응용프로그램의 응답성을 향상시키기 위해서는 저장장치 시스템의 데이터 처리 능력이 중요하다. 한편, 차세대 메모리(NVDIMM)는 DRAM과 SSD 중간 정도의 성능 특성과 저장 용량을 갖는다. NVDIMM을 저장장치의 캐시로 사용함으로써 메모리와 저장장치의 격차는 많이 줄게 된다. 본 논문에서는 경량의 재사용 거리 측정 기법을 이용하여 효율적으로 디스크를 캐싱하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 경량의 재사용 거리 측정 기법을 바탕으로 계산된 CFD(Computational Fluid Dynamics)값에 따라 디스크 캐시에 해당 데이터 적재 여부를 결정한다. 결과적으로 제안 기법을 적용한 디스크 캐시를 운용함에 따라 캐시의 히트율을 향상시켰다.

공연을 위한 드론 군집비행의 제어시스템에 관한 기존의 연구 결과들은 실시간으로 반응하지 않으며, 비숙련자가 제어하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 첫 번째로 HCI를 기반으로 한 웨어러블 형태의 장갑 컨트롤러를 사용한다. 두 번째로 각각의 음 정보에 실시간으로 반응하도록 FFT를 사용한 주파수 정보를 컴퓨터로 수신 받는다. 세 번째로 각각의 군집비행 움직임 정보를 복수의 드론에게 송신하는 새로운 방법의 드론 실시간 군집비행 제어시스템을 설계하였다.

현대 의학에서 의료 영상은 수많은 영상처리 의료기기의 핵심이다. PACS(Picture Archiving Communication System)를 통해 관리되는 의료 영상 자료들은 요청에 따라 저장, 검색 및 전송을 수행하여 신속한 의료 서비스를 가능하게 한다. 그러나 만약에 관리자의 실수로 의료 영상 데이터가 바뀐다면 이는 사용자로 하여금 불편함과 낮은 신뢰성을 야기한다. 그리하여 본 논문에서는 서포트 벡터 머신 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 X-ray와 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 사진을 분류하고 의료 영상 분류의 가능성을 제시하는 것을 목표로 한다.

기존 CCTV 비디오에서 딥러닝 기반의 이상 탐지 연구는 객체의 행동 값만을 이용하여 이상을 탐지하였기 때문에, 시간 흐름에 따른 정보가 축소되는 문제점이 있었다. 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있어 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 C3D에 광학 흐름을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 모델이 75.83의 AUC를 얻어 기존에 연구되었던 행동 값만을 사용한 모델보다 높은 정확도를 달성하였다. 또한 이상 탐지 모델 설계 시 객체의 행동에 다양한 측면을 고려할 수 있는 여러 특징 값과 시계열 분석에 따른 정보를 사용하는 것이 적절하다는 결론을 도출하였다.

The importance of data in the development of deep learning is very high. Data with high morphological features are usually utilized in the domains where careful lens calibrations are needed by a human to capture those data. Synthesis of high morphological data for that domain can be a great asset to improve the classification accuracy of systems in the field. Unsupervised learning can be employed for this task. Generating photo-realistic objects of interest has been massively studied after Generative Adversarial Network (GAN) was introduced. In this paper, we propose Morpho-GAN, a method that unifies several GAN techniques to generate quality data of high morphology. Our method introduces a new suitable training objective in the discriminator of GAN to synthesize images that follow the distribution of the original dataset. The results demonstrate that the proposed method can generate plausible data as good as other modern baseline models while taking a less complex during training.

특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 '옥자'의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.

미디어 산업의 발전으로 스토리보드와 같은 선화 이미지의 자동채색 연구가 국내외에서 진행되고 있다. 하지만 자동채색 모델 용량에 초점을 두는 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 기존 자동채색 연구는 모델 용량이 최소 567MB 이상으로 모델 용량이 큰 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 채색을 2단계로 나누는 이중 생성자 구조와 기존 U-Net을 개선한 생성자를 사용해 기존 U-Net에 비해 30%, VGG16/19를 사용한 기법과 비교해 최대 85% 작은 106MB 모델을 생성했고 FID(Fréchet Inception Distance)를 통한 이미지 평가결과 512x512px에서 153.69의 채색성능을 얻었다.

본 논문에서는 자동채색 머신러닝 모델을 모바일에서 사용하기 위해 효율적으로 힌트 입력하기 위한 방법을 제시한다. 기존의 자동채색 기법은 서버-클라이언트 채색 방식으로 인터넷에 연결되어 있어야만 채식이 된다는 문제가 있다. 이를 보완하여 네트워크 연결 없이 모바일에서 사용할 수 있는 머신러닝과 이를 사용하기 위해 입력으로 넣어야 하는 힌트 및 이미지를 효율적으로 나눌 수 있는 방법을 고안한다.

현재 PC환경 뿐만 아니라 모바일 환경, 임베디드 환경에서 딥러닝 모델을 구동하기 위한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 본 연구에서는 완성된 딥러닝 모델을 구동하는 환경을 Java로 구현하여 개발 접근성을 높이고자 한다. 이미지, 영상처리를 위해 OpenCV를 사용시 C++ API문서는 보편화되어있는 반면에 JavaCv API 문서는 그렇지 못하다. 그러나 모바일 개발 환경 특성상 Java언어로 작업한 코드를 안드로이드 스튜디오에서 작업 시 그대로 가져올 수 있어 개발이 용이하다. 모델 구동을 위한 전반적인 이미지 처리 및 작업환경을 개발하였다.

본 논문에서는 머신러닝을 이용한 이미지 생성을 위한 새로운 오차 함수모델을 제안한다. 제안된 함수모델은 기존 오차함수가 반영하지 못하던 채널 간 오차비율정보를 반영하여 기존 오차함수에 비해 빠른 초기 수렴속도와 더 좋은 FID값을 보인다. 본 논문에서는 하나의 네트워크 모델을 통해 기존의 오차함수모델에 비해서 우수함을 보인다.

본 논문에서는 초음파 영상의 통계적 특징벡터를 활용하여 폐암 분류를 제안한다. 폐암의 초음파 사진들을 비교 분석하여 각각의 label에 맞는 feature vector를 선별한다. 선택된 feature vector는 SVM을 이용하여 훈련 시킨 후, 최종적으로 폐암을 구별한다.

제안된 방법은 외막의 경계선을 추출하기 위해 Max-Min 이진화를 적용하여 외막을 추출 한 후에 삼각 함수의 각도 값을 이용하여 외막의 경계점을 추출한다. 추출한 경계점들을 Bezier Curve 기법을 적용하여 외막의 경계점들을 연결하여 외막의 경계선을 추출한다. 그리고 내막 영역을 추출하기 위해 외막 영역을 ROI 영역으로 추출한다. 추출된 ROI 영역을 오목 파라볼라 기법을 적용하여 내막의 영역을 강조한다. 내막영역이 강조된 ROI 영역에 평균 이진화를 적용하여 내막의 영역을 추출한다. 추출된 영역에서 잡음을 제거하기 위해 내막 영역만 Labeling 기법을 적용한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막간의 포함관계의 정도에 따라 환자의 수술 여부 결정에 대한 외막과 내막의 각 넓이 정보를 개관적으로 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.

사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.

본 연구는 TA-50 항공기 임무컴퓨터에서 JDAM을 가상으로 운용하는데 필요한 소프트웨어 개선 내용 중 가상 JDAM 무장 투하 구역 계산 방법을 제안한다. 이 연구에서 제안한 무장투하구역 알고리즘은 FA-50 JDAM DLZ에서 추출한 무장투하구역 입/출력값을 tensorflow를 사용하여 학습한 알고리즘이다. 이 연구를 통해 제안한 가상 JDAM DLZ 알고리즘을 사용할 경우 실제 무장을 장착하지 않은 항공기에서 가상으로 JDAM 무장 투하 구역 표시가 가능하고, 조종사는 가상의 JDAM DLZ를 참고하여 무장 투하 훈련을 수행할 수 있다.

인터넷 상에서의 허위정보 생산과 유통은 주로 가짜 뉴스를 통하여 이루어진다. 과거에는 신문이나 공중파 TV등 뉴스 기사의 생산과 유통이 매우 제한적이었지만 지금은 인터넷의 발달로 누구나 쉽게 뉴스를 생산하고 유통할 수 있다. 뉴스 생산의 용이성은 정보 공유의 즉각성과 수월성이라는 장점을 제공하지만 반대로 불확실한 뉴스 남발로 인한 정보의 신뢰성 하락과 선량한 피해자를 양산하는 단점 또한 존재한다. 이는 가짜 뉴스가 사회적 문제로 대두되고 있는 이유이다. 에이전트나 스파이더 등의 소프트웨어를 통해 인터넷으로 급속도로 전파되는 가짜 뉴스를 전통 방식인 소수의 전문가가 수동으로 잡아내는 것은 불가능하다. 이에 기술발달로 잡아내기 힘들어진 가짜뉴스에 대해, 역으로 발달된 기술을 활용하여 잡아내려는 시도가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 판별하는 다양한 기법들을 탐색하고 해결방안을 제시하고자 한다.

머신러닝이 보편화되면서 모델 학습을 돕기 위한 머신러닝 및 데이터과학 도구의 수요가 증가하고 있다. 머신 러닝을 사용하는 연구에서는 다양한 파라미터에 대한 실험이 진행되어 많은 학습 부산물이 생성 된다. 하지만 기존의 학습 부산물을 관리하는 프레임워크는 하나의 실험을 진행하는데 모든 경우의 수를 진행해 그 규모가 크다. 본 연구는 기존의 도구가 가지는 규모 문제를 개선하고, 주기적으로 메일을 사용자에게 전송해 실험과정을 보고하는 새로운 도구를 제안한다. 이러한 시스템은 학습과정에서 사용자가 의도한 파라미터의 학습이 진행되는지 추적가능하다.

본 논문은 코딩 교육과 영어 교육의 융합을 지향한다. 즉, 하나의 애플리케이션으로 두 가지 교육을 동시에 진행 가능할 수 있는 프로그램을 목표로 삼아 개발되었다. 시중에 공개되어있는 유아 코딩교육 애플리케이션이나 영어 교육 애플리케이션의 수는 많지만, 코딩과 영어를 동시에 교육할 수 있고, 이를 게임으로서 즐길 수 있게 만든 애플리케이션은 드물다. 특히 유아들에게 코딩과 영어에 대한 자신감과 흥미를 심어주고 고착화된 공부 방식이 아닌, 놀이를 통한 교육 방식을 제공하면서 코딩과 영어에 대한 긍정적 인식을 심어주기 위해 노력했다.

