시 기간의 평균의 차이를 연구하였다.

국내 모바일 게임 시장에서 여성 유저가 차지하고 있는 비율 및 소비 규모는 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나 국내 게임 시장에는 이러한 여성 유저의 마음을 잡을 수 있는 게임의 폭이 좁을 뿐만 아니라 그에 대한 분석이 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 국내 여성향 게임 시장의 확대 가능성이 있다는 가정 하에 한국보다 앞서 큰 시장을 이루고 있는 일본 여성향 게임의 특징을 분석하고 그를 토대로 한국 여성향 게임에 적용할 수 있는 성공 전략을 제시하고자 한다.

소규모 인원으로 구성한 게임 개발 프로젝트에서 품질 관리를 수행할 때 폭포수 개발과 같은 전통적인 개발 방법론을 적용하는데 많은 어려움이 있다. 이에 대한 대안으로 상황에 따라 적용할 수 있도록 일부 과정을 수정하여 스크럼 방식의 애자일방법론을 제시한다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발에 적용하는 애자일 기법을 게임 개발에 맞춘 테스팅 방식을 적용하여 실제 개발 과정에서 효과적으로 사용할 수 있는 방식인지를 검증하고 제안한다.

4차 산업혁명 시대의 핵심 기술 분야라고 불리는 가상현실(Virtual Realityl VR)/증강현실(Augmented Reality; AR) 기술은 그 동안 IT 시장을 주도해 온 스마트폰 시장이 포화상태에 도달함에 따라 주요 IT기업들의 차세대 비즈니스로 떠오르고 있으며, 미디어 플랫폼인 VR에 대한 연구 또한 계속해서 진행되고 있다. 또한 최근 들어 디스플레이 해상도가 높아지고 PC의 성능이 좋아지면서 많은 회사에서 VR 콘텐츠에 대응하여 VR기기를 출시하고 있다. 하지만 아직까지 VR에 대한 호환성 테스팅 방법은 제대로 제시되지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 연구를 통해서 효과적이고 효율적인 호환성 테스트 방법을 제시한다.

최근 게임 산업에서의 변화는 새로운 기술을 게임개발에 도입하여 게임 시장을 근본적으로 향상시켜 새로운 성장 기회를 모색하려는 움직임이 있다. 그러한 기술 중 하나가 블록체인 기술을 기반으로 하는 블록체인 게임개발이다. 본 논문에서는 블록체인 기반의 게임 개발에 있어서 기존게임에 토큰 중심의 게임개발, 게임 내에 즐길 수 있는 요소들에 대한 블록체인 기술 연계, 수집욕을 자극할 수 있는 그래픽적인 요소, 게임성 향상, 하이브리드 기반의 블록체인 게임개발 등 다섯가지 내용들이 블록체인 게임 개발에 있어서 게임 사용성 측면에서 중요한 요소임을 강조하고 세부적인 내용들을 제시한다.

매치3 퍼즐 게임은 모바일 게임에서 많이 출시되고 있으며 많은 사람들이 즐기고 있는 장르이다. 또한 유사한 규칙과 형태를 가진 게임들이 지속적으로 출시 예정에 있다. 본 논문에서는 매치3 퍼즐 게임과 다른 장르 게임의 융합에 대해서 알아보고 후속 연구의 방향성을 제시한다.

본 논문에서는 최근 모바일 RPG 시장의 판도에 영향을 끼치는 매크로(이하 오토 시스템)의 성공 요인과 그 환경적 배경을 연구하여 새로운 게임 경향을 파악하고 그 종류를 크게 3가지로 분류하여 게임의 수익적 관점에서 분석하고자 한다. 또한 그에 따른 유저들의 인식 현황과 플레이 형태를 연구하고 올바른 오토 시스템의 적용 모델과 나아가 바람직한 게임 개발에 대한 방향을 제시한다.

기술이 발달하고 게임에 대한 유저의 인식이 높아지면서 내러티브는 게임의 강력한 경쟁 수단 중 하나로 떠오르고 있다. 하지만 국내 게임, 특히 온라인 게임에서는 내러티브에 대한 연구가 부족하고 내러티브의 중요성을 등한시하고 있다. 본 논문에서는 게임과 MMORPG에서의 내러티브에 대해 설명하고 MMORPG에서 활용할 수 있는 내러티브 요소로 NPC와의 상호작용을 강화시킬 것을 제안한다.

게임 시장에 높은 점유율을 보이고 있는 추세에 따라 모바일 게임 제작에 많이 사용하고 있는 Unity 3D 게임 엔진을 사용하였다. 모바일 RPG인 '몬스터 길들이기'와 'Hundred Soul' 이라는 게임에서 감명 받아 이러한 아이디어를 바탕으로 Unity 3D 게임 엔진의 여러 기능과 접목하여, 다양한 기능 및 효과들을 구현하였고, 그에 따른 개발 방법을 설명한다.

제안 방법은 Visual Studio 2017 API 와 C++을 사용하여 2D 액션 게임은 스피드 와 3개의 스킬을 추가하여 게임 내에서 더 화려하게 싸울 수 있도록 하였으며 1 : 1 대전으로 인하여 게임의 몰 입도가 높다는게 특징이다. 제안 게임은 1 : 1 대전에 알맞은 분위기를 위해 어두운 배경 및 울퉁불퉁한 2D지형을 사용하여 C++ 의 코드를 이용하여 2D 애니매이션을 사용한다.

게임 시장의 성장에 따라 여러 가지 장르의 게임이 출시되고 있다. 현재 슈팅 및 액션 게임 등의 고전적인 장르는 물론 Aeon Of Strife 같은 새로운 장르도 새롭게 탄생하고 있다. 새로운 장르의 게임의 등장은 앞으로 게임 시장이 지금보다 더 많이 발전할 것임을 말한다. 제안방법에서는 전략 시뮬레이션과 슈팅 게임을 혼합한 장르의 게임을 게임엔진을 이용해 빠르게 개발하는 방법을 설명한다.

제안 방법은 유니티 5엔진을 이용하여 횡스크롤 실시간 전략(RTS, Real Time Simulation) 게임은 여러공격로에서 상대방과 서로 여러 거점을 점령하여 실시간으로 전략을 겨루는 게임의 개발을 목표로 한다. 제안 게임은 횡스크롤의 장점인 조작법의 단순함을 살리며 플레이어가 실시간으로 전략을 겨룰 수 있도록 개발 한다. 게임을 처음 접하는 플레이어와 게임을 많이 플레이하여 숙련도가 높은 플레이어 양 쪽에게 모두 장점으로 작용 한다.

본 논문에서는 ultrasound image Right Parasagittal Liver에 edge detection을 적용한 후, 특징점 검출 알고리즘인 Scale Invarient Feature Transfom(SIFT)를 이용하여 특징점의 위치를 살펴보도록 한다. edge detection 알고리즘으로는 Canny edge detection과 Prewitt edge detection을 적용하기로 한다.

스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.

본 논문에서는 연결된 다양한 인터페이스를 갖는 비디오 카메라들 중에서 선택된 카메라의 영상을 통신망을 통해 다양한 다수의 외부 수신장치들에게 해당 영상을 전송하고 연결관리를 하는 영상송신시스템을 제안한다. 제안하는 송신시스템은 외부 비디오 카메라들의 연결을 위한 컴포지트 인터페이스와 범용 USB 카메라를 위한 USB 인터페이스, 유무선 송수신 및 ARM 계열의 CPU 모듈, 그 외에 개발을 위한 몇몇 장치들을 연결할 수 있도록 구성된다. 통신망릉 통해 제안한 송신시스템에 접속된 외부 수신장치들은 개별 채널을 할당 받아 특정 카메라 모듈을 선택하여 해당 영상을 수신할 수 있으며, 제안하는 송신시스템은 이를 위해 연결된 다수의 외부 수신장치들과의 연결관리 및 해당 카메라 모듈의 영상을 송신관리 등과 같은 기능으로 구성된다.

본 논문에서는 대용량의 방송 콘텐츠를 전송하기 위해 다수개의 채널을 결합하여 안정적이고 고속으로 전송하기 위한 방송콘텐츠를 전송하기 위한 테스트베드를 제안한다. 제안하는 테스트베드의 첫 번째 목적은 하나의 방송채널 용량을 초과하는 대용량 방송 콘텐츠를 다수개의 채널을 결합하여 전송하기 위한 것이며, 두 번째 목적은 다채널로 입력된 데이터를 다양한 방법의 병렬 알고리즘을 적용하여 FPGA에 적용한 후 그 결과를 테스트하기 위한 것이다. 이를 위하여 제안하는 테스트베드는 다채널을 위한 입력 보드와 전반적인 제어를 위한 CPU 보드, 병렬 알고리즘 등을 테스트하기 위한 FPGA 보드, 그리고 3개의 보드들을 연결하기 위한 베이스 보드로 구성되었다. 제안하는 테스트베드 환경에서 다채널 대용량의 데이터를 병렬처리 할 수 있는 병렬 알고리즘들을 지속적으로 개발하고 테스트하여 다채널 대용량의 실시간 처리가 가능한 영상처리 시스템을 개발하는 것이다.

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)에서의 싱크 이동은 전력 문제와 관련하여 해결해야할 중요한 문제이다. 또한 고정된 싱크를 사용하면 노드의 과도한 에너지 소비로 인해 네트워크 성능이 저하될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 클러스터가 퍼지 로직(Fuzzy Logic)을 기반으로 형성되고 싱크 재배치가 동적 2단계 메커니즘을 사용하여 결정되는 에너지 효율적인 싱크 재배치 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 싱크 재배치에 필요한 통신 오버 헤드를 최소화하고 데이터 패킷의 손실이나 지연을 최소화하여 싱크 재배치를 허용한다. 시뮬레이션 결과 제안 기법이 기존의 WSN의 대표적인 싱크 재배치 기법보다 네트워크 수명과 처리량 측면에서 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.

최근 스마트시티 구축 사업에서 사물인터넷 기반 서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 그 서비스들을 제공하기 위해 사용되어야 할 디바이스 수가 수백만 개까지 증가할 것으로 예상하고 있으며 수백만 개의 디바이스들을 수용하기 위해서는 Massive IoT 네트워크의 환경 구축을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Massive IoT 네트워크 환경을 구축하기 위해 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 기술 중 LoRa(Long Range) 네트워크가 적용이 가능한지를 LoRaSim을 이용하여 시뮬레이션한다. 시뮬레이션한 결과 중 충돌 횟수를 통해 충동률을 구하고 그래프를 이용하여 신뢰성을 나타내며, Massive IoT 네트워크에 적합성에 대해 분석한다.

최근 몇 년간 소량의 데이터를 송수신하는 Massive IoT 네트워크에 많은 관심을 가지고 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 기술 중 LoRa(Long Range) 네트워크를 사용하고 있다. 대부분의 IoT 응용 서비스는 디바이스가 장시간 안정적으로 작동해야 하므로 에너지 효율성을 중점으로 두고 LoRa 디바이스의 수명을 최대화하기 위한 디바이스의 여러 동작들을 설계하는 에너지 소비 모델링이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 LoRa Class B 통신 방식의 에너지 소비 모델을 정의하고 성능을 평가한다.

최근 IoT 환경에서는 고밀도로 노드가 분포되어진다. 이러한 센서 노드들은 데이터 전송 시 혼잡을 초래하는 중복 데이터를 생성하여 데이터의 정확도를 저하시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 정체 문제를 해결하기 위해 제안 기법은 사 분위(Interquatile, IRQ) 분석과 코사인 유사도 함수를 통해 데이터의 이상치와 중복성을 측정하여 중복 데이터 및 특이치를 제거한다. 본 연구를 통하여 최적의 데이터 전송을 통하여 IoT의 통신 성능을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 데이터 감소율, 네트워크 수명 및 에너지의 효율성을 높일 수 있다.

Edge computing 환경에서는 노드끼리 직접 또는 간접적으로 전송되는 많은 수의 데이터가 Computing 노드에 의해 수집된다. Computing 노드에 실시간 적으로 전송되어지는 데이터의 저장 및 처리를 위해 기계학습(Machine learning) 기법이 사용된다. 기존의 기계학습 모델의 학습방법의 경우 Edge computing 노드의 지능화에 다소 맞지 않는 방법이며 노드들 간의 협업 시스템을 기계학습 모델에 구축하는 것 또한 중요개선사항 중 하나이다. 본 논문에서는 Edge computing 환경에서 적용 가능한 기계학습 모델을 조사하였다. 본 조사를 통하여 향후 edge computing 환경에서의 제약사항에 대해 더 구체적이며 다양한 연구방향을 제시할 수 있으며 효율적인 모델 적용을 목표로 한다.

다수의 센서 노드로 구성된 IoT 환경에서는 네트워크 수명, 센서 노드의 통신 범위 제한과 같은 제약 사항들이 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 밀집된 센서 노드 간의 협력이 필요하다. 이때, 밀집된 센서 노드들은 에너지 낭비 및 전송 데이터의 정확도를 저하시킨다. 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 에너지 낭비 및 전송 데이터의 정확도 문제를 해결하기 위해 자체조직지도(Self Organized Map, SOM)를 기반으로 한 클러스터링 기법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법을 통하여 클러스터링 된 노드들은 다른 클러스터링 기법과 비교했을 때 밀도 기반의 정확한 예측 값을 얻을 수 있다.

SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.

본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 구글 맵 기반의 음식점 정보제공 연동이 자유로운 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 안드로이드 내장 센서를 이용하여 현재 사용자의 위치를 기준으로 반경 30m 안의 음식점 정보는 초록색 반원에서 확인할 수 있다. 그리고 구글 맵에서 마커는 메뉴별로 다르게 하여 카테고리마다 마커가 다르게 표시된다. 또한, 상단에 메뉴를 선택할 수 있게 하여 메뉴별로 필터를 가능하게 함으로써 크게 한식, 양식, 일식, 중식, 분식, 후식, 패스트푸드 등으로 분류되어 사용자 주위에 있는 음식집을 빠르게 선택할 수 있도록 구현한다.

