본 논문은 XR 콘텐츠나 인터페이스 환경에서 활용할 수 있는 음향 자극의 종류를 고찰하고, 청각 자극 기반의 감성 유발이 뇌과학적으로 실효성을 가지는지에 대해 논의하였다. 외부 청각자극, 감성변화 및 뇌연결성의 상관관계 규명에 초점을 맞추어, XR 환경에서 사용자 경험을 제고하기 위한 기계학습 기반 개인 맞춤형 사운드 트랙 제공 서비스 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 짧은 음향자극으로 감성을 유발할 수 있는지를 테스트하여 청각자극에 의해 유발된 각성상태에서 우측 전두엽이나 전두엽, 두정엽, 후두엽 네트워크에서 뇌의 기능적 연결성이 강화되고 이완시에는 상반된 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 보다 입체적인 XR 상호작용 경험을 제시하고 사용자의 XR 인지수용성을 제고하여, 현장에서 실질적으로 적용될 수 있는 초실감 XR 사운드 바이오피드백 시스템 개발에 활용될 수 있을 것이다.
다양한 개발 환경의 이질성을 수용하고 유연한 유지보수가 가능한 마이크로서비스 아키텍처는 급변하는 요구사항에 맞춰 서비스를 관리할 수 있는 비즈니스 민첩성을 확보할 수 있다. 서비스 내부의 마이크로서비스 간 통신이 잦은 MSA의 특성상 보안 측면에서 기존에 사용되어온 경계 보안은 충분하지 않으며 Zerotrust 시스템이 필요하다. 더불어 마이크로서비스의 규모가 커질수록 각 서비스의 API 포맷 형식에 따른 접근제어 정책 정의가 요구되며 서비스를 재배포하는 과정에서 불필요한 거버넌스 오버헤드가 발생하는 등 정책 관리에 어려움이 가중된다. 본 논문에서는 Zerotrust 보안을 적용한 환경에서 일괄적이고 유연한 정책 관리를 위해 OPA(Open Policy Agent)라는 범용 정책 엔진으로 접근제어의 결정과 시행을 분리하여 중앙 집중식으로 정책을 관리하는 마이크로서비스 아키텍처를 제안한다.
첨단소재와 테크놀로지를 수용 접목하기 위한 연구는 컴퓨터 공학 분야와 패션에서 나날이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 웨어러블 컴퓨터는 통합 소프트웨어 개념, 커뮤니케이션 장치들과 착용자를 위해 '감지' 할 수 있는 옷으로 전환되는 센서가 갖고 있는 한계를 극복할 수 있는 새로운 아이디어들을 잠재하고 있어 앞으로 이 분야에서 많은 개발 가능성을 보이고 있다. 웨어러블 컴퓨터의 기능은 이제 더 이상 하나의 옷이기 보다 옷과 입을 수 있는 컴퓨터의 상호 작용이 되기도 한다. 이 착용할 수 있는 컴퓨터통신망은 자료를 전달하고 파워와 제어신호를 착용자 개개인의 공간 안에서 조절 가능하게 되었다. 그럼에도 현실적으로 웨어러블 컴퓨터가 상업적으로 정착하기에는 여러 가지 어려운 문제점들을 갖고 있다. 이러한 시점에서 본 논문은 일반인들이 갖고 있는 웨어러블 컴퓨터에 대한 인지도와 관심도를 조사 및 분석하고 앞으로의 상업적 전망을 연구하는데 목적을 두고, 패션의 주요 도시 중 하나인 런던에 거주하는 20-30대의 젊은 층을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 얻은 결론을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자들은 웨어러블 테크놀로지에 친근하지 않은 것으로 나타났다. 개인 정보가 유출될지도 모른다는 우려와 기계조작에 대한 거부감, 비싼 비용 등으로 부정적인 견해가 더욱 큰 것으로 나타났다. 둘째, 소비자들이 더욱 흥미를 갖는 웨어러블 컴퓨터 아이템들은 건강문제와 개인의 안전에 관한 것이며 이는 앞으로 이 분야의 잠재성과 시장성에 중요한 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로, 웨어러블 테크놀로지의 상업적 시장성을 위해서는 상호작용 장치의 단순화, 편리한 작동법 등도 소비자들에게 중요한 관건이 되고 있음을 알 수 있었다. 따라서 앞으로의 웨어러블 테크놀로지는 단순한 기술 개발에 앞서 소비자의 확실한 안전을 바탕으로한 상품의 제공을 위해서 다양한 연구조사가 보다 더 적극적으로 선행되어야 할 것으로 여겨진다.