본 논문은 유아기 언어 발달 시기에 한글의 기초 단계를 학습하기 위해 기존의 학습지 형태의 한글 교육 선행 학습과는 달리 시각적, 청각적 효과로 몸의 감각을 통해 창의적이고 동적으로 사물을 배우며 이러한 자극으로 정보를 기억하고 축적할 수 있는 한글 학습 교육용 콘텐츠를 개발하고자 한다. 이는 유아의 호기심을 자극할 뿐만 아니라 모바일 플랫폼과의 상호작용을 통해 재미와 즐거움을 키우며 나아가 지식을 얻을 수 있다. 더불어 유아가 한글 학습의 놀이 과정을 통해 창의력을 높이고, 다방면으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 키울 뿐만 아니라 학습을 통해 스스로 이끌어가는 자기 주도적 학습 능력을 키울 수 있을 것으로 기대한다.

스마트폰의 보급으로 빠르게 성장한 인터넷 시장은 다양한 정보를 쉽고 빠르게 접할 수 있게 되었고 많은 사람들이 찾아보는 실시간 스트리밍 또한 빠른 속도로 성장하였다. 실시간 스트리밍이 알려지고 성장하기까지는 긴 시간이 걸리지 않았으며 현재까지도 급격하게 성장하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 글로벌 대표 기업들이 클라우드 기반의 게임 플랫폼 시스템을 제시하고 있는 반면 국내 기업들의 상황은 그렇지 못하고 있는 부분에 대해서 게임 플레어들의 스트리밍 기반의 게임 구입 선호도 설문을 통해 국내 게임 마케팅에 스트리밍 기반의 게임 판매 전략에 중요성을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 노인 건강 관리 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 체조하기 모드와 두뇌 게임 모드로 구성한다. 체조하기 모드는 모션 인식 기능을 활용하여 스트레칭을 비롯한 다양한 체조 동작을 반복적으로 따라 함으로써 사용자의 건강을 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 두뇌게임 모드는 사용자의 기억력을 증진함으로써 치매를 예방할 수 있는 기능을 제공한다. 또한, Unity의 핸드트래킹 기술을 이용하여 두뇌 게임을 하는 동시에 자연스레 팔과 어깨의 운동을 할 수 있도록 게임 화면을 구성한다.

본 논문은 영상분할 기법 중 DeepLab V3+를 적용하여 초음파 영상속에서 특정 장기, 혹은 기관을 발견하고자한다. 그와 동시에 찾아진 Object의 area를 mIOU 기반으로 초음파 영상속에서의 DeepLab V3+의 성능을 확인하고자 한다.

본 논문에서는 특징점 추출 알고리즘 중 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 사용하여 유의미한 특징점을 추출하기 위한 방법을 제안하고자한다. 추출된 특징점을 실제 이미지에 display 해봄으로써 성능을 확인해본다.

RDF의 활용이 증가하면서 RDF데이터를 저장하는 방법 또한 많은 연구가 이루어졌다. 그래프 형태인 RDF 데이터를 테이블로 바꿀 때, 동일한 데이터가 중복 저장되어 검색 시 불필요한 연산을 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 중복저장 및 불필요한 검색을 줄이기 위해 색인을 주어(S), 목적어(O) 색인과 이들의 중복 값을 별도의 색인을 만들고, 검색 시 중복 값을 확인하여 필요한 색인만 검색하는 기법을 제안한다. 실험에서 본 기법을 사용하여 불필요한 검색을 줄여서 전체적인 검색 시간이 줄어드는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.

이 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 여러 개의 클러스터에 걸쳐서 슬랙 영역에 데이터 숨기기를 수행하는 데이터 숨기기 방법의 강인성을 조사하기 위하여 디스크 조각모음 실험을 수행할 때 필요한 방법을 제안한다. 디스크 조각모음의 실행으로 클러스터의 위치가 변동되기 위해서는 여러 클러스터에 걸친 디스크 조각의 단편화가 일어날 수 있도록 파일을 생성하고 삭제하는 작업을 수행한다. 그 후에 용량이 큰 파일을 복사하여 여러 클러스터에 걸친 단편화된 파일을 작위적으로 생성한다. 단편화된 파일만을 남기고 그 이외의 다른 파일들을 삭제한 후에 디스크조각 모음을 수행한다. 이 실험에 필요한 준비과정과 실험과정을 제안한다.

본 논문에서는 미세먼지 센서와 가스 센서를 이용한 효율적인 스마트 홈 기반 다중 센서 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 여러 유형의 홈 센서를 이용하여 효율적으로 미세먼지와 실내의 가스를 탐지 후 실시간으로 애플리케이션을 통해서 사용자에게 탐지 결과를 알려주는 시스템이다. 본 시스템의 경우 기존에 존재하는 미세먼지 센서와 가스 센서를 적용한 측정 시스템에 비해 소액으로 최적의 시스템을 구축할 수 있다. 시스템은 기존의 가스 센서와 다르게 한 번에 다양한 종류의 가스를 탐지해 사용자에게 여러 정보를 제공할 수 있도록 개발하였다.

본 논문에서는 자전거 피팅을 좀 더 정교하고 신속하게 진행하기 위해 자전거 피팅 소프트웨어와 하드웨어를 통합한 시스템을 개발하기 위한 DB구축을 목표로 포괄적인 자전거 피팅 방법의 표준화가 요구됨에 따라 다수의 임상결과와 실험을 통해 이에 맞는 자전거 피팅 방법을 제안한다. 이 자전거 피팅 방법은 심층상담, 자전거체크, 정교한 신체사이징 및 분석을 통해 라이더를 위한 자전거 세팅 값을 결정할 수 있으며 이 세팅 값으로 조정된 자전거에서 고정 라이딩을 통해 자세와 페달링 토크를 분석하고 이을 통해 가장 효율이 높은 세팅 값을 찾아 자전거를 라이더의 요구에 맞게 최적화 할 수 있는 피팅 방법에 대한 결과를 도출 했다. 이와 같은 피팅 방법은 자전거 라이더의 만족도를 높일 수 있으며 정확한 자전거 세팅 값을 통해 부상예방도 기대할 수 있다. 본 논문은 자전거피팅 방법에 대해 국내·외를 통틀어 가장 구체적으로 제시된 결과로 본 논문이 최종 추구하는 자전거피팅 시스템이 구현된다면 글로벌 시장에서도 인정받을 수 있는 자전거 피팅 기술로 자리 잡을 수 있다.

본 논문에서는 시간과 공간의 제약없이 작물의 생육환경을 관측하고 자동 및 원격으로 제어할 수 있는 스마트팜 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 스마트팜 플랫폼은 환경 데이터 수집을 위한 다양한 아두이노 센서 모듈, 웹과 데이터베이스 서버, 애플리케이션을 이용한 자동 및 원격 제어, 총 3가지 기술로 구성된다. 사용자가 앱을 통하여 언제 어디에서나 농장 주변의 환경 정보를 조회하고 원격으로 제어하면 농사에 대한 노동력 절감 뿐만 아니라 시간적·공간적 구속으로부터 자유로워져 여유시간도 늘고 삶의 질도 개선될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 생산 현장에서 필요로 하는 다양한 스마트팩토리 서비스를 현장 근로자가 직접 기획, 설계, 구현 및 적용 가능한 서비스 플랫폼을 제안한다. 이를 위하여 오픈 하드웨어 개발 도구 등을 활용한 IoT 기반 제조데이터 수집과 이를 활용하여 서비스 화면을 구성할 수 있는 개발도구를 설계하고 구현하였으며, 구현된 프로그램으로부터 제조데이터 기반의 다양한 현장 서비스를 근로자가 직접 만들고 배포할 수 있다.

본 논문에서는 미디어 플레이어 제어가 어려운 지체 장애인들을 위해 음성과 동작 인식 기반의 미디어 제어 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 음성 인식을 위해 먼저 명령어를 정하고, 명령에 매핑되는 키워드 관리하는 데이터 모델을 생성한다. 그리고 이 데이터 모델을 JSON 파일로 정제하여 사용한다. 그리고 키넥트 센서를 활용한 동작 인식은 오른쪽 어깨를 중심으로 오른쪽 손목의 좌표값을 인식함으로써 동작 인식 제어 컨트롤을 실행한다. 오른쪽 어깨를 기준점으로 오른쪽 손목의 좌표값으로 현재 팔의 위치를 정하고, 영역 1~4 에 따라 동작을 인식한다.

최근 블랙 아이스에 의한 사고 사례가 많다. 블랙 아이스는 사람의 눈으로 식별하기 힘들고, 보인다 하더라도 도로가 조금 젖은 것으로 판단할 가능성이 높아 차량 사고를 유발할 확률이 높다. 본 논문에서는 블랙 아이스로 인한 사고를 조금이라도 줄이기 위해 센서를 통하여 블랙 아이스를 판별하고 사전 예방할 수 있는 방법과 해결책에 대해 고찰해보고자 한다.

본 논문에서는 해군의 향후 군사용 드론 활용 가능방안을 제안한다. AI, 자율주행 등의 4차 산업혁명 기술들과 함께 상용분야에서는 이미 다양한 드론 활용방안들이 제시되고 있으며, 육군은 이에 발맞춰 2018년 10월 드론봇 전투단을 창설하여 운용 중에 있다. 하지만 아직 해군의 군사용 드론 운용 및 활용방안 등에 관한 연구는 미진하며, 따라서 현재 해군의 군용 드론 활용현황을 살펴보고 객체인식, 자율주행 등의 최신기술과 상용활용 사례 등을 군에 접목시켜 앞으로의 활용 가능방안에 대해서 제안하고자 한다.

본 연구는 국내 ICT산업에서 국제합작투자 기업들을 대상으로 합작사업 참여기업 간 통제유형에 따라 참여기업간 유대강도 및 합작 성과에 어떠한 영향을 주는지를 살펴보고자 하는 실증연구이다. 본 연구에서는 통제유형별(산출통제(Output Control), 과정통제(Process Control), 사회적통제(Social Control))로 국제합작사업 참여기업 간 유대강도에 및 합작성과에 어떠한 유의한 영향을 미치며 또한, 국내 ICT산업에서 국제합작사업에 참여하는 기업들의 특징을 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

본 논문에서는 K영구임대주택 입주자의 자살생각에 영향을 미치는 주요 변인을 규명하는데 목적이 있다. 이를 위해 입주자들을 대상으로 생활실태, 주거공간, 정신건강 등의 항목을 조사하였다. 조사완료된 설문문항 중 본 연구와 관련된 성별, 연령대, 학력, 신체적 건강, 음주횟수, 자살생각은 각각 1문항, 주거환경 10문항, 우울11문항을 사용하였다. 분석결과, 우울정도에 대한 분석결과 평균 16.93점(표준편차 12.76)으로 16점보다 높게 나와 입주자의 우울증이 매우 의심할 수준으로 높게 분석되었다. 또한, 신체적 건강상태, 음주횟수, 주변환경에 대한 만족도, 우울이 자살생각에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

본 연구는 항공 종사자를 대상으로 조직갈등에 대한 구성원의 이직의도를 파악하였다. 설문 대상은 아시아나항공, 대한항공, LCC로 부산 김해국내/국제공항과 서울 김포공항, 인천 국제공항 내에서 주로 예약발권, 탑승수속, 출도착, 카운터 등의 업무를 담당하는 지상직원이고, 2018년 8월20일~2016년 10월 16일 동안 400부의 설문이 진행되었고 그 중 회수되지 않거나 응답이 불성실한 설문지를 제외하고 총 227부를 최종분석에 이용하였다. 수집된 자료는 SPSS 22을 이용하여 신뢰도 분석과 상관관계를 이용하였고, AMOS 18을이용하여 확인적 요인분석, 측정모델 분석 및 제안모델 분석 등을 검정하였고, 추가로 대안모델 개발을 하였다. 분석을 위해 SPSS 18과 AMOS 18을 이용하였고, 신뢰도 분석을 위해Crombach's Alpha와 변수 간의 인과관계 파악을 위해 측정변수모델(SEM)을 이용하였으며, 추가분석으로 갈등(역할갈등, 상사부하간갈등)과 이직의도간의 관계에서 셀프리더십의매개효과를 검정하였다. 본 연구에서 설정된 가설은 총 4개로 연구결과를 기초로 결론과 시사점, 그리고 본 연구의 한계점과 향후 연구의 방향을 제시하고자한다.