본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 사용자 버킷리스트를 등록하고 다른 사용자들과 공유할 수 있는 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 사용자 정보와 사용자 버킷리스트를 SQLite 데이터 베이스에 저장하고, 버킷리스트 등록 시 업로드 하는 이미지 파일은 FireBase에 별도로 저장한다. 그리고 지오코더를 이용하여 버킷리스트 장소 이름 혹은 주소에 해당하는 위도와 경도를 데이터베이스에 저장하고 다음 지도에 마커로 표시한다. 또한 카카오톡으로 지인들과 공유하며 버킷리스트를 실천할 장소를 다른 사용자들과 공유하도록 서비스 한다.

본 논문에서는 웹쉘을 탐지하기 위한 방법 중 하나로 슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 웹 공격에 많이 활용되는 웹쉘의 탐지를 위하여 제안하는 슬라이딩윈도우 기반의 탐지 기법은 시간이 지남에 따라 발전해가는 웹쉘 탐지 우회 기술에 대응하여 보다 정확한 탐지를 제공하는 기술이며, 이를 기반으로 웹쉘의 다양한 변종 또한 탐지할 수 있다. 본제안의 경우 코드의 부분별 위험도를 측정 및 제공하여 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

본 논문에서는 안전관리를 시나리오 모델의 환경을 고려한다. 안전관리에 대해서 보통의 경우 사고의 재발 환경이 높은 곳에서 그 필요성이 절실히 요구된다. 따라서 안전관리의 필요성이 제시된 곳에서 그 환경에 적용될 수 있는 시나리오의 모델을 추출해야 한다. 시나리오 모델들의 추출은 시나리오 적용 지역의 환경 분석을 통하여 대상 요소를 분석하여 구축하여야 한다.

본 논문에서는 위험 관리 지역에 대한 시나리오 구축을 위한 분석 모델을 고려한다. 위험 요소에 대한 분석은 외부 상황에 대한 요소뿐만 아니라 내부 상황에 의한 요소도 제공된다. 대응 모델에 대한 반응은 요소분석을 통하여 도출될 수 있는 결과를 통하여 결정된다. 위험 관리 지역에 대한 시나리오 분석 모델을 위하여 DEVS 방안을 고려하며, 이에 대한 모델 설계를 고려한다.

본 논문에서는 SR DEVS에서 부모 객체가 자식 개체로의 상속에서 입력 함수와 출력 함수의 상속 형태에 대한 특정한 상황을 고려한다. 히든 상속의 경우 자식 객체는 부모 객체로부터 부모의 자산을 상속받더라도 상속 함수에 대한 작용이 일어나지 않는다. 이 경우 부모에게서 넘겨받은 자산에 대해 상속받지 못한 것은 아니며 단지 숨겨진 상태를 의미한다.

본 기술의 발달에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 실내공간은 복잡해졌으며, 이로 인해 원하는 장소를 찾기가 어려워졌다. 4차 산업혁명에 힘입어 앞서 언급한 문제들을 해결하기 위해 실내 내비게이션을 도입하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 실내 내비게이션의 기술들로는 Wi-Fi, Bluetooth, Beacon, RFID, UWB 등이 있지만, 실내 건물 구조 특성상 여러 장애물들에 의해 신호 정보의 오차가 심하여 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰에 내장된 IMU 센서 및 카메라 센서를 이용하여 동시적 위치 인식 및 지도 작성을 하는 SLAM 알고리즘으로 실내 내비게이션을 구현하고, 사용자가 보다 쉽게 길을 찾을 수 있게 접근성이 높은 스마트폰과 AR을 이용하여 어플리케이션을 설계하였다.

기존 택시 어플리케이션의 방식은 승객이 택시를 이용할 때 승객 근처의 택시들이 승객을 선착순으로 선택하는 방식이다. 이는 승객이 택시의 정보를 알 수 없으며 승객을 선택한 택시를 탑승해야 된다. 또 택시 관련 범죄가 지속적으로 발생하고 있으며 사회적으로 심각한 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 승객이 주변 택시들을 검색하여 선택할 수 있으며 택시의 정보를 제공 받을 수 있다. 그리고 택시 범죄를 예방하기 위해 승객이 여러 경로 중에서 원하는 경로를 선택하면 택시 기사에게 전송하여 이탈 시 감지할 수 있다.

일반적으로 컴퓨터에서 문서 작업을 하기 위해서는 사용자는 컴퓨터 화면을 볼 수 있는 시각과 키보드와 마우스를 조작하기 위하여 손을 사용해야 한다. 시각과 손이 불편한 대부분 장애우는 컴퓨터를 조작하기 어렵다. 장애우들을 보조해주는 정보통신 보조기기의 가격은 비싸며 기기 보급을 지원해주는 사업이 있지만, 사업에 선정되기 어렵다는 문제가 있다. 이 논문에서는 구글 홈을 이용하여 텍스트, 워드, 엑셀, 한글 등 다양한 응용프로그램을 음성을 이용하여 제어하기 위한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 구글 어시스턴트가 다이어로그플로우로 설계한 인텐트를 웹 훅을 이용해 서버에서 컴퓨터로 접근하여 응용프로그램을 제어한다.

최근에는 청소년과 어른 대상으로한 운동을 많이 함으로써 운동은 그 어느 때 보다 인기를 얻고 있다. 하지만 그에 따른 사고도 점차 많이 일어나고 있다. 이는 신체활동 능력의 높이는 동시에 운동자세교정을 해주고 사고방지를 하고자 스포츠, 교육, 3D 가상현실 일부 사용되는 몰입형 프로그램으로 설계 했다. 본 프로그램에서는 사용자 동작을 효과적으로 인식 할 수 있는 키넥트(Kinect)를 사용하여 인터페이스를 제작하였고 향후 연구를 통해 운동자세효과를 검증하고 다양한 운동 그리고 재활치료등 개발할 필요가 있음을 시사한다.

난독증은 정상적인 지능에도 불구하고 문장을 읽기가 어려운 독서 장애다. 난독증 진단 방법은 ADHD처럼 증상 체크리스트가 없다. 지적장애를 판정할 때 사용하는 웩슬러 지능검사 같은 전 세계인이 사용하는 아주 보편화된 심리검사도 없다. 미국 진단기준의 최신판인 DSM-5에도 어떤 검사를 해서 기준점수 아래여야 진단할 수 있다고 명확히 써놓지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 글자, 단어, 문장, 문단의 단위를 설정하여 화면에 출력하고 아이트래커를 활용하여 읽는 사람의 시선 데이터를 수집하여 히트맵으로 분석한다.

본 논문에서는 현대사회에서 스마트 폰 보급의 활성화와 좋지 않은 자세로 오래 앉아 있는 학생들이 자가적으로 척추 측만증을 진단하여 스스로 인지하게 하는 것이 목표이다. 척추측만증은 통증이 나타나지 않아 질병으로인해 병원에서 진료받지 않으면 자가적으로 판단하기 어려울 뿐만 아니라 방치하면 추간판 탈출증 등 여러 척추 질환에 노출 되기 쉽다. 질환을 예방 하기 위해 자이로 센서와 균형센서를 이용하여 집이나 재활트레이닝 센터 및 학교 등에서 자가적으로 판단을 할 수 있다. 센서를 통한 자가적인 진단 정보는 휴대폰의 어플리케이션으로 전달되어 척추 측만증의 정도를 알 수 있고 그에 따른 운동방법이나 자세 교정 방법등을 알려주고 운동 프로그램을 설계하는 시스템을 개발하는데 목적이 있는 연구이다.

본 논문은 현대에 신체활동(Physical activity)를 하지 않으면 심혈관계질환, 당뇨, 암, 골다공증 등과 같은 질환의 위험성을 가지고 있음에도 불구하고 공간부족, 시간부족, 날씨 등으로 제약을 받아 신체활동이 부족한 척수장애인의 들을 위한 스마트 휠체어 트레드밀을 개발함이다. 기존의 휠체어 트레드밀은 휠체어를 생활할 때 사용하는 대상자들에게 신체활동을 제공하였다. 스마트 휠체어 트레드밀은 경사(Slope-Incline, Decline)를 조절하여 개별마다 다른 건강체력능력에 운동강도(Exercise intensity)를 다르게 할 수 있다. 또한 스마트 휠체어 트레드밀은 거리측정, 속도측정이 가능한 센서를 부착하여 대상자의 운동량을 알 수 있을 뿐만 아니라 체중측정도 가능하여 대상자의 운동량에 대한 칼로리소모량을 얻을 수 있다. 이러한 스마트 휠체어 트레드밀과 VR(Virtual reality) 프로그램, 게임을 접목시켜 척수장애인들의 신체활동에 흥미를 증진 시킬 수 있다.

본 논문에서는 파킨슨병이 우리 사회에서 증가하고 있고 노인들 만이 아니라 젊은 사람들에게도 나타날 수 있기 때문에 환자들을 위해 근 기능 및 인지능력을 향상 시키는게 목표이다. 파킨슨병은 현재까지 원인이 알려지지 않았지만 도파민 세포가 손상되는 것으로 알려져 있기 때문에 아직은 약물치료와 식이요법 치료를 통해 질환의 증상을 중지시키거나 느리게 할 수 없다. 파킨슨병의 증강 중 가장 중심이 되는 근 기능 문제와 인지능력을 동시에 향상 시킬 수 있는 기대를 할 수 있으며 이것을 통해 다른 증상들도 느려 질 수 있도록 하는 기대를 할 수 있다. 프로그램을 통한 근 기능 능력이나 인지능력을 동시에 향상하고 대상자 개개인의 능력에 맞게 운동을 할 수 있는 프로그램을 개발하는데 목적이 있는 연구이다.

최근 국민의 건강증진 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 전문가들 또한 걷기 운동의 유효성을 강조하고 있다. 이에 따라 스마트 헬스케어와 관련된 기기 및 서비스에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 GPS와 비콘 센서를 이용한 환경에서 걷기운동과 미니게임 콘텐츠를 융합한 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 콘텐츠는 특정 지역을 가상의 게임 맵으로 매칭하고 GPS센서와 리얼월드의 비콘을 블루투스 통신으로 인지하도록 하였으며 이를 통해 소모 칼로리 계산, 게임의 클리어 조건 등 핵심 시스템으로 사용한다. 본 연구를 통해 설계, 구현된 게임 콘텐츠는 이용자의 움직임을 정확히 측정할 수 있고 재미와 몰입감을 제공하여 지속적인 운동을 유도함으로써 운동효과가 향상됨을 확인할 수 있었다.

최근 스마트 기기의 발달과 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)기술이 빠르게 발전하면서 센서를 활용한 플랫폼 및 서비스 시장 규모가 급격하게 확대되고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 건강걷기 게임콘텐츠에 비콘을 이용하여 서비스 이용자와 제공자 모두에게 만족과 가치를 부여할 수 있는 맞춤형 마케팅 설계 전략을 제안하고 4차 산업 시대에 맞는 신기술을 이용하여 정확한 통계정보를 얻어 내는 것을 목표로 한다. 본 연구의 결과를 활용하여 다양한 영역 및 방법으로 확장 가능성이 큰 마케팅 설계가 가능할 것으로 기대한다.

운동 기구를 이용한 운동의 경우 바른 자세와 균형을 유지하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 적외선 감지센서가 부착된 디스플레이형 전신거울과 프리웨이트 운동기구에 부착된 센서를 이용하여 이용자의 정보를 인지하고 디스플레이 장치에 출력되는 가상 트레이너를 통해 균형 운동에 대한 가이드를 제공하는 게임형 콘텐츠를 설계하였다. 본 콘텐츠의 목표는 운동 시에 중요한 바른 자세를 잡기 위하여 균형 상태를 알 수 있게 하며, 가상트레이너에 의해 보다 효과적이고 흥미로우며 지속적인 운동을 가능하게 하는 방법을 제공하는 것에 있다.

본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집시스템과 기상청 API를 통한 기상정보, 상점 서비스를 매시업하여 상품추천시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 그에 맞는 상품을 추천받을 수 있도록 한다. 상품추천시스템에서는 상점 외부에 부착된 환경정보 수집시스템에서 측정한 데이터와 기상청 API 데이터를 DB에 저장하고 DB에 저장된 데이터를 이용하여 상황에 맞는 기후화면디자인과 환경정보 데이터를 html로 구성하여 보여준다. Raspverry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 정보를 보여주며 일정 시간 간격으로 관련 상품 광고를 보여주며 필요한 물건을 추천해준다.

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

일반적인 FOCV MPPT는 VOC와 VMPP와의 관계인 ${\alpha}$를 외부에서 지정해준다. 하지만 외부환경 (조도나 온도)에 따라서 태양전지의 ${\alpha}$값이 변화할 가능성이 있다. 본 논문에서는 저전력 IoT 센서의 구동을 위한 태양열 에너지 하베스팅을 위해 IV Curve를 이용한 태양전지 전력 계싼회로를 제안한다. IV Curve를 이용한 태양전지 전력을 직접 계산하여 FOCV MPPT를 개선함으로써 보다 높은 효율의 MPPT가 가능하고 외부환경의 변화에도 충분히 Maximum Power Point Tracking이 가능해지게 된다.

본 논문에서는 변압기의 이상 신호 데이터를 원거리에서 축적하기 위한 이상 신호 진단 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원격으로 변압기의 이상 신호를 수집하여 변압기의 이상을 알아낼 수 있다. 이 시스템은 상용된 통신 모듈의 느린 통신 속도를 고려하여 이상 신호를 RMS-DC 값으로 변환하는 작업을 추가하였다.

본 논문에서는 Kinect Sensor를 활용하여 사용자의 뒤틀린 자세를 교정하는데 도움을 줄 수 있는 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 사용자의 자세 교정 부위 별로 분류하여 제시함으로써 체계적인 교정과 운동 효과를 볼 수 있는 장점이 있다.

