국방부 유해발굴단을 통해 발굴된 한국전쟁 전사자 유품의 보존 방법론을 제시하고자 3D 기술의 적용과 가역성 및 안정성이 우수한 보존 재료를 이용해 군화류 2점에 대한 보존처리를 진행하였다. 3D 스캐닝과 모델링을 통해 군화를 신었던 전사자의 발 사이즈를 추정해 볼 수 있었으며, 이를 기반으로 3D 출력 구조체를 이용해 원형을 복원하였다. 원형 복원은 출토 유품의 오염물 제거와 유연제 처리 작업을 거쳐 구조체의 형태로 복원하였으며, 열화되어 찢겨지거나 멸실된 부분은 접합 및 메움처리 후 고색처리를 통해 원형을 복원하였다. 보존처리 후 2종의 군화 모두 밑창과 발등 부분은 고무류, 발등 일부와 발목 부분은 합성가죽류로 제작된 것을 확인할 수 있었으며, 이는 방수 또는 방한의 목적으로 제작되어 1944년에 도입된 모델 Shoe Pac(M-1944, 12-inch) 방한화와 유사한 군화임을 확인하였다. 이러한 결과는 보존처리를 통해 출토된 유품의 제작기법과 재질, 용도 등을 밝혀낼 수 있음을 확인한 연구로서 과학적 보존처리와 3D 기술의 융합적 연구의 중요성을 보여준 사례이다.
기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.
최근 CAD/CAM 기술의 발달을 통해 의치 제작에도 활용되고 있다. 디지털 방식으로 의치를 제작했을 때 전통적인 방법과 비교하여 제작 과정을 용이하게 하고 내원 횟수 감소, 오차 감소 등의 이점을 갖는다. 본 증례는 오래된 의치의 사용으로 인해 수직 고경 회복이 필요한 환자에서 CAD 프로그램을 이용하여 수직 고경을 증가시켰으며 최종 의치는 밀링방식을 통해 monolithic disc를 이용하여 제작한 증례이다. 기존 의치를 이용하여 중심위를 인기하였으며 구내 스캔과 기존 의치 모델 스캔을 정보를 이용하여 시적용 의치를 제작하고 환자에게 장착해 정중선, 교합관계 등을 평가하였다. 시적용 의치 평가를 기반으로 밀링방식 및 monolithic disc를 이용하여 최종 의치를 제작하였고 최종 의치는 기능적 및 심미적으로 만족스러운 결과를 보였다.
신축이음 장치는 교량 상부구조의 신축량을 수용할 목적으로 설치되며 공용중 충분한 유간을 확보하여야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 수행 시 유간부족 및 유간과다에 대한 손상을 명시하고 있으나, 유간에 따른 교량의 이상 거동을 판별하기 위한 기준이 미흡하다. 본 연구에서는 동일 신축이음부의 유간 데이터를 지속적으로 추적하여 데이터 기반의 유지관리 방안을 제시하였다. 689개소의 신축이음 장치에서 계절별 영향을 고려하여 총 2,756개의 유간 데이터를 수집하였다. 동일 위치에서 4개 이상의 데이터를 통해 신축거동을 분석할 수 있는 유간 변화 평가 방안을 마련하였으며, 신축거동에 영향을 미치는 인자를 분류하고 딥러닝과 설명 가능한 AI를 통해 각 인자의 영향도를 분석하였다. 유간 평가 그래프를 통해 교량 상부구조의 이상 거동을 협착 및 기능 고장으로 분류하였다. 이론적 거동을 보이고 있다하더라도 협착 가능성이 나타날 수 있는 사례 및 하절기 협착 가능성이 매우 높게 나타난 사례가 도출되었다. 협착 가능성은 낮으나 교량 상부구조에 기능상 문제점이 발생했을 가능성이 높은 사례와 시공오류에 따라 신축이음 장치가 재시공된 사례도 도출되었다. 딥러닝 및 설명 가능한 AI를 통한 영향인자 분석은 기존의 신축유간 계산식 및 교량 설계에 따른 결과로 설명 가능하여 신뢰 가능한 수준으로 판단되어 추후 모델의 개선을 통해 유지관리를 위한 가이드를 제시할 수 있을 것이라 판단된다.