4차 산업혁명과 더불어 급격하게 성장하고 있는 우리나라 항공운송산업은 다른 교통 및 운송수단에 비교하였을 때 항공운송이 갖는 고유한 특성인 안전성, 경제성, 국제성 등의 장점으로 인하여 꾸준히 성장을 거듭하고 있는 것이 사실이다. 하지만 이러한 성장과정 속에서 우리가 예상 할 수 없이 갑작스럽게 벌어지는 항공기 엔진 결함으로 지연 및 항공기 추락사고 등으로 발생되는 법률적인 분쟁도 지속적으로 증가해 가는 것도 틀림이 없다. 한편 그동안 항공사고를 둘러싼 인명피해나 재산상 손해에 대한 법률적인 분쟁에 있어서 국제항공운송과 관련해서는 국제조약으로 국내항공운송은 각 항공사가 제시한 항공운송약관 및 민법, 상법 등으로 해결을 해왔었다. 따라서 본 연구에서는 항공기사고와 관련한 항공운송인의 손해배상책임에 대한 쟁점사항을 살펴보고 그에 대한 합당한 개선방안을 적시하고자함이 본 연구의 목적이다.

본 연구는 최근 우리나라 국민들의 주요 관심 교육정책인 '고교학점제' 관련 언론기사들을 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2019년 11월 30일까지 기간을 설정한 후, 총 54개 언론사의 '고교학점제' 관련기사들을 추출하였다. 그 다음, 추출된 '고교학점제' 관련 기사들을 대상으로 뉴스트렌드 분석, 네트워크 지도 구현, 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시 등의 연구과정을 거쳤다. 본 연구결과는 '고교학점제'의 정책 진행 과정성의 과제 및 쟁점들을 해결하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 대학생의 학교생활만족이 자아탄력성에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고 대학생활적응의 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. 실증분석 결과, 스트레스, 친구관계, 정서적지지는 학교생활만족에 따라 자아탄력성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전공수업, 대학환경은 학교생활만족에 따라 자아탄력성에 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.

본 논문은 예비유아교사 양성과정에서 요구되는 핵심역량 중 재개념화가 필요한 지식정보처리역량의 구성방향과 이를 위한 교육내용 탐색을 목표로 한다. 이를 위해 과거 정보화역량과 지식정보처리역량의 개념 및 가치를 비교하여 기초내용을 구성한 후 현장전문가, 교육전문가, 예비교사 등 15인을 대상으로 포커스그룹 인터뷰 연구방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하여 예비유아교사의 지식정보처리역량을 교육현장의 문제해결을 위하여 다양한 영역의 지식과 정보를 처리하고 활용할 수 있는 역량이라 개념정의 하였고 전문가 인터뷰를 통해 이를 위한 교육내용을 설정할 것이다. 본 논문을 통해 제시된 예비유아교사의 지식정보처리역량의 개념 및 교육내용은 예비유아 교사양성과정의 교육과정개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

This study is to find out how Korean teenagers think about mobile payment system. In the case of mobile payment using such a smartphone, a simple payment service is currently being implemented in Korea through deregulation of Active X and public certificates at the government level to provide users with more convenient financial services. This study conducted a pilot test to find out what they think about mobile payment service for high school students in Busan. As a result, Korean teenagers, especially high school students, responded very positively to the mobile payment service.

오늘날 기업들은 경영환경의 변화와 미래에 대한 불확실성 때문에 어느 때보다 신속한 환경변화에 대한 대응과 위기관리 극복을 위한 노력이 한층 더 중요성을 부각되고 있다. 선행연구들을 통하여 구성원들의 태도가 기업의 효율적인 경영에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 따라서 기업의 경영효율성을 높여주는 조직유효성의 요소들을 어떻게 긍정적인 방향으로 높여 줄지가 기업의 중요한 과제라고 할 수 있다. 의료서비스를 제공하는 의료기관들도 급변하는 의료시장의 변화에 맞추기 위하여 기존의 관료적 조직 운영방식에 한계를 느끼고 새로운 변화를 모색하고 있다. 또한 의료시장의 개방, 영리법인 도입 등으로 환경이 급변하고 있어, 의료기관의 경영도 효율성을 강조하고 있는 추세이다. 그러므로 의료기관은 변화에 대처하지 못하면 도태될 수밖에 없으며 살아남기 위한 경쟁력의 원천은 신뢰에 바탕을 둔 조직력이라 할 수 있다. 그러나 의료기관은 관리체계가 일원화 되어 있는 일반 기업과 달리 의료진에 의한 권한체계와 일반 관리자에 의한 이원적 권한체계가 공존하고 있어 효율적인 조직 운영에 어려움이 있다. 그러므로 의료기관에서도 환경변화에 대응하기 위한 대응력을 높이고, 조직 구성원들의 업무 효율성을 극대화시키기 위해 조직을 바르게 관리하기 위한 필요성이 높아지고 있다.

Today, the tourism industry, unlike the past, is fused with various fields and is closely related to various fields, not just one field. In the case of the tourism industry, it leads to an increase in product sales through not only national import but also enhancing national image, forming a positive virtuous chain. As mentioned in order to verify the hypothesis presented in this study, pilot tests were conducted on about 50 copies of the data, and as a result, in-flight service (H1), flight service (H2), compensation service (H3), and reservation service (H4) It has been shown to have a positive effect on customer satisfaction, and when customer satisfaction is achieved, it naturally leads to reuse.

본 논문에서는 소비자들의 4차 산업혁명에 대한 인식이 어떠한지를 살펴보고, 그러한 인식들은 개별 소비주체들의 SNS 지향적인 활동에 따라 다를 것이라는 가정을 두고 분석을 시작하였다. 즉, SNS 지향적인 활동을 하는 사람일수록 4차 산업혁명에 대한 인식이 잘 되어 있을 것이다. 하지만 그러한 개방적인 인식도 프라이버시의 수준에 따라 의존적일 수 있을 것이므로 이에 대한 조절효과를 살펴보고자 하였다. 그 결과, SNS 지향적인 소비자일수록 4차 산업혁명에 대한 인식이 높게 나타났으며 이러한 관계는 개인들이 프라이버시에 대해 자유로울수록 더 증폭되는 것으로 나타났다. 본 연구는 4차 산업혁명에 당면한 경제구조 속에서 보다 적극적인 대응을 하기 위한 기초자료로 기여를 할 것으로 판단된다.

본 연구의 목적은 최근 비중이 급증하고 있는 국내 전자상거래 시장에서 농산물 판매 현황이 지역 날씨와 생육 환경 등 농산물 생산과 연관성이 높은 데이터와 어떤 관계가 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 전라남도 농산물의 온라인 판매 현황을 분석하고, 전남 지역 날씨와 생육 환경에 관한 표준화된 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 빅데이터 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구의 결과는 지역 농업인의 농산물 생산과 유통 의사결정에 시사점을 제공하고 궁극적으로는 생산성과 수익성 향성에 기여할 것으로 기대된다.

본 논문은 인공지능 메이커 교육과 관련한 요소를 논문 네트워크 키워드 분석과 다양한 빅데이터를 종합하여 핵심용어를 선정 후 인공지능 메이커 교육을 시스템 다이내믹스의 Vensim프로그램으로 인과지도(Casual Loop Diagramming)를 구조분석(모델의 구조)하여 예측 결과를 토대로 향후 미래 상황 추출 및 정책 결정 연구에 영향을 기여한다. 연구 결과 인공지능 교육 정책은 추후 인공지능 교육과 메이커 교육을 융합한 교육 관련 산업이 증대할 것으로 예측되며 교육 경쟁력 향상과 창의적 인재 양성, OTT를 이용한 인공지능 교육 콘텐츠 향상으로 학습에 활용성이 증대하게 된다. 또한 인공지능 교육 정책은 프로그래밍 교육으로 연결되어 성장기 학습자들의 사고력과 정서 발달에 도움 되며 다양한 교재 및 기기 등장으로 인한 학습에 다양성 역시 증가할 것으로 예측된다. 학교 차원에서는 교수·연구 지원 활동이 증가하여 수업 전문성을 가진 교사가 늘어나 학교 교육의 질은 확대되고 학부모는 인공지능 교육 정책에 긍정적으로 된다. 시스템 다이내믹스는 구조가 형태를 결정짓는다는 세계관에 기초하여 피드백 루프와 동태적 형태 유형을 파악하며 다양한 가능성이 존재하게 된다. 이는 추후 다양한 연구를 통해 인공지능 교육 정책 인과지도의 확대로 연결될 수 있음을 암시하며 본 논문을 통해 인공지능 교육 연구 확산에 시발점이 되었으면 한다.

본 논문에서는 다양한 전공의 예비 교사를 위한 Novel Engineering(NE) 기반의 메이커 교육 강의를 개발하였다. NE는 선정하는 도서의 내용에 따라 다양한 교과목에서 활용이 가능하다는 장점이 있는 교수·학습방법으로 다양한 전공을 가진 예비교사들이 자신의 전공에 메이커 교육을 접목하기에 용이하다. 강의의 개발은 교수설계모형인 ADDIE 모형의 절차에 따라 이루어졌으며 메이커 교육 이론→기술 습득→메이킹 프로젝트 1→메이킹 프로젝트 2의 단계로 구성된 강의를 개발하였다. 개발된 강의를 다양한 전공의 예비교사 20명에게 적용한 결과 높은 수준의 수업 만족도를 보였다.

본 프로젝트는 고객과 택배기사가 배송과정에서 겪는 불편함을 해소하기 위해 App과 IoT센서를 연동하여 배송과정의 편의성을 제공하는 무인 택배함이다. 기존 택배함의 비밀번호를 사용하는 방식이 아닌 택배함에 부착되어있는 NFC 태그 스캔을 통하여 편리하게 물품을 배송 및 보관할 수 있도록 하였다. App은 택배기사와 고객으로 나뉘어 있으며 택배기사 App의 주요 기능은 운송장 번호를 스캔하여 물품을 보관할 여러 택배함 중 하나를 선택하여 해당 택배함의 도어락을 제어하는 기능이 있으며, 고객 App의 주요 기능은 NFC 스캔을 통해 물품이 보관된 택배함 또는 보관할 택배함을 선택하여 도어락을 제어하는 기능이 있다. 그 외에 택배기사 App은 배송 목록 조회, 내 정보 확인 등의 서비스를 제공하고 있으며, 고객 App은 택배 예약, 예약 조회 등의 서비스를 제공하고 있다. 택배함은 와이파이 모듈을 통해 서버와 통신할 수 있도록 하였으며, 충격센서와 Mp3 모듈을 사용하여 택배함에 충격을 가하면 경보음이 울리도록 설계하였다.