본 논문은 기존의 강압적인 형태의 한글 교육 선행 학습이 아닌 창의적이고 입체적인 에듀테이먼트 교구인 블록 퍼즐과 아두이노를 이용한 명령 센서, 카메라 반사경을 통한 영상 입력을 통해 ICT 융합형 블록 퍼즐기반의 에듀테인먼트 교구를 설계하고자 한다. 즉, 모바일 콘텐츠를 통해 유아에게 교육을 제시하고 유아는 모바일 콘텐츠와 블록 퍼즐 교구, 명령 센서를 통해 입력 영상을 인식하게 한다. 이러한 블록 퍼즐 기반의 에듀테인먼트 교구를 통해서 한글 학습을 놀이 과정 속에서 창의력과 문제 해결 능력을 키울 뿐 만 아니라 스스로 학습을 이끌어가는 자기주도적 학습 능력을 키울 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 호텔 기업의 고용관계 특성이 조식시민행동과 이직의도에 어떤 여향을 미치고 있는지를 알아보고 그 과정에서 셀프리더십의 조절로 얼마나 변화가 있는지를 알아보는 연구이다. 기존연구에서 서비스 품질에 영향을 미치는 변인으로 조직시민행동을 그리고 장기근속을 대변하는 변인으로 이직의도를 다루는 연구들은 상당하게 이루어져 있다. 이에 본 연구자는 서비스의 품질에 직접적인 영향을 미치며 장기근속을 증가시켜줄 수 있는 방법으로 중요한 변인으로 셀프리더십의 조절을 보려고 한다.

군 내 복무부적응 용사들로 인한 병영사고는 대군 신뢰도 저하, 비전투력 손실로 인한 전투력 약화 등의 문제와 더불어 병영기피와 군에 대한 거부감까지 초래하고 있다. 군은 복무부적응 용사들을 사전에 식별하고 사고를 예방하기 위한 심리검사체계로 신인성검사를 자체 개발하여 적용하고 있지만, 이는 피검자의 의도적인 결과 왜곡이나 검사 결과에 대한 맹신 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 복무부적응 용사들의 행동 양식 및 증상들을 온톨로지로 설계하여 사고 우려자 식별을 위한 보조 도구로 활용할 수 있도록 온톨로지 구현 프로세스를 제안한다. 복무부적응 용사 식별을 위한 온톨로지 구현을 통해 사고 우려자를 식별하는데 객관적인 기준 제공 및 정보 공유로 사고 예방에 효과적인 역할을 할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 본 연구의 목적은 청소년 일탈행위가 학업성취도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고 청소년문제의 기초자료 활용과 시사점의 제공에 목적을 두고자 하였다. 이를 위해 통계자료를 활용하여 요인분석은 Varimax에 의한 직교회전에 의하여 요인적재치를 산출하였고, 설문문항에 대한 측정은 크론바하 알파계수(Crobach's Alpha)를 이용하여 신뢰도 검증을 실시하였다. 연구결과 먼저, 학업생활의 전념이 성에 따라 일탈행위에 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 비행친구와의 접촉이 성에 따라 일탈행위에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학업성취도가 성에 다라 일탈행위에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

본 연구는 지방교육자치의 가장 핵심인 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들과 그들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년까지(10년간)의 '교육감' 관련 선행연구 총 93건을 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여, 주요 핵심어 추출 및 워드 클라우드 제시, 주요 핵심어들 간의 관계성(의미망 네트워크) 분석 등을 진행하였다. 최근 10년간 국내 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들은 교육감선거, 주민직선제, 선출제도, 개선방안, 비교연구, 교육자치, 문제점, 지방자치, 교육부장관, 교육위원 등 이었다. 주요 핵심어들(상위 출현빈도)은 높은 밀도와 연결정도를 가지고 상호 네트워크를 형성하고 있었다. 본 연구결과는 향후 진행될 '교육감' 관련 후속연구들의 새로운 연구주제 선정 및 다양한 방향 설정에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 5차국민노후보장패널 데이터(KReIS)를 활용하여 노인의 신체적 건강과, 자산(총자산-총부채=순자산)이 우울감을 매개로 삶의 만족에 어떠한 영향을 미치는가늘 규명하고자 한다. 분석대상은 65세이상 노인 3,960명이다. 주요 분석변수는 독립변수로 신체적 건강, 순자산, 매개변수로 우울감, 종속변수로 삶의만족을 분석할 것이다. 이러한 자료분석을 위해 SPSS 21.0을 사용할 것이다.

본 연구는 다문화청소년패널 6차년도 데이터를 활용하여 다문화청소년의 진로장벽과 사회적위축이 성취동기를 매개로 진로결정성에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 한다. 분석대상은 다문화청소년 1,283명이다. 주요 분석변수는 독립변수로 진로장벽, 사회적위축, 매개변수로 성취동기, 종속변수로 진로결정성을 분석할 것이다. 이러한 자료분석을 위해 SPSS 21.0을 사용할 것이다.

본 연구는 다문화청소년패널 6차년도 데이터를 활용하여 다문화청소년의 진로장벽과 사회적위축이 성취동기를 매개로 진로결정성에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 한다. 분석대상은 다문화청소년 1,283명이다. 주요 분석변수는 독립변수로 진로장벽, 사회적위축, 매개변수로 성취동기, 종속변수로 진로결정성을 분석할 것이다. 이러한 자료분석을 위해 SPSS 21.0을 사용할 것이다.

본 연구는 광주고려인마을 나눔방송의 나눔뉴스(2010년부터 2018년까지) 기사제목에 나타난 주요 핵심어와 그들간의 관계성을 탐색하기 위해 텍스트 마이닝(text mining) 방법론을 활용하여 분석하였다. 고려인마을 지원조례 제정(2013년) 후 고려인마을지원종합지원센터 개소(2015년)하면서 이주초기와는 다르게 다양한 나눔방송 뉴스가 생산되고 있다. 본 연구에서는 나눔방송의 나눔뉴스 분석을 1기(2010년부터 2014년), 2기(2015년부터 2018년까지)로 구분하여 그 주요 핵심어의 변화를 탐색하고자 한다.

본 연구는 우리나라 ICT기업들을 대상으로 가족친화적 기업문화가 조직몰입 및 직무성과에 어떠한 영향을 주는지를 살펴보고자 하는 실증연구이다. 본 연구에서는 대표적 가족친화적 프로그램인 근무제도와 휴가제도들이 조직몰입과 직무성과에 어떠한 유의한 영향을 미치며 또한, 한국 ICT 기업들만이 가지는 특징을 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

본 연구는 국제합작사업 기업들을 대상으로 합작사업 참여기업 간 특성이 지식공유 및 활용과 합작 성과에 어떠한 영향을 주는지를 살펴보고자 하는 실증연구이다. 본 연구에서는 국제합작사업 참여기업 간 특성을 참여기업간 계약준수, 사업참여동기 및 의지, 경영자율성, 조직문화들이 지식공유 및 활용과 합작성과에 어떠한 유의한 영향을 미치며 또한, 국제합작사업 기업들만이 가지는 특징을 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

법률행위로 인한 부동산물권변동의 성립요건인 부동산등기는 부동산이라는 재산의 물권변동관계를 등록하는 매우 중요한 업무이고, 또한 부동산과 관련한 권리관계와 상황이 실체관계와 일치하도록 명확히 공시하는 것을 목적으로 하는 제도이다. 이러한 등기업무가 그동안 종이등기부에 기초한 수작업인 관계로 부동산 거래가 증가할 경우 처리기간의 장기화와 천재지변에 따른 문서훼손 등을 막기 위한 대처방안이 절실히 요구되는 시기에 정보통신기술의 급격한 발전과 함께 사법부의 정보화 추진 노력으로 2002년 전자등기업무 시스템이 구축되면서 종이등기부가 전자등기부로 전환되었다. 그러나 세계적으로도 큰 사업이었고, 공간적 제약의 최소화와 대국민 서비스의 품질의 극대화 차원에서 성공적으로 잘 운영되고 있는 부동산전자등기 업무에 있어서 다양한 정보를 제공받지 못한 관계로 인한 손해, 등기공신력과 전자등기신청 시 공인인증서 보안문제 등이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 문제점을 파악하고, 철저한 보안을 통한 위험성을 차단하고 국민들에게 신뢰와 편의성이 제공될 수 있는 효율적인 개선방안을 제시하였다.

연명의료결정법의 정식 명칭은 '호스피스 완화의료 및 임종 과정에 있는 환자의 연명의료 결정에 관한 법'이다. 이 법은 호스피스 완화의료에 대한 것과 환자의 연명의료 결정에 대한 것을 규정하고 있다. 특히, 후자의 연명의료결정에 관한 부분은 법제정 과정에서 법 종교 의료 윤리 등 다양한 분야에서 논박이 있었지만 2018년 2월 4일부터 시행되고 있다. 법학에서는 이 법이 생명이라는 법익과 관련되어 있어 형사법적, 민사법적으로 중요한 의미를 갖는다. 이 법이 탄생되기 위해 두 번의 변곡점이 있었다. 첫째, 1997년 '보라매병원 사건'에서 의사를 작위에 의한 살인방조죄로 판결한 사건 둘째, 2009년 '김 할머니' 사건에서 회생할 수 없을 경우 가족 등이 진술한 환자 의사에 따라 연명 의료를 중단할 수 있다는 대법원 판결이다. 연명의료결정법은 헌법상 생명권과 자기운명결정권이라는 기본권 충돌이 발생한다. 두 기본권이 서로 상충 할 때에는 어떠한 기본권을 우선해야 하는지가 실질적으로 문제되는데, 이익형량을 통한 규범의 조화로운 해석을 통해 해결해야 한다. 또한 이 법의 흠결과 문제점을 고찰하여 개정작업이 진행되어야 한다.

본 연구는 현재 중국인들이 자동차 공유 플랫폼에 있어서 사용하고자 하는 의도에 영향을 주는 요인이 무엇인지를 알아보고자 한다. 그 전에 오늘날 공유경제와 자동차공유경제에 대한 전반적인 상황을 알아보고 중국시장에서의 공유경제와 자동차공유경제에 대해 파악하기 위하여 디디추싱 회사와 관련한 데이터를 웹으로부터 수집하여 진행하고자 한다. 또한 수집된 데이터를 구조방정식모형을 이용하여 분석하고 이를 통해 발견된 결과는 추후 차량 공유 서비스를 촉진하기 위한 개선 방안을 개발하는 데 전략적 함의를 제공 할 수 있다.

본 연구는 지역축제에 있어 축제참가자에 대해 긍정적인 영향을 주는 요인이 무엇인지를 알아보고자 한다. 지역축제의 경우 경제적, 환경적, 사회 문화적 영향을 받는다는 기존 연구들의 결과를 바탕으로 본 연구에서도 이러한 요인들을 반영하여 지역축제에서 필요한 서비스품질은 무엇인지를 알아보고자 한다. 본 연구는 이러한 결과들의 도출을 우리나라의 지자체에서 시행하고자 하는 지역축제에서 필요로 하는 전략의 방향을 정하는데 도움을 주고 수도권에 비교하여 낙후된 지방의 문화생활 발전에 기여하고자 한다.

본 연구의 목적은 예비 교사의 소프트웨어 교육 수업 전문성 함양을 위하여 백워드 설계 기반으로 교육프로그램을 개발하는 데 있다. 백워드 설계는 학생들의 심층적인 이해를 고려한 수업 설계 기법이다. 백워드 설계 대한 이론적 배경을 바탕으로 차시 당 4시간 수업으로 총 8차시(32시간 분량)의 소프트웨어 교육 프로그램을 개발하였다. 이는 예비교사의 소프트웨어 교육에 대한 심층적인 이해를 돕고, 직접 백워드 설계를 기반으로 하는 수업 계획을 실습함으로써 교육과정에 대한 깊은 이해도 도울 수 있다는 점에 의의를 갖는다. 하지만 본 연구에서 개발된 교육 프로그램이 어떤 효과성을 지니는지에 대한 검증이 이루어지지 않았다는 제한점이 있다. 따라서 추후 연구에서는 효과성을 확인하기 위한 실험 및 통계적 검증이 요구된다.

과학영재의 인지적 영역을 발달시키기 위한 연구는 활발하게 진행되었지만, 과학영재가 겪고 있는 사회-정서적 어려움과 어려움을 해결하기 위한 지원 체계에 대한 연구는 부족하다. 과학영재는 낮은 자아존중감으로 인하여 정서적 민감성, 과흥분성, 완벽주의, 실존적 우울감 등 다양한 정서적 어려움을 겪고 있다. 선행연구에서는 과학영재의 정서적 어려움을 지원하기 위해서는 지속적이고 개별화된 상담이 필요하다고 말하였다. 하지만, 시공간적 한계로 인하여 지속적이고 개별화된 상담을 진행하는 데 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 과학영재에게 지속적이고 개별화된 상담을 제공하기 위하여 온라인 상담 시스템을 설계하였다. 온라인 상담 시스템은 과학영재가 내인적 요인에 따른 상담을 신청하면, 상담 전문가가 Peterson과 Moon(2008)의 상담 모형을 기반으로 상담을 지원하도록 설계하였다. 향후 연구에서는 이러한 상담 시스템을 구축 및 실행하여 시스템에 대한 과학영재의 만족도와 자아효능감의 변화를 관찰하고자 한다.

제3차 영재교육진흥종합계획을 통하여 소외계층을 대상으로 한 영재교육의 활성화가 진행되었다. 이에 따라 전체 학생 중에서 영재교육의 대상자 수의 비율도 증가하였으며, 영재교육 대상자 중 소외계층의 비율도 증가하였다. 일반 영재학생과 다르게 소외계층 영재 학생은 경제적, 문화적, 지리적 어려움을 겪고 있으므로 다각적인 지원이 필요하다. 하지만 선행 연구에서는 소외계층의 중학생을 대상으로 한 교육 프로그램 개발연구가 부족한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 소외계층 중학생을 위한 온라인 교육 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램은 총 20차시이며, 2015 개정 교육과정의 과학, 수학, 정보 교과의 교육 내용을 기반으로 주제를 추출하였다. 추출한 주제를 기반으로 기초-심화로 이루어진 온라인 교육 콘텐츠를 개발하였으며, 교과별 역량 개발을 위하여 탐구 과제를 구성하였다. 향후 연구에서는 본 연구에서 개발한 교육 프로그램을 소외계층 학생을 대상으로 운영하고, 프로그램의 만족도와 개선 방향을 도출하고자 한다. 또한, 교육 프로그램의 교육적 효과를 알아보기 위하여 사전, 사후 검사를 통하여 학생들의 변화를 관찰하고자 한다.