스마트 센싱은 사물인터넷과 관련된 다양한 응용에 있어 핵심적인 역할을 하고 있으며, 그 중요성은 인공지능의 발전과 더불어 점점 증가하고 있다. 그러므로 스마트 센서의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다고 할 수 있을 것이다. 그러나 스마트 센서 관련 대부분의 연구는 특정 응용 목적, 예를 들면 보안, 에너지 절약, 감시 등에 집중되고 있으며, 미래에 필요할 다양한 유형의 스마트 센서를 효율적으로 구성하는 방법에 관한 연구는 드믄 실정이다. 본 논문에서는 스마트 센서의 효율적 구성을 위한 계층구조를 가진 컴포넌트 기반의 스마트 센서 프레임워크가 제안되고, 스마트 홈으로의 응용이 설계, 구현된다. 제안된 방법은 가까운 미래에 등장할 다양한 유형의 스마트 센서를, 제안된 소프트웨어 프레임워크 상에서 필요한 컴포넌트의 설계 및 개발을 통해 구성 가능하다는 것을 보여주고 있다. 또한 계층 구조를 가지고 있으므로 내부 혹은 외부 계층의 삽입을 통해 스마트 센서의 구성을 확대시킬 수도 있으며, 특히 외부 장치 계층과의 연결을 통해 사물인터넷 응용 서비스의 설계 시, 내부 혹은 외부 모듈별 독립적인 설계가 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 사용하여 소규모 스마트 홈 시스템이 설계 구현되었으며, 외부의 서버와 연결되어 다수의 스마트 홈을 수용, 관리할 수 있는 홈 클라우드까지 설계 구현되었다. 각 계층의 컴포넌트들을 개발, 추가함으로써, 스마트 카, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리 등, 그 응용의 폭을 효율적으로 확대할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 과학기술과 관련된 사회적 쟁점에 대한 논증 프로그램을 통해 예비 생물교사들의 의사결정 유형과 의사소통 능력의 변화를 살펴보았다. 또한 의사결정 유형과 의사소통 능력의 상관관계를 조사하고, 예비생물 교사들은 SSI 논증 프로그램 후 의사소통 및 의사결정에 관해 어떠한 경험을 하였는지 살펴보았다. SSI 논증 프로그램은 사회적 의사결정과 문제해결전략을 활용하여 개발되었으며, 낙태, 안락사, 유전자 조작 및 인공지능을 주제로 총 12차시에 걸쳐 진행되었다. 예비교사들은 SSI 문제를 파악하고, 해결책을 생각하며, 최선의 방안을 결정하도록 하였으며, 이 과정에서 소집단 토론을 통해 사회과학적 문제에 대한 논증 활동의 기회를 가졌다. 연구 결과, 예비 교사들의 의사소통 능력은 통계적으로 유의미한 향상을 나타냈으나, 의사결정 유형에는 변화가 없었다. 또한 Pearson 상관 분석 결과, 의사결정 유형 중 '합리적 유형'은 의사소통 능력과 유의미한 상관관계를 나타냈다. 예비교사들은 사회과학적 쟁점에 대한 논증 프로그램을 통해 근거, 자료, 맥락, 반론 등을 고려하여 자신의 주장을 말하는 능력이 향상되었다고 언급하였다. 또한 사회과학적 문제에 관심을 가지게 되고 다른 사람의 비판을 수용할 수 있게 되었을 뿐만 아니라 자신도 다른 사람을 배려하면서 자신의 의견을 말할 수 있게 되었다고 하여 과학교육에서 SSI 논증 활동을 통한 인성 교육의 가능성을 시사한다.