본 논문에서는 무선 통신(Wi-Fi)과 FireBase를 활용해 화재 발생을 알려 다수의 사람들이 대피 할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 가스·불꽃·온도센서로 화재를 감지하고, 화재를 감지하면 무선 통신을 이용해 서버와 파이어 베이스로 전송한다. 서버로 전송된 데이터는 사용자들에게 어플리케이션의 푸시 기능으로 화재 발생 알림을 전송하고, 파이어 베이스로 전송된 데이터는 어플리케이션에서 대피경로를 알려주어 신속한 대피를 할 수 있게 한다.

공중장소에서 충전기에 꽂힌 상태로 무방비로 도난의 위협에 방치되어있는 스마트폰들을 아주 쉽게 발견할 수 있다. 잃어버린 스마트폰은 다시 구매하면 되지만 혹시라도 미처 백업하지 못한 자료나 연락처 등의 소중한 정보의 손실로 인해 피해는 클 것이다. 공중장소에서 충전중인 스마트폰을 절도를 목적으로 무단으로 전원에서 분리할 가능성에 대비하여 경고화면을 보여주는 한편, 만일 무단으로 충전기에서 뽑거나 케이블을 절단하면 경보를 울리는 한편, 현재 위치의 위도와 경도를 SMS기능을 사용해 지정한 전화번호로 해당 정보를 전송하는 기능을 안드로이드에 구현하였다. 이를 통해 도난이 되더라도 스마트폰을 잃어버린 위치와 시간을 특정 할 수 있게 도와 줄 수 있기 때문에, 도난이 의심되는 해당 시설 또는 근처의 CCTV영상을 확보하여 범인을 빨리 특정할 수 있게 함으로써 최대한 빠르게 스마트폰을 되찾을 수 있는 확률을 높여주고, 스마트폰에 대한 절도억제 효과도 줄 수 있다.

본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.

본 논문에서는 낙후된 운전면허 학원 시스템 개선을 위한 운전면허 수험생 맞춤관리 어플리케이션을 제안한다. 제안하는 어플리케이션은 수강생 맞춤 가이드, 후기 서비스, 스케줄 조정, 채점표 제공 등의 다양하고 체계적인 서비스를 도입하여 기존의 시스템을 효과적으로 개선한다. 또한 기존에 개발되어 있는 운전면허 관련 어플리케이션과 달리 오프라인에서만 가능했던 부분까지 온라인 맞춤 관리로 포함하여 개발함으로서 사용자의 만족도를 향상시키도록 한다.

본 연구에서는 사용자의 시간·공간적 정보를 사용한 맞춤형 문화관광 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자의 시스템 접근 위치와 시간을 사용하여 사용자와 가까운 문화관광지와 참여가능한 축제와 활동을 선별한다. 또한 이 시스템은 사용자의 요구에 따라 전체적인 활동을 보여줌에 있어서 OpenAPI에서 데이터를 가져와서 Chart와 Grid layout를 통해 시각적으로 이해하기 쉽게 하고, Index을 통해 정보를 분류하여 파악할 수 있게 한다. 본 연구는 정형화된 문화관광 시스템보다 다양한 형태의 문화관광이 이루어질 수 있는 시스템을 개발하였다.

현대의 성인들은 잦은 회식, 모임 등으로 과도한 음주를 하게 된다. 그러나 잦은 음주의 위험성, 음주로 인해 발생하는 각종 질병들을 잘 알지 못하는 경우가 많다. 본 절주 지원 시스템은 사용자가 절주를 할 수 있도록 관리해주고 음주와 관련된 질병, 사고, 대안정보를 제공한다. 그리고 사용자가 기록한 내용을 토대로 구글 차트를 이용해 도식화해 직관적인 정보를 제공한다. 결과적으로 과도한 음주로 인한 질병과 위험성을 경고해 줌으로써 건강한 몸을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있다.

음악 연습실 프로그램이 없다면 운영자가 연습실 사용 스케줄을 직접 관리해야 하며, 사용자는 연습실을 예약할 때 운영자에게 연락하여 예약을 해야 하므로 불편하다. 본 논문은 사용자가 편리하게 연습실을 예약할 수 있고, 운영자는 간편하게 연습실을 관리 할 수 있으며 무엇보다도 무료로 사용할 수 있도록 웹을 기반으로 하는 연습실 시스템을 개발하였다.

4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.

현재 4차 산업 혁명 시대에서 가장 중요한 화두는 빅데이터(Big Data), 인공지능이며, 이를 이용한 분야로 생산, 제조 분야에서도 인공지능 영상 인식 기술을 활용한 생산품을 자동으로 분류하고 나아가 품질검사도 할 수 있도록 개발하고 있다. 또한, 로봇을 공장의 생산라인에 운영하여 노동력 감소에 따른 보완이 되고, 제조과정의 효율성 증가와 생산시간 감소로 생산성을 높일 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실시간 객체감지 기술인 YOLO-v3 알고리즘을 이용해서 PCB보드 인식, 분류할 수 있는 시스템을 개발하였다.

본 논문에서는 가상현실(Virtual Reality)을 구현할 수 있는 개발도구인 Unreal Engine4를 사용하여 객체지향 설계도구인 블루 프린트(Blue Print)로 좀비 슈팅 게임을 개발하였다. 본 게임콘텐츠는 1인칭 시점의 주인공 캐릭터가 게임 인공지능으로 공격하는 좀비로부터 공격을 당하지 않고 무사히 살아남는 생존을 목표로 하는 콘텐츠이다. 게임 조작 방법은 컨트롤러(Controller)로 가상 슈팅 무기를 이용하여 제한시간 동안 공격하는 좀비들을 물리치고 가상공간에서 생존해야 한다.

본 논문에서는 1인칭 시점으로 가상현실기술을 사용한 게임 콘텐츠를 개발하였고, 기존에 스마트폰에서 즐겨했던 템플런이라는 장애물 회피하며 달리는 게임을 모티브로 하여 가상현실기술로 구현하였다. 게임에서 카메라의 시점을 캐릭터에 장착하여 몰입감을 높이고 다양한 아이템 이벤트를 구현하여 게임의 난이도와 흥미요소를 높였다. 다양한 코스가 틀에 정해져 있지않은 무작위로 코스가 생성되어 기존에 장애물 회피하여 달리는 게임은 코스가 정해져 있어 게임의 난이도가 문제 이었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 코스와 아이템을 무작위로 생성하여 암기위주의 게임이 아닌 몰입도가 늘어난 장애물 회피하며 달리는 게임을 즐길수 있다.

4차 산업혁명의 핵심으로 떠오르고 있는 드론 산업의 성장속도가 점차 빨라짐에 따라 드론 활용도가 점차 높아지고 있다. 물류시장의 화두는 신속한 배송이지만 기존 택배 및 우편물 등을 배송하기에는 도로의 교통상황에 따라 시간이 많이 들고 인력비와 수송비등 자원이 많이 필요하다. 본 논문은 기존의 택배 시스템에서 사람이 직접 이동해서 물건을 전달하는 방식이 아니라 드론을 이용하여 효과적으로 배송할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 드론을 원하는 목적지까지 보내는 과정에서 발생하는 여러 돌발 상황을 대처할 수 있도록 GPS 및 아두이노기반의 여러 센서들을 이용하여 안정적으로 제어하는 것이 본 논문의 목적이다. 그 외 문자알림 서비스를 이용하여 택배의 실시간 위치를 알 수 있게 하고 도착알림 등을 받게 하여 편리성을 높이는데 역점을 두었다.

기존 VR컨트롤러는 현손에 별도의 컨트롤러를 들고 조작해야만 해왔다. 이는 현실감을 느끼기 위한 시각적인 요소를 충족시켰음에도 몰입도를 떨어뜨리는 요소이다. 본 연구에서는 현실감을 더욱 증가 시키는 것을 전제로 뇌파를 이용한 VR컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중화 되어 있는 VR 장치들을 보면 움직이는 의자, 보행을 위한 장치, 캐릭터 조종을 위한 손에 쥐는 컨트롤러 등을 사용하고 있다. 이러한 장치들은 가상현실을 더욱 현실처럼 느끼기 위한 보조적인 장치들이지만 장치를 설치하기 위한 공간을 많이 차지하기 때문에 일반 가정에서는 잘 사용하지 않는다. 또한 손에 있는 컨트롤러로 가상 현실속의 동작을 구현하다 보니 아무리 내 눈앞에 보이더라도 '단순한 게임이다'라는 생각을 가지고 있어 몰입도가 떨어질 수밖에 없다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 VR컨트롤러 대신 뇌파입력을 적용한 '머신러닝을 통한 뇌파 VR컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 VR컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 가상현실 속의 캐릭터의 동작을 제어할 수 있다.

세상은 4차 산업 혁명 시대에 들어섰고 사회의 많은 부분들이 스마트화되었다. 이러한 기술들의 발전으로 집 안의 가전기기들을 태블릿 pc, 스마트폰 등을 통하여 장소와 시간에 구애받지 않고 관리할 수 있게 되었다. 하지만 모든 전자 제품들이 전력 사용량을 알 수 있는 것은 아니다. 그렇기에 대부분의 가정이 전력이 과소비되고 있는 것은 아닌지 외출 시 전열 기구의 전원이 제대로 꺼졌는지 등 이를 확인이 쉽지 않다. 본 과제물은 위의 문제를 해결하기 위해 아두이노로 라즈베리파이와 앱을 무선통신하여 '전력사용 확인이 가능한 전원제어 시스템'을 고안했다. 전력측정이 가능한 플러그를 사용하여 가전제품의 전력 사용량을 측정할 수 있으며 전원을 원격으로 제어할 수 있다. 또한, 터치스크린으로도 이것을 실시간으로 확인할 수 있으며, 애플리케이션과 같은 역할 수행이 가능하다. 이 기능으로 전력의 과소비 및 누전으로 인한 화재를 막고 전기세를 최대한으로 줄이면서 동시에 편리함을 증대 시킬 수 있다.