정보 교과가 아닌 타 교과에서 교육 도구로써 프로그래밍의 교육적 효과가 증명됨에 따라 프로그래밍을 수업에 도입하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 김성원과 이영준(2017)은 TPACK 이론을 도입하여, 테크놀로지 도구로 프로그래밍 언어를 도입하고, 예비 교사의 수업 전문성 향상을 위한 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 교육 프로그램을 수업에 도입하였지만, 예비 교사는 여러 가지 어려움을 느끼고 있었다. 따라서 본 연구에서는 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개선하기 위하여 예비 교사에게 선행 연구에서 개발한 교육 프로그램을 적용하고, 프로그래밍 기반 수업 설계를 하는 과정에서 예비 교사가 겪는 어려움을 조사하였다. 연구 결과, 예비 교사는 예비 교사는 프로그래밍 학습, 프로그램의 설계 및 구현, 교과 특성에 맞는 프로그램 개발, 프로그래밍 언어의 한계로 프로그래밍 기반 수업 설계에서 어려움을 겪고 있었다. 향후 연구에서는 이러한 어려움을 해결하기 위한 교육 프로그램 개선을 진행하고, 개선한 교육 프로그램을 예비 교사에게 적용하여 효과를 검증하고자 한다.

최근 메이커 교육에 대한 관심이 높아지며 민 관차원에서의 투자와 연구도 늘고 있다. 그러나 메이커 교육은 비교적 최근에 다루어지기 시작한 연구 주제로 국내 연구 동향에 대한 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 본 논문에서는 체계적 문헌고찰 방법을 이용하여 메이커 교육의 국내 연구 동향을 분석하기 위해 기초연구로서 논문 선정 프로토콜을 설정하고 최종 검토 논문을 선별하였으며 분석의 틀을 제시하였다. 후속 연구로 메이커 교육에 대한 체계적 문헌고찰을 실시할 것이다.

누구에게나 질 높은 강의를 무료로 수강할 기회를 제공하겠다는 MOOCs의 야심이 전통적인 교육방식에 변화를 불러일으키고 있다. 현재 대부분의 MOOCs 강의는 고등교육 수요자를 대상으로 하고 있지만 본 연구에서는 그동안 언급된 MOOCs의 장단점을 분석해서 고등학교에서 효과적으로 MOOCs를 활용할 방안을 탐구하였다. 그 결과, 전공 탐색의 기회와 학생부종합전형 활동자료로 활용하거나, 플립러닝 형태의 수업에서 강의자료로 활용하며 고교학점제의 시행에 따른 학생 선택 과목 확대에 대비하는 방안을 제안한다.

4차 산업혁명이 언급되면서 3D 프린터, 로봇, 인공지능, 빅데이터 등 신기술이 발전하고 이는 사회 구조를 변화시킬 것으로 예상된다. 이에 새로운 디지털 기기, 기술들을 이해하는 디지털 리터러시가 중요해지고 있다. 2015 OECD PISA에서 ICT 배경조사 중 한국은 접근성, 활용성 부분과 2018 국가수준 디지털 리터러시 수준 측정연구, 학생들의 디지털 기기의 인식 여부 및 활용 여부 실태조사를 바탕으로 디지털 기기 활용 공간 구성 및 디지털 기기 활용 콘텐츠를 다음과 같이 제안하였다. 먼저 구체적 조작기인 초등학생임을 고려하여 디지털 기기 위주 프로그램으로 선정하였다. 디지털 기기 활용 공간은 기반 기기로 컴퓨터(노트북), 유 무선 인터넷, 디지털 기기로 3D 프린터 및 3D 프린팅 펜, 스마트폰 기반 VR기기, AR마커, 블록코딩 기반 피지컬 컴퓨팅 교구 등을 이용해서 구성하였다. 활용하는 콘텐츠는 학생들의 인식 여부 및 수준에 맞춰 체험 위주의 프로그램과 학습, 콘텐츠 제작, 문제해결 프로그램으로 제시하였다.

본 논문에서는 카메라의 실시간 영상에서 얻을 수 있는 데이터를 수집 및 분석하여 일반인들에게 스마트폰의 실제 사용량, 최적화면 표현, 그리고 건조증 위험도의 정보를 제공하는 "i-eye" 응용 앱을 제안하여 눈 건강관리를 가능하게 한다. 제안하는 앱은 발전된 스마트 폰을 기반으로 동작되며 아이트래킹(eye-gaze tracking), 영상거리측정(image distance measurement), 눈 데이터분석(eye data analysis)의 3가지 핵심기술을 제안한다.

Code box 시스템은 프론트엔트 개발자를 위한 온라인 소스코드 저장소로 HTML. CSS, JavaScript를 작성하고 그 결과를 즉시 확인할 수 있으며, 소스코드의 버전관리 기능을 추가하여 소스코드의 변경에 따른 소스코드 관리 능력을 향상하도록 하였으며, 소스코드 작성 시 편의성을 향상시키기 위하여 코드 작성란에 문법자동완성과 Syntax Highlighting기능을 추가하였다. 또한 작성한 소스코드를 사용자들이 공유할 수 있으며 소스코드 작성 중 질문 사항이 발생하면 작성된 소스코드를 옮겨 실시간 질의 사항을 공유하도록 하였다.

현실 세계에서 진행되는 투표는 시간과 공간이라는 자원들을 낭비하면서 진행이 된다. 그에 따른 보완책으로 온라인 투표 시스템을 제안할 수 있지만, 이 경우 데이터를 저장한 중앙 서버가 해킹당할 경우 데이터의 무결성 이 훼손되는 문제점을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 블록체인 네트워크를 활용한 투표 시스템을 제안한다. 블록체인 투표 시스템을 응용하면 온라인으로 투표를 진행하여 시간과 공간이라는 자원을 절약할 수 있고 보안의 3요소 중 하나인 데이터의 무결성을 유지하여 투표 시스템의 투명성을 향상 킬 수 있다.

평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.

IoT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었다. 그 중 스마트 냉장고는 소비자에게 많은 편리함을 제공한다. 하지만 기존에 출시되어져 있는 스마트 냉장고는 아직 스마트폰과 연동되어 다양한 제어를 하는 것이 개발 초기단계에 그쳐있다. 또한 비용적인 부분에서도 소비자가 부담을 느끼게 되므로 이미 출시는 되어있지만 소비자가 사용하기에 대중화되어 있지 않다. 그리고 사용자가 수동적인 제어가 상당부분 필요함으로 판단하여 일반 냉장고와 다를 것이 없다고 판단하였다. 또한 사용자가 장을 볼 때, 이미 구비되어 있는 물품인데도 불구하고 그것을 인식하지 못하여 같은 종류의 식품을 중복되어 구매하는 것이 다반사이다. 또한 음식의 유통기한도 기록하지 않아서 유통기한이 지난 음식을 섭취하고 식중독에 걸리는 일이 종종 발생한다. 이러한 식자재 관리에 대한 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 현대인이 대부분 스마트폰을 사용하고 있다는 사실을 고려하여 터치스크린을 통해 냉장고 안의 식자재를 관리함과 동시에 저장 및 기록할 수 있는 프로그램을 개발하고 추가로 스마트폰에도 동일한 어플리케이션을 개발하여 동시 제어가 가능하도록 설계하였다.

기존 스마트팜 기술은 수요자 중심이 아닌 대량 생산을 목적으로 시스템화 되어왔다. 이는 고령화에 따른 실질적 농촌 환경에 적용되기에는 경제적인 측면 등의 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역 인구의 고령화로 인한 적용성을 전제로 스마트팜 기술을 적용하고자 한다. 뜨거워지는 폭염으로 인해 일반적인 온실재배시설의 농작물들은 일소 피해와 시들어 말라가는 경우가 많았다. 피해를 최소화하기 위해서는 온습도 환경을 조절해주거나 차광막을 설치해주어야 한다. 하지만 현재 농촌의 작업자들 나이가 점점 증가하고 있고, 홀로 농사를 짓는 고령자가 대다수여서 많은 일을 혼자 감당하기에는 어려움이 많다. 그리고 신체가 연약한 사람들의 경우, 무거운 짐을 옮기다가 자칫 안전사고로 이어질 위험이 있다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 예방하기 위해 기존의 스마트팜 온실 내부에 작업자를 추종하는 소형 스마트 차량을 적용한 '자동 운반 기능이 가능한 스마트팜' 기술을 제안한다. 기존의 스마트 온실 환경제어 기능을 수행하며, 고랑마다 레일을 설치하고 작업자를 추종하는 차량이 있는 스마트팜이며, 어플리케이션을 통해 직접 온실과 차량을 원격으로 수동 제어할 수 있다.

스마트화 시대로 인해 주차장에서 운전자가 불편함을 줄여줄 수 있는 많은 기능들이 추가되었으나, 여전히 해결되지 못한 불편함은 많이 남아있다. 그 중 협소한 주차 공간에서 발생하는 접촉 사고와 차량을 주차하는데 많은 시간을 소모하는 불편함이 남아있다. 주차 공간 부족으로 인해 아파트 입구와 갓길, 소방차 지정구역에도 차량을 주차하는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 아파트 입구의 주차된 차량들로 인해 운전자는 갑자기 튀어나온 어린이들을 발견하지 못하는 사고가 발생한다. 또한 갓길과 소방차 지정구역의 주차로 인해 화재 발생 시 소방차가 진입하지 못하여 화재 진압에 영향을 주어 2차 피해가 발생 하고 있다. 최근 몇 년간 부족한 주차 공간으로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 소방법 강화 및 지정 주차구역, 주차 요일제 등을 시행하고 있으나, 주차 공간을 증가 시키는 등 직접적인 주차 공간 해결에는 많은 노력을 기울이지 않고 있다. 이러한 사고 피해를 예방하기 위한 연구의 중심으로써 주차 구역으로 설정하였으며, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 무인 주차 시스템의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 3가지 센서를 적용하였으며, 편의성을 높이기 위해 RFID카드를 이용한 차량 정보 인식 기능을 적용하였다.

현시대에 자율주행 기술이 자동차를 단순 이동수단에서 이동성을 확보한 생활공간으로 자동차의 근본적인 개념을 변화시켜 새로운 산업 패러다임적 가치뿐 아니라, 사회 경제적 변혁을 예고하고 있다. 이미 전 세계적인 기업들은 자율주행 시스템을 구축하고 개발하여 실제 생활에서 활용도 하고 있다. 그럼에도 불구하고 상용화를 하기 위해선 아직 법/제도의 부재, 안정성, 가격 등 여러부분에서 문제점들을 극복해야한다. 본 과제인 라인트레이서와 GPS를 활용한 자율주행시스템이 목적지를 지정하면 자율적으로 길이나 도로를 따라 이동하면서 장애물을 피해가게 만들어 안정성을 확보하고 이동하는 시간에 개인 여가 시간이나 생산적인 활동을 할수 있게 만들어 삶의 질 개선에 기여할 것이다. 이러한 기술들을 적극 활용하여 목적지를 설정하면 자율주행 하는 자동차로 설정하였고, 장애물 감지와 현재 방향 감지를 추가하였다. 장애물 감지와 방향 그리고 위치를 수신받기 위해 5개의 센서를 활용하였고 한번에 구동을 시키기 위해 센서 쉴드를 활용하여 기능을 확장 시켰다.

자동화 시스템이 발전하면서, 자동차 또한 자동화가 되고 점점 더 편리하게 발전해 왔다. 하지만, 아직까진 자동차 현황은 운전자의 운전능력에 의존하는 경향이 강하다. 본 논문에서는 이러한 사람의 운전능력에 의존해야 하는 자동차의 불편한 점을 해소하고자 개발했다. 기존의 자동차는 앞바퀴의 축이 선회하며 방향을 정한다. 그러나, 이러한 방식은 현재 운용되고 있는 기존 자동차의 기본적인 차체의 구조적인 문제로 인하여 자동차의 이동과 동선에 제약을 준다. 이 방식의 제약을 풀어버리기 위해서는 여러 방법이 있겠지만, 본 논문에서는 바퀴의 구동축이 움직이는 방식을 바꾸는 방법으로 자동차의 이동제약을 개선하고자 했다. 앞바퀴만의 방향 제어가 아닌 4개의 바퀴를 각각 제어할 수 있게 함으로써, 장애물을 피하기 위한 자동차 제어의 편의성을 더하고자 했다.

4차 산업 혁명에 맞춰 빠르게 발전하고 1990년대부터 등장하기 시작했던 '인텔리전트 빌딩'이 다시 주목을 받고 있다. 센서와 컴퓨터가 내장된 사물들이 인터넷으로 연결되어 각종 서비스를 제공하여 환경을 변화시키고 삶이 편해지고 있다. 그럼에도 불구하고 편리함을 추구하는 기존 기술 들은 대기업들이 주를 이루어 관리를 하게 되고 있고 유지 보수비용이 많이 들어 스마트 기기에 능숙하지 않은 부분도 있어 본 논문은 보다 기존의 IOT 기술보다 유지 보수비용의 절감과 손쉬운 접근방식을 제공한다. 본 논문인 '구글 어시스턴트를 이용한 스마트 홈 제어'는 집 전체를 제어하여 조명, 냉난방, 환기 등을 조절하고 무단 침입자를 감지하며 경고음을 알려주는 것이다. 예를 들어 집 주인이 외출을 하였는데 가스렌지의 불을 안 끄고 나왔거나 조명을 안 끄고 나왔는데 집을 다시 들어가기 어려운 상황일 때 핸드폰으로 버튼 하나만 누르면 제어가 된다. 본 논문의 목적은 집안의 화재나 전기 요금절감을 위하고 편리한 삶을 추구하고자 개발 되었다.

