디자이너는 제품의 디자인에 대한 고객의 감성적 평가에 대한 예측을 필요로 하고 있는데 특히 Web상에서 제품을 평가하는 사례가 늘어감에 따라 보다 차별화된 감성적 평가 모형이 요구되고 있다. 본 연구에서는 이미 연구된 다양한 디자인의 명세화 방법을 조사ㆍ분석하여 사용자로 하여금 Web상에서 좋은 제품을 선택하게 하는 감성적인 속성을 명세화하는 몇 가지 모델을 제시하고 이를 인공신경망을 통한 검증을 거쳐서 디자인 평가를 수행할 수 있는 적절한 감성요소 명세화의 방법을 제시하였다. 또한 이러한 명세화된 감성속성을 가지고 인공신경망을 응용하여 감성적인 속성을 고려하여 디자인을 평가할 수 있는 연구모형을 구축하였다.
컴퓨터, 네트워크 등의 정보기술의 발달은 학습자 중심의 전자교재에 대한 관심과 개발을 증대시키고 있다. 통계교육 분야에서도 웹을 활용하는 전자교재들에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 현재까지 개발된 전자교재들의 문제점을 살펴보고, 이에 대한 대안으로 상호작용을 강화한 전자교재의 개선방안과 기초통계학 학습을 위한 구현사례를 제시한다.
본 연구는 플렉서블 디스플레이의 제품 적용 시 다루어져야 할 인터페이스 디자인 관점에서의 접근으로서의 목적을 가진다. 유연성을 중심으로 플렉서블 디스플레이의 기술과 서비스를 살펴보고, 인간과 도구의 인터랙션 관점에서 플렉서블 디스플레이의 구부림 조작의 가능성을 살펴본다. 또한 이러한 조작 방식의 사례 연구로서, 휴대형 멀티미디어 기기에서의 디스플레이의 구부림을 이용한 조작 방식의 적용 시 사용자는 어떠한 경험지식을 활용하여 조작하는가를 실험을 통해 알아본다. 실험의 결과로부터 물리적 조작과 화면정보구조에 대한 개념을 정리하고 그에 따른 플렉서블 디스플레이의 구부림 조작을 활용한 인터페이스 사례를 제안한다.
기계학습 알고리즘을 이용한 다양한 분야에서의 활용사례들이 우리 사회로 점차 확산되어가며, 기계학습을 통해 산출된 모델의 오동작을 유발할 수 있는 공격이 활발히 연구되고 있다. 특히, 한국에서는 딥러닝을 포함해 인공지능을 응용한 융합분야를 국가적 차원에서 추진하고 있으며, 만약 인공지능 모델 자체에서 발생하는 취약점을 보완하지 못하고 사전에 공격을 대비하지 않는다면, 뒤늦은 대응으로 인하여 관련 산업의 활성화가 지연될 수 있는 문제점이 발생할 수도 있다. 본 논문에서는 기계학습 모델에서, 특히 심층 신경망으로 구성되어 있는 모델에서 발생할 수 있는 공격들을 정의하고 연구 동향을 분석, 안전한 기계학습 모델 구성을 위해 필요한 시사점을 제시한다. 구체적으로, 가장 널리 알려진 적대적 사례(adversarial examples) 뿐 아니라, 프라이버시 침해를 유발하는 추론 공격 등이 어떻게 정의되는지 설명한다.
절리, 단층, 습곡, 암맥, 파쇄대 및 암상의 경계에 의해 나타나는 지질학적 선구조는 지하의 물성이나 지질구조를 반영한다. 따라서 지구조 운동 분석을 위한 기초 자료로 이용가능하기 때문에 그동안 전문가의 육안 판독이외에 영상에서 선구조를 추출하기 위한 많은 연구가 이루어져왔다. 최근에 이용 가능한 위성영상자료가 증가하고 영상을 지구과학 응용분야에 적용하는 사례가 많아짐에 따라 영상으로부터 선구조를 빠르고 정확하게 추출해야 할 필요성이 높아졌다. 본 연구에서는 위성영상으로부터 선구조를 자동으로 추출하기 위해 구배 방향 프로파일 분석(Gradient Direction Profile Analysis. GDPA) 알고리즘과 Hough 변환 알고리즘을 이용한 프로그램을 개발하였고, 각 알고리즘에 필요한 모든 변수들을 사용자가 직접 입력할 수 있도록 설계하였다. 이 프로그램을 옥천 습곡대의 북동부에 위치한 강원도 정선지역의 Landsat TM 에 적용하여 가능성을 검토에 보았고, 오차 검증 방법을 이용하여 각 알고리즘을 정량적으로 평가하였다.
본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.
건설현장을 비롯한 전산업분야에서 추락, 폭발, 화재, 감전, 독성물질 중독 등이 빈번하게 발생하고 있으며 이것은 물질적, 인적, 자원손실 뿐만 아니라 각종 노사분규나 작업효율의 저하로 이어지고 있다. 이러한 산업재해 예방에 대한 연구로서 건설업을 중심으로 중대 재해 사례연구(1), 안전관리 비용 절감(2), 그리고 건축현장 사고의 Human Factor(3)등에 대한 연구보고가 제시되고 있다. (중략)
해상 소각 시스템 개발 연구를 위해서 System interfacing기술, System구성물 안전, Scale up기술 등의 개발이 현재 진행되고 있으며 우수한 환경공해 방지기술의 접목을 계획하고 있다. 후처리 설비는 2차오염을 야기시키는 폐수가 발생되는 설비의 선정은 근원적으로 배제하며 주변 주민들의 신뢰도 회복을 위해 배출허용기준은 엄격히 적용한다. 또한 회출설비는 소각잔재를 응용하며 고형화 함으로써 2차오염을 방지하고 재활용 자원으로 사용하는 방식을 채택하고자 한다. 현재 시스템의 타당성 및 기본구성 방법에 관한 기초연구 및 기술선진국의 사례조사 연구가 진행되고 있으며, 이것이 어느정도 완료되면 구성시스템의 세부설계가 진행될 예정이다.
본 연구는 최근에 국내기업의 물류비용절감을 위한 노력의 일환으로 추진되고 있는 적정 물류장비의 선정을 위한 시뮬레이션 모델의 개발이다. 본 연구에서는 제조공장에서 소비자들에게 공급되는 2단계 물류시스템에서 물류재고와 운송수단을 고려하여 최소 물류비용의 운송대안선정을 위한 의사결정을 할 수 있도록 개발하였다. 이를 위하여 2가지의 시뮬레이션모델의 전산프로그램을 개발하고 응용사례를 통하여 출력을 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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