최근 인플루언서의 글로벌 시장이 급성장하고 있는 가운데 인플루어서가 주목을 받게 되면서 인플루언서의 근로 특성과 근로 환경에 대한 체계적인 연구가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 인플루언서의 감정노동, 직무스트레스가 직무소진에 미치는 영향관계에서 긍정심리자본과 사회적지지가 직무소진에 조절효과가 있는지에 대해 실증적으로 살펴 보았다. 인스타그램을 통해 활동을 하고 있는 인플루언서를 대상으로 설문조사를 실시 하였고 구조방정식을 사용하여 통계처리와 분석에 활용하였다. 분석결과 긍정심리자본은 조절효과가 없는 것으로 나타났으며, 사회적 지지의 조절효과는 감정부조화와 직무소진 간의 관계는 채택되었으며, 표면행동과 직무소진 간의 관계외에 변수들과 직무소진간의 관계에 유의한 상호작용을 가지지 못한 것으로 나타났다.
본 연구는 Cakewalk By Bandlab(이하 Cakewalk)과 TTS-1의 접근성 평가의 후속연구로, Cakewalk가 기본으로 제공하는 VSTi 형식의 SI-Drum의 기본 접근성을 평가하고 접근방법을 연구하기 위한 목적이 있다. 본 연구에서는 스크린리더 사용자가 SI-Drum을 사용하여 국가직무능력표준(NCS) [가상악기 에디팅하기] 작업을 수행할 수 있는 지에 대한 기본 접근성이 소프트웨어 개발자 관점에서 평가되었다. 또한, Cakewalk 단축키 등록 기능, MIDI 기능, 센스리더 기능을 활용한 확장된 접근성이 평가되고 접근방법이 모색되었다. 본 연구 결과, SI-Drum의 기본 접근성은 없는 것으로 나타났으나, 센스리더의 마우스 기능과 위치기억 기능을 중심으로 사용하는 확장된 접근 기능을 활용하면 [가상악기 에디팅하기] 작업을 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 하지만, 이 작업도 각 컨트롤에 접근할 수 있는 위치기억 목록을 만들고 저장하기 위한 정안인의 도움이 필요한 것으로 나타났다. 스크린리더 사용자가 더 효율적으로 작업을 수행하기 위해서는 기본 접근성 확보가 우선 필요하고, 이를 위한 Cakewalk와 센스리더의 개선사항이 제안되었다.
화재는 인명피해와 재산피해로 많은 이들에게 되돌릴 수 없는 상처를 남기는 재난이다. 이를 신속히 감지하고, 대처하고자 다양한 화재탐지 장비가 우리의 주변에 설치되어 있다. 그러나 인위적, 환경적, 노후화 등 다양한 문제로 인해 실제 화재가 아님에도 화재탐지 장비가 작동되어 정작 필요한 화재 현장에의 지원이 늦어지는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재탐지 장비의 비화재보에 대해 분석하고 화재 여부를 확인하여 오보로 인한 출동을 방지하려는 방법으로 현장직원이 영상을 통해 현장 상황을 확인 후 출동할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다. 이러한 확인절차를 거쳐 실제 화재로 판명될 시 기존 비상 재난 안내 문자와 같은 광범위한 안내가 아닌, 화재 발생 인근 지역의 범위에 대피 안내 알림을 보내 신속한 대피를 유도하고, 소방관의 신속한 출동으로 빠르고 정확한 처리가 가능하도록 지원하는 맞춤형 자동안내 시스템을 제안함으로써 재난에 대해 안정적으로 대처할 수 있게 함을 목적으로 한다.
전자정부 표준 프레임워크는 국내 정부/공공기관 등 웹 환경 개발을 위한 공통 컴포넌트 재사용, 표준 모듈의 연계와 종속성 해소 등 전반적인 기술을 제공하고 있다. 그러나, 획일화된 개발 환경은 코어 버전에 따른 구버전 업데이트 문제와 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인정보와 기밀정보 유출 가능성이 존재한다. 본 연구는 국내 eGovFrame을 운영하는 웹사이트 중심으로 보안 취약성을 직접 분석한다. 내부 프로그래밍 언어 소스 코드 수준에서 취약점을 분석/분류한 결과, 대표 보안 취약성과 연계되는 5개 항목을 다시 추출할 수 있었다. 이에 대한 대응책으로, 2단계(1, 2차)를 통한 보안 설정과 기능 그리고 보안 정책을 설명한다. 본 연구는 향후 전자정부 프레임워크 보안 기능 개선하고 서비스 활성화에 이바지하고자 한다.