본 논문에서는지속 가능한 IoT Platform을 개발 하였다. 개발된 IoT(Internet of Things) Platform은 센서를 제어하는 특정 시스템과의 통신을 통한 제어 및 데이터 전달에 용이하고, 제한된 통신 환경 및 낮은 전력에서도 지속적인 작동이 가능하여 가용성(Availability)과 확장성(Extensibility)이 뛰어나다. 본 논문에서는 지속 가능한 IoT Platform의 테스트를 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 AWS EC2(Amazon Elastic Compute Cloud, EC2)에 구축하였으며, DataBase 서버로는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MariaDB를 선정하였으며, 센서를 제어하는 특정 시스템인 스마트 미러 시스템(Smart Mirror System)과 미세먼지 제어 시스템(Air Quality Control System)에 기존의 Google IoT Platform에서 사용되는 MQTT Protocol(Message Queuing Telemetry Transport Protocol)와 지속 가능한 IoT Platform를 위해 개발된 TCP/IP Protocol를 사용하여 비교했다. 개발된 IoT Platform은 UTM(Unmanned Aircraft System Traffic Management)으로 확장할 계획이다.

본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 다수의 드론을 동시 제어하는 시스템 구현 결과를 보인다. 네트워크 소켓(Network Socket) 응용 프로그램인 Packet Sender를 이용하여 다수의 드론을 AP(Wireless Access Point)에 연결하였다. Python 응용 프로그램으로 UDP(User Datagram Protocol) 소켓을 통해 AP에 연동된 드론으로 명령을 전송하여 제어한다. Python GUI 모듈인 Tkinter를 이용하여 사용자에게 GUI를 제공함으로써 접근성(Accessibility)을 높인 시스템을 개발하였다.

본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용해 고소 작업장 등의 위험지역에서 작업자 추적 및 확인과 안전 벨트고리를 체결했는지 여부와 작업자의 행동에 따른 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 행동 패턴을 분석하였다. IoT 국제 표준인 oneM2M을 기반으로 IoT Device와 Application을 연결하는 중간 매개체로 모비우스 플랫폼을 사용해 시스템을 구축하였다. 또한, 본 연구팀의 선행 연구에서 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하였다.

사무적인 일을 문서로 송수신할 경우 팩시밀리를 이용한다. 이러한 팩시밀리는 전화선을 통해 쉽게 문서 송수신이 가능하지만 무차별한 광고 수신으로 인한 피해가 발생한다. 또한, 소규모 기업의 경우 즉각적인 팩스 확인이 불가능한 상황이 많다. 본 논문에서는 팩스 오픈 소스 SW인 HylaFAX를 기반으로 스마트 팩스 송수신 서비스 시스템을 구현하였다. 웹에서 팩스 문서 송수신이 가능하며, 수신받은 문서는 스팸 여부를 구별하여 스팸이 아닌 실제 전송된 문서를 수신한 경우에 사용자에게 알림을 준다. 또한, 수신한 문서는 클라우드에 업로드해 공유할 수 있다.

본 논문에서는 기존의 AGV보다 높은 안전성과 Task Scheduling을 바탕으로 한 효율적인 AGV를 제안하였다. AGV는 객체인식 알고리즘인 YOLO로 다른 AGV를 인식하여 자동으로 피난처로 들어간다. 또한 마커인식 알고리즘인 ar_markers를 이용하여 그 위치가 적재소인지 생산 공정인지를 판단하여 각 마커마다 멈추고 피난처에 해당하는 Marker가 인식되고 다른 AGV가 인식되면 피난처로 들어가는 동작을 한다. 이 모든 로그는 Mobius를 이용해 Spring기반의 웹 홈페이지로 확인할 수 있으며, 작업스케줄 명령 또한 웹 홈페이지에서 내리게 된다. 위 작업스케줄은 외판원, 벨만-포드 알고리즘을 적용한 뒤 강화학습알고리즘 중 하나인 DQN을 이용해 최적 값을 도출해 내고 그 값을 DB에 저장해 AGV가 움직일 수 있도록 한다. 본 논문에서는 YOLO와 Marker 그리고 웹을 사용하는 AGV가 기존의 AGV에 비해 더욱 가볍고 큰 시설이 필요하지 않다는 점에서 우수함을 보인다.

본 논문에서는 딥러닝과 OpenCV를 이용해서 사람의 얼굴에서 나이 성별을 추출하고 추출된 데이터를 기반으로 야외에 설치된 디스플레이 광고를 맞춤형으로 제공한다 이를 통해 광고를 좀 더 효과적으로 사용할 수 있는 방안을 제공한다.

한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.

본 논문에서는 "프로세서 중심 컴퓨터 구조"에서 개발된 MPI 병렬 프로그램을 수정하지 않고 "메모리 중심 컴퓨터 구조"에서 더 효율적으로 수행시키는 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 기술은 메모리 중심 컴퓨터 구조가 가지는 "빠른 대용량 공유 메모리" 특징을 이용하여 MPI 표준 라이브러리가 수행하는 네트워크 통신을 통한 느린 데이터 전달을 공유 메모리를 통한 빠른 데이터 전달로 대체하여 효율성을 얻는다. 본 연구에서 제안한 기술은 도커 가상화 기술을 사용한 분산 시스템 환경에서 MC-MPI-LIB 라이브러리 및 MC-MPI-SIM 시뮬레이터로 구현되었으며 다수의 MPI 병렬 프로그램으로 시험 수행하여 효율성이 있음을 보였다.

4차산업이 본격화되면서 드론의 경제적 활용에 대하여 많은 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 드론의 효율적 제어를 위하여 비행제어시스템의 운용프로그램인 비행제어 프로그램에 대하여 분석한다. 현재 오픈소스 비행 스택들을 다양한 비행제어기에 적용하기 위하여 다양한 기능들을 포함하고 있어 그 크기가 방대하다. 본 연구에서는 공개된 비행제어시스템을 분석하여 소형 무인 비행체인 드론에서 사용할 비행제어프로그램을 설계하고 구현하고자 한다. 제안한 비행제어프로그램은 구조가 간단하여 제어주기에 해당하는 루프타임을 줄일 수 있고, 특정 기능의 추가와 변경이 용이할 것으로 예상한다.

컨트롤러에 의해서 동작 및 운영되는 시스템들은 시스템의 내외부적인 요인으로 고장이 발생한 경우 정상적으로 작동할 수 없으며, 이 경우 2차 문제 발생 및 시스템 복구비용이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 내부의 소프트웨어 오류 발생 시 컨트롤러 내의 감시 타이머를 사용하여 다운타임 시점 이전의 상태로 복구하는 알고리즘과, 하드웨어 오류의 경우 별도의 자동 리셋 기능을 통하여 시스템을 재설정하고 재 동작이 가능하도록 하는 기능을 구현한다. 제안 시스템은 시스템이 외부 지원 없이 자체적으로 반영구적인 동작이 가능하도록 함으로써, 시스템의 안정성과 신뢰성을 제공하고 운영 및 관리비용의 절감 효과를 제공한다.

In this paper, we suggest an activity and health monitoring system to observe the status of the dogs in real time. We also propose a k-days algorithm which helps monitoring pet health status using classified activity data from a machine learning approach. One of the best machine learning algorithm is used for the classification activity of dogs. Dog health status is acquired by comparing current activity calculation with passed k-days activities average. It is considered as a good, warning and bad health status for differences between current and k-days summarized moving average (SMA) > 30, SMA between 30 and 50, and SMA < 50, respectively.

Through this research, the rating data of shops were analyzed. The model was designed for discrete multiple classification as to the corresponding data, and the following experiments were initiated to observe the learned machine. By comparing each benchmarks in the experiments, which contains different setting variables for the machine model, the hit ratio was measured which indicates how much it is matched with the expected label. By analyzing those results from each benchmarks, the model was redesigned one time during the research and the effects of each setting variables on this machine were clarified. Furthermore, the research result left the future works, which are related with how the learning could be improved and what should be designed in the further research.

현재 4차 산업혁명으로 인해 많은 이들의 삶의 질이 이전보다 개선되었음에도 불구하고, 소외된 계층을 위한 개발은 타 분야에 비해서 더뎌지고 있는 실정이다. 현대의 청각 장애인과 언어 장애인들은 시각 언어인 수화를 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 진입 장벽이 높기 때문에, 이를 사용하지 않는 사람들은 청각 장애인 및 언어 장애인과 의사소통을 하는데 어려움을 겪는다. 본 논문은 이러한 불편함을 줄이기 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 수화의 기본인 숫자를 분류할 수 있는 시스템을 구현하여 수화를 번역할 수 있는 가능성을 제안한다.

본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.

본 논문은 CNN (Convolution Neural Networks)의 첫 번째 컨볼루션층(convolution layer)을 RGB-csb(RGB channel separation block)로 대체하여 입력 영상의 RGB 값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 제고시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 훈련 및 시험 영상 수에 따른 분석을 통하여 정확도 향상방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 개수가 작을수록 각 학습 간의 정확도 편차가 크게 나타나는 불안정성은 있지만 기존 CNN모델에 비하여 정확도 차이가 증가함을 알 수 있다.

본 논문에서는 전투무선망에서 효과적인 긴급 메시지 전송 방안에 대한 방안을 제시한다. NCW 환경에서 대대급 이하 전투부대들은 전투무전기와 전술단말기를 활용하여 아군, 적군 위치와 속성정보, 활동 정보 등을 상호간 공유하여 통합적이고 효율적인 전투를 수행해야 하지만, 낮은 대역폭과 낮은 전송속도를 사용할 수밖에 없는 전투무선망을 활용하고 있으므로, 각 노드별 메시지 전송 전송성공률을 높이기 위해 전투무선망의 특성을 반영해야 한다. 이에 본 논문에서는 전투무선망에서의 긴급 메시지(적 발견 보고, 화생방 보고 등) 전송 시 부대 운용구조를 활용하여 모든 노드에 데이터가 효과적으로 전달될 수 있는 방안을 제시한다.

본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.

매년 수많은 게임이 출시되면서 유저들이 게임을 즐기는 방법도 다양해졌다. 이중 게임을 바탕으로 유저가 창의성을 더해 2차 저작물을 제작하는 방법이 주류를 이루고 있다. 자신이 좋아하는 게임에 대한 애정을 표현하는 한 가지 방법이라고 할 수 있으며, 이러한 2차 창작 활동은 유저의 심리적인 만족감을 채워주는 것과 동시에 게임의 홍보기능도 한다. 하지만 게임사마다 2차 저작물과 관련된 규제가 다르며 유저들은 그 규제를 모르는 경우가 많아 원저작자의 권리를 침해하기도 한다. 본 논문에서는 2차 창작 활동에 대한 유저의 의견과 게임사의 정책 및 대응을 조사하고 유저와 게임사 모두가 만족할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

게임제작과 관련된 교육은 이론 강의로 끝나는 것이 아니라 직접 게임을 만들어 보는 프로젝트가 중요하다. 청강문화산업대학교 게임콘텐츠스쿨의 3학년 교육과정에는 졸업작품 프로젝트가 있다. 이 졸업작품 프로젝트에서는 게임기획, 그래픽, 프로그래밍, QA가 함께 협업을 통해 게임을 제작한다. 이중 QA파트는 게임이 개발되는 과정에서 테스트를 진행하며 게임의 품질을 높이는 역할을 담당한다. 본 논문에서는 2018학년도 졸업작품의 QA파트 학생들의 회고를 조사하고 이를 바탕으로 프로젝트의 진행에 대한 개선의견을 제안한다.

2018년의 모바일 게임의 이용률은 2017년 대비 28.5%의 높은 성장률을 보이고 있다. 모바일 게임 시장이 확대되면서, 게임의 성공을 위해 광고와 마케팅의 필요성이 제기되기 시작했다. 개발기간과 비용이 상대적으로 큰 대작 게임들이 대규모 예산을 브랜딩 예산에 투자하면서, 브랜딩 매체에서 모바일 게임 업종도 큰 축이 되었다. 본 논문에서는 한국광고총연합회 광고정보센터 크리에이티브DB를 활용하여 게임의 광고 집행유형을 분석하고 신규 게임을 런칭할 때 효과적인 광고 방향을 제안한다.

현재 게임을 즐기는 유저의 스펙트럼은 미취학 아동부터 노년에 이르기까지 매우 넓어졌다. 반면, 온라인 게임 내의 헤이트 스피치는 최근 사회적 문제로 대두되고 있다. 헤이트스피치 문제는 점차 심각해져가고 있지만 이 문제를 개선하기 위한 가이드라인은 명확히 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 텍스트와 음성 채팅을 통해 발생하는 헤이트 스피치의 현황과 문제점을 알아보고 그에 대한 해결방향을 제시한다.

대학의 게임개발 프로젝트에서 게임QA를 효율적으로 수행하기 위해서는 명확한 프로세스가 필요하다. 이 과정에 ISO/IEC/IEEE 29119 표준이 기준이 될 수 있다. 그런데 29119 표준은 매우 포괄적이므로 이를 대학의 학기라는 제약에 맞춰서 진행하기 위해서는 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC/IEEE 29119-2에서 제시하는 테스트 프로세스 중 테스트 모니터링과 통제 프로세스를 학기에 맞게 테일러링하여 수행할 수 있는 방안을 제시하였다.

대학의 게임개발 프로젝트는 학기라는 시간적 제약아래 게임 기획, 그래픽, 프로그래밍, QA 등 다양한 전공의 학생들이 팀을 이루고 진행한다. 게임 개발은 특성상 폭포수 개발과 같은 전통적인 개발방법론보다는 애자일 방법론이 보다 적합할 수 있다. 본 논문에서는 애자일 방법론 적용을 시도한 졸업작품팀의 개발자를 인터뷰하여 진행과정과 실패 요인에 대한 정보를 수집하여 분석하고, 애자일 방법론을 적용하기 위한 방안을 제시하였다.

