현대 사회는 과학 기술적 지식뿐만 아니라 창의성과 예술적 감성을 겸비한 융합 인재를 필요로 하고 있다. 이에 교육과학기술부는 STEAM 교육 강화를 발표하였고, 대학과 각급 학교에서 STEAM 교육 실행방향에 대한 논의와 다양한 프로그램 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서의 STEAM 교육 방안으로 릴리패드 아두이노의 활용 가능성을 검토하여 STEAM 교육 프로그램을 설계하고, 이에 대한 교육적 효과를 논의하고자 한다.
딥러닝으로 만들어진 모델의 내부는 black box와 같은 특성을 가져 동작 규칙을 알기 어렵다. 최근 기계학습의 발전으로 인공지능이 전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 위와 같은 이유로, 모델이 내린 판단의 근거를 알기 어렵다. 그러므로 딥러닝의 동작 규칙을 사람이 이해할 수 있는 형식으로 나타내려는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 Attention과 LIME 기법을 활용하여 IMDB 데이터를 감성 분석한 순환신경망의 의사결정 요인을 분석하였다. 각 기법을 활용했을 때의 장단점과 실제 구현에 있어 등장하는 문제에 대해 알아보고자 한다.
딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문에서는 최근 빅데이터 처리 방법으로 각광을 받고 있는 딥러닝 알고리즘을 스마트교육에 적용하는 방안을 제안한다. 디지털 교과서의 사용과 함께 교육 빅데이터가 발생하는 스마트교육의 특성 상 빅데이터를 효과적으로 처리하고 활용할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 그 방법으로 딥러닝을 적용하고, 이를 활용한 교육을 한다면 개별화 교육의 실현, 감성 교육에의 활용, 수업 개선에의 도움, 양질의 학습자료 선별 등의 효과를 거둘 수 있을 것이다.
The purpose of this study is to propose indoor noise level in residential buildings affected by transportation noise (road traffic, railway and air-craft noise) based on subjective evaluations, 30 subjects participated in the experiment to evaluate the noise. Experimental environment reproduced real living and office environment, and in asking subjects' annoyance to the noise. An experiment to investigate the subjective responses to various computer noises (CD-Rom, HDD, Fan) in office environment was also undertaken. The Result shows that the lower limit of transportation noise is $40{\sim}41dB(A)$ and upper limit is $55{\sim}60dB(A)$, whereas the lower limit of various computer noises is $36{\sim}40dB(A)$ and upper limit is $45{\sim}52dB(A)$.
21세기의 인터넷은 통신기술의 진보에 따라 정보의 전달과 상업적인 거래의 플랫폼부터 점점 사람들의 생활과 밀접하게 연관된 일상적인 공간이며, 공동체를 형성하고 자기정체성을 표현하는 사회활동 공간으로 발전하고 있다. 이와 함께, 사이버 공간에서 개인화, 상호작용, 참여, 사회성 등의 특징으로 대별되는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)가 전 세계적으로 확산되고 있다. 본 연구에서는 기존문헌 연구를 바탕으로 바람직한 SNS가 갖추어야 하는 특성(시스템특성, 서비스특성, 정보특성, 감성특성)을 도출하고 이러한 특성과 서비스 채택의도간의 관련성이 있는가를 파악하고자 하였다. 또한, SNS 특성과 서비스 채택의도간의 관련성이 개인의 성향에 따라 차이가 있는가를 검토하고자 하였다. SNS 이용자를 대상으로 설문지를 의뢰하여 통계분석을 실시한 결과, SNS 특성이 서비스 채택의도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적 영향을 미치고 있으며, SNS 특성과 서비스 채택의도간의 관련성이 개인적 성향에 따라 차이가 존재하고 있는 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 두 파장을 이용한 광적용적맥파(photoelectric plethysmography, PPG)의 시스템을 기반으로 산소포화도 및 다양한 맥파 관련 건강정보를 분석할 수 있는 시스템에 관하여 연구하였다. 광적용적맥파를 이용한 산소포화도 측정을 위해 서로 다른 두 파장의 빛을 이용하여 비 침습적 맥파 측정 방식으로 손가락 끝 부분에서 측정하고, 혈액 내 헤모글로빈의 빛 대한 광흡수도의 차이를 분석하여 검출하였다. 또한 정확한 분석을 위하여 두 파장의 빛을 순차적으로 제어하는 스위칭 기법을 사용하고, 조직을 통과한 두 파장의 빛을 분리하기 위하여 수광부에 시간의 차이를 두어 각 파장에 대한 광전용적맥파를 측정하였다. 본 연구에서는 산소포화도를 측정하기 위한 방법으로 서로 다른 두 파장을 이용한 광전용적맥파 측정기기를 설계하고, 측정 결과의 정확성 및 유의성에 대한 검증하였다.
본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 문헌연구를 바탕으로 SNS가 갖추어야 하는 바람직한 요인으로서 시스템특성, 서비스특성, 정보특성, 감성특성을 도출하는 동시에 이러한 SNS의 특성과 만족도간에 어떠한 관련성이 있는가를 실증적으로 파악하고자 했다. 또한, 이러한 SNS의 특성과 만족도간의 관련성이 응답자의 국가유형에 따라 달라지는가를 분석하고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 한국과 중국의 인터넷 사용자들을 대상으로 설문지 분석을 실시한 결과, SNS의 여러 가지 특성들이 SNS 만족도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한, SNS의 특성과 만족도간의 관련성이 국가유형에 따라 차이가 존재하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3D 캐릭터의 애니메이션을 제작하기에 앞서 kinect를 활용하여 캐릭터의 동작을 모션캡처를 통해 쉽게 제작하는 방법을 다룬다. 또한 제작된 캐릭터 애니메이션을 md2포맷으로 export하고 안드로이드 환경의 OpenGL을 활용하여 재생하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 향후 스마트폰 증강현실에서 도우미로서 소프트웨어 로봇 또는 에이전트의 다양한 감성 행동을 제작하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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