• 한국과학교육학회지
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• 제32권1호
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• pp.64-81
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• 2012

본 연구의 목적은 중학생들의 과학자, 기술자, 공학과학자, 기술자, 공학자에 대한 중학생들의 이미지와 인식 비교 79자에 대한 이미지 및 인식을 비교 분석하는 것이다. 본 연구는 중학교 3학년 학생 110명을 대상으로 하였고, 검사 도구는 Fralick 등(2009)이 개발한 'Draw a scientist at work and draw an engineer at work'와 그에 대한 체크리스트를 번안 수정하여 사용하였다. 일하는 과학자, 기술자, 공학자의 그림을 그리고 외형적인 특징과 일하는 장소, 일하는 행동, 다루는 대상 또는 사물에 대하여 서술하도록 하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학생이 인식하는 과학자가 취급하는 대상 또는 사물로는 플라스크, 비커, 시험관이 가장 많았으며 남학생과 여학생간의 차이가 없었다. 학생들이 그린 과학자 이미지에서 복잡한 기계나 설계도를 묘사한 경우가 다수 나타나 학생들이 과학자와 공학자를 유사하게 인식하는 반면 공구, 다리, 건물에 대한 묘사는 없는 것으로 보아 과학자와 기술자는 구분하여 인식하고 있었다. 둘째, 기술자가 일하는 곳은 공장이나 카센터 등으로 인식하였고 스패너, 망치 등의 공구를 이용하여 차량을 수리하는 것으로 묘사하였다. 기술자의 외형적 특징으로 과학자에서는 매우 낮은 비율로 나타났던 작업복과 모자의 빈도가 현저히 높게 나타났다. 학생들의 그림에서 나타난 기술자의 행동으로는 남학생과 여학생 모두 손으로 만들거나 고치는 공통적인 이미지로 표현하였다. 셋째, 공학자가 일하는 곳은 실내이며 기계를 다룬다는 공통적인 이미지를 가지고 있었으며 남학생의 경우 공학자가 컴퓨터로 설계하거나 발명하는 모습을 주로 표현한 반면 여학생들은 차량을 고치거나 만드는 일을 한다고 인식하여 성별에 따라 차이가 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.275-290
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• 2018

본 연구는 과학공학 융합 수업을 통해 학생들의 공학과 공학자에 대한 인식이 어떻게 변화되었는지 알아보기 위한 연구이다. 본 연구에서 사용한 과학공학 융합 수업은 제한된 예산과 시간동안 공학적 문제를 해결하는 24차시 수업으로 설계되었으며 20명의 초등 과학 영재 학생들에게 적용하였다. 본 연구의 주요데이터는 공학자 그림 그리기와 설명문항, 그리고 이에 대한 개별 인터뷰와 초점 집단 면접을 통해 수집되었으며, 공학자 그리기에 대한 설명과 인터뷰는 전사내용을 토대로 양적(빈도분석과 대응표본 t-검증), 질적 분석 방법을 모두 사용하여 분석하였다. 과학공학 융합 수업은 과학 영재 학생들의 공학 설계에 대한 이해에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 공학과 공학자, 그리고 공학과 사회의 관계에 대한 인식도 바람직한 방향으로 변화하였다. 공학은 여러 명이 협력하는 사회적인 활동이라는 인식, 그리고 공학자의 윤리의식, 공학의 사회적 가치 등 공학과 사회의 관계에 대한 인식도 바람직하게 변화하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.870-872
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• 2020

본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.187-188
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• 2021

최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권8호
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• pp.719-730
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• 2014