매치3 퍼즐 게임은 모바일 게임에서 많이 출시되고 있으며 많은 사람들이 즐기고 있는 장르이다. 또한 유사한 규칙과 형태를 가진 게임들이 지속적으로 출시 예정에 있다. 본 논문에서는 매치3 퍼즐 게임이 많은 레벨로 구성되어 있는 점에 비추어 매치3 퍼즐 게임의 레벨을 설계하는 방법에 대해서 후속 연구의 방향성을 제시한다.

매치3 퍼즐 게임은 모바일 게임에서 많이 출시되고 있으며 많은 사람들이 즐기고 있는 장르이다. 또한 유사한 규칙과 형태를 가진 게임들이 지속적으로 출시 예정에 있다. 본 논문에서는 매치3 퍼즐 게임이 많은 레벨로 구성되어 있는 점에 비추어 매치3 퍼즐 게임의 레벨 난이도를 측정할 수 있는 방법에 대해서 후속 연구의 방향성을 제시한다.

본 논문에서는 젖은 헤어와 액체가 상호작용할 때 표현되는 디테일한 액체의 곡선 운동을 표현할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 젖은 헤어에서는 모발끼리 뭉치는 접착력 뿐만 아니라, 액체의 움직임도 마른 헤어에 비해 독특한 움직임을 갖는다. 하지만, 대부분의 기법들이 모발의 접착력만을 고려했으면, 젖은 헤어에서 분사될 때 표현되는 액체의 곡선 움직임까지는 표현하지 못했다. 본 논문에서는 유체의 곡선 운동에 대한 새로운 하이브리드 프레임워크를 제안하며, 이전 기법들에서 헤어와 유체가 상호작용할 때 표현하지 못했던 액체의 곡선 운동을 효율적으로 표현해냈다.

본 논문에서는 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 ultrasound image에서 특징점을 검출하는 것과 object dectection을 위한 keypoints가 object에 올바르게 위치하는지를 검증하는 실험을 진행한다. 특징점 검출을 위한 알고리즘으로는 Scale Invariant Feature Transform(SIFT)과 Harris corner detection 을 적용하여 검증한다.

전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

본 논문에서는 opencv를 이용한 이메일 송신기능을 가진 감시 카메라을 제안한다. 라즈베리파이와 라즈베리파이 전용 카메라를 이용하여 구현하였다. opencv를 이용해 얼굴 검출이 가능하게 하였다. 그리고 motion 라이브러리를 사용하여 인터넷으로 스트리밍이 가능하도록 하였다. SMTP 라이브러리를 이용하여 이메일을 보낼 수 있다.

최근 국내에는 실업률 상승, 혼인률 하락 등 청년층 생애주기 변화, 단독거주, 고령층의 증가에 따라 1인 가구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되어 1인 가구를 겨냥한 맞춤형 보안솔루션에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기술을 적극적으로 접목할 수 있을 것으로 기대되는 디지털 도어락의 구현에 관한 연구를 수행하였다. 사물 인터넷 기술은 5G 시대의 도래에 따라 다시금 주목받고 있다. 이는 4차 산업혁명 시대의 핵심 기반 기술로 주요 IT 기업들이 상용화 기술 확보를 추진하고 있는 상황이다. 한편 디지털 도어락은 열쇠가 필요하지 않으며 위급상황이나 안전상황에 클릭 한번으로 출동 요원의 출동을 곧바로 요청할 수 있어 고객에게 편의성과 보안성을 제공한다. 하지만 비밀번호 방식의 디지털 도어락은 주기적으로 비밀번호를 교체해주지 않는 이상 지속적으로 같은 자리의 버튼만을 누르게 된다. 이렇게 되면 해당 위치에 지문이 남아서 비밀번호가 노출될 위험이 있다. 그러나 사물 인터넷 기술을 이용한 디지털 도어락을 사용하게 된다면 안전한 도어락 사용으로 주거 보안을 실현할 수 있다. 따라서 1인 가구를 노리는 범죄를 예방하기 위해 라즈베리 파이와 아두이노의 UART 통신, 머신러닝 CV를 이용하여 얼굴 인식으로 동일인임을 판단하는 디지털 도어락을 구현했다.

본 논문은 퍼스널 컴퓨팅 환경의 성능 향상을 위한 인피니밴드 네트워크 기반 인메모리 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 성능평가를 위해 100Gbit/s을 지원하는 MCX455A-ECAT 한 쌍을 MCP1600-E02A 케이블로 직결한 x86-64 architecture의 인피니밴드 네트워크를 구성하고 Target 시스템에 iSCSI Extensions for RDMA(iSER)을 적용한 RAM disk를 생성하였다. CentOS virt-manager에서 생성한 Initiator 시스템의 Windows 가상 머신에는 Target 시스템의 RAM disk를 VirtIO 방식으로 연결한다. 이 구조는 시스템 종료 후 초기화되는 종래 RAM disk의 일반적 특성을 개선한다. 마지막으로 스토리지 성능평가를 통해 향후 출시될 PCI Express 4.0 이상의 시스템과 퍼스널 컴퓨팅 스토리지 성능 향상 측면에서 해당 구조의 적합성을 보인다.

본 논문에서는 레일리 페이딩 채널 모델하에서 평균데이터 전송률을 최대화 할 수 있는 목표 데이터 전송률을 분석하였다. 같은 무선채널환경에서 목표 데이터 전송률이 높아질수록 오류 없이 전송될 확률은 낮아진다. 반면, 목표 데이터 전송률이 낮아지면 오류 없이 전송될 확률은 높아지지만, 한번에 보내는 데이터 양이 작아지게 된다. 따라서, 주어진 무선 채널 환경을 최대로 활용하기 위해서는 오류 전송 확률과 목표 데이터 전송률을 고려하여 최대 평균 데이터 전송률을 얻기 위한 조건에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 평균 데이터 전송률을 정의하고, 이를 최대화하기 위한 목표 데이터 전송률을 분석하였다. 분석 결과는 몬테카를로 모의 시뮬레이션을 통하여 정확성을 증명하였다.

스마트 유틸리티 네트워크 (SUN)는 가정, 빌딩, 공장 등에서 사용하는 전기, 수도, 가스와 같은 유틸리티를 효과적으로 관리할 수 있는 통신 네트워크 기술이다. 본 논문은 IEEE 802.15.4g 표준에 기반하는 Wireless-SUN 네트워크를 이용하여 원격 검침과 음성 동보 시스템을 구현하는 방안을 제시한다.

본 논문에서는 국내 암호 알고리즘 검증제도(KCMVP)를 준수하는 TLS 1.2 응용 개발 툴(C Libaray)을 개발한다. 국내 암호응용 네트워크 장비들이 암호화용 대칭키를 교환하는 방법으로 대부분 TLS프로토콜을 사용하고 있으나 RFC표준에 국내알고리즘들이 등제 되지 않아 TLS 프로토콜을 사용 할 경우 알고리즘 검증제도를 준수하고 있지 못한 실정이다. 이에 본 논문에서는 TLS 1.2 표준의 cipher spec extension을 이용하여 국산 암호화 알고리즘의 TLS 적용을 구현한다.

5G를 비롯한 무선 네트워크의 발달과 인터넷의 보급이 보편화되어 가고 있다. 또한, 스마트폰 등의 모바일 기기 등이 일상화됨에 따라 방대하고 다양한 유형의 데이터들이 발생되고 있다. 이와 같은 범람하기 시작한 정보와 데이터들을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 초지능 연결의 4차 산업혁명 시대가 도래하였다. 이러한 4차 산업혁명은 ICBM(IoT, Cloud, Big data, Mobile) 기술이 발달함에 따라 가능했으며. 그중 빅데이터는 초지능 연결의 근간이 되고 있다. 하지만, 빅데이터에서의 데이터는 다양한 목적에 의해 다양한 유형의 데이터를 모두 포함하고 있음에도 데이터 포맷 및 데이터 셋 등의 불일치에 의해 즉각적인 연결은 불가능하다. 본 논문에서는 스마트 공장을 중심으로 서로 다른 형태의 이기종 데이터를 통합하여 처리할 수 있는 빅데이터 처리 플랫폼을 제안한다.

본 연구에서는 열자격전류의 측정을 통해 얻은 데이터를 유한요소법을 이용하여 일렉트렛트 형성에 깊은 관련이 있는 대전 과정에 관한 시뮬레이션을 수행하였는데, 전극의 에지효과로 인한 전계의 집중 현상을 확인하였고 일렉트렛트의 불균일한 대전 상태 여부를 검증한 후 최적 설계를 도출하여 각종 센서재료의 적용에 기여할 것으로 사료된다.

전력사용량이 산업 발전과 더불어 기하급수적으로 증가하고 있으며, 한정된 공간 내에서 대용량의 전력설비를 설치하기 위해 폐쇄형 배전반이 운영되고 있다. 통계에 의하면, 고압 이상 전기설비 검사 결과 절연내력이 불합격인 경우가 다수 발생하고 있다. 특히 수배전반의 경우 부하설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 안전장치가 마련되어 있지 않아 자체 사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 열 감지 센서에 고속 디지털 신호 처리를 2차원 보간법으로 해상도를 올려서 사용하는 기술을 이용하여 아크플래시에 의해 발생되는 열 특성을 검출할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성 조사를 실시하였다.

송전선로에 널리 사용되고 있는 강심알루미늄연선(Aluminum Conductors Steel Reinforced, ACSR)은 스페이서와 같은 접속 부위에서 열화가 상당히 빠르게 진행된다. 그런데 현재와 같은 내용연한을 획일적으로 적용할 수 없기 때문에 설치된 송전선로의 주위 환경, 사용되는 부하 조건 등을 고려하여 합리적으로 송전선로를 운용하는 것이 필수적이므로 본 논문에서는 송전선로의 열화에 따른 특성 분석을 위한 연구를 수행하였다.

본 논문에서는 교수자에게 큰 부담을 주지 않으면서 학습 효과를 높이기 위한 방법으로 문제풀이 기반의 자발적 복습을 지원하는 교수학습 모형을 제안하고 이를 수업 운영에 적용하였다. 학습자들에게 배포한 수업내용을 복습할 수 있는 문제들로 구성한 유인물은 단순히 해당 요일의 수업을 되풀이하여 익히는 소극적 의미에서의 복습이 아니라 이전 수업 내용들 간의 연관성을 이해할 수 있도록 문제를 구성하고 학습자들의 복습시 발생하는 어려움을 해결할 수 있도록 교수 전략을 수립한다.

데이터 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 최근 평균수명의 연장과 더불어 새로운 직업들의 등장으로 인하여 사회 구성원들의 전직이나 이직에 대비하기 위한 다양한 직업교육 요구가 제시되고 있다. 또한 사회 구성원들의 교육수준이 전반적으로 높아짐에 따라 직업교육에 대한 요구 역시 보다 세분화되고 있으며 보다 높은 수준의 학습기회에 대한 요구도 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 직업능력 교육의 기능과 역할을 재정립하고 직업능력 교육의 개발 방향을 제시하기 위하여 지역사회의 수요조사를 기반으로 데이터 분석도구 R을 활용하여 선호도 분석을 실시하였다.

컴퓨터 프로그래밍 수업에서 학습자들의 평소 학습 이해도를 파악하는 방법으로 형성평가가 보편적으로 많이 이용되고 있다. 교수자에게 형성평가는 학습자들의 이해도를 파악하는 방법이지만, 평가 결과를 성적에 반영할 때 학습자들에게는 학습 동기를 향상시킬 수 있는 요소임을 선행 연구를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서는 수년간 컴퓨터 프로그래밍 수업에 적용해온 형성평가의 문제 난이도를 조절하여 난이도가 학습자들의 학습 동기 부여에 얼마나 영향을 미치는 요소인지를 살펴보고자 한다. 특히 형성 평가에 출제한 문제의 난이도 정도가 형성평가 다음에 이어지는 중간고사나 기말고사 등의 큰 평가에서 얼마나 긍정적인 영향을 미치는지를 통해 학습 동기 부여 정도를 분석하고자 한다.

인구 감소에 따른 입학자원의 감소로 인해 대부분의 대학이 어려움을 겪고 있는 교육 환경 속에서 대학이 생존과 양질의 교육을 위해 모색하고 있는 것 중의 하나는 융합교육이다. 본 연구에서는 수요자 모두가 만족할 수 있는 융합교육을 실시하기 위하여 교수자와 학습자의 융합교육에 대한 인식과 희망 융합 학문 분야 등을 조사 분석하여 전문대학의 융합교육에 필요한 학문 분야별 요소들을 도출하고자 하였다. 특히, IT 분야에 대한 교수자와 학습자들의 융합 희망 분야에 대한 인식 비교를 통해 향후, IT 분야 융합교육의 운영에 대한 방안을 모색하는데 그 목적이 있다.

전문대학의 프로그래밍 수업에서 복습을 강화하고 학습효과를 높이기 위해 수업의 이론 및 실습 동영상을 인터넷상에 제공하고 학습자 설문을 통해 그 효과를 분석하였다. 설문을 통해 학습자들은 동영상 제공에 대해 긍정적인 대답을 하였으며 복습으로 활용하는 것을 넘어서 예습과 거꾸로 학습에도 적용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

블록체인기술과 스마트디바이스의 확산에 힘입어 블록체인기술을 스마트 디바이스에 적용하는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 블록체인기술을 스마트 디바이스에서 사용하는 경우발생 가능한 보안상의 문제점을 검토하고 해당상황에서 스마트디바이스의 보안을 강화하기 위한 블록체인 이더리움 플라즈마 기반 해시알고리즘을 제시한다.

