지하 산업시설에 u-기반 지능형 서비스를 제공하기 위해 주요습득인자인 상황정보를 목적지에 전송할 수 있는 무선 인프라 구축이 요구되며, 이제까지 유비쿼터스 분야에서 공통기술 위주로 연구 및 개발되었기 때문에 시설별 특성을 고려한 인프라 구축 및 서비스는 부족한 상황이다. 본 논문은 도시가스 지하 폐쇄환경인 가스밸브박스와 전용통신 시설이 존재하는 정압기까지 상황정보 전송을 위해 환경특성을 추출하고, 적용 가능한 무선 방식을 시험하며 환경특성과 시험결과에 따라 적절한 무선 상황정보 전송방식의 토대를 제공한다.
정보통신 기술의 발전은 우리의 생활 전반에 걸쳐 빠르게 흡수되며 급속히 진행되고 있다. 특히 교육의 패러다임이 변화됨에 따라 오늘날 인터넷을 기반으로 한 가상교육의 형태는 학생들로 하여금 더 많은 지식 습득 기회를 제공한다. 본 논문에서는 인터넷상의 교육 시스템에서 개인의 정보를 수집하고, 개인별 교육성향을 분석하여 개인별로 적절한 서비스를 제공하기 위한 연구를 하였다. 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙과 클러스터링 협업 필터링을 이용하여 학습자의 교육성향을 파악할 수 있다. 이를 마케팅에 적용한다면 학습자의 선호도를 상승시키고 해당 회사에 신뢰도가 높아져 이익을 증가시킬 수 있는 시스템으로 활용될 수 있다.
가상현실은 시·공간을 초월하는 경험이 가능하며 아이들의 몰입감과 학습효과를 높일 수 있어 교육 도구로서의 가치를 인정받고 있다. 정부는 VR 기기를 전국의 초등학교에 보급하고 있지만, 양질의 교육용 실감형 콘텐츠는 부족한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 가상현실 기술을 활용한 국악기 연주 체험 프로그램을 제안하였다. Unity의 물리 엔진과 Oculus의 햅틱 기능을 이용하여 전통 국악기 중 편경을 실감 나게 연주할 수 있도록 가상환경을 구현하였다. 리듬 게임 형식을 적용하여 아이들의 흥미 또한 유발하였다. 이 프로그램을 통해 국악기를 직접 연주하며 해당 국악기에 대한 지식을 자연스럽게 습득할 수 있을 것이라 기대한다.
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.
K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 초보자들은 자신의 동작이 어떻게 보이는지 평가하는 데 어려움을 겪어 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 피드백을 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 연습할 수 있을 것으로 기대한다.
개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
기업가정신은 기업가정신교육을 통해 개발할 수 있으며 창업의 성공과 발전에 중요한 역할을 한다. 창업교육의 중요성이 부각되면서 청년 기업가정신 교육의 수요가 증가하고 있다. 이러한 교육을 통해 창업을 위한 기본적인 지식과 기술을 습득할 수 있고 이를 바탕으로 창업에 대한 높은 목표와 열정을 가질 수 있다. 그러나 창업 교육에 대한 연구에서는 이러한 교육의 효과를 측정하는 것이 어렵고 창업의지와 이를 촉진하기 위한 기업가정신교육의 효과에 대한 연구는 여전히 부족하다. 따라서 본 연구에서는 긍정심리자본과 창업의지의 관계를 검증하고, 나아가 기업가정신 교육 만족도가 긍정심리자본과 창업의지 간 관계에서 조절효과를 가지는지에 대한 여부를 검증하고자 하였다. 연구를 위해 총 113명의 표본 집단을 수집하였고, SPSS 28.0을 활용해 측정 항목의 타당성 및 가설 검증을 실시하였다.
본 연구는 기술협력의 중요한 동기인 '학습' 관점에서 기업이 다양한 파트너 유형과 협력하는 것이 혁신성과에 도움이 되는지, 그리고 이 관계에서 학습에 영향을 줄 수 있는 흡수역량(absorptive capacity)과 전유성(appropriability)의 조절효과를 분석하였다. 다양한 협력 파트너와 협력하는 것은 다양한 파트너가 가진 지식, 정보를 습득한다는 점에서 혁신성과에 긍정적인 효과를 줄 것이라고 가정하였다. 또한, 학습을 촉진하는 흡수역량은 파트너 다양성과 혁신성과 간의 관계를 긍정적으로 조절하고, 보유한 기술을 보호하려는 수단인 전유성은 파트너로부터의 학습을 저해하는 요인으로 작용할 수 있기 때문에 다양한 파트너와 협력하는 제휴 포트폴리오와 혁신성과 간의 관계에서 흡수역량과 전유성의 조절효과를 분석하였다. 2010년 기술혁신조사 제조업 부문 데이터 중에서 우리나라 주력 산업인 기계 자동차 업종을 대상으로 실증 분석을 한 결과, 다양한 유형의 기술협력 파트너와 협력하는 것은 혁신성과에 긍정적인 영향을 주고, 전유성의 조절 효과가 있는 것으로 나타났다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
본 연구는 대학생의 건강정보기술에 대한 수용 정도와 건강정보기술 수용의도 영향요인을 파악하여 유 헬스케어 활성화 방안을 제시하고자 시도되었다. 대상은 D시와 K도에 재학 중인 대학생 623명이며, 자료 수집은 2012년 11월에서 12월까지 하였다. 연구방법은 유비쿼터스 건강관리서비스 이용 측정도구를 사용하여 설문 조사, 분석한 횡단, 서술적 상관관계연구이다. 건강정보 습득경로는 응답자의 48.5%가 인터넷으로 건강정보서비스를 이용하는 것으로 나타났다. 대학생의 일반적인 특성은 건강정보기술 수용요인 중 민감성 변량에 대해 11% 설명력을 보였지만 나머지 요인들은 0.5~4.7%로 다소 낮았다. 여성, 의료전공, 효능감, 사용의도가 정적으로, 건강신념은 부적으로 건강정보기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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