본 연구는 기술혁명의 흐름 속에서 비인격화를 조명하며 새로운 인간상을 지향하는 기독교 인격 교육을 제시하는 것이 목적이다. 기계시대의 기술과 인간의 진화적 흐름에 적응하고 중재하며 대안을 제시하는 기독교 인격 교육을 나타낸 것이다. 이를 위한 교육목적은 기술혁명시대의 새로운 인간상으로 제시된 창조적 인간, '호모 크레토스'(Homo Creators)를 지향하는 것이다. 교육 목표는 창조적인 해석과 학제간의 창조적 통합과 탈기계·탈인습 패러다임의 인격적 대화를 통해서 창조적 인간을 양육하는 것이다. 교육 내용은 탈기계와 탈인습의 특징을 통섭하는 인격 대화이다. 교육 방법은 기술의 시스템적 사고와 인격 대화가 실현되도록 에듀테크(Edu-Tech), AIED(교육 분야의 인공지능)를 활용한다. 또한, 교사와 학습자, 교육 환경과 교육 평가에 대한 구성을 제시한다. 본 연구의 의의는 기독교교육학의 관점에서 기술혁명시대 인간의 정체성을 규명하고, 새롭게 창조적 인간상에 관한 연구를 시도한 것이며, 이것을 지향하는 기독교 인격 교육의 방향성을 제시했다는 데 있다. 이것은 기술혁명시대를 수용하면서도 인간의 본질적 특성을 중시하는 기독교교육이라고 할 수 있다.
본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.
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.
본 연구는 애니메이션 및 영화와 같은 영상저작물에서 묘사되는 로봇이 핵심인물과 교감하고 애착을 형성하는 조건을 분석하여 정서교감형 로봇의 캐릭터라이징 전략을 정리하고자했다. 인공지능과 로봇 분야는 기술의 발전에 따라 더 이상 공상과학의 영역이 아닌 현실의 문제로 여겨지고 있다. 이에 영상저작물에서 창조된 정서교감형 로봇의 표현적 특성이, 향후 널리 보급될 것으로 예상되는 인간친화적 서비스 로봇계열의 표현적 구현 즉, 캐릭터성 구축에 있어서 의미 있는 요인이 될 것이라는 가정을 내릴 수 있었으며, 그 기초를 세우기 위한 목적에서 본 연구가 시작되었다. 분석 대상은 현대적인 로봇의 개념을 천명한 1920년대 이후 제작된 영화와 애니메이션 중에서, 핵심인물과의 정서적 친밀성이 명확히 관찰되는 로봇 캐릭터로 한정했다. 그리고 로봇의 외형과 행동 경향성을 파악하기 위해, (1) 로봇의 외현적 인상을 5가지(인간적, 만화적, 도구적, 인공적, 애완동물적) 분류에 의해 유형화하고, (2) 성격의 외적 구현으로 여길 수 있는 행동 경향성은 DiSC 행동유형 진단도구를 활용하여 유형화했다. 한편, 정서적 친밀성이 높은 로봇은 감정 수용력과 임무로부터의 독립성이 강하다는 공통점을 관찰할 수 있었다. 따라서, 사교형과 안정형의 행동유형이 감정수용성이 높고, 사교형의 독립성이 높은 편이며, 신중형은 감정 수용성과 독립성이 전반적으로 낮은 것으로 파악되었다. 다만, 외현적 인상 분석을 통해 파악한 외형요인은 정서교감 능력에 대해 유의미한 관계성을 파악하기 어려웠다. 따라서 정서적 교감 능력이 강한 로봇의 조건은, 현실의 인간 관계형성 과정과 유사하게, 첫인상보다는 소통을 통한 정서적 교감이 주요한 영향을 미침을 알 수 있었다. 끝으로, 로봇의 캐릭터성을 연구하기 위해서는 실로 광범위한 분야에 대한 통섭적 역량이 필요하다고 여겨진다. 로봇 캐릭터를 디자인적 요인과 성격적 요인만으로 재단하기에는 인간과의 교감에 요구되는 방대한 정보를 온전하게 분석하기 어렵다는 한계 역시 통감할 수 있었다. 그러나 이를 위한 초석으로서, 간학문적 연구가 필요한 로봇의 개발에 애니메이션이 가지는 종합예술적 가치가 값지게 활용되기를 기대하며 연구를 마무리하고자 한다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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