In this paper, we propose a donation game platform using blockchain to revitalize the shrinking donation market. The platform is designed to ensure transparency and user reliability in the use of ethereum's smart-track function and to attract interest from donors and encourage continued donations by introducing games into the donation process through donor organizations to address the opaque nature of the donation and use of the funds and the result of the donation portfolio. It also develops a donation ecosystem that benefits donors, donors and sponsor companies alike by platforming them.

This paper proposes partial sharing and trading of digital content as a method of sharing blockchain idurium-based digital content. The platform has three characteristics and aims to improve the existing digital content sales platform. First, it increases the efficiency of sharing and trading through partial sharing and trading systems of digital content. Second, it will be built in the form of blockchain idurium-based smart contracts to ensure the accuracy of transactions. Third, it is possible to analyze the form factor of the comments by improving the grading system.

조선시대 반차도는 왕실 행차에 관한 배열을 나타낸 시각자료이다. 반차도는 구성요소를 평면적이고 간략하게 표현했기 때문에 전문적인 지식이 없는 일반 관람객이 왕실 행차의 내용을 파악하기는 쉽지 않았다. 기존 왕실 행차와 관련된 콘텐츠는 모니터 상에서 2D 이미지를 애니메이션으로 상영하거나 간단한 조작을 통해 3D 콘텐츠를 감상하는 방식으로 재현되었다. 그러나 공간적으로 한정된 모니터를 통해 관람해야 했기 때문에 행렬의 전체적인 모습을 충분히 전달하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 3D 객체를 반차도에 직접 증강시킴으로써 기존 콘텐츠의 문제를 극복하고 왕실 행차에 관한 정확하고 구체적인 이미지를 전달하고자 한다. 이 연구를 통해 관람객에게 문화유산에 관한 높은 품질의 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문은 4차 산업혁명 시대에 발맞춰 문화유산과 최첨단 ICT 기술을 이용한 연구로 문화유물에 대한 대상으로 제작된 문화상품을 증강현실 기술로 유물의 가치와 우수성에 대한 정보를 사용자 맞춤형 기반 유물의 다양한 메타데이터를 전달 할 수 있는 시스템을 제안한다. 문화상품을 마커로 인식하는 마커리스 기술로 정보를 인식하여 장소와 상관없이 문화유물의 특성을 알리고 효과적으로 널리 알리는 기술적 방법을 제안한다. 이와 같은 형태의 증강현실 기술로 문화유물에 대한 가치를 전파하고 문화유산의 유형에 따른 콘텐츠의 특성화 방안을 제안하여 교육용 산업용 홍보용 등 다양한 사용 목적에 맞게 대중화 실현에 기여하고자 한다.

본 논문에서는 사료 검증을 바탕으로 반차도의 문화원형(文和元型, Culture Archetype) 가상복원을 통한 3D 증강현실 콘텐츠를 개발하였다. 반차도란 의궤에 담긴, 조선 시대 왕실의 행차를 그린 그림을 의미한다. 조선의 왕실문화를 활용한 궁궐콘텐츠는 한국 고유의 것이며, 스토리텔링이 풍부한 반차도를 활용한다면 국민의 전통문화 향유를 증대시킬 수 있다. 현대에서는 재현행사를 통해 왕실의 행차를 재현하고 있지만, 실내에서는 재현하기 어려워 왕실 행차에 대한 문화유산 접근성이 낮다는 한계가 있다. 또한, 문화콘텐츠닷컴과 국립중앙박물관에서 제공하는 반차도 관련 멀티미디어 콘텐츠는 반차도 구성을 설명하는 것이 아니므로 심도 있는 반차도 학습에 어려움이 따른다. 이를 극복하고자 본 논문에서는 사료 고증 메타데이터에 기반을 두어 문화원형 가상복원 3D 증강현실 콘텐츠를 제안하고자 한다. 이를 토대로 문화원형 가상복원을 위한 3D 증강현실 콘텐츠의 활용 가능 모습을 살펴보고, 기록유산 반차도의 문화원형 가상복원기반 증강현실 3D 콘텐츠를 제안하다.

본 논문은 종묘제례악의 스마트폰 기반 증강현실 전통문화콘텐츠 개발을 제안한다. 조선 왕조의 전통과 역사적, 문화적 가치를 가지고 있는 종묘제례악의 문화콘텐츠로서의 가치를 확인하고 활용 방안을 논의하며 스마트폰 기반 증강현실 (AR Augmented Reality) 환경에서 콘텐츠 사용자와 효과적인 상호작용 방법을 제안한다.

2004년 이후로 무형유산의 중요성이 대두되면서 박물관의 설립 및 전시 콘텐츠의 수요는 증가하고 있으나, 그 콘텐츠를 활용한 ICT응용기술 발전이 미흡하였다. 본 논문에서는 국가무형유산중 하나인 봉산 탈춤을 기반으로 사용자의 상호작용이 가능한 교육형 인터랙션 콘텐츠 응용을 제안한다. 키넥트와 팔에 장착된 자이로 센서들을 활용한 향상된 동작 추적을 기반으로, 사용자는 봉산탈춤의 기본 동작 및 과정을 따라함으로써 봉산탈춤을 학습 할 수 있다.

본 논문에서는 관람객 얼굴 표정 및 제스쳐 인식을 기반으로 인터렉티브 디지털콘텐츠의 문제점 추론 시스템을 제안한다. 관람객이 콘텐츠를 체험하고 다른 장소로 이동하기 전까지의 행동 패턴을 기준으로 삼아 4가지 문제점으로 분류한다. 문제점 분류을 위해 관람객이 콘텐츠 체험과정에서 나타낼 수 있는 얼굴 표정 3가지 종류와 제스쳐 5가지를 구분하였다. 실험에서는 입력된 비디오로부터 얼굴 및 손을 검출하기 위해 Adaboost algorithm을 사용하였고, mobilenet v1을 retraining하여 탐지모델을 생성 후 얼굴 표정 및 제스쳐를 검출했다. 이 연구를 통해 인터렉티브 디지털콘텐츠가 지니고 있는 문제점을 추론하여 향후 콘텐츠 개선과 제작에 사용자 중심 설계가 가능하도록 하고 양질의 콘텐츠 생산을 촉진 시킬 수 있을 것이다.

문화유산이 많은 지역의 경우 관광산업이 지역경제에서 차지하는 비중이 크기 때문에 문화유산을 활용한 지역관광 활성화가 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문은 관광객 유도를 위해 문화유산을 활용한 체험형 콘텐츠를 제공하여 관광 경험을 향상할 필요가 있어 모바일 증강현실을 기반으로 한 역사탐방 게임 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 고대 백제의 왕도였던 부여를 배경으로 증강현실로 구현된 역사 속 인물과 만나며 문제를 해결해나가는 방식의 게임 플랫폼으로, 관광객에게 디지털 경험을 제공하여 문화유산의 가치 재발견과 지역관광 활성화를 꾀하고자 한다.

Recently, various search techniques using artificial intelligence techniques have been introduced. It is also possible to use the artificial intelligence to grasp customer propensity. Analyzing the clothes that customers usually wear, it is possible to analyze various colors such as favorite colors, patterns, and fashion styles. In this study, we use artificial intelligence technology to create an application that distinguish between adults and children by combining various factors such as shape, type, color and size of human clothes. Through this, it will be possible to utilize it in a living area where children can be protected in advance by grasping the intrusion of unauthorized adults in the living area where children live mainly. In addition, in the future, we can obtain good results to detect stranger adult person if we apply this experimental result to the detection system using clothing information.

본 논문에서는 이더리움 기반 블록체인 확장성 문제해결을 위해 데이터 저장방법인 Merkle patricia tree를 응용하여 데이터에 따라 트리 이원화 사용을 제안한다. 이 연구는 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 트랜잭션 처리량을 최대화하고, 작업시간을 최소화하기 위함이다. 본 논문에서는 기존 이더리움 블록체인의 트랜잭션 처리속도와 확장성 향상을 목표로 하며. 기존의 방식과 비교하여 제안을 분석한다.

This paper proposes a fusion model based on Long-Short Term Memory networks (LSTM) and CNN deep learning methods, and applied to multi-category news datasets, and achieved good results. Experiments show that the fusion model based on deep learning has greatly improved the precision and accuracy of text sentiment classification.

In this paper, identification is made on color harmony by utilizing information of single and mixed colors in the color image space. Moreover, system for extraction of color psychology from the drawings of children is developed.

Tensor decomposition, proven to be an efficient data processing method, can be used to provide data-driven services. we propose a novel datadriven mutation strategy for parent individuals selection, namely tensor-based DE with parapatric and cross-generation(TPCDE).

본 논문에서는 타임스탬프의 위변조를 위한 안티포렌식의 도구로 사용되는 타임스탬프 변경도구들에 기능에 대하여 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행한다. 타임스탬프 변경도구들로써 수행할 수 있는 타임스탬프 변경작업의 범위와 특징을 찾아본다. NTFS파일시스템에서 사용하는 타임스탬프 변경도구들의 기능상의 분류는 그것들이 변경할 수 있는 타임스탬프 종류와 정밀도를 기준으로 정하고 그 도구들을 사용한 후에 기록된 타임스탬프의 특징들을 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행하기로 한다. 이 연구에서의 분류 형태 중 타입 I은 FileTouch.exe, SKTimeStamp, BulkFileChanger류의 도구들과 타입 II는 timestomp, 타입 III은 SetMACE로 분류하고 각 도구들을 사용한 후에 변경된 타임스탬프들의 특징을 살펴보기로 한다.

본 연구는 현재 임신 중인 임산부 중 6개월 이상의 임산부를 대상으로 스스로가 본인의 체형을 어떻게 인식하고 있는가 하는 주관적 평가를 유형화하고 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 이를 통해 임산부의 체형에 적합한 의복디자인 및 패턴설계에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, Q분석은 쿼넬 프로그램(QuANL pc program)을 사용하였다. 임산부의 체형에 대한 인식 유형은 가는 팔다리 중앙 반구형 복부 체형, 처진 복부 돌출 체형, 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형의 3가지 유형으로 분석되었다. 가는 팔다리 중앙반구형 복부 체형은 임신 전 BMI지수가 가장 낮아 정상에 속하였으며 팔다리는 가늘고 다른 부위는 거의 살이 찌지 않았으며 배만 나왔다고 인식하였다. 처진 복부 돌출 체형은 임신 전 BMI 지수가 가장 높아 과체중에 속한 유형으로 가슴둘레, 엉덩이둘레뿐만 아니라 몸에 전체적으로 살이 쪘으며, 배가 아래로 처진 체형으로 인식되었다. 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형은 제1유형과 같이 복부의 중앙부분이 돌출되어 있다고 인식하였으나 윗팔둘레가 굵어졌다고 인식하여 제1유형과는 차이를 나타냈다. 임신 전 BMI 지수는 중간인 그룹으로 정상에 속하였다. 향후 연구에서는 임산부의 실제 체형 분석을 통하여 본 연구의 인식체형과의 차이를 비교 분석해보는 것도 의미 있는 연구가 될 것으로 생각된다.

표적 암세포 또는 마이크로미터 단위 이하의 미세 입자의 검출하기 위해 다양하게 사용되는 유세포분석기는 레이저와 같은 특정 파장의 광원 및 파장대별 선택이 가능한 필터, 고성능 광탐지기로 구성되어있다. 이 분석기는 표적물질의 광학적 산란특징에 기인하여 입상도와 크기, 농도 등의 물리적 정보제공이 가능하나, 고가이며 사용자의 요구에 따른 다양한 광원 및 필터의 선택이 제한적이라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상용화된 마이크로컨트롤러, 발광다이오드, 광검출기와 필름형식의 광학필터를 사용하여 저가의 표적 암세포 검출기를 개발하고자 한다. 또한, 3D 프린터를 사용하여 사용자의 필요에 따른 설계변화와 이동이 용이하므로, 공간의 제약을 받지 않고 다양한 분야에 적용이 가능하다. 제안된 검출기의 광감지 수치는 세포의 농도에 따라 높은 선형성을 보였으며, 세포수량기를 사용한 결과 값과 비교하였을 때 무의미한 통계학적 차이를 보였다.

급격히 증가하는 자동차 수, 발전량 증가 등으로 인하여 미세먼지로 인한 환경오염이 심각한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 50개가 넘는 국가들이 권고치 이상의 미세먼지로 인해 피해를 받고 있으며 각 피해국들은 미세먼지 저감 대책 및 발생을 최소화하기 위한 방안을 연구하고 있다. 하지만 현재 고정형 미세먼지 취득 드론으로는 다양한 포인트의 미세먼지 데이터를 수집하기 힘든 상황이며, 기존 드론을 활용한 방법에서 도 회전 날개의 영향으로 인해 정확한 데이터를 수집하기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 드론과 특정 구조물을 활용한 미세먼지 수집 방법을 제안하고 이의 효율성을 보여주고자 한다.

The purpose of this study is to find specific service quality factors of enterprises that can maximize the perception of banks' services to users of commercial banks in China, and to establish empirically how these quality factors affect the bank's image. They also want to verify the impact of the positive image of the bank on the user's satisfaction and the willingness to use the bank's services. For empirical verification of this study, questionnaires will be used to customers who have used the services of each of the four commercial banks in China, and the survey was conducted. The collected data were analyzed using the SPSS using statistical techniques such as Cronbach' ${\alpha}$, Investigative Factor Analysis, Reliability Analysis, Correlation Analysis, Regression and Difference Verification. The results of the verification were summarized below. First, the quality of service of commercial banks has a partial positive effect on the bank's image. Second, the image of a commercial bank has a positive effect on customer satisfaction. Third, the image of a commercial bank has a positive effect on the purpose of use. Fourth, the image of commercial banks has a partial mediated effect between service quality and customer satisfaction. Fifth, the image of a commercial bank has a partial mediated effect between the quality of service and its intended use.

