최근 인공지능(AI)에 대한 사회적인 관심에 따라 교육현장에서도 인공지능 교육에 대한 관심이 높다. 우리나라에서는 2015 개정 교육과정에서 정규 교육과정화된 소프트웨어(SW)교육에서 보다 확장하여 인공지능 교육 계획을 발표하는 등 향후 인공지능 교육 활성화를 위한 발판을 마련하고 있으며 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인공지능 교육에서 무엇을 어떻게 교육해야 하는가와 관련한 교육과정 구성에 대한 연구는 아직 초기 단계이며 지속적인 연구가 진행될 필요가 있는 영역이다. 이에 본 연구에서는 문헌 연구를 기반으로 국내외 AI교육과정과 관련한 연구의 공통점과 차이점을 분석해 보았다. 전반적으로 선행된 연구에서 중점을 두는 영역과 내용 요소에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 정보 교과의 독립 및 AI교육의 정규 교육과 정화에 대비하여 국내외 AI교육과정에 대한 문헌 연구를 실시하고 이를 토대로 향후 초등학교 AI교육을 위한 교육과정 구성의 방향을 탐색하였다.
본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다
일정변형률압밀사시험의 효율성 및 적용성을 구체화하기 위해 인공시료 또는 한정된 지역에서 채취한 불교란 점성토 시료가 아닌 광범위한 지역에서 채취한 불교란 점성토 시료에 대해 시험을 실시하였다. 시료채취의 대상지역은 우리나라의 서해안에서 동해안에 이르는 13개 지역이며, 29개의 불교란 자연시료를 채취하여 일정변형률압밀시험을 113회 실시하였다. 또한, 비교하기 위해 표준압밀시험도 병행하였다. 시험결과로부터 얻어진 압밀정수에 대한 공학적 특성을 고찰하였고, 회기분석을 통해 통계식을 제안하였다. 두 시험법에 의해 산출된 압밀정수를 비교 분석한 결과 수압비가 20% 이내인 범위에서는 일정변형률압밀시험의 변형률 속도가 압밀시험의 정수에 미치는 영향은 거의 없는 것으로 나타났다. 압축지수 및 압밀계수는 일정면형률시험의 결과 값이 표준압밀시험의 결과 값보다 크게 산출되었으나 일관성을 보였다. 또한, 선행압밀압력에 있어서는 두 시험법에 Cassagrande의 방법을 적용할 경우 서로 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구로부터 일정변형률압밀시험을 사용하여 표준압밀시험에 상용하는 상호관계식 개발의 타당성을 확인할 수 있었다.
스마트 토이(Smart Toy)란 인공지능이나 사물인터넷과 같은 차세대 정보통신기술이 접목된 장난감을 의미한다. 장난감의 고유 특성상 사용자의 만족감을 부여하는 목적만을 전부로 하지만, 스마트 토이의 기능들을 활용하여 사용자로부터 흥미도 및 이용 측면 등의 데이터를 수집할 수 있다면, 사용자의 만족감 및 발달 정보 등의 부가 효과들을 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 토이를 활용한 사용자의 데이터 수집을 위한 인터페이스를 설계하고, 그 내용을 기술한다.
봉의꼬리에 있어서 생육은 일반상토인 모래: 마사토 : 부엽토(2:5:3)와 피트모스 : 이끼(5:5) 조합에서 많았으므로 인공상토로는 피트모스에 이끼를 덮은 조합이 유리한 것으로 나타났다. 도깨비고비의 경우에는 전체적으로 배양토 적응성이 높게 나타났으며 역시 피트모스 : 펄라이트(7:3) 조합에서 생육량이 가장 많았다. 그러나 바크와 톱밥이 들어간 배양토에서는 생육이 저조하였다. 부싯깃고사리의 경우 초장과 엽수의 생육으로 볼 때 모래 : 마사토 : 부엽(2:5:3) 조합이 가장 크고 많았으며 그 다음이 피트모스 : 펄라이트(7:3, 5:5) 조합 순이었다.
본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.
