• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.115-123
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• 2024

본 논문에서는 교통약자의 운행지원을 위하여 내비게이션 정보와 웨어러블 밴드를 융합한 진동 알림 시스템을 제안한다. 기존 내비게이션 시스템은 정상인을 기준으로 길 안내와 위치정보 제공에 초점이 맞춰져 있어 표준시력 및 자극의 인지 지연의 장애가 있는 교통약자에게는 안전 및 편 Stick PC의 애플리케이션으로 전송하고 변환된 신호를 웨어러블 밴드로 전달한다. 웨어러블 밴드 의성 저하로 인한 교통사고 유발의 위험성을 가진다. 제안하는 시스템은 내비게이션 운행 정보를 에 전달된 신호는 유형에 따라 좌회전, 우회전, 과속 및 이벤트 등의 구분된 진동 신호를 통하여 운전자의 운행가이드 정보로 제공된다. 구현된 시스템의 성능평가 결과, 메시지의 송수신은 안정적인 상태를 유지하였고 내비게이션 정보 수신에 따른 진동 신호의 반응속도는 평균 1.875ms로 유효한 결과를 보였다. 또한, 한국장애인고용공단 일자리 안정부 장애우를 대상으로 1개월간의 현장 적응 평가에서도 편리성, 오작동, 추가 및 개선 사항과 접근용이성 측면에서 평균 9.16점으로 매우 긍정적인 사용자 평가를 받았다. 향후 카메라와 차량의 센서를 추가하여 차량 접근이나 객체 인식 등에 대한 알림 기능을 추가하여 차량 내부와 외부의 안전에 대한 인식을 높이고, 시력 및 인지 지연 장애가 있는 운전자의 안전한 주행 환경을 구축하기 위한 연구를 계속할 계획이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-86
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• 2018

지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권2호
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• pp.166-172
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• 2018

본 연구에서는 우선, 농작물의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구에 앞서 현재 국내에 보급되어 있는 스마트 온실의 실태를 파악하기 위하여 7가지의 유형별 스마트 온실 농가를 대상으로 현장조사를 실시하였다. 그 결과 현장에서 전하는 유형별 스마트 팜 선도 사례의 주목적을 보면, 지능형이나 첨단형 정도가 스마트 팜에 가까운 것으로 판단되었다. 연령대를 보면, 상대적으로 40대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 21개 농가로서 전체의 약 70.0%정도를 차지하였고, 재배경력은 10년 이하가 가장 많았다. 온실의 형태로는 1-2W형이 전체의 50.0%정도이고, 연동형이 전체의 80.0%정도로서 24개 농가였다. 재배작물의 경우, 화훼류는 3개 농가뿐이고, 나머지 농가는 채소류 중에서도 과채류만 재배하는 것으로 나타났다. 과채류 중에서도 상대적으로 토마토와 파프리카가 전체 중에 약 63.6%를 차지하였다. 제어시스템은 약 77.4%정도인 24개 농가가 국산제품을 사용하고 있었다. 제어시스템의 제어방식의 경우, 3개 농가는 제어패널만을 사용하여 온습도 등을 조절하였고 나머지 농가는 패널과 컴퓨터에 의한 디지털 제어방식이었다. 디지털 제어의 경우, 휴대폰을 통한 애플리케이션으로 원격조절도 가능하게 설계되어 있고, 대부분 농가에 CCTV도 설치되어 있었다. 계측 및 조절 대상 환경인자는 온도를 포함하여 9개 정도이며, 온도는 전체 조사대상 농가가 계측하고 있었지만, 환기 및 공기유동 팬이나 탄산가스 농도 등의 경우는 다른 인자에 비해 상대적으로 낮았다. 난방시스템의 경우, 대상 농가 중에 46.7%가 전기보일러를 사용하는 것으로 조사되었다. 이 외에도 온수보일러, 히트펌프 및 등유보일러 등으로 나타났다. 제어시스템에 투자한 규모의 경우, 1,000만 원에서 1억원까지로 투자규모가 농가마다 다르게 나타났다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제30권2호
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• pp.132-142
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• 2015