국내대학은 학령인구 감소와 등록금 동결로 재정적인 어려움을 겪고 있다. 2018년 대학기본역량진단평가를 받으면서 선택과 집중을 통한 생존전략을 모색하고, 효율적으로 대학을 운영하는 방법이 주목받고 있다. 교육서비스 품질의 향상은 대학 행정직원의 업무 몰입을 통해서 가능하며, 이는 직원 만족도의 향상을 통해 이루어진다. 대학 행정직원의 실제 만족도는 사전에 갖고 있던 일정 수준의 기대가 영향을 미친다. 본 연구에서는 사전 기대와 실제 성과의 차이인 직무기대 불일치가 전반적인 직무만족에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 통해 지원정책의 우선순위를 제시하여 효율적인 전략수립에 도움을 주고자 한다. 남성은 여성에 비해 보수결정과정과 조직내 인간관계를 더욱 중요하게 여기고 있으며, 여성은 정년보장을 더욱 중요하게 여기고 있다. 근무기간이 짧을수록 보수결정과정, 급여의 적절성, 복지제도에서 기대불일치가 높고, 승진의 공정성에 대한 기대불일치는 낮다. 전반적인 직무만족 결과가 개인 특성별로 차이가 존재하므로 직원 지원정책 수립과정에 개인 특성을 고려한다면 제한된 재원으로 효율적인 전략을 수립할 수 있을 것이다.

우리나라의 고령인구 수가 점점 늘어남에 따라 시니어 식품산업에 대한 관심이 높아지고 있다. 고령친화산업에 대한 연구는 "고령친화산업진흥법"이 제정된 2006년 이후 본격화되어 시니어 소비자, 의류, 금융 등 분야에서 연구되고 있으나, 시니어 식품산업에 대한 산업구조분석 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 미래 유망 성장 산업으로 기대되는 시니어 식품산업에 대해 마이클포터의 5 forces model을 적용하여 경쟁자를 파악하고, VRIO분석을 통해 내부자원을 분석하여 실질적인 시니어 식품산업의 경쟁력을 제고할 수 있는 전략을 도출하고자 한다. 이는 향후 관련 산업의 경제적 가치와 수요에 영향을 미치는 요인, 기업 내부 역량별 시장성 분석 등을 위한 기초 자료로 활용될 것이다.

This thesis determines the research framework and scale design of leisure food E-Commerce consumer satisfaction degree by referring to previous theoretical model of customer satisfaction degree, the universal satisfaction evaluation index system, and the characteristics of leisure food E-Commerce in China. In this research, consumers who have bought leisure food online are taken as the research object, data are collected by questionnaires, and exploratory factor method is used to screen valid sample data. Through the Empirical Analysis which includes Descriptive Statistical Analysis, Reliability and Validity Analysis and Structural Equation Modeling, it is concluded that website design, logistics delivery service, commodity quality, and after-sales service are the main service quality on which the Leisure food E-Commerce enterprises should take focus. The service quality has significant positive influences on satisfaction degree. On the other hand consumer satisfaction has a significant positive influence on customer loyalty, which will create more earnings for the Leisure food E-Commerce enterprises.

본 논문에서는 인공지능과 빅데이터 클라우드 등 다양한 4차 산업혁명시대의 기술과 교육을 융합한 에듀테크를 기초로 하여 에듀테크에 대한 교사의 학습 방향을 제시하며 전체적인 클라우드의 개념 및 분류체계, 교육의 활용을 제시하였고 클라우드 기반 교육용 소셜 플랫폼과 R. M. Gagne(1985)의 9가지 이론을 토대로 정보교과 추상화 단원의 학습 지도안을 설계 후 성취도 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 기술의 발전성과 교육현장에서의 개인정보 교육 및 정보보안 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축과 빅데이터 확보 및 분석하여 개인에게 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 또한 사용자 편의성 극대화 서비스 및 UX 간결이 요구된다. 본 논문을 토대로 에듀테크의 일부분인 클라우드 기반 소셜러닝의 다양하고 체계적인 선행연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만 수업시수 문제로 학교 수업시간만으로는 성과를 거두기는 어렵다. 온라인 채점 시스템은 학생의 코드를 평가하고 피드백을 제공해주기 때문에 자기주도적인 프로그래밍 학습에 도움을 줄 것으로 생각된다. 본 연구에서는 온라인 채점 시스템을 사용해서 C 프로그래밍 기초 학습을 한 학생들을 대상으로 학생들의 제출코드와 피드백을 분석하려고 하며, 학생들의 프로그래밍 학습경험과 학습참여도 등을 조사하여 대상학생을 선정하고, 데이터를 수집하였다. 그리고 대상 학생들의 소스코드 및 피드백을 분석하여 자기주도학습 과정을 분석하고, 문제개선의 기초자료로 활용할 수 있음을 제언한다.

이 연구의 목적은 기존 CT 검사 도구를 확인하여 한계를 파악하고, CT 기반 역량의 의미를 밝히고 이를 통해 올바른 CT 검사도구 개발의 방향을 제시하는 것이다. 그래서 이 연구로 CT 기반 스킬을 통해 CT 역량을 검사할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 연구의 결론으로 CT 역량을 검사하는 것은 CT 기반 역량을 검사하는 것으로 CT 기반 하드스킬을 밝혀내어 이를 평가 요소로 적용한다면, 기존 검사도구의 한계를 극복하는 묘책이 될 것으로 판단되었다. 이 연구의 후속으로 CT 기반의 하드 스킬을 찾아 CT 기반 역량을 명확히 규명하고, 이를 바탕으로 검사도구를 개발하여 검증하고자 한다.

4차 혁명 시대의 도래에 따라 정보통신기술(ICT) 활용 능력의 필요성은 나날이 늘어 가고 있으므로 범람하는 정보와 기술을 익히고 활용할 필요가 요구된다. 본 논문에서는 미디어를 소비하는 방식이 다양화되면서 주목받는 MCN을 활용하는 교육 방안을 제안한다. 활용하는 방안을 기존에 제작된 콘텐츠를 활용한 교육, 콘텐츠 창작을 통한 교육, 그리고 활용 및 창작을 위한 미디어 리터러시 교육 방법으로 나누어서 제시하였다. 본 논문에서 제안한 MCN을 활용한 교육은 창의성 몰입도 등을 바탕으로 긍정적인 효과가 나타날 것이 기대된다.

본 연구에서는 초등학교 영재학생의 학습지속의향을 향상시키기 위하여 로봇과 학습지속의향에 관한 관련 이론을 탐색하고, 햄스터 로봇을 활용한 프로그래밍 교육 프로그램을 설계하여 제안한다.

본 논문에서는 2015 개정 교육과정에 따른 SW교육을 전면 시행함에 따라 공교육 및 최근 늘어나고 있는 전국의 학원 및 교습소 현황을 살펴보았다. 학생 수 규모가 큰 서울과 경기 지역에 학원 및 교습소가 많이 분포되어 있었으며 코딩교육시간 역시 서울과 경기지역이 지방에 비해 많은 것으로 나타났다. 그러나 코딩교육열지수를 살펴보면 제주와 세종이 높은 것으로 나타났다. 4차 산업 시대에 꼭 필요한 정보 컴퓨터 교육분야의 코딩교육은 컴퓨터 과학의 기초 원리나 핵심 개념, 컴퓨팅 사고력 향상 등을 위한 교육으로의 방향전환이 필요하며 창의력을 높이기 위한 교육, 융합교육을 위한 코딩 교육 등 다양한 연구가 필요하다.

칠교놀이는 해외에서는 Tangram이라고 불리며 아주 예전부터 전해져 내려오는 세계적인 놀이이다. 친구와 여럿이서 놀이를 할 수 있을 뿐만아니라 혼자서도 즐길 수 있다. 칠교놀이는 특히 창의력 향상에 도움을 주는데 이번 논문에서는 혼자서 쉽게 칠교놀이를 즐길 수 있도록 비전시스템과 라즈베리파이를 이용해서 칠교를 카메라로 인식해 성공하면 보상으로 사탕을 지급하는 놀이를 개발해 보았다. 자판기에 동전을 넣으면, 게임을 시작해서 칠교놀이의 문제를 하나씩 맞출 때 마다 사탕 한 개가 지급되는 방식으로 4차산업혁명 시대에 걸맞는 재미있는 칠교놀이 게임을 만들어 보았다. 본 논문은 OPENCV라이브러리와 라즈베리파이 GPIO라이브러리를 사용하였다. 사용한 부품은 웹캠, 초음파 센서, 서보모터이다. 라즈베리파이를 서버로 설정하고, PC를 클라이언트로 설정하여 서로 데이터를 주고 받을 수 있게 하였다. 라즈베리파이에 OPENCV를 설치하지 않은 이유는 OPENCV가 꽤 높은 사양이 필요하다고 판단하여 비전영상처리는 PC(클라이언트)에서 진행하고, 게임의 진행상황(정답의 여부)을 라즈베리파이(서버)에 보내는 방식으로 정하였다. 반대로 라즈베리파이에서도 동전의 투입 유무를 판단하여 PC(클라이언트)에 게임 시작 신호를 보내는 방식으로 설정하였다. 언어는 라즈베리파이와 PC둘다 Pythond으로 구현하였다.

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 부모와 아이(유아기)가 집에서 책을 단순히 읽는 것을 벗어나 동화를 직접 창작할 수 있는 미래형 포토 CMS를 개발하고자 한다. 또한 스마트기기에 저장되어 있는 부모와 아이의 사진을 동화에 감정이 이입되는 방법으로 개발되었으며, 창작자에 따라서는 부모와 아이의 역할을 바꾸어 수행해 봄으로써 상대방의 소중함을 깨우칠 수 있다는 장점이 있다. 본 작품은 스마트 교육과 디지털 교과서 등의 융합교육으로 소비자 니즈(Consumer needs) 변화로 새로운 트랜드를 정립하고, 특히 부모와 아이가 동시 출연하여 동화를 창작해 나가는 친화적/창의력 학습을 할 수 있기 때문에 아이의 인지 및 감성력 향상에 도움을 주고자 개발하였다.

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 특정한 형식에 구애받지 않고 자신만의 생각을 텍스트뿐만아니라 여기에 사진과 동영상 등의 다양한 멀티미디어를 함께 첨부할 수 있는 앱 형식의 전자책을 개발하고자 한다. 이 전자책은 디자인 템플릿을 통해 예쁘게 꾸밀 수 있으며, 본인이 담고 싶은 글을 책으로 만들고, 이렇게 만들어진 개성 있는 전자책은 상대방에게 공유를 통해 선물할 수 있는 어플리케이션으로 개발하고자 한다.

본 논문에서는 첨단 정밀 전자장치의 신뢰성 시험을 위해 사용하는 온도시험 장비의 오동작이 발생이 되면, 시험담당자에게 문자메시지를 통해 현재 시험장비가 오동작 중임을 알릴 수 있는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 기존에 오픈 소스를 이용한 시험장비의 오동작 여부를 모니터를 하는 시스템에 시험담당자에게 이 사실을 SMS로 전달하는 시스템을 추가한 것이다. 정밀 전자장치는 출고전에 온도시험 장비를 사용하여 설정한 저온, 고온 온도 상황에서 각각 정상적으로 장치가 동작하는지의 여부를 확인하게 된다. 만약 이 상황하에서 온도 시험장비가 설정한 저온의 온도 이하 혹은 설정한 고온의 온도 이상 등의 오동작이 발생되면, 수억원에 이르는 고가의 시험대상 제품이 손상을 입어 폐기하는 경우가 생긴다. 제안한 시스템은 시험 운용자가 자리를 비우는 야간에 특히 유용한 시스템으로서 온도시험장비와 별도의 전원을 사용하여 그 신뢰성을 높이는 장점을 가진다.

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.

본 논문에서는 1인칭 시점 VR 게임 콘텐츠를 개발하였고, 멀티플레이를 구현할 때, 가상현실 세계에서 플레이어들끼리 대면했을 때 서로의 캐릭터가 폰 콘트롤러라는 이름의 팔만 보이는 외형을 띠고 있다. 게임에서 시각적인 부분을 간과할 수 없기에 멀티플레이 시 서로의 캐릭터가 보일 수 있도록 새로운 방법을 제안하였다. 3인칭 캐릭터를 이용해서 만든 캐릭터는 인간과 같은 외형의 스켈레톤을 사용하면 원하는 캐릭터를 사용할 수 있다. 3인칭 캐릭터의 양팔의 트랜스폼 값을 언리얼엔진4의 라이브러리인 패브릭 노드를 이용하여 모션 콘트롤러와 매핑을 시키는 방식으로 접근하였다. 이를 통해 좀더 플레이시 실감이 가능한 게임 제어기법을 적용할 수 있다.

본 논문에서는 VR(Virtual Reality)라는 가상 현실 시스템 개발 툴인 Unreal Engine4을 사용하여 블루 프린트(Blue Print)로 야구 배팅 게임과 장애물 격파 피칭 게임을 개발하였다. 배팅 게임은 가상의 투수로부터 공 속도와 공이 랜덤하게 자동으로 투구된다. 이 때 사용자가 게임 콘트롤러(Controller)로 가상 배트를 이용하여 공을 타격하면 점수를 획득하는 게임이다. 장애물 격파 피칭 게임은 사용자가 게임 콘트롤러에 그립버튼을 눌러 데미지가 다른 공이 랜덤하게 바로 앞에 생성하여 이 공을 콘트롤러로 잡아서 장애물에 던져 격파하면 점수를 획득하는 게임이다.

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

본 논문에서는 단순히 필요한 정보를 얻기 위한 수준에 그쳤던 현대의 인공지능을 SER (Speech Emotion Recognition) 기술을 이용하여 사용자와 직접적으로 대화하는 형식으로 발전시키고자 한다. 사용자의 음성 언어에서 감정을 추출하여 인공지능 분야 및 챗봇과 대화함에 있어 좀더 효과적으로 해석할 수 있도록 도움을 준다. 이것을 대화형 시뮬레이션 게임에 접목시켜 단순한 선택형 대화 방식이 아닌 구어체로 대화하며 사용자에게 높은 몰입도를 줄 수 있다.