4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 전 세계의 많은 국가들은 새로운 미래를 준비하기 위한 노력을 기울이고 있다. 산업구조의 변화뿐만 아니라 전문 인재양성을 위한 교육시스템의 새로운 변화를 추구하고 있다. 변화의 중요한 부분 중 하나로 컴퓨터 중심의 지능정보사회로의 변화를 준비하고 이끌어나갈 수 있는 인재를 길러내기 위하여 소프트웨어교육을 교육과정의 핵심영역으로 반영하고 미래역량으로 도입하고 있다는 것이다. 본 연구에서는 예비교원들의 소프트웨어교육에 대한 인식을 조사하고 초등학교 정보교육에 대하여 갖고 있는 방향성과 생각을 분석하여 교과의 필요성과 추진방향 등을 살펴본다. 예비교원들의 응답을 토대로 SW교육이 학교현장에서 수행되는 방법에 대해 프로젝트기반 학습이 필요하다고 조사되었으며, 평가는 관찰평가를 통해 수행되어야 함을 알 수 있었다. 또한 예비교원들의 인식을 살펴본 결과 SW교육은 미래사회를 대비하기 위한 중요한 역량으로 인식하고 있었다.
본 연구는 유아교사들을 대상으로 유아의 스마트 미디어 이용과 유아 디지털 리터러시에 대한 인식과 신념을 살펴봄으로써 스마트 교육을 활성화 할 수 있는 방안을 탐색해보고자 한다. 연구에서는 인터뷰를 통해 유아교사들이 스마트 교육 수용과 관련하여 어떠한 인식을 가지고 있는가를 살펴보았다. 연구 결과 유아교사들은 유아들의 스마트 미디어 이용에 대하여 긍정적이기보다는 부정적인 태도를 가지고 있었으며 스마트 교육의 제한적인 활용이 필요하다고 응답했다. 교사들이 가진 기술에 대한 부정적인 태도는 스마트 교육의 수용을 저해하는 장애물인 것으로 나타났다. 이러한 결과는 교사들의 인식 개선이 스마트 교육 활성화의 중요한 전제 조건임을 보여준다.
이 연구는 공공부문 스마트워크센터 사용자에 대한 AHP 설문을 이용하여 정책의 지속적 사용 및 확산을 위한 우선 정책 과제를 도출하고, 분석결과를 토대로 대응 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. AHP 설문을 위한 정책과제의 대분류는 기술 인프라 개선, 제도 개선, 인식 개선의 세 가지로 구성하였다. 기술 인프라는 스마트워크 기술개선과 스마트 워크 시설개선으로, 제도 개선은 법제도 개선과 추진체계 개선으로, 인식개선은 조직문화 개선과 사용자 인식개선으로 각각 중분류하였다. 총 12개의 정책과제 중 조직문화 개선이 중요성과 긴급성 측면에서 가장 우선적인 정책과제로 분석되었으며, 인사복무규정 개선, 정책결정자의 리더십, 사용자의 인식 개선 과제 등이 우선적으로 해소되어야 할 것으로 나타났다.
챗봇은 음성, 이미지, 비디오 또는 텍스트와 같은 다양한 매채를 이용하여 대화가 가능한 대화형 어시스턴트이자 인공지능을 기반으로 사용자의 질문에 답하거나 문제를 해결할 수 있는 사용자 친화적 프로그램이다. 하지만 현재 챗봇은 사용자가 요청한 작업을 정확하게 수행하는 기술적측면에 초점이 맞추어져 있으며, 개인화된 대화로 사용자와 챗봇간의 관계성 구축에는 제한적이어서 일부 사례에도 불구하고 소셜챗봇이 되기에는 미흡한 상태이다. 만약 인간의 사회성을 나타내는 특징 중 하나인 관계성을 챗봇이 인식하여 알맞게 대화를 하여 문제를 해결할 수 있다면, 개인화된 대화를 할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 사용자가 입력한 내용을 기반으로 챗봇과 사용자 간의 관계성을 추론하고 대화 상황에 맞게 대화 상대가 적절한 대화를 수행 할 수 있는 텍스트 분석 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 실험 및 평가를 하기 위하여 실제 SNS대화 내용을 사용하였다. 분석결과 개인정보 보호를 위해 사용자의 개인 프로필 정보가 제외된 방법에서도 우수한 결과를 나타내어 소셜 챗봇에 적합한 방법으로 검증되었다.
