감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다, 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계(전반기) 연구사업의 78개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산하나 100개 감성지표, 음성데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
감성 연구의 생리, 심리, 동작 분석 등의 과정에서 발생하는 문서, 데이터, 화상, 그림, 그래픽 등의 자료 공유에 인터넷을 적용하는 것은 매우 유망하다. 본 연구에서는 현재의 인터넷 (또는 인트라넷) 환경을 고려하여 Ultra 2 DB 서버, Sun Solaris (UNIX) OS, UniSql DBMS, Apache Web 서버로 시스템을 구축하였다. 이 시스템을 이용하여 웹기반 감성데이터 베이스 시제품을 구축하여 각종 감성자료를 보급하는 체계를 1차 완료하였으며, 도메인(www.gamsung.or.kr)을 등록하여 서비스를 실시하고 있다. 이 시스템에는 1단계 감성공학기술개발 사업의 35개 연구보고서, 1단계 연구결과로서 생산한 262개 감성지표, 2단계 연구사업의 130개 감성지표, 일본의 인간감각계측 및 응용기술개발 중심으로 생산한 125개 감성지표, 음성데이터, 음향데이터, 인체측정데이터, 얼굴표정데이터와 설문데이터 등의 감성데이터와 감성공학 연구자 인력, 국내제조업체 정보, 참고문헌, 감성 정보물 등을 DB화하여 인터넷을 통하여 조회, 검색할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 현재 진행되고 있는 감성 공학기술개발에 대한 각종 정보를 제공하고 있으며 감성공학의 기술 동향에 대해서도 소개하고 있다. 이는 한국인의 감성 연구에 적합한 감성공학 데이터 베이스 시스템 구축의 발판을 마련하였으며, 향후 소비자의 감성을 예측하고, 이를 시스템 설계에 반영할 수 있으므로 인간중심의 제품개발에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
본 연구는 인공지능을 활용한 수업이 항공전문학교 학생의 인지적으로 미치는 영향을 검증하였다. 먼저 프레젠테이션을 활용한 수업에서 전통적인 멀티미디어 자료 기반의 수업과 Speech-to-text(STT)기반의 인공지능 자료로 구성된 수업을 개발하였다. A 항공 전문 교육기관의 학생 133명이 두 가지 유형의 수업에 참여하였다. 수업 전후에 학생들의 인지 부하와 Mind Wandering을 측정하였고, 성취도평가를 실시하였다. 검사의 분석 결과, 외재적 인지 부하는 감소하였고 콘텐츠 집중도가 높아졌으며 성취도가 향상됨을 확인하였다. 향후 기술을 지도하는 학교에서 인공지능 기반의 STT수업이 많이 활용되기를 기대한다.
아동이 산출하는 말소리를 평가할 때 단어와 문장을 유도하여 산출한 말소리를 분석하고, 자발화를 이용하여 분석하기도 한다. 단어 검사와 자발화 검사의 한계를 보완할 수 있는 평가 방법으로 문장 따라말하기 과제가 있다. 문장 따라말하기 과제를 통한 아동의 말소리 평가는 자발화와 유사한 특성을 보이면서 단어와 같이 제한된 시간 안에 다양한 음소를 평가할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 모음문맥에서 자음을 배치하고 모든 음소가 3회 이상의 출현 기회를 가질 수 있도록 계획된 11개의 문장 따라말하기를 통해 연령과 성별에 따라서 단어단위 음운지표와 개정자음정확도의 발달을 살펴보았다. 전국에 거주하는 3세부터 7세까지 아동 535명을 대상으로 UTAP2에 새롭게 포함된 11개 문장 따라말하기 과제를 실시하였다. 말소리발달을 평가할 수 있는 지표 PCC-R, PWC, PMLU, PWP을 구하였다. 아동은 연령별 6개월 단위로 10개의 집단을 구분하고 각 지표에 대해 연령집단과 성별에 따른 차이를 분석하였다. 연구 결과, 모든 지표에서 연령이 증가함에 따라 수치가 상승하였으며 연령집단 간 차이는 유의하였다. 성별에 따른 차이와 연령과 성별의 상호작용효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 전국에서 자료를 수집하였고, 연령집단을 6개월로 나누어 보았으며, 집단별 데이터를 충분히 수집하였다는 점과 단어와 자발화 검사의 한계점을 보완할 수 있는 문장 따라말하기라는 새로운 말소리 평가 방법의 연령별 준거 자료를 제시하였다는 측면에서 의의가 있다.