현대는 4차산업 혁명 시대로 정보 통신 기술(ICT)의 융합으로 다양한 분야에서 기술 혁신이 일어나고 있다 특히, 이 4차 산업혁명의 핵심은 시스템을 자동화 하는 로봇 기술이라고 할 수 있다. 이러한 로봇 기술의 바탕은 시스템에 필요한 데이터 값을 읽어오는 센서 라고 볼 수 있는데 4차 산업혁명 시대에 맞춰 이 센서 역시 많은 종류가 있어 우리 주변에 존재하는 다양한 물리량(온도, 빛, 색, 압력, 전기, 속도 등)을 측정하여 우리가 필요로 하는 데이터 값을 손쉽게 읽어 올 수 있다. 이러한 센서 기술들을 적극 활용해 현대 시대에 뒤쳐진 선풍기를 소재로 하여 선풍기의 모든 시스템을 자동화 하여 사용하는 "스마트 선풍기"를 구현 하고자 한다. 스마트 선풍기의 가동은 선풍기 앞에 사람이 있는지를 판단하여 전원을 가동한다 이를 위해 선풍기 앞쪽에 열상카메라를 장착하여 선풍기 앞에 사람을 인식한다 만약 사용중 자리를 비우게 되면 따로 전원을 끌 필요 없이 센서가 읽는 값에 따라 자동으로 가동을 멈춘다. 또한 열상카메라로 사람이 움직이는지 판단하고 사용자가 움직이고 있다면 방향을 회전하여 해당 방향으로 바람이 가도록 만든다. 바람 세기 또한 온도 센서, 초음파 센서를 사용하여 온도값에 따라, 선풍기와 사람 간의 거리에 따라 바람세기를 제어할 수 있다.

4차 산업 혁명을 통해 산업 현장에서 수많은 작업들이 로봇을 이용한 자동화로 대체되고 있는 가운데, 물류 산업에서는 아직도 물건이나 화물을 피킹하고, 분류하는 과정에서 많은 인력이 동원된다. 이러한 것을 극복하기 위해 해외의 다양한 회사들이 피킹/분류 작업의 자동화를 위해 많은 연구를 하고 있다. 피킹/분류 시스템은 인력을 사용하는 과정에서 많은 인건비가 발생하고, 무거운 물건을 옮기다가 허리를 다치거나 중장비 운행 중 사고로 인해 인명 피해가 발생하기도 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 목적지 까지 라인 트레이서를 통해 이동하며, 원하는 물건을 적재 하도록 로봇 암을 적용한 '자동물류분류 시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며, 자동으로 지정된 검은 라인을 따라 이동하고, 어플리케이션을 통해 선택된 물건을 찾아가 적재하는 시스템이며, 원격으로 수동 조작 또한 가능하다.

기존의 카트는 마트를 이용하는 소비자들의 편의를 위해 스마트 카트를 고안하게 되었다. 기존에 대형 마트를 이용할 때 소비자들은 찾고 싶은 제품이 있으면 직접 찾아다니거나 매장에 있는 직원들에게 찾아가 원하는 제품을 물어봐야 하는 불편함이 있었고, 세일 품목 등 직접 알아봐야 하는 불편함이 있었다. 또한 계산을 할 때 줄을 서서 기다려야 하는 등 시간 또한 오래 걸리는 불편함이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 보완하기 위해서 기존 카트에 검색기능과 자동계산이 가능한 프로그램을 장착한 '물품검색과 자동계산이 가능한 스마트카트' 기술을 제안한다. 소비자들이 쉽고 빠르게 제품을 찾을 수 있게 도움을 주고, 소비자들이 스마트 카트를 통해 원하는 물품을 검색하게 되면 해당 상품의 가격과 위치, 정보 등 여라 가지의 데이터를 제공하고, 스마트 카트에 바코드스캐너를 장착하여 소비자가 구매하고자 하는 물품들을 바코드 스캐너를 사용해 스캔하면 디스플레이에 현시점까지의 물품들의 총 가격을 합산 해줌으로써 소비자들이 더욱 효율적인 소비를 할 수 있게 도움을 준다.

교통 신호등 자동 제어시스템 기술은 교통 체증 현상을 방지하고 횡단 보도를 건너는 보행자들의 안전을 목적으로 시작되었다. 이는 1가구당 2차량에 가까운 보급률을 보이고 있는 현대 사회에 불가피하게 생기는 문제인데 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 교통 신호등 자동 제어시스템 기술을 적용하고자 한다. 사거리에서 운전을 하다 보면 차량이 많이 지나가는 차선이 있는 반면 비교적 차량이 많이 지나가지 않는 차선들을 볼 수 있다. 이런 경우 차량이 많은 차선은 신호시간 내 차량이 모두 지나가지 못해서 교통체증이 발생하게 된다. 교통 체증을 최소화하기 위해서 압력 센서를 설치하여 차량이 많이 정체 되고 있는 차선에 신호의 시간을 증가시켜주고 차량이 많이 없는 차선은 기본 신호의 시간을 주어 차량이 많이 있는 차선의 차들의 교통 체증을 해소시켜 준다. 그리고 차량이 많이 지고 스마트폰의 보급이 많아지다 보니 횡단 보도에서 스마트폰을 보고있다 횡단 보도에서 사고를 당하는 경우 증가하고 있다. 이러한 보행자들을 위해 횡단 보도의 신호가 초록불이 되었을 때 간단한 음악이 나오고 발 밑에 횡단 보도 신호등과 같은 색깔이 나오게 하는 LED를 설치한다. 이렇게 하여 초록불이 들어왔다는 것을 보행자들에 인식시켜 보행자들의 안전을 지킬 수 있다.

산업화 이후 무분별한 자원 개발로 인해 쓰레기 배출량은 증가하였으나 그 양을 감당할 쓰레기통의 개수는 부족하다. 그리고 쓰레기통이 있음에도 불구하고 시민의식 부족으로 인해 일반 쓰레기와 재활용쓰레기가 같이 버려져 있는 상태를 흔히 볼 수 있다. 작은 예로 자취하고 있는 대학생들 자취방 앞이나 상가 건물 앞에 분류되지 않고 아무렇게나 버려져있는 쓰레기들을 많이 볼 수 있다. 이는 환경 미화원이 직접 재분류를 하고 청소하는데 시간과 인력 비용이 낭비하게 된다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 보완하고자 쓰레기를 자동으로 분리수거할 수 있는 '자동 분리수거가 가능한 쓰레기통'기술을 제안한다. 이는 분리수거율을 증가시키고 분리수거 다시 할 불필요한 시간과 인력과 예산을 줄일 수 있고 재활용된 자원을 사용하여 생산 자원을 줄여 원가 절감효과와 에너지 소비를 줄일 수 있다. 이로 인해 자원을 생산할 때 발생하는 탄소와 온실가스 방출량을 감소시켜 지구 온난화를 예방할 수 있다.

본 논문에서 제안하는 모바일 어플리케이션은 증강현실 기술을 적용한 정보공유 플랫폼으로 일상 혹은 특별한 여정에서 찍은 사진에 대한 확장 정보를 제공한다. 이 정보들을 통해 자신의 위치를 기준으로 지역을 구체적으로 알아볼 수 있으며 개인의 지역명소를 찾아 공유한다. 누구나 친숙하게 활용할 수 있도록 개발된 모바일 어플리케이션은 지역경제 및 전통시장 활성화에 대한 솔루션으로 제공이 가능하다.

대학교에는 매년 입학, 복학과 같은 변하지 않는 학사일정이 반복되고 있다. 고정된 학사일정들이 진행되면서 매년 학생들에게는 학사일정에 대한 궁금한 부분이 생기고, 궁금한 부분을 해결해 줄 수 있는 교직원, 교수, 조교들에게 도움을 청한다. 이러한 과정에서 매년 같은 질문과 같은 대답이 반복되면서 발생하는 교직원, 교수, 조교들의 업무 부담을 줄이고, 인력으로 수행할 수 있는 업무의 한계를 극복하면서, 학생들에게 필요한 정보를 제공하고자 학생들의 질문 문장을 해체 분석하여 중요 키워드에 대하여 답변을 해주는 대학안내 챗봇 시스템을 개발하였다.

도커 컨테이너 기반 데이터베이스 플랫폼은 IT 개발자들을 위한 데이터베이스 플랫폼으로써 개발용 데이터베이스를 웹에서 생성할 수 있으며, 개발자는 개발 데이터베이스 세팅을 위한 시간을 줄일 수 있다. 데이터베이스 생성 후, 웹에서 데이터베이스 접속정보를 확인할 수 있으며, 서버상태를 분단위로 확인할 수 있다.

본 논문에서는 IoT(Internet of Things)와 릴레이(Relay)를 활용한 어항관리 시스템을 개발하였다. 기존의 어항관리시스템(Fishbowl Management System)은 가격이 높거나, 호환성이 떨어지기 때문에 개인이 도입하기에는 어려운 점이 있었다. 본 논문에서 제시하는 어항관리 시스템은 이러한 기존 시스템들의 단점을 극복하고 더 효율적인 어항 운영을 위한 대안으로서 제시된다. 가격이 낮은 미니컴퓨터와 웹 서버, 그리고 릴레이를 이용하여 장치를 제어함으로써 호환성 부족의 문제를 개선하여 어항에 사용되는 장치의 제약을 줄였다. 또한 웹 서버와 외부 데이터베이스 서버를 두어 어항의 상태를 관리, 기록할 수 있어서 어항 운영의 안정성을 높였다.

본 논문에서는 가상 현실 기기를 이용하여 스택, 큐, 트리 등과 같은 복잡한 자료구조에 대한 학습을 도와주는 학습 지원 시스템을 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍에서 적절한 자료구조를 선택함으로써 보다 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있으며 프로그램 실행시간, 메모리 용량과 같은 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 EZ 학습 시스템은 비전공자의 자료구조 학습에 도움을 주며 특히, 스마트 폰 기반의 가상 현실 기기를 사용하여 학습자의 흥미를 유발하고자 한다. 학습자는 가상공간을 통해 정보를 보다 쉽게 받아들이고, 게임적인 요소를 통해 학습에 대한 집중도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. EZ 학습 시스템은 스택 자료형에 대한 개념 설명, 스택 연산자 학습, 미로 탐색을 통한 스택 응용 사례를 제공한다.

윈도우즈(Windows)에는 서버 메시지 블록(SMB :Server Message Block) 프로토콜을 이용하여 폴더(Folder)를 공유(Share)할 수 있는 기능을 제공 하고 있다. SMB 프로토콜은 네트워크 상 존재하는 노드들 간에 자원을 공유할 수 있도록 설계된 프로토콜이다. 주로 네트워크에 연결된 컴퓨터끼리 파일, 프린터, 포트 또는 기타 메시지를 주고받는데 사용된다. 하지만 이 기능은 대부분 사람들이 잘 알지 못하고 설정 방법을 몰라 사용 하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 이 공유 폴더 기능을 보다 쉽고 빠르게 설정 할 수 있도록 공유 폴더 기능 향상을 위한 도우미를 설계하고 구현 한다.

사용자들은 필요한 자료 검색을 위해서 다양한 포털 사이트를 활용하고 있으며, 현재 구글을 이용한 활용이 증가하고 있다. 그러나 일반적으로 필터링을 위하여 사용자들은 구글에서 제공 되는 검색 연산자의 활용에 어려움을 격고 있다. 검색 연산자를 활용하여 검색의 효율성을 극대화 시켜 불필요한 검색 결과를 필터링하고 원하는 검색 결과를 획득 할 수 있는 효율적인 검색연산자의 사용 방법의 필요성이 제기 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 크롬의 확장 프로그램기능을 이용해서 일반인들이 크롬 환경에서 편히 검색 연산자들을 통해서 검색 결과를 필터링 할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 Web/App으로 개발 하였다.