의료용 초음파 영상 시스템에서, 영상점의 밖에서 오는 신호가 초음파 수신 집속 과정에서 완전히 제거되지 않으면 부엽을 발생시킨다. 부엽의 시간 신호가 영상점에서 오는 시간 신호(주엽)와 같이 중첩되어 나타나면 시간 영역에서 필터 처리를 이용하여 완전히 제거하기 어렵다. 그러나 수신 집속 과정에서 시간 -채널 신호를 푸리에 변환하면, 주엽과 부엽의 신호는 주파수 스펙트럼 영역에서 공간적으로 분리가 된다. 따라서 스펙트럼 영역에서 계산한 주엽과 부엽의 신호크기를 이용하여 크기 가중치를 계산하여 영상에 곱함으로써 부엽을 억제하였다. 그리고 주엽과 부엽의 스펙트럼이 인접할 때, 주엽과 부엽 스펙트럼 사이의 거리에 따라 거리 가중치를 적용하였다. 64 채널 선형 트랜스듀서를 사용하는 5 MHz의 초음파 영상 시스템에서 점확산 영상과 다른 밝기의 낭종을 가지는 스페클 영상을 합성하고 가중치를 적용하여 초음파 영상을 계산하였다. 점반사체 영상에서 해상도의 변화 없이 부엽이 크게 줄어들었으며 낭종 영상에서 대조도가 크게 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.
최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 온라인 원격 수업과 비대면 시험으로 인해 수업 태도 및 시험 부정행위에 대한 관리가 어려움을 겪고 있다. 따라서 온라인으로 학생들의 행동을 자동으로 인식하고 검출하는 시스템이 필요하다. 사람의 행동을 인식하는 행동 인식의 경우 컴퓨터 비전에서 많이 연구되는 기술 중 하나이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서는 온라인 수업 및 시험에서 주요 정보가 될 수 있는 사람의 팔 움직임 정보와 주변 물체에 대한 정보를 포함하는 데이터가 필요하다. 기존 데이터 세트는 여러 분야에 대해 분류를 하거나 일상생활 행동으로 구성되어 있어 본 시스템에 적용시키기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 진행되는 온라인 시험 및 수업에서 태도를 분류할 수 있는 데이터 세트를 제시한다. 또한, 기존의 행동 인식 데이터 세트와의 비교를 통해 제안된 데이터 세트가 올바르게 구성되었는지를 보여준다.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
본 팀은 웹캠으로 촬영한 영상에서 원하는 물체를 선택하여 텍스처를 선택한 이미지의 스타일로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 영상을 세그멘테이션하고 원하는 물체만을 원하는 텍스처로 변환하여 최종 아웃풋을 얻는다. 제안하는 네트워크는 물체를 다양한 스타일로 바꾸는 것이 가능한데, 이 중에서 이미지에 명화의 화풍을 입히는 것을 중점으로 하여 데모를 구현했다. 빠른 속도로 네트워크를 실행하기 위해 기존 연구들에 비디오 처리의 관점을 접목했다. 여러 프레임을 묶어 옵티컬 플로우를 생성하고, 첫 번째 프레임을 인스턴스 세그멘테이션한 후 마스크를 추출했다. 이후 마스크 영역만 뽑아낸 이미지를 새로운 입력으로 하여 스타일 트랜스퍼를 거치고, 이 첫번째 프레임과 나머지 프레임들의 옵티컬 플로우로 나머지 프레임들의 세그멘테이션과 스타일 트랜스퍼를 예측하여 다시 비디오 프레임으로 만들어 주었다. 본 알고리즘은 옵티컬 플로우 설정으로 네트워크의 계산량을 줄이며 속도를 개선했다. 빠른 데이터 처리로 사용자가 원하는 물체의 텍스쳐가 바뀔 수 있게 되었고, 이는 현실 세계가 실제로 바뀐 듯한 느낌을 들게 한다. 또한, 컴퓨터 비전에서 활발하게 연구되었던 분야를 AR로 끌어와 두 분야의 융합 가능성을 열었다. 현재 코로나의 영향으로 집에서 취미생활을 즐기는 인구가 많아졌다. 본 연구를 통해 많은 사람에게 집에서 쉽게 명화의 감성을 즐기고 느낄 수 있는 양질의 콘텐츠를 제공해주려 한다. 또한, 박물관과 미술관 등의 기관에서도 이 기술이 활용될 수 있다. 명화를 느낄 수 있는 다양한 콘텐츠를 이용하여 박물관이나 미술관의 홍보 효과도 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 스마트팜 사업 참여 기업 자료를 이용하여 기업의 혁신 활동이 기업 혁신 성과에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하였다. 기업의 혁신활동을 기획역량, R&D역량과 사업화 역량으로 구분하고 각 혁신 활동이 기업의 매출 및 특허 창출에 미치는 영향을 추정하였으며, 정부의 기술정책지원이 기업의 혁신활동과 성과와의 관계에서 미치는 조절효과도 분석하였다. 연구방법으로는 회귀분석을 진행하였으며 분석 결과, 기업 내 혁신과 관련된 기획역량, R&D역량, 사업화 역량은 기업 성과 창출에 영향을 미치는 것으로 나타으며 정부의 기술정책 지원도 기업 성과를 더 높이는 영향을 주는 것으로 나타났다. 기술사업화 경영성과를 높이기 위해서는 기획, R&D역량과함께 정부의 기술정책지원이 필요한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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