본 연구는 2016년 공표한 일본의 학습지도요령과 2015 개정 교육과정 총론의 구성 방식을 비교하기 위한 목적이 있다. 양국의 국가 수준 교육과정 구성을 비교하기 위해 구성 체계, 구체적인 내용과 더불어 정보과 교육의 중요성에 대한 흐름을 분석하였다. 분석 결과, 일본은 학습지도요령의 개정 원인, 목적, 목표 달성 방법 등을 제시함으로써, 해당 문서에 대한 당위성이 강조되었다. 한국은 총론과 각론의 분절적 개발에서 비롯된 괴리가 문서상에서도 파악되었고, 시대적 흐름이나 교과의 변화를 고려하지 않은 교육과정의 구성 및 방향설정의 오류를 발견할 수 있었다. 교육과정이 내용에 대한 충분성과 시대적 상황을 반영한 교육을 지원하기 위해서는 전체 프레임에 대한 개선이 필요함을 제언하였다. 내용에 대한 인식 없이 프레임을 구성하는 것은 교육에 대한 목적과 방향을 제대로 설정할 수 없음에 대한 성찰을 제공했다는 데 본 연구의 의의가 있다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
미래 사회는 모든 현실 공간의 사물에 센싱과 통신 능력이 부여되어 인간 중심의 접근에 의해 다양한 서비스가 제공되는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)이 일상화 될 것이다. 이런 유비쿼터스 서비스의 실현을 위해서는 센서 네트워크(Sensor Network)를 통한 주변 환경의 상황 및 위치인식과 같은 기술이 요구되며 센싱된 데이터는 가공되어 응용 서비스에 전달되어져야 한다. 그러나 각 센서에 대한 데이터 활용의 접근성, 이기종간의 플랫폼(Platform) 및 프로토콜(Protocol) 등의 문제는 응용 서비스로의 센서 데이터 전달에 제약이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 표준화된 프로토콜을 사용하여 플랫폼과 구현언어에 독립적인 USN 응용 서비스를 위한 참조모델을 제시한다.
본 논문에서는 미디어 컨텐츠를 직관적으로 조작할 수 있는 새로운 형태의 감각형 미디어 제어 시스템(TMCS: Tangible Media Control System)을 제안한다. 현재 대부분의 사용자들은 키보드와 마우스를 사용하여 디지털 미디어 컨텐츠를 접하고 있으나 이는 사용자가 미디어 컨텐츠를 조작하는 데 있어서 직관적이지 못한 단점을 가진다. 제안된 시스템은 키보드와 마우스를 대신하여 일상 생활의 오브젝트에 RFID 태그와 트래커를 내장시킨 감각형 오브젝트를 이용하여 사용자가 직관적으로 미디어 컨텐츠를 접근하고 제어할 수 있는 감각적인 인터페이스를 제공한다. 그리고 사용자의 기호에 따라 미디어 컨텐츠들을 합성하거나 조작할 수 있는 기능을 제공함으로써 미디어 컨텐츠와 다양한 상호 작용을 지원한다. 또한 사용자 및 상황 정보를 이용하여 사용자의 기호에 따른 개인화 된 미디어 컨텐츠를 제공함으로서 사용자의 욕구를 충족 시켜 줄 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 이러한 장점을 기반으로 하여 인터렉티브 멀티미디어 재생기 및 제작기, 그리고 멀티미디어 기반의 교육 및 오락 프로그램 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
이동하면서도 디지털 방송을 볼 수 있는 모바일 TV가 세계에 보급되기 시작하였다. TV 또는 HDTV와 같은 대화형 데이터 서비스를 제공 하기 위해서 데이터 표현, 전송 및 처리가 아주 중요하다. 특히 제한된 대역폭과 낮은 성능의 단말과 같은 모바일 방송통신 환경에서 오디오, 비디오, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받기 위해서는 효율적으로 전송 및 적응형 데이터 서비스 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서모바일 환경에서 사용자 중심으로 비디오서비스 대한 미들웨어 기술을 효율적으로 개발하기 위하여 사용자 환경상황인식(Usage Environment), 개인화(Personalization)를 위한 데이터 수정 및 처리 기술, 사용자 중심으로 맞춤형 적응 서비스 미들웨어 UP-SAM(User Personalization Context-Aware Service Adaptation Middleware) 모델을 제안한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 응용 서비스를 만족하기 위한 객체의 인식 및 위치 기반 서비스의 필요성이 증대하고 있다. 