최근 제품을 주문하거나 상품을 조회하는 등의 간단한 상담을 챗봇을 이용하여 자동화하는 온라인 쇼핑몰들이 늘어나고 있다. 이는 고객을 상담하는 상담원의 업무를 줄여줄 뿐 아니라 고객 상담을 즉각적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 또한 사용자의 입장에서 챗봇은 처음 이용하는 사람도 사용하기가 쉽고, 상담원과의 연결까지 기다리지 않고 사용자가 원하는 시간에 커뮤니케이션이 가능하고, 기업 측면에서는 인건비가 감소되고 고객관리가 용이해진다는 장점이 있다. 그러나 챗봇은 주어진 질문에만 대답할 수 있고, 처음 메뉴를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카카오톡 오픈빌더를 사용하여 질문의도를 파악하는 intent와 entity를 추출한 뒤 딥러닝을 통해 체계적으로 학습을 진행한다. 이를 통해 주어지지 않은 질문들을 파악한다. 또한, 오픈빌더의 시나리오 선택 기능을 활용하여 초기에 선택할 수 있는 메뉴를 파악하기 쉽도록 구현하였다. 사용자는 본 논문에서 제안하는 챗봇을 통해 사용자는 상담에 필요한 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 한방 8체질 및 신체정보 관련 데이터셋을 바탕으로 개인 맞춤 식품 및 식단을 추천하는 데이터베이스의 설계·구축을 수행한다. 또한 이 시스템을 이용하여 추천된 식품(식단)과 희망하는 지역을 입력했을 때 선별된 음식점 정보를 제공한다. 데이터베이스 생성 프로세스와 수집한 데이터를 통해 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 생산 및 처리 예제, 데이터베이스 활용 등에 대해 다양한 방법을 제공한다. 일상생활에서 데이터베이스 시스템을 활용함으로써, 이 시스템은 한의원 또는 전문채널을 통해 알 수 있었던 맞춤 식단 정보를 대중에 공개되어 정보 진입장벽을 낮추고 편의성을 도모한다. 이로써 오늘날 고령 사회에 진입한 대한민국에서 국민들이 건강한 식생활을 지원하여 궁극적으로 국민 건강 증진에 기여한다.

본 논문은 요양원·요양병원에 입원한 노인들을 위한 실행능력중심 기능성 스마트 게임기기 및 데이터를 관리할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 시스템은 증강현실 기반의 스마트맵, 동작 감응형 스마트 스틱, 스마트 명령과 연동하는 로봇, 이러한 게임 콘텐츠로 동작되는 모든 기기에서 나오는 데이터를 수집·관리·분석하는 정보 측정 및 분석 시스템으로 동작되는 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 통해 한국이나 일본의 노인병원에서 간절히 필요로 하는 요양보호사 없이 노인들끼리 셀프 진행 가능하고 재미있는 기능성 콘텐츠의 수요를 만족시켜 줄 수 있을 것이다. 또한 치매와 같이 완벽한 치료가 불가능한 질병에도 증상악화를 늦추는 효과가 있으리라 예상한다. 향후 시스템을 개발하여 직접 실험을 하면서 다양한 데이터 수집을 통해 빅데이터로 활용하여 보다 전문적이고 효율적인 재활을 진행할 것이다.

블록체인의 활용이 다양해지며 블록체인을 통한 산업, 정부의 기술적용이 확산되고 있다. 특히 사물인터넷 등 빅데이터 관리를 위한 방법으로 블록체인과의 융합도 적지 않게 거론되고 있다. 사물인터넷과 같은 빅데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는 수집 및 저장과정과 더불어 투명하고 정확한 신뢰기반의 데이터 관리가 필요하다. 현재 블록체인의 프라이빗 블록체인 플랫폼에서 가장 많이 제시되고 활용되는 합의알고리즘은 PBFT이다. PBFT의 경우 노드 증가에 따른 연산알고리즘의 과중으로 인한 속도저하가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 PBFT의 합의과정에 대한 알고리즘을 수정하여 노드 증가 시에도 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 노드 개수를 변형하며 기존 PBFT알고리즘 대비 제안 알고리즘의 우수성을 증명한다.

본 논문에서는 클라우드 저장소의 민감한 데이터를 보호하기 위해 제시된 암호화 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터를 암호화하고 처리 속도에 대한 성능을 측정하여 기존의 방식과 비교·분석하였다. 클라우드 데이터는 사용자 로그인 정보 탈취나 SSL Strip 공격에 취약하기 때문에 이러한 보안 사고의 피해를 최소화하기 위해 데이터 암호화를 통한 데이터의 보안이 요구된다. 본 논문에서는 클라우드 전송을 위해 구글 드라이브 API를 연동했으며, 암호화 알고리즘을 텍스트에 적용하기 위해 Python 언어를 이용하여 데이터를 암호화하고 구글 드라이브에 전송하는 테스트 프로그램을 제작하여 프로젝트를 진행하였다.

환경문제와 더불어 우리나라의 신재생 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 한전과의 상계거래 체결을 통해 관리되고 있는 태양광 에너지 관리는 친환경 신재생 에너지의 대표적 모델이다. 본 논문에서는 가정에서 발생하는 태양광패널의 잉여 전력량을 이웃과 거래하는 P2P(Peer to Peer)방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 통하여 각 가구의 데이터를 활용하여 에너지에 대한 수요-공급량을 도출하고 균형거래가격을 결정하여 참여자 간 합리적 에너리 관리가 가능하다.

본 논문에서는 이륜 자동 균형 로봇을 제작하는데 초점을 맞추고 있다. 키워드는 아두이노와 PID컨트롤이다. 아두이노를 사용하여 로봇을 전체적으로 제어하였고 PID컨트롤로 로봇이 스스로 균형을 잡을 수 있도록 한다. 두 바퀴를 이용해 넘어지지 않고, 밸런스를 잡을 수 있도록 로봇의 바퀴, 프레임, 스텝모터, 드라이버 등을 구성하였고, 향후 이륜 자동 균형 로봇이 자유롭게 움직일 수 있도록 PID 정밀 제어를 하게 될 것이다.

본 논문에서는 게임 엔진에서 사용되는 노말맵(Normal Map)의 원리와 그 응용 방식에 대해 연구하였다. 노말맵은 게임에서 하이 폴리곤 모델링에 적용되는 조명 적용 데이터를 로우 폴리곤에 적용할 수 있는 기술로, 하이 폴리곤 모델링의 벡터 방향 데이터를 텍스쳐로 저장하여 로우 폴리곤에 적용해서 벡터 방향을 텍셀단위로 조정할 수 있게 한다. 여기에서는 게임에서의 노말맵 저장 방식과 연산 방식에 대해 소개하고 이를 응용하여 최적화 시킬 수 있는 방법에 대해 연구한다.

본 논문에서는 웹툰에서 사용되는 대규모 군중 격투씬을 표현하기 위하여 Unity3D 엔진을 사용하는 방법에 대해 연구하였다. 웹툰에서는 대규모 군중을 표현할 때 그 작업량을 줄이고 속도를 올리기 위해 여러 가지 자동화 방법을 고려하고 있고, 빠른 피드백과 실시간 렌더링, 쉬운 조작이 가능한 게임 엔진은 이 경우에 매우 유용한 도구가 될 수 있다.

게임에서의 캐릭터는 플레이어와 게임을 연결해주는 중요한 역할을 하며, 더 나아가 게임의 재미를 느끼는 데 필요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 최근 대표적으로 인기를 끌고 있는 MOBA 장르의 게임인 리그 오브 레전드, 오버워치, 히어로즈 오브 더 스톰, 사이퍼즈 총 4개 게임의 캐릭터와 역할에 대한 재미를 분석하여 공통적인 재미 요소를 정리하고 설문 조사를 통해 유저들의 선호도를 파악하여 앞으로 게임 캐릭터 기획 제작에 대해 도움을 주고자 한다.

모바일 게임의 시장에서 기존 PC 게임, 애니메이션, 웹툰 등 원작 IP를 활용한 게임들이 늘고 있다. 원작 IP를 활용하면서 기존 팬들과 대중들의 관심을 받을 수 있지만 모든 게임이 성공하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 원작 IP를 기반으로 성공한 게임들의 특징을 살펴보고 성공요소에 대한 공통점을 분석한다. 본 논문에서 제시한 성공 요소는 원작 IP를 기반으로 게임을 개발할 때 고려할 요소로 활용할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 유니티 엔진을 이용하여 쿼터 뷰로 진행하는 FPS 생존 게임으로 수 많은 적들 속에서 생존하는 것을 게임 개발의 목표로 한다. 제안 게임은 플레이어가 총을 가지고 적을 자유롭게 제압할 수 있도록 개발한다. 또한 다양한 종류의 게임과 공략을 접해본 플레이어들에게는 큰 장점으로 작용 할 수 있다.

매칭 비디오 게임은 2000년대에 인터넷에서 퍼즐 게임이 확산되면서 각광을 받게 되었다. 본 논문에서 분석한 ANIPOP은 중국에서 매우 선풍적인 인기를 끌었고, 현재에도 많은 각광을 받고 있는 게임이다. 매칭 게임은 일종의 퍼즐 게임으로써 과일, 보석, 동물 아바타, 빌딩 블록, 마작 타일 등과 같은 일정한 양의 동일한 게임 요소를 재생하여 서로 인접하면 제거하고 승리하는 규칙을 가지고 있다. 본 논문은 중국에서 선풍적인 인기를 얻고 있는 ANIPOP 게임에 대해 소개와 분석을 한다.

본 논문은 유니티 엔진을 이용하여 3인칭 육성 게임을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 개발 게임에서는 인간족과 오크족으로 나누고, 인간족은 오크족에게 오크족은 인간족에게 대응하기 위해서 자신의 능력을 키우는 것을 기본 배경 시나리오로 계획하였다. 두 종족의 선택에 맞는 스토리 형식의 퀘스트(Quest)로 중립 몬스터를 격파하여, 이를 능력치로 키울 수 있게 하였다. 본 개발 논문에서는 스토리성 퀘스트를 기본으로 하고 있기 때문에 플레이어가 몰입 하기 쉬운 좋은 조건을 장점으로 하고 있다.

본 논문은 개발 논문으로써 유니티 엔진을 이용하여 1인칭으로 진행하는 샌드박스 게임으로 악조건 속에서 생존하며 안전한 거점을 확보하는 것이 게임 개발의 목표이다. 제안 게임은 플레이어가 아무 것도 없는 상황에서 자유롭게 행동을 할 수 있는 조건을 가지도록 하며, 이를 통해 다양한 종류의 경험과 게임 포인트에 대한 전략을 통해 플레이어들에게 게임에서 큰 흥미와 성취감을 갖도록 하는 장점으로 가지고 있다.

