정보화 사회에서 여성의 사회 참여와 인적 개발은 국가 경쟁력 강화의 필수 요건이 되었다. 최근 공학계열에서도 꾸준히 여성 인력이 늘어나고 있으며, 여성들의 특성인 섬세함과 정확성은 공학인으로 성공할 수 있는 중요한 요인으로 인식되기도 한다. 하지만, 공학교육에서 여성을 위한 제도나 환경적 배려가 없는 실정이며, 여성인적자원 개발을 위한 체계적 연구들은 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 학습자 인식 분석을 바탕으로 여성공학교육의 방향을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위하여 여성 공학교육에 대한 인적자원개발적 맥락 관점과 교수학습 방법적 관점에서 문헌조사를 실시하였으며, 공학교육에 대한 학습자 인식 분석과 전문가 협의 등을 통한 여학생 공학교육의 현황과 앞으로 나아갈 방향에 대한 권고사항들을 제안하였다. 399명(남: 206명, 여: 193명)의 P 대학 학습자 인식을 분석한 결과에 따르면 (a)교과이론 이해도, (b)만족도, (c)동기, (d)학습 능력, (e)부모 기대, (f)수업 즐거움, (g)교과 성적 기대에서 성별에 따른 유의미한 차이가 나타났다. 이를 바탕으로 권고사항을 인지적 영역, 정의적 영역, 동기적 영역, 교수학습 전략 및 환경 제도 개선 영역의 관점에서 도출하였다. 본 연구 결과는 여성 인적자원개발을 위한 단초를 제공하는 역할을 할 것이라 기대한다.
전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.
본 논문은 음성인식 기술을 활용한 게임과 교육 분야의 연계성에 대한 연구를 제시한다. 음성인식 게임은 사용자의 음성 명령을 인식하고 상호작용을 가능하게 함으로써 학습자의 참여와 흥미를 유발한다. 관련 연구들은 음성인식 게임이 언어 학습, 수학 학습, 학습 장애 학생 지원 등 다양한 교육 분야에서 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 보여준다. 음성인식 게임은 교육 환경에서의 음성인식 기술의 잠재력을 제시하며, 추가 연구가 필요하다는 결론을 도출한다.
오늘날 사회가 발달하면서 기술 뿐 아니라 인적/물적 피해를 야기하는 여러 사건과 사고 또한 증가하고 있다. 상황인식 기반의 침입 감지 시스템의 효율적 개발이 가능하고 사건 및 사고를 사전에 방지하고 피해를 최소화 하는 수단이 될 것이다. 기존의 감시 시스템은 감시 관리자가 모니터링 장비 앞에서 상주하며 감시 장비가 전해오는 정보를 관리자가 직접 받으면서 스스로 판단해야만 했다. 이러한 방식은 인적 자원의 낭비를 초래하고 매우 비효율적이다. 또한 인적 자원에 의한 과실이 발생하기 쉽다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 센서 등의 장비들을 통하여 정보를 수집하고 정의된 규칙에 따라 침입 상황을 감지하여 적절한 후속 조치를 취하는 상황 인식 기반의 침입 감지 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.
교통사고는 차량 운전자의 부주의 및 보행자의 안전 불감증 등 여러 가지 이유로 다양한 형태의 교차로에서 사고가 발생한다. 이것을 개선하고자 본 논문에서는 보행자 위험 알림 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 YOLO v4 tiny 알고리즘 사용해 약 8,000장의 보행자와 차량의 사진을 학습시켜 객체 인식의 정확도를 높이고 웹캠과 스피커를 사용하여 보행자에게 위험을 알릴 뿐만 아니라, 사고 발생 등의 경우에 대해서 블랙박스 역할을 할 수 있도록 구현하였다.