연속식 스테인레스 단자방식의 전해수기를 이용하여, 기기의 특성과 연근해 다획성 어종인 오징어를 빙장온도대에서 담수빙과 산성전해수빙, 염기성전해수빙으로 저장 중에 선도 보존효과 및 표피색의 변화에 대하여 검토하여 향후 전기분해수의 연안산 해산어류의 빙장 적용기초 자료로 이용하고자 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 전체적으로 동일한 Amphere를 걸 었을때, 산성전해수의 경우 낮은 pH를 유지했으며, 유량을 늘릴수록 산성도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 먹는물 수질기준에 따른 유속별 생산 전해수의 수질분석 및 미생물검사결과 세균학적인 검사의 경우 모든 검사과정에서 먹는물 기준 이하치를 나타내고 있으나 산성전해수의 경우 미생물학적인 검사에서 음성의 결과를 나타냈다 전해수빙과 담수빙 저장중 오징어의 일반성분과 VBN관찰 결과 수분함량은 77.65%였으며 단백질함량은 18.32%, 지질의 함량은 2.41%, 회분함량은 1.62%로 나타났다. 빙장 저장직전 11.2mg/100g이었으며, 저장 초기에 모든 전해 환원산성수 빙장구에서 VBN 증가가 억제되었다.
가상현실이 심리학에 확대 적용되며 주목할 만한 많은 연구결과들이 발표되고 있다. 이와 더불어 현대사회에서 필수적으로 갖춰야할 능력 중 하나는 바로 발표능력이다. 하지만 제대로 연습을 할 수 있는 조건을 갖추기가 힘들고, 발표 연습 현장은 실제 발표 상황과 많이 다르기 때문에 크게 도움이 되지 않을 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 좀 더 현실감 있고, 실제 상황을 반영할 수 있는 발표연습 프로그램을 제안한다. 제안 시스템은 VR기기를 통해 사용자가 실제로 발표하는 느낌을 받도록 환경을 제공하며, 라이프 풍선요소를 배치하여, 사용자의 시선처리 능력을 향상시킬 수 있도록 이끌어 주며, 직접 PPT자료를 업로드 함으로써, 제한적인 공간에서도 PPT이용 발표를 할 수 있도록 도와준다. 마지막으로 본 제안 시스템에서는 사용자 음성 피치와 채점, 침묵시간의 분석을 통해 발표 흐름을 피드백할 수 있는 기능을 제공하였다.
지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.
지표수의 유출과정을 설명하는 과정에서 중요인자이며, 생태수문학의 핵심변수이자 기상모형의 중요한 입력변수인 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 강우 및 지하수와 토양수분간의 순환 구조를 규명하는데 매우 중요하다. 가장 널리 쓰이는 토양 수분 측정 장비인 TDR 장비 매설에 앞서 대상유역 선정에 대한 여러 가지 고려사항을 검토하고 수치지형 분석 등을 통한 사전분석을 실시하였다. 대상유역을 선정하기 위해서는 대상유역의 자료획득의 용이함, 지정학적, 시스템 운영적 측면에서의 가용성, 그리고 정밀측량 및 부수적요인 등 여러 요소의 고려가 요구된다. 청미천 유역을 대상으로 약 21 개의 대상후보사면을 정밀조사 하였으며, 충청북도 음성군 수레의산 청소련 수련원내의 산지 사면을 측정대상 사면으로, 지정학적 위치, 식생분포, 지질구조 및 심도 등의 토양특성의 고려를 통해서 선정하였다. 또한 대상 사면에 흐름 발생 및 분포를 계산하기 위해서 대상사면의 지표 및 기반암 표고를 정밀 측량하였으며, 기반암 또는 풍화대까지의 깊이를 실측하여 지표면 및 지하면의 수치지형 모형을 구축하였다. 대상사면 및 지하면에 대하여 표고수치지형모형(Digital Elevation Model:DEM)으로 도식한 후 흐름 발생 공간 분포를 계산하였다. 다양한 흐름 발생 알고리즘으로 기여사면적과 지형습윤지수를 계산하였다. 분배알고리즘의 의해 도출된 지형인자들로 인한 흐름발생 공간적 분포특성을 비교하여 센서의 매설 위치를 결정하였다. 센서 매설 위치에 대한 토양시료를 채취하여 토성을 분석한 결과는 미국 농무성 기준에 의한 분류로는 사양토로, 국제토양학회의 분류기준에 따르면 양토로 분류되었다. 대상사면의 유효입력강우를 확보하기위해서 개방공간인 수레의산 청소년수련원과 대상산림의 Canopy하부에 각각 강수측정 시스템을 설치하였고 약 6개월간 성공적으로 자료를 획득하였다.