이 연구의 목적은 초등학생의 과학, 공학, 기술에 대한 인식과 과학자, 공학자, 기술자에 대한 이미지를 조사하는 데 있다. 본 연구에서는 조사도구로 Fralick et al. (2009)의 연구에서 사용된 DAST(Draw a scientist test)를 Draw a scientist at work와 Draw a engineer at work를 수정하고 변형하여 사용하였으며, 경남 G시의 S초등학교 6학년 209명을 대상으로 조사하였다. 연구 결과에 의하면, 초등학생들이 가지고 있는 과학자의 이미지는 선행연구에서 나타난 전형적인 과학자의 이미지와 비슷하였다. 공학자의 대표적인 이미지는 짧은 머리에 안경을 쓰고 있지 않으며 평상복을 입고 일을 하고 있는 형태이다. 그리고 주로 선박, 로봇, 컴퓨터, 비행기를 설계하거나 만드는 모습을 나타내었다. 기술자의 대표적인 이미지는 짧은 머리에 보호 장갑을 끼고 용접용 마스크를 착용하였다. 기술자는 자동차, 로봇 등을 고치거나 렌치, 드라이버, 용접기 등을 이용하여 일하는 모습을 나타내었다. 학생들은 공학과 기술을 학문으로 인식하지 못하는 경향을 나타냈다. 또한, 공학, 기술의 연구 분야, 연구 방법에 대해서도 다양하게 인식하지 못하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.21-24
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 야간 점멸신호 제어를 통하여 신호 위반과 과속에 의한 교통사고로부터 보행자와 운전자의 인명피해 최소화를 목표로 한다. 제안된 기법은 딥러닝을 기반으로 하여 교차로에서 심야 보행자 인식률을 향상시키고, 야간 점멸신호를 연동 제어하는 기법을 제안하고 있다. 야간의 영상 인식 과정은 어두운 제약조건의 환경에서 떨어지는 영상인식을 보완하기 위하여 PIR 센서로부터 물체를 인식한다. 아두이노의 PIR 센서에서 인식된 물체에 대하여 보행자 여부를 판단하기 위하여 YOLO 알고리즘을 적용한다. 젯슨자비에NX로부터 수신받은 정보를 기반으로 점멸신호에서 일반 신호등 신호로 전환 후 보행자 횡단 시간을 고려하여 일정 시간이 지난 후 다시 일반 신호등 신호에서 점멸신호로 전환한다. 본 논문은 심야의 제한된 조건에서 보행자 식별을 통하여 교차로에서 보행자와 운전자의 인명피해 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.269-270
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• 2023

재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2020

기존의 침임자 대응방식을 보완하기 위해 지능형 관제 시스템과 CCTV 와 다수의 로봇들을 이용하여 객체 인식을 통해 침입자를 인식하고 추적하여 침입자의 좌표를 전송하고 시야에서 사라진 침입자의 위치를 추정하여 로봇들이 침입자의 퇴로를 차단하고 알고리즘을 통해 추정되는 위치를 순찰하며 침입자를 찾아내는 경비 시스템이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.179-187
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• 2021

전체 공사 기간의 약 25%를 차지하고 있는 거푸집 공사는 최근 5년간 사망자 수가 크게 줄어들지 않고 계속 발생하고 있으며 그중 붕괴사고가 가장 많은 비율을 차지하고 있다. 따라서 본 연구에서는 거푸집 붕괴사고에 관하여 위험도 및 안전관리 수준에 대한 설문조사를 통해 관리자와 작업자 간에 인식 차이를 비교 분석하고자 한다. 안전관리자, 현장작업자, 현장관리자 3개의 집단으로 구분하여 설문조사를 시행하였으며, 설문결과는 SPSS 프로그램을 활용한 독립표본 T-검정(Independent-Sample T-Test)을 시행하였다. 그 결과 관리자 간에는 인식의 차이가 거의 없는 반면, 관리자와 작업자 간에는 유의미한 인식 차이가 발생하였다. 더불어 관리도 측면에서 관리자와 작업자의 많은 인식 차이가 발생했으며 이 부분은 위험한 재해요인을 관리 및 감독하는 관리자와 직접 현장에서 작업을 진행하는 작업자 간의 입장차이를 극명하게 보여준다. 이러한 인식 차이가 재해를 줄이지 못하고 있는 요인이 될 수 있다고 사료된다. 따라서 이 연구를 바탕으로 좀 더 발전된 연구를 통하여 관리자와 근로자 간 인식의 차이를 줄여 재해에 관한 연구 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.884-886
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• 2021

각종 건설 현장에서 안전모 미착용은 주된 위험 요인 중 하나이다. 현장에서 관리자가 직접 작업자들의 안전모 착용 여부를 감독할 수 있지만 관리자가 항상 관리가 가능한 장소에 있어야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 안전모 착용 여부를 딥러닝 기반으로 인식하여 건설 현장에서의 안전 관리를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 YOLO를 사용하여 현장에서의 안전모 착용 여부를 인식한다. 다음으로는 인식된 결과를 바탕으로 위험 상황을 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하면 효율적으로 건설 현장의 위험 상황을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.