본 연구에서는 해수담수화의 효율을 높이기 위한 효율적인 전처리 기법을 찾기 위해 응집제 투입과 같이 마이크로 공기를 주입하여 전처리 효율을 측정하였다. $AlCl_3{\cdot}6H_2O$와 PGA 응집제 주입량에 따른 탁도 제거효율을 알아보았다. 탁도 유발 물질은 해저퇴적토와 해양미세조류를 선정하여 실험에 필요한 탁도를 구현하였다. 퇴적토 함유 인공해수는 $AlCl_3{\cdot}6H_2O$ 0.5g/L 주입 시 제거율 73.7%를 얻은 반면 PGA 경우 0.05g/L 주입만으로 92.4% 제거율을 얻었다. 미세조류 함유 인공해수 또한 PGA 응집제 0.05g/L의 주입 만으로 95% 이상의 높은 제거효율을 보였다. 퇴적토를 함유 인공 해수에 비해 미세조류를 함유한 인공해수에서 효율이 더 좋았으며, 두 경우 모두 0.1g/L의 PGA 응집제 투입 후 1분간의 응집과정을 거친 후 마이크로 공기를 5초간 주입하였을 때 최적의 제거효율을 보여주었다. 마이크로 공기 주입 후 약 10분 후 최고의 탁도 제거율에 도달하였다. 본 연구결과를 통해 높은 탁도를 가진 해수일지라도 응집제와 마이크로 공기를 주입할 시 신속히 제거가 되었으므로, 본 연구결과는 해수 전처리에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
EPB TBM 굴진 중 다양한 지반 조건에서 적절한 양의 폼(Foam), 폴리머(Polymer) 등 첨가제의 주입은 TBM 공사의 안정성은 물론 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 국외에서는 90년대부터 최근까지 EPB TBM 공법을 토사 지반에 적용할 때 최적의 첨가제 주입에 대한 연구가 활발하게 이루어졌으나 국내에서는 이와 관련된 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 굴착토 컨디셔닝에 가장 널리 사용되는 폼을 첨가제로 선정하고 폼 주입에 따른 토사 지반에서의 TBM 굴진 성능 변화를 일련의 실내 굴진 시험을 통해 파악하였다. 굴진 시험은 인공 사질토 지반을 동일 다짐 조건으로 조성하고 폼의 주입량과 상태를 나타내는 변수인 FIR (Foam Injection Ratio), FER (Foam Expansion Ratio), $C_f$ (Surfactant Concentration) 값을 변화시켜가며 수행되었으며, 각 시험에서 굴진 중 측정된 토크 값을 측정하였다. 또한 굴진 시험 후, 배토된 흙의 슬럼프 값을 비교하여 컨디셔닝 된 시료의 워커빌리티(workability)를 평가하였으며, 블레이드에 설치된 알루미늄 커터의 무게 변화를 측정하여 컨디셔닝 조건에 따른 동일 위치에서의 커터 마모량을 비교하였다. 최종적으로 측정된 토크, 슬럼프 값, 마모량 결과의 비교를 통해 본 연구에서 적용된 인공 사질토 지반에서 최적 TBM 굴진을 위한 폼 주입비를 도출하였다. 연구 결과를 통해 지반 조건에 따라 다른 최적의 TBM 굴진 성능을 확보하기 위해서는 장비 부하, 기계 마모, 워커빌리티 확보에 대하여 적정 수준을 만족하는 폼 주입 조건이 존재하고 이에 대응하기 위한 사전 폼 주입 설계가 필요한 것으로 나타났다.
전단파 속도는 내진설계시 중요한 설계인자이나 지반조사의 목적으로는 흔히 경제적, 시간적 제약 등으로 시험을 통한 측정이 널리 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 가장 일반적인 현장 지반조사시험인 표준관입시험 결과를 바탕으로 사질토 지반에서의 전단파 속도를 예측하는 연구를 수행하였다. 650개 데이터 세트를 이용해 표준관입시험 저항치 $N_{60}$, 함수비, 세립분함량, 비중을 입력변수로 하여 전단파속도를 추정하는 인공신경망 모델을 구축하고 입력변수별 전단파속도에 미치는 영향을 민감도 해석을 통해 조사하였다. 그리고, 기존의 국내 외 7개의 표준관입시험을 이용한 전단파속도 예측 경험식들과 인공신경망에 의한 결과를 비교하였다. 민감도 분석결과 표준관입시험 저항치의 영향이 월등히 큰 것으로 나타났으며, 모델효율계수와 평균제곱근오차를 사용하여 기존의 경험식들과 인공신경망 모델의 예측 능력을 비교한 결과 인공신경망 모델의 예측 결과가 가장 좋은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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