최근들어 자연스럽게 필기된 한글을 인식함으로써 정보 입력 과정을 자동화하기 위한 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구에 있어서 반드시 확보되어야 하는 연구 환경으로 대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축을 들 수 있는데, 본 논문에서는 시스템공학연구소 국어공학센터의 국어 정보 베이스 개발사업의 일환으로 추진중인 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축현황에 대해 간략히 소개하고자 한다. 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축은 크게 글씨 데이타베이스 설계, 글씨 데이타 수집, 용지 스캔 및 문자 단위 분할, 데이타베이스 검증의 4 단계로 구성된다. 본 연구에서는 다양한 변형을 갖는 글씨체의 수집을 데이타베이스 구축시 가장 고려해야 할 요소로 삼았으며, 고품질의 일관성 있는 글씨 데이타베이스 구축을 위해 데이타베이스 설계 단계와 검증 단계에 많은 시간을 할애했다. 마지막으로 본 연구에서는 WWW(World Wide Web)의 HTML(Hyper Text Markup Language)을 이용하여 편리 한 사용자 인터페이스를 구현함으로써 사용자들이 쉽게 한글 글씨 영상을 검색 할 수 있음은 물론 인식 알고리즘의 개발에 사용 가능한 형태의 화일을 제공받을 수 있도록 구성하고 있다. 현재는 KS C 완성형 한글 2,350자 중에서 사용 빈도순 상위 520자에 대한 한글 글씨 1,000벌을 수집하여 명도영상 데이타베이스를 구축 중에 있으며, 향후 2년간 나머지 1,830자에 대한 한글 글씨 데이타를 수집하여 데이타베이스를 완성하고자 한다. 구축된 글씨 데이타베이스는 조만간 국내의 오프라인 한글 글씨 인식 연구자들에게 제공되어 우수한 인식 알고리즘의 개발을 위한 중요한 실험 데이타로서 사용될 예정이며, 개발된 인식 시스템에 대한 객관적인 성능 평가에 있어서도 크게 기여하여 국내의 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구를 활성화시켜주는 계기가 될 것으로 기대된다.
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.
본 연구는 AAC 서비스에 대한 보조공학사들의 인식 및 요구를 살펴보고 AAC 서비스의 확대 및 효율적 제공을 위한 실제적 방안을 제시하는 것이다. 이러한 목적을 위해 전국에 있는 보조기구센터 10곳에 소속된 전문가를 중심으로 연구대상자를 선정하였으며, 총 69명의 보조공학사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, AAC 사용 및 교육의 경험이 있는 보조공학사들이 더 많았으며, 교육 경로는 '학교정규 수업을 통해'가 가장 높았다. 둘째, AAC에 대한 보조공학사들의 이해 및 관심에 대한 일반적 인식은 매우 높은 것으로 나타났으며, 이들의 AAC 사용경험 유무에서 유의미한 차이가 나타났다. 셋째, AAC 사용자 및 제공자를 위한 AAC 정보제공 및 지원의 확대가 필요하며, 미래에는 AAC에 대한 요구가 높아짐은 물론 공학기술을 기반으로 한 AAC 기기들이 주를 이룰 것이라고 응답하였다. 본 연구는 AAC 서비스가 센터 현장의 AAC 사용자 및 제공자들을 위한 보다 효율적 지원방향을 마련하는데 기초자료를 제공할 것이다.
본 논문에서는 미디어영상을 기반한 무대 공연의 다양한 미디어 효과를 분석하고, 무대 공연을 위한 제스처 기반 동적 프로젝션 맵핑 프레임워크를 설계 구현한다. 이를 위하여, 동적 프로젝션 맵핑 기반 기존 공연에서 공연자의 제스처와 이에 따른 미디어 효과를 분석하고, 동적 프로젝션 맵핑기술을 효율적으로 구현하기 위하여 모션 히스토리 이미지를 이용한 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 제스처 인식 기술을 구현한다. 또한, 구현된 제스처인식 기술을 기반으로 공연자의 서로 다른 제스처와 미디어 효과를 매칭시킬 수 있는 프레임 워크 구현 내용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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