미래 핵심 인재 양성을 위해서는 다양하고 실질적인 SW·AI 교육 프로그램의 개발이 필요하고 SW·AI 공교육을 보조할 수 있는 체계적인 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 SW·AI 교육 모듈을 개발하고 조합하여 공교육에 적용 가능한 SW·AI 교육 프로그램을 구성한다. 또한, 체계적인 교육시스템을 구축하고 다양한 공유 플랫폼을 기반으로 'Job's Garage Camp'를 진행하여 초·중·고 학생들에게 지속 가능한 SW·AI 교육을 제공한다. 지속 가능한 공교육 연계 교육환경을 조성함으로써, 학생들이 SW·AI에 대한 학습을 자기 주도적으로 이어갈 수 있도록 유도한다. 'Job's Garage Camp'에 참여한 학생들을 대상으로 사전-사후 설문조사를 실시한 결과, '흥미·관심', '이해·자신감', '진로희망'의 모든 영역에서 사전 대비 사후 수치가 향상되었다. 이러한 결과를 기반으로 학생들에게 SW·AI에 대한 보편적인 긍정적인 인식과 영향을 주었음을 확인할 수 있다. 따라서 'Job's Garage Camp'의 운영사례를 개선하고 확대한다면 추후 다른 SW·AI 교육 프로그램에 적용 가능한 표준 모델로 제시될 수 있다.
목적 : 노인의 건강한 삶의 방식으로서 라이프스타일에 대한 연구가 증가하고 있다. 라이프스타일이 개개인의 가치와 삶의 태도를 반영하는 개념임에도 불구하고, 아직까지 개인의 어떠한 가치가 라이프스타일을 건강하게 유도하는지 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 노인의 라이프스타일 유형을 두 가지로 분류하고, 머신러닝을 활용하여 어떠한 개인적 가치가 건강한 라이프스타일에 우선적으로 작용하는지 파악하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 지역사회에 거주하는 55세 이상 중고령 노인 300명을 대상으로 횡단 연구를 수행하였다. 라이프스타일은 Yonsei Lifestyle Profile-Active, Balanced, Connected, Diverse (YLP-ABCD) 응답을 사용하여 잠재프로파일 분석을 통해 유형화하였다. 라이프스타일 유형을 예측하는 개인적 가치는 YLP-V (Values) 응답을 수집하여, 예측성능이 가장 높은 머신러닝 알고리즘을 선정한 후 상대적 중요도를 파악하였다. 결과 : 잠재프로파일 분석 결과, 라이프스타일은 건강한 라이프스타일 실천형(48.87%), 비실천형(51.13%)으로 분류되었다. 실천형에 속한 중고령 노인은 비실천형에 비해 사회관계가 활발한 특성을 나타내었다. 본 연구에 포함된 머신러닝 알고리즘 중 가장 우수한 성능을 보인 모델은 서포트 벡터 머신으로, 정확도 96%, Receiver Operating Characteristic (ROC) 영역 95%로 나타났다. 본 알고리즘을 바탕으로 개인적 가치의 상대적 중요도를 분석한 결과, 건강한 식단, 건강 매체, 여가활동, 건강 제품 및 머신러닝에 주의를 기울일수록, 해당 가치에 따라 중고령 노인은 건강한 라이프스타일을 실천하는 그룹에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 중고령 노인의 사회적 관계망을 포함한 건강한 라이프스타일을 유도하기 위해, 건강 식단, 매체, 여가, 제품 및 습관에 대한 가치 향상을 중점적으로 다루는 종합적인 프로그램 및 서비스의 필요성을 시사한다.
생활환경가전 렌탈구독서비스의 시장 성장에 따라, 이용자의 고객만족도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 본 연구의 차별점은 기존 구독서비스에 관한 연구가 디지털콘텐츠, OTT 서비스, 전자책, 모바일 등 온라인 구독서비스에 편중되었다면, 이 연구는 연구 대상을 생활환경가전 렌탈구독서비스로 확대했다는 점이다. 본 연구는 생활환경가전 렌탈구독서비스의 지각된 유용성, 신뢰성 및 편의성이 고객만족도에 미치는 영향을 분석하여 렌탈구독서비스 이용자의 고객만족도 요인을 분석하였다. 연구결과는 생활환경가전 렌탈구독서비스 이용자의 지각된 신뢰성과 지각된 편의성이 고객만족도에 유의한 영향을 미쳤다. 지각된 유용성은 기각되었는데, 이는 고객이 느끼는 추상적이고 주관적인 부분이기 때문이다. 연구결과 시사점은 다음과 같다. 렌탈구독서비스 신뢰성을 높이기 위해 표준화된 서비스를 강화할 필요가 있으며, 제품별 특성에 맞는 정기 방문관리 시 부가서비스를 개발하여 편의성을 증대할 필요가 있다. 그리고 제품과 ICT(Information and Communications Technologies)를 융합하여 맞춤형 서비스를 제공하고, 교차판매(Cross sell)와 상승판매(Up sell)로 이어질 수 있도록 고객만족도를 높이기 위한 고객 관리가 매우 중요하다. 또한 벤처 창업기업들도 구독서비스 비즈니스 모델을 적극적으로 적용할 필요가 있다.
