• Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.21 no.3
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• pp.55-59
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• 2019

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.561-566
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• 2007

본 논문에서는 실감형 요리 시스템의 제작에 대하여 기술한다. 실감형 요리 시스템은 요리를 만드는 과정을 컴퓨터를 이용해 가상적으로 체험해 볼 수 있게 한다. 증강현실 기술을 이용, 모의부엌에서 요리 재료 카드를 인식함으로써 요리재료를 요리 용기에 투입하고 투입된 요리 재료는 증강현실 부엌에 나타나게 된다. 또한 멀티 터치가 가능한 지능형 인터페이스 플랫폼인 테이블 탑 디스플레이를 기반으로 증강현실 오브젝트와 사용자가 서로 상호작용할 수 있도록 한다. 테이블 탑 디스플레이에서의 터치와 hand gesture를 인식하여 맨손의 손동작에 의해 상호작용을 구현한다. 이 시스템은 특히 어린이들을 대상으로 하여 실감나는 요리 체험을 할 수 있으며, 요리 과정을 보다 효과적으로 학습하는데 활용될 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1117-1120
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• 2005

위치응용 서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 구현의 기반이 되는 중요 기술요소 중 하나이다. 특히 스마트 홈, 지능형 단말기, 스마트 스페이스의 구현을 위해서는 광역범위보다는 실내환경에서의 사용자, 오브젝트의 위치인식에 대한 연구기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선센서 플랫폼 및 통신기술을 이용한 실내 위치인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자 한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 RF 무선신호와 초음파신호간의 속도차를 이용한 DTOF 기반 거리측정과 삼각측량 기법을 이용하였다. $3{\sim}10cm$ 의 위치오차를 가지는 정밀 위치계측 기술로, 개발된 시스템은 무선센서 플랫폼과 임베디드 게이트웨이 시스템, 위치계측 서버 시스템으로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 오차보정 및 멀티 센서를 통한 위치보정기법에 대해서도 논의한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.339-342
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• 2011

지능형 로봇산업은 인간의 생활에 지대한 영향을 끼치는 미래 산업으로 손꼽히는 분야이다. 향후 소비자들의 욕구를 충족시키기 위해서는 다양한 플랫폼을 개발하고 사용자의 편의성을 만족시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 사용자에게 효율적으로 정보를 전달하기 위한 작업 정보 스키마의 정의 및 이용자의 성향에 따른 차별화된 정보 전달 방법을 제안한다. 정형화된 작업 정보를 통해 다양한 플랫폼의 상호작용을 일원화 하고, 이를 전달하기 위해 사용자 모델을 이용한 차등적 정보제공을 통해 다양한 소비자의 욕구를 충족시키는 것이야 말로 미래 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 한 방향을 제시할 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1300-1302
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• 2011

최근 지능형 서비스 로봇을 유비쿼터스 환경에 적용하기 위해 다른 장치들과 연동시키는 기술이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 로봇 플랫폼과 안드로이드 플랫폼 간의 연동을 통해 로봇과 안드로이드 기반의 협력적인 서비스를 사용자에게 제공할 수 있는 소프트웨어 프레임워크 기법을 제시한다. 그리고 본문에서 소프트웨어 프레임워크의 각 구성요소를 설명하고 동작 예시를 통해 실제 동작하는 방식을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.530-532
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• 2021

This paper deals with AI education service that enables developers who have completed basic programming education to program in C/C++ language in order to learn big data and artificial intelligence. In addition, a customized development environment configuration system according to the development environment and how the user implements and tests artificial intelligence are explained. And also it has a function to check the effect on artificial intelligence through manipulation of various internal parameters. It is expected that it will be possible to develop artificial intelligence education services without language restrictions through networks in the future.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.263-264
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• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.6
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• pp.64-68
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• 2014

본고에서는 수자원관리의 새로운 패러다임인 스마트워터그리드에 대한 간략한 소개와 연구단에서 개발되는 기술의 확산을 위한 추진 전략을 알아본다. 스마트워터그리드 연구단은 51개의 참여기업과 303명의 참여 연구원이 크게 3개의 세부로 나뉘어 연구를 진행한다. 1세부는 신도시 수자원 연계활용을 위한 지능형 수자원 확보 기술 개발을, 2세부는 수자원 최적 활용을 위한 지능형 유역물관리 플랫폼 개발을, 3세부에서는 Smart Water Grid 맞춤형 ICT기반물정보 관리 기술 개발을 목표로 하고 있다. 이렇게 개발되는 기술의 확산을 위해 크게 5가지의 전략을 펼치고 있다. 기술실증화 전략인 Pilot-Plant와 Demo-Plant 설계 및 운영, 표준분류체계, 국제표준화 ITU-T FG-SWM, 제7차 세계물포럼, 국제기술협력을 위한 국제컨퍼런스 개최가 연구단의 전략이다. 특히, 스마트워터그리드라는 새로운 패러다임을 국제적인 이슈로 상정하기 위하여 국제표준화 기구인 UN-ITU에 SWM(Smart Water Management) 주제로 FG(Focus Group)을 신설하였다. ITU-T는 전기 통신 분야의 국제기구로서 신기술이 개발될 때부터 기술표준화를 제시하고, 제품의 수출입에 영향력을 미치기에 많은 전기전자통신 업계의 주요 관심분야이기도 하다. SWG연구단에서도 SWM차원에서 SWG기술이 향후 세계시장에서 선진기술들과 비교경쟁력을 갖출 수 있도록 국제표준화를 위한 노력을 기울이고 있다. 또한, 2015년에 개최될 세계 제 7차 물포럼에서 SWG기술을 시연하고, 홍보하는 활동을 통해 대한민국의 우수한 IT기술이 물산업의 중심에서 돋보일 것이라 전망된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.6-6
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• 2022

최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.2
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• pp.197-209
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• 2024

This study aimed to analyze recent research trends in Artificial Intelligence (AI) education within South Korea with the overarching objective of exploring the future direction of AI education. For this purpose, an analysis of 697 papers related to AI education published in Research Information Sharing Service (RISS) from 2016 to November 2023 were analyzed using word cloud and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique. As a result of the analysis, six major topics were identified: generative AI utilization education, AI ethics education, AI convergence education, teacher perceptions and roles in AI utilization, AI literacy development in university education, and AI-based education and research directions. Based on these findings, I proposed several suggestions, (1) including expanding the use of generative AI in various subjects, (2) establishing ethical guidelines for AI use, (3) evaluating the long-term impact of AI education, (4) enhancing teachers' ability to use AI in higher education, (5) diversifying the curriculum of AI education in universities, (6) analyzing the trend of AI research, and developing an educational platform.