이러한 위치추적 기술은 유비쿼터스 환경에서 사용자의 상황인지에 관한 기본요소로써 기존 무선 센서 네트워크 인프라에서 통용되는 IEEE 802.15.4 ZigBee를 이용하여 효율성을 높여야 한다. 하지만 IEEE 802.15.4 프로토콜은 ToA, TDoA 등의 위치측위 기술을 적용하기에는 한계가 있으므로 RSSI를 이용한 Zone 기반 위치추적 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경의 위치추적 서비스를 지원하기 위한 802.15.4 ZigBee의 RSSI 기반 위치검출 알고리즘을 제안한다. 또한 실제적인 실내 위치추적 서비스를 위한 Zone 기반 위치추적 시스템을 설계 및 구현한다.
MMORPG환경에서 이용자들은, 한정된 게임 월드보다 끊임없이 넓은 지형에서 플레이하기를 원하기 때문에 끊임없이 연속된 확장 가능한 공간을 제공해야 한다. 이때 사용자는 개개의 서버들로 구성된 게임 월드를 하나의 지역으로 인식하게 하고 분산 서버들이 구성한 게임 월드를 자유롭게 이동할 수 있어야 한다. 여러 대의 게임 서버를 분산 방식으로 구성하여 하나의 게임 월드를 제공하므로 개개 서버가 관리하는 영역을 벗어나 다른 서버의 관리지역으로 이동 시 이동에 따른 게임 캐릭터의 게임 관련 정보 등을 모두 전송해 주어야 한다. 서버 간의 정보 동기화를 위하여 복잡한 과정이 필요하고 이로 인한 응답 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상 환경을 구축하는 데 필요한 가상 환경 중 가상 환경 구축을 위한 마이그레이션 에이전트 서버를 제안한다. 마이그레이션 에이전트는 응답시간 단축을 위한 캐시 서버 역할을 수행하며, Player character수 70,000인 상황에서 응답시간을 50% 단축할 수 있었다.
인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.
위치 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경상의 중요한 부분이지만 많은 연구에도 불구하고 아직 완벽한 시스템은 존재하지 않는 상황이다. 본 연구에서는 다양한 위치 추적 시스템 중 가장 널리 사용되는 RFID 시스템을 이용하지만 수신된 RSSI 신호는 리더와 태그 안테나의 방향, 각도, 간섭에 매우 민감하여 기존 알고리즘인 파티클 필터를 이용하면 정확한 위치 추정이 힘들다. 이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이중 구조의 파티클 필터를 가진 강인한 위치 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하단부에서 회귀분석이나 SVM 분류기법을 이용하여 대략적인 위치를 확인한 다음, 상단부에서 파티클 필터를 이용하여 위치, 속도, 방향을 추정하는 계층적 구조를 갖고 있다. 그리고 계층 구조상에 움직임 특성이 갖는 여러 제약 사항을 반영하여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 위치 추정 시스템을 실제 상황에 적용하고자 리더와 서버간을 스타 메쉬 네트워크로 연결하여 태그를 소지한 사람과 물체의 위치를 제안한 알고리즘을 이용하여 추정하였다. 실험 결과 제안한 위치 추적 시스템이 기존의 파티클 필터를 이용한 시스템보다 정확한 위치 추정 성능을 보임을 확인하였고 지하 시설물이 복잡하게 놓여있는 매우 열악한 운영 환경상에서도 실시간 동작을 통해 그 유용성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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