본 연구는 서울 경기지역 초등학생 학부모를 대상으로 식품첨가물에 대한 인식 및 정보요구도를 조사 및 분석하고, 이를 토대로 식품첨가물의 올바른 정보 제공을 위한 학부모 대상 교육용 스마트폰 앱을 개발하여 시범 적용 및 평가를 수행하였다. 식품첨가물에 대한 인식과 정보요구도를 서울 경기지역 초등학생 학부모 358명을 대상으로 설문조사한 결과, 학부모들은 가공식품 구입 시 '안전성'(40.5%)에 가장 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 식품을 구입할 때 제조일자나 유통기한 외에 제일 먼저 확인하는 사항은 '원산지'(35.4%)로 나타났다. 식품 구입 시 식품표시사항을 이해하고 구매하는지에 대해서는 '보통이다'(45.1%)와 부정적 응답(15.7%)이 과반수 이상 나타났다. 식품안전에 가장 위협이 되는 요인으로 '식품첨가물'(42.7%)을 가장 많이 선택하였으며, 식품첨가물 중 '표백제 및 발색제' > '보존료' > '색소' 순으로 건강에 위험하다고 응답하였다. 가공식품 구매 시 식품첨가물이 적게 들어간 것을 선택 하는지에 대해 긍정적 응답(63.1%)이 높은 반면, 가공식품의 식품첨가물 표시 내용 이해 여부에 대해 '보통이다'(49.2%)와 부정적 응답(21.0%)이 과반수 이상 나타났다. 식품첨가물에 관한 교육 및 홍보 필요성에 대해 88.0%가 긍정적 답변을 하였으며, 식품첨가물에 대해 가장 알고 싶은 정보는 '안전성'(74.3%)으로 나타났다. 설문 결과와 연구진의 브레인스토밍을 통해 1강, '식품첨가물이란?', 2강, '식품첨가물 안전한가?', 3강, '식품표시를 읽자', 4강, '식약처의 안전 관리', 5강 '애니메이션 즐겨보기'로 구성하여 '식품첨가물 바로 알기' 앱을 개발하였다. 개발된 교육용 앱을 서울 경기지역 초등학생 학부모 27명에게 시범 적용하여 교육 전과 교육 후를 비교한 결과, 식품첨가물의 위해성에 대해 '조금 해롭다'(40.74%)에서 '해롭지 않다'(48.15%)로, 식품첨가물에 대해 '잘 모른다'(44.44%)에서 '약간 알고 있다'(59.26%)로, 식품첨가물이 들어있는 가공식품을 안심하고 섭취해도 되는지에 대해 '잘 모른다'(44.44%)에서 '그렇다'(59.26%)로 식품첨가물의 인식이 개선된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 교육용 스마트폰 앱 '식품첨가물 바로알기'는 학부모들에게 식품첨가물에 대한 올바른 이해와 부정적 인식을 개선하는 것으로 나타났으며, 이를 활용함으로써 식품첨가물에 대해 효과적인 정보전달 매체로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.171-180
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• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.53-68
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• 2024

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권3호
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• pp.230-245
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• 2024

외부 환경변화에 민감한 양서류는 지역 내 생태환경의 변화나 교란을 평가하는 생물지표종으로 활용되고 있다. 도시화로 인한 서식지 파괴, 단절과 같은 인위적인 위협으로 인해 무미목 양서류 종 3분의 1이 멸종 위험에 처한 것으로 알려져있다. 무미목 양서류의 적절한 보호 및 보전전략 마련을 위해서는 개체군의 특성을 고려한 생물종 조사가 요구된다. 본 연구는 무미목 양서류의 번식기 울음소리를 이용한 생태모니터링에 있어 시민들의 참여 가능성을 모색하고자 하였다. 또한 적절한 품질관리 방안을 제안하여 오류나 편향을 제거하고 신뢰도 높은 생물종 출현 자료를 추출하고자 하였다. 시민과학 프로젝트는 국내에 서식하는 무미목 양서류 12종을 대상으로 2022년 4월 1일부터 8월 31일까지 전국을 대상으로 수행되었다. 시민들의 자발적인 참여를 통해 무미목 양서류의 번식기 울음소리를 직접 청취하고 모바일 애플리케이션을 통해 녹음함으로써 음성신호 모니터링이 진행되었다. 또한 품질관리 프로세스를 구축하여 시민들로부터 수집된 데이터의 오류 및 편향을 누락, 허위, 잘못된 식별과 같이 3단계로 분류하여 신뢰도 높은 생물종 출현 자료를 추출하고자 하였다. 시민참여 무미목 양서류 음성신호 모니터링 결과 총 6,808건의 관찰 기록을 수집할 수 있었다. 품질관리 프로세스를 통해 6,808건의 데이터 중 1,944건(28.55%)에서 오류 및 편향이 발생하였다. 오류 및 편향 유형으로는 누락이 922건 (47.43%)으로 높은 빈도를 보였으며 잘못된 식별 540건(27.78%), 허위 482건(24.79%) 순서로 나타났다. 시민과학프로젝트를 통해 국내에 서식하는 12종의 무미목 양서류 중 두꺼비(Bufo gargarizans Cantor), 한국산개구리(Rana coreana)를 제외한 10종의 무미목 양서류의 번식기 울음소리를 관찰할 수 있었다. 주로 개체수 감소로 인하여 관찰이 어렵거나 비 출현 개체의 번식기와 시민과학 프로젝트 진행 시점과의 차이로 인해 번식기 울음소리를 수집하는데 어려움이 발생한 것으로 나타났다. 본 연구는 시민참여를 토대로 국내에 서식하는 무미목 양서류의 번식기 울음소리를 통해 분포현황과 생물종 출현 자료 수집을 처음으로 검토한 연구이다. 향후 시민과학을 접목한 생물음향 모니터링 설계와 시민과학 데이터 품질관리 방안에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.