이 연구는 5학년 영재반 수업에서 TI-73 그래핑 계산기의 지오보드를 사용하여 Pick의 공식을 찾아가는 과정에서 나타난 수업담화로부터 논증과 논증활동의 특성을 알아보고자 하였다. 분석을 위한 자료는 수업 비디오, 음성녹음록, 활동지가 있으며 Toulmin의 논증 도식을 분석의 준거로 사용하였다. 연구 결과 그래핑 계산기의 지오보드는 주어진 조건의 다양한 격자다각형에 대한 넓이를 계산해줌으로써 실험과 관찰의 환경을 조성하고 '자료${\rightarrow}$주장'의 구성과 이의 정당화를 위한 보증, 지지, 한정어, 반박의 논증활동을 유발시키는 도구적 역할을 하였다. 경계점의 수와 내점의 수로 Pick의 공식을 유도할 때 '집단적 논증'의 방식이 나타났으며 교사는 논증활동을 지휘하는 역할, 지식을 판단하는 권위자의 역할을 하였다.
본 연구는 동영상을 기반으로 일상생활에서 녹화한 아동 및 성인의 발화를 자동으로 분석해주는 SUDA(smart utterance deep analyser) 하이브리드 앱 개발에 관한 것이다. 특히, 아동과 부모가 원하는 시간 및 장소에서 상호작용하는 장면을 촬영하여 업로드할 수 있고 시간의 흐름에 따라 데이터를 계속 축적하여 이를 관찰하고 분석할 수 있도록 도울 수 있다. SUDA는 안드로이드폰, 아이폰, 태플릿 PC 기반에서 구동되며, 대용량의 동영상을 녹화 및 업로드할 수 있고, 사용자의 목적(일반인, 전문가, 관리자)에 따라 차별화된 기능을 제공할 수 있다. 전문가 모드에서는 자동화된 시스템과 협업하여 대상자의 발화를 말·언어적인 측면(비유창성, 형태소수, 음절수, 단어수, 말속도, 반응시간 등)에서 세부적으로 분석할 수 있다. 즉, SDUA 시스템이 대상자의 발화를 반자동으로 전사 및 분석하면, 언어치료사가 이를 검토하고, 보완하여 의사소통장애 진단과 중재 시 활용할 수 있다. 일반인(부모)의 경우, 전문가가 분석한 결과를 그래프 형태로 제공 받아 모니터링 할 수 있고, 관리자는 발화 분석, 영상삭제 등 전체 시스템을 관리할 수 있다. 본 시스템은 발화 분석의 반자동화로 치료사와 연구자의 부담을 줄여주고, 부모가 자녀의 발화를 기반으로 하여 말·언어발달에 대한 정보를 쉽고 다양하게 제공 받을 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다. 또한, 한국형 말더듬아동 진단 및 중재에 적용할 수 있는 종단데이터를 구축하고, 말더듬 회복 예측 요인들을 찾는 기초자료로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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