대학의 게임개발 프로젝트에서 QA를 수행하기 위해 필요한 테스트 베이시스를 확보하기 쉽지 않다는 문제가 있다. 이렇게 테스트 베이시스가 부족한 경우 경험기반 테스트 기법이 대안이 될 수 있다. 탐색적 테스팅은 경험기반 테스트 기법 중에서도 체계화가 되어 있는 기법이다. 본 논문에서는 탐색적 테스팅을 활용할 경우에 필요한 탐색적 테스팅 수행 절차와 보고서 양식을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 QA 프로세스와 양식은 실제 게임개발 프로젝트에서 유용하게 적용할 수 있다.

컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.

최근 360도 형태로 영상을 촬영하고 제공하는 경우가 많아 일반적인 동영상과 달리 360도 형태의 영상저작물에 적절하고 효과적인 방법으로 광고를 삽입하여 노출 시킬 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 실감형 360도 영상저작물 객체 추출을 통한 추천 광고 매칭방법을 제안한다. 360도 영상저작물 내에 광고를 매칭하고 추출된 객체와 연관된 광고를 추출하여 해당 프레임에 자동으로 삽입 노출이 가능하도록 하는 방법으로 이 방법을 이용함으로써 사용자의 현재 시점 영역 내에 광고 영상이 노출되도록 광고의 삽입 위치를 이동시켜 영상이 재생되도록 하거나, 광고 영상이 삽입된 좌표로 사용자의 현재 시점을 이동시켜 영상이 재생되게 할 수 있다.

본 논문에서는 기존의 SDN(Software Defined Network)의 특징 및 활용 등에 대해 살펴보고 이를 활용한 네트워크의 고도화 및 보안 측면에서의 장단점 연구를 통해 향후 SDN이 보다 고도화 되어야 하는 방향을 제시한다. SDN은 소프트웨어 앱을 사용하여 네트워크를 지능화 하고 중앙에서 제어하거나 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 아키텍처 접근법이다. 사업자는 기본 네트워크 기술에 상관없이 전체 네트워크를 일관적으로 전체적으로 관리할 수 있다. 물리적인 네트워크를 소프트웨어 기술을 이용하여 제어하는 네트워크 기술이다. SDN은 네트워크의 제어 플레인을 네트워크 트래픽을 전달하는 데이터 플레인과 분리한다는 개념이다. 이런 분리의 목적은 중앙에서 관리하고 프로그래밍이 가능한 네트워크를 만드는 것이다. 일부 SDN 구현 솔루션은 범용 네트워크 하드웨어를 통제하는 소프트웨어 기반 관리 플랫폼을 사용한다. 또 다른 접근법은 통합된 소프트웨어와 하드웨어를 사용하기도 한다. 하지만 이러한 SDN에도 많은 취약점이 존재하며 이를 보완할 수 있어야 하며 본 논문에서 이러한 방향을 제한하도록 한다.

최근 강력범죄가 빈번하게 발생하면서 이를 예방하기 위한 방안들이 활발하게 연구되고 있다. 특히 우발적으로 일어나는 범죄는 언제 발생할지 예측할 수 없기 때문에, 이러한 위기상황이 발생했을 때 즉각적으로 대처하는 것이 필요하다. 한편 과학 기술의 발달로 개인마다 스마트폰을 소지하고 있으며, 스마트폰은 단순한 통화 기능 뿐 아니라 TV, 카메라, 인터넷 등의 다양한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 음성인식을 기반으로 하여 위기상황에 효과적으로 대처하는 기술을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위기상황 대응을 위한 포터블 기기를 사용한다면 위기상황이 발생했을 때 적절하게 대처할 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 기존의 TCP/IP 환경에 새로운 프로토콜을 적용하여 외부의 해킹으로부터 보다 안전한 형태의 다중 시스템을 설계하고 이를 이용한 강력한 인증시스템을 제안한다. 기존 네트워크 보안이 차세대 네트워크에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성도 매우 높아지고 있다. 또한 IP 주소 기반의 서비스 운용으로, 대형 다수의 통신요구에 대해 서비스 불가 문제점 보유, 최근 대형 통신사 중심으로 탈 TCP/IP 연구가 활발히 진행 중으로 현재 인터넷의 표준으로 사용되고 있는 TCP/IP 프로토콜이 원초적으로 보안에 대한 취약한 문제점 보유하고 있어 이를 해결하기 위한 방안 연구 진행 중에 차세대 네트워크를 활용하여 보다 효율적이고 원활한 서비스 활용 및 기존 TCP/IP가 보유한 근본적인 문제점으로 인해 발생하고 있는 해킹에 대한 방지 방안 모색 필요하다. 따라서 본 논문에서는 조직 및 법·제도 관점에서 효율적인 네트워크 체계의 SW 관리 차원의 발전방향을 제시하기 위해 국내외에서 진행되고 있는 차세대 네트워크의 SW 관리 체계의 현황조사 및 문제점 도출하며 이를 보다 안정하게 활용할 수 있는 새로운 형태의 네트워크를 설계하고 제안하는 것을 나타낸다.

홈/개인 IoT 환경에서 모바일 기기나 유무선 공유기는 IoT 기기의 트래픽을 중계하는 경우가 많다. 본 논문에서는, 홈/개인 IoT 환경에서 IoT 기기들이 서버로 전송한 패킷들을 프라이버시 보호 측면에서 더 안전하게 상류로 전송하는 기능을 제공하는 트래픽 자동 분류기반의 상류 프라이버시 보호 계층을 제안한다. 트래픽의 목적지 주소를 기반으로, 직접 연결, 프락시를 통한 연결, VPN을 통한 연결, Tor 익명 네트워크를 통한 연결 방식 중 하나를 선택하고, 선택된 연결 방식으로 상류로 패킷을 전달한다. 별도의 사용자 인터페이스를 통해 목적지 주소 및 적합한 연결 방식을 설정할 수 있다. 제안 계층은 모바일 기기 및 유무선 공유기에 적용 가능하며, 현재 모바일 기기용 개념 증명 예제를 구현하였다.

본 논문에서는 SIM(Soft Island Model)을 통해 소집단 정보를 이동시키기 위한 KSDE라고 하는 수많은 전략을 제안한다. 먼저, 전체 모집단은 k- 평균 군집 알고리즘에 의해 k 개의 하위 모집단으로 분리된다. 둘째, 소집단에 돌연변이 조작을 수행하기 위해 전략 풀에서 돌연변이 전략을 무작위로 선택한다. 마지막으로, 이 알고리즘의 모집단 다양성을 개선하기 위해 하위 집단 정보가 SIM을 통해 마이그레이션 된다.

본 논문에서는 어깨에서 팔의 돌림을 측정한다. 우선 안쪽 돌림과 가쪽 돌림에 대하여 각도를 측정하도록 한다. 측정에서 이상 유무와 관련된 증상을 파악한다. 그리고 이런 증상을 예방하는 방법까지 제시한다. 어깨에서 팔의 안쪽돌림과 가쪽 돌림의 돌림각은 70°~90°가 보통이다. 돌림각이 보통에 미달이거나 고통을 느끼면 어깨에 이상이 발생한 것이다.

본 논문은 동물 이미지 분류를 한 작은 데이터 세트를 기반으로 개선 된 딥 러닝 방법을 제안한다. 먼저, 소규모 데이터 세트에 대한 훈련 모델을 구축하기 위한 CNN이 사용되는 반면, 데이터 보강은 훈련 세트의 데이터 샘플을 확장하는 데 사용한다. 둘째, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련 된 네트워크를 사용하여 소규모 데이터 세트의 병목 현상 기능을 추출하여 두 개의 NumPy 파일에 새로운 학습 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 저장한다. 마지막으로 새로운 데이터 세트로 완전히 연결된 네트워크를 학습한다.

본 논문에서는 무선 이동 환경에서 군집형 센서 시스템의 영역 지정 방식에 대해 고려한다. 이동 기능을 보유한 다수의 군집형 센서 시스템들이 임무를 수행할 경우 이동 경로 상에서 센서 시스템들의 이동 영역을 설정한다. 이동 영역의 설정을 위해 센서 세스템들의 영역 지정을 위한 네트워크를 형성한다. 형성된 네트워크 안에서 센서 시스템들은 이동 지점을 통해 경로를 따라 이동을 수행한다.

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 앵커리지 시스템 지정 방안을 고려한다. 동기식 이동 방식의 경우 싱크 시스템의 진입 지점이 노출되어 정보 제공에 대한 주기가 결정될 수 있지만, 비동기식의 경우 이동 싱크 시스템의 진입 지점이 각기 달라질 수 있기 때문에 이에 대한 대응 방안이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 싱크 시스템에 의한 정적 지정방식을 고려하여, 앵커리지 시스템을 지정하는 방안을 제안한다.

본 논문에서는 SR DEVS에서 객체간의 상속이 발생할 경우 상속 확률 변수에 대해 고려한다. 객체간 상속의 경우 상속 강도는 확률 변수에 의해 결정될 수 있다. 본 논문에서는 확률 변수로 베르누이 확률 분포를 고려하여 객체 상속에 대한 상속 강도를 고려한다.

생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.

팀 프로젝트 기반 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 팀의 동료 학습자들은 공동의 성과물을 얻기 위해 다양한 팀 활동을 하게 되며 그 과정에서 여러 학습 능력이 향상될 수 있다. 본 연구에서는 팀 프로젝트에 참여하는 학습자들이 팀 구성, 주제 선정, 프로젝트 계획서 작성, 역할 분담, 팀 단위의 프로그래밍 개발 활동 및 평가에 참여하는 과정에서 얻게 되는 학습 성과를 분석해보고자 한다. 팀 프로젝트 수행과 관련 있는 창의력, 협동 능력, 의사소통 능력 그리고 문제해결 능력에 대해 학습자들 스스로 얼마나 향상되었다고 느끼는지 조사분석하여 다음 학기 수업 운영 시 교수법 개선에 반영하고자 한다.

모바일 게임 시장 규모가 커짐에 따라 RPG, 보드게임 등 다양한 종류의 모바일 게임이 출시되고 있다. 그 중 보드게임의 경우 대부분이 과도한 과금 요소, 지나치게 운에 따라 승패가 결정되어 이에 불만을 가지는 사용자들이 많다. 본 논문에서는 기존 보드게임의 형식을 탈피해 새로운 보드게임 형식을 제공하고, 운적인 요소와 과금 요소를 최소화하여 전략을 통해 승패를 가르는 모바일 기반 게임 애플리케이션을 개발하였다. 또한 보드게임에 레이싱 요소를 결합함으로써 턴 방식이 아닌 실시간 방식으로 게임을 운영하고, 게임의 긴박감을 증가시켜 색다른 경험과 재미를 제공한다.