디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
연구 목적 : 본 연구는 메타버스시대를 주목하면서 기독교 자아정체감의 방향성을 제시하는 것이 목적이다. 디지털 혁명으로 새롭게 부상한 메타버스의 상황을 수용하면서 탈 현실화의 문제로 인해 발생할 수 있는 정체성 위기의 문제점을 토대로 기독교 자아정체감을 형성하는 교육의 방향성을 제시하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 메타버스와 탈 현실화의 논의를 중심으로 기독교 자아정체감의 중요성과 교육의 방향성을 제시한다. 이를 위해 아스머(Richard Osmer)의 합의 모델(Consensus model)을 토대로 실천신학의 4가지 과제를 수행하였다. 기술·경험적 과제(descriptive-empirical task)를 수행하면서 메타버스의 기회와 위기의 측면을 제기하였다. 해석적 과제(interpretive)를 통해 메타버스와 탈 현실화의 문제를 제시하였다. 규범적 과제(normative task)를 통해 기독교 자아정체감의 중요성을 부각하고, 실용적 과제(pragmatic task)를 수행하면서 기독교 자아정체감을 지향하는 교육을 제시하였다. 결론 및 제언 : 메타버스시대의 교육은 기독교 자아정체감을 형성하는 것이 중요하다. 교육의 목적은 그리스도인의 자아정체감 형성이며, 교육 내용은 그리스도인의 관계적 자아(relationality self), 평등적 자아(equality self) 그리고 개방적 자아(openness self)를 구축하는 것이다. 교육 방법은 대화식 교육이며, 교사와 학습자는 해석자의 만남으로 제시될 수 있다. 환경은 해석된 삶의 모든 영역이며, 평가는 제자와 시민으로서의 그리스도인의 삶으로 나타날 수 있다. 다양한 세대를 고려하며 기독교 자아정체감 획득을 위한 역량강화 교육 방법을 제시하는 것은 제언점이다.
2022년 ChatGPT 출시 이후, 생성형 AI 산업은 엄청난 규모로 성장하였으며, 인지 작업에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 특히 AI 기반 이미지 생성 기술은 현재 디지털 세계의 핵심적인 변화를 주도하고 있다. 본 연구는 대표적인 AI 이미지 생성 도구인 미드저니, 스테이블 디퓨전, 그리고 파이어플라이의 기술적 원리를 분석하고, 이미지 생성 결과를 비교함으로써 그 유용성을 평가하였다. 실험 결과, 이 AI 도구들은 대표 시설원예 작물인 토마토, 딸기, 파프리카, 오이의 과실 이미지를 실제와 유사하게 재현하였다. 특히 파이어플라이는 실제 온실 재배 작물 이미지를 매우 사실적으로 묘사하는 능력을 보여주었다. 그러나 모든 도구들은 작물이 자라는 온실의 환경적 맥락을 완전히 반영하는 데에 있어서 다소 한계를 보였다. 프롬프트 개선 및 레퍼런스 이미지를 활용하여 딸기과실 이미지와 시설 딸기재배 시스템을 보다 정교하게 생성하는 과정도 포함되었으며, 이러한 접근은 AI 이미지 생성 기술의 세밀한 조정이 가능함을 보여준다. 오이 과실 이미지 생성능력을 비교한 결과, AI 생성 도구들은 실제 이미지와 매우 유사한 이미지를 생성해 냄으로써 이미지 생성 점수(CLIP score)에 있어서 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 AI 기반 이미지 생성 이미지 기술이 농업 분야에 활용될 수 있는 방안을 모색하며, 생성형 AI의 농업에 대한 적용을 긍정적으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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