최근 맞벌이 가정이 많아지면서 베이비 시터를 고용해 영아를 양육하는 경우가 많아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 영유아 상태분석에 따른 인공지능 베이비시터 시스템에 대하여 기술하였다. 보다 상세하게는 얼굴인식을 위한 Opencv 영상처리 기법, MS(azure)API 를 이용한 머신러닝 기반의 감정분석과 악취 센서(MQ-135 Sensor)를 이용하여 영유아의 상태를 파악한다. 파악한 영유아의 상태를 바탕으로 스스로 학습하여 요람을 제어하고 어플리케이션을 통해 원격제어를 할 수 있도록 제작한 스마트 베이비시터 시스템에 관한 것이다. 이에 따라 양육에 대한 부담감이 줄어들 것으로 기대하고 양육에 대한 부담감을 조금이나마 경감 시켜 주어 저출산과 양육 지출 비용 절약으로 사회적 측면, 경제적 측면 모두에 기여할 것을 기대한다.
정부는 2021년 1월에 '중대재해처벌법'을 제정 공포하여, 이 법을 시행하고 있다. 하지만, 2021년 산업재해 사고자수가 전년 동기 대비 10.7% 증가하였다. 따라서, 산업 현장에서는 안전대책이 시급한 현실이다. 본 연구에서는 통신 환경이 열악한 고위험 산업현장의 안전관리를 위하여 BLE Mesh 네트워킹 기술을 적용한다. 복합 센서 AIoT 디바이스로 가스 센싱값, 음성, 모션값을 실시간으로 수집하여, 인공지능 LSTM 알고리즘과 CNN 알고리즘을 통해 정보값을 분석하여 위험 상황을 인식하고, 서버에 전송한다. 서버에서는 전송 받은 위험정보를 실시간으로 모니터링 하여 즉각적인 구호조치가 수행되도록 한다. 본 연구에서 제안하는 AIoT 디바이스와 안전관리 시스템을 고위험군 산업 현장에 적용함으로써, 산업재해를 최소화하고 사회안전망 확대에도 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 정보침해 경험이 정보보호 활동에 직관적으로 미치는 영향과 정보보호 인식을 통해 분석적으로 미치는 영향을 이중 프로세스 이론(Dual Process Theory)을 통해 분석하는데 있다. 이를 위해 Baron & Kenny 매개 회귀분석을 사용하였으며 그 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 정보침해 경험은 정보보호 활동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 정보보호 인식은 정보침해 경험과 정보보호 활동 간의 관계를 매개하는 것으로 분석되었다. 셋째, 정보침해 경험이 정보보호 활동에 직접적으로 주는 영향과 인식을 매개하여 주는 간접적 영향의 효과는 모두 정(+)의 효과를 주는 것으로 분석되었다. 또한 정보침해 경험이 정보보호 활동에 주는 직접적 영향은 인식을 매개하여 정보보호 활동에 주는 간접적 영향에 비해 상대적으로 큰 것으로 분석되었다. 해당 분석결과를 바탕으로 정보보안 활동이 제고 될 수 있도록 하는 주기적 정보보안 교육 및 캠페인 정책이 필요함을 제언하였다.
작금의 현대 사회 사람들은 바쁜 일상생활로 인해 짧아진 수면과 불면증 등의 각종 수면장애를 겪고 있으며, 여러 가지의 요소로 인하여 수면의 방해를 받게 되면, 여러 질병 및 생활 장애를 겪을 수 있어 수면의 중요성은 날로 주목받고 있다. 본 논문에서는 수면을 이루는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하여 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 추출하여 개개인에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있다. 따라서 수면 과정에 따라 신체의 감각 및 자극에 대한 반응을 알고, 사람의 신체 상황에 따른 차이점 및 안정적인 패턴 및 조건을 정의하며 수면 패턴을 분석 및 솔루션 제공을 할 수 있다. 또한 차후에는 수면의 특정 상황만 아니라 식사, 출근, 등과 같은 유기적인 생활(유비쿼터스 환경)의 한 부분에도 상황에 따른 적절한 실내 환경 변화를 제공해주어서 좀 더 쾌적한 일상생활을 영위할 수 있도록 도움을 주게 되는 측면으로 확대 하려한다.
본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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