세계적으로 관광시장 규모가 확대되면서 세계 경제에서 관광이 차지하는 위상 또한 높아지고 있다. 서울 관광 역시 단기간에 양적 성장을 이루었고, 외래 관광객 유치 규모 세계 7위이자 국제회의 개최 규모로는 3년 연속 세계 3위를 달성했다. 하지만 이러한 서울의 관광 산업 성장세에 비해 서울을 방문하는 외국인 관광객을 대상으로 한 모바일 애플리케이션은 한정적이며, 그마저도 사용률이 저조한 실정이다. 본 논문은 이러한 문제를 해소하기 위해 외국인을 대상으로 다양한 편의 기능을 포함한 모바일 애플리케이션을 개발하고 그 과정과 결과에 관해 서술하고 있다. 본 논문에서 서술하고 있는 모바일 애플리케이션에서는 카테고리별로 관광지, 식당, 숙박, 쇼핑 등의 정보를 제공하며 그 외에도 행사, 환율 정보와 번역, 지도, 길 찾기 기능을 제공하는 등 다양한 정보와 기능들을 하나의 애플리케이션에서 쾌적하게 이용할 수 있도록 통합 구현하였다.

누구나 한 번쯤 자유롭게 여행하는 것을 꿈꾼다. 하지만 현 상황에서는 장애를 가진 사람들은 장애를 가지고 있지 않은 사람보다 더 많은 어려움을 가지고 여행을 하며 그 자체가 어려운 '도전'이 된다. 지체장애인들을 위한 기존 여행 애플리케이션들은 한 지역의 정보만 담고 있거나 업데이트되지 않은 내용으로 정보량이 현저히 적다. 본 논문에서 이러한 문제를 해결하며 지체장애인들에게 여행이 어려운 '도전'이 아닌 자유롭게 즐길 수 있는 '휴식'이 되고자 지체장애인의 장벽 없는 여행 서비스 제공 애플리케이션 '배프'를 개발하였다. 공공 API와 웹 서버를 이용하여 기존 지체장애인을 위한 여행 애플리케이션보다 더 효율적인 기능을 개발하였다.

본 논문에서는 열간압연 공정에 있어 효율적인 제품 생산 스케줄링에 필수적인 제품단위 에너지 사용 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델은 시스템 자원을 효율적 혹은 최소화하여 사용하여 실시간 처리량을 최대화함으로써 생산 예정 리스트로부터의 예측 작업 수행시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안된 기법은 다변량 선형 모델 방식으로 구성됨으로써 인공 지능 혹은 신경망 학습 방식에 비교하여 그 처리 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 서두에서 대상 응용처인 철강 산업과 열간 압연 공정 및 에너지 스케줄링에 대하여 간략히 언급한 후 본문에서 모델링을 위한 사전 데이터 수집, 모델링 기법을 자세히 설명하고 결론에서 모델의 정확도 성능을 최신 신경망 기법과 비교하여 검증하였다.

본 논문에서는 한류의 영향으로 그 관심이 증가되고 있는 신한복 커스터마이징 시스템 개발을 위해 신한복 치마 패턴개발에 필요한 기초자료를 얻고자 시판 6개 신한복 브랜드의 치마 패턴을 비교분석하였다. 같은 디자인의 free사이즈 치마임에도 불구하고 각기 다른 치수로 제작되는 것으로 나타났다. 치마길이는 17cm, 허리벨트길이는 29cm, 허리벨트폭은 4.5cm, 끈길이는 72.7cm, 치마길이는 17.0cm, 치마폭은 90.5cm의 차이를 나타냈다. 같은 신한복 치마임에도 브랜드에 따라 치수 차이가 큰 것으로 분석되어 치수규격의 정리가 필요할 것으로 사료된다. 한국 성인여성의 신체치수를 분석하여 그에 적합한 신한복 치마 패턴 개발이 이루어져야 함을 알 수 있다.

Data mining is known useful in medical area when no availability of evidence favoring a particular treatment option is found. Huge volume of structured/unstructured data is collected by the healthcare field in order to find unknown information or knowledge for effective diagnosis and clinical decision making. The data of 5,179 records considered for analysis has been collected from Korean National Health and Nutrition Examination Survey(KHANES) during 2-years. Data splitting, referred as the training and test sets, was applied to predict to fit the model. We analyzed to predict chronic kidney disease (CKD) using data mining method such as naive Bayes, logistic regression, CART and artificial neural network(ANN). This result present to select significant features and data mining techniques for the lifestyle factors related CKD.

본 논문에서는 부가가치가 높은 군용 장비류의 해외정비품을 국내정비로 전환하기 위한 절차 중 최종 성능평가 절차를 제안하였다. 기존의 절차는 해외정비품의 성능시험을 위한 정비능력 개발시 개발된 국산화 시험장비의 유효성 검증을 위한 명확한 절차가 마련되지 않아 소요군 혹은 실무자에 따라 최종성능평가의 기준이 다른 점이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 통일화된 절차를 연구하여 제안하였다. 제안한 이 절차는 통일된 기준 마련을 통해 해외도입 시험장비와 국산화된 시험장비의 상호 같음을 검증하여 해외로 나가는 정비대상품을 국내정비로 전환하였을 때 품질면에서 동일함을 보증하기위한 중요한 수단이 될 것이라 기대한다.

이 연구의 목적은 기호학적 관점에서 프로그래밍에서 발생하는 학습자의 사고 과정을 이해하기 위함이다. 그래서 프로그래밍의 표상과정을 이해하기 위한 기호작용 모형을 제안하였다. 이 연구의 결론은, 프로그래밍 교육에서 구성주의(constructivism) 학습 이론을 적용하기 위해서는 개인의 해석체와 프로그래밍 요소에서 인터텍스트(intertext) 속성을 파악하는 것이 선결과제인 것과 프로그래밍 맥락인 콘텍스트(context)의 중요함을 확인하였다. 후속 연구로 인지언어학적 방법으로 학습자가 프로그래밍에서 표상한 해석체(interpretant)와 콘텍스트(context), 인터텍스트(intertext) 등의 상호작용을 구체적으로 알아보는 연구를 진행하고자 한다.

본 연구는 학생들의 효율적인 학습을 위하여 정보처리이론에 따른 소프트웨어 교육 수업 전략 설계 및 교수학습 활용 방법을 도출하는데 목적이 있다. 정보가 입력되어 인출되기까지의 정보처리과정을 적용해 소프트웨어 교육에서 프로그래밍을 보다 효과적으로 이해하고 적용할 수 있는 원리와 방법을 제시한다. 학습의 과정을 개선하고 소프트웨어 교육 정보를 보다 많이 기억하고 인출할될 수 있도록 돕는 유용한 내용들을 제공한다. 정보처리이론을 소프트웨어 교육 수업에 적용함으로써 학생들은 집중력, 문제해결능력이 향상되고 학습정보에 대해 효과적으로 기억하며 장기간 기억, 인출이 가능해 질 것을 기대한다. 교육 환경이 발전하고 학습방법도 달라지고 있지만 학습자의 인지구조가 변화되진 않을 것이다. 그러므로 발전하는 교육 환경에 맞추어 정보처리이론을 토대한 소프트웨어 교육에서 교수·학습 방법은 지속적으로 연구되어야 한다.

본 연구는 2015년 교육과정에 명시된 정보교과의 운영방침과 중등학교 소프트웨어 교육 현황을 분석하고, 이에 대한 문제점을 해결 할 수 있는 방안으로 창의적 문제 해결력을 통한 소프트웨어 교육 모형을 제안한다. 창의적 문제 해결력은 확산적 사고와 수렴적 사고를 통해 학생들이 문제 해결에 필요한 사고를 키울 수 있는 모형이다. 이에 본 논문에서는 컴퓨팅 사고력을 가진 창의·융합 인재 육성이라는 소프트웨어의 교육 목표를 달성하기 위해 기존의 CPS모형과 CT의 요소간의 유사점을 확인하고 이를 바탕으로 새로운 CPS-SW 모형을 제안한다. CPS-SW 모형으로 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력을 키울 수 있으며, 이를 통해 미래 사회에 필요한 인재육성을 위한 소프트웨어 교육의 발전에 기여하고자 한다. 또한 CPS-SW 모형을 적용할 수 있는 프로그램과 학생들이 창의적 문제해결력을 키울 수 있는 학습에 대한 연구가 필요할 것으로 예상한다.

본 논문은 농수축산물 및 도·소매 시장 자료를 통해 데이터베이스를 구축하여 시장별 상품의 가격, 장소, 기간 등의 정보를 일자별로 제공하는 시스템이다. 농수축산물의 경우, 크기, 신선도, 보관기간 등의 다양한 기준에 따라 가격이 형성되는데 상품 특성상 기상 변화와 계절 변화에 따른 생산량 및 상품의 질 차이가 매우 크기 때문에 상품의 공급량과 가격의 안정성을 보장하기 힘들다. 기존의 농수축산물 가격 제공 사례의 경우 정보 제공 범위가 좁아 정보의 유용성에 한계점이 존재하였다. 이를 보완하여 시장 위치와 제품 정보의 구체성 확보, 실시간 가격 정보 제공으로 정보의 폭을 넓혀 경제 주체에게 실질적으로 도움을 주고자 하였다. 이를 통해, 소비자들은 원하는 상품의 정보를 제공받아 가격, 거리, 품질 등의 주관적인 기준에 근거한 합리적 소비를 할 수 있다.

본 논문에서는 휠체어 이용자들에게 서울 여행 시 필요한 정보를 제공하는 시스템을 구현한다. 이 시스템은 휠체어 이용 시 용이한 대중교통인 지하철역의 편의시설 및 서울 여행지들에 존재하는 부가시설들의 위치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 여행정보가 제공되는 상황에서도 상대적으로 이를 누리지 못하는 장애인들에게 본 논문은 여행 및 이동에 필요한 정보를 제공할 수 있다는 특징을 가지고 있다.

본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.

본 논문에서는 가상현실 콘텐츠 구현에 널리 사용되고 있는 unreal engine4를 사용하여 모션 트래커를 이용한 가상현실 드럼 연주 게임을 제작하였다. 현재 4차 산업 혁명 시대에서 가상현실 기술을 이용한 다양한 응용분야가 나타나고 있고 그중에서 체감형 콘텐츠가 몰입감을 높일 수 있다. 가상현실에서 더 많은 모션을 구현할 수 있도록 모션 트래커를 이용한 악기를 연주하는 것은 거의 없다. 그래서 모션 트래커를 이용한 게임 콘텐츠를 제작하여 드럼 악기를 몰입감 있게 게임 형태로 연주하는 체감형 게임을 개발하였다.

생활수준이 높아지면서 단순히 먹고 사는 수준을 넘어서 삶의 만족도에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계 정보를 살펴보더라도 근로여건 만족도, 녹지환경 만족도, 의료서비스 만족도, 소득만족도, 소비생활 만족도, 여가활동 만족도, 학생의 학교생활만족도 등 다양한 만족도 지표를 발견할 수 있다. 본 연구는 지방자치단체 통합데이터베이스 및 e지방지표를 이용하여 지방자치단체에 속한 구성원들의 다양한 만족도 지표의 연관성을 분석하고자 한다.