사람과 기계의 의사소통을 위해 기본적으로 개발된 방식은 사람의 문자를 기계어로 바꿔주어 작성된 이진 코드들을 기계가 인식하는 방법이었다.[1] 이는 중간 처리기만 이용하여 쉽게 언어를 변환하는게 가능하였고, 현재까지도 가장 많이 이용되는 방법이다. 하지만 문자를 이용하는 방식 또한 평상시 사람들이 사용하는 언어가 아닌 기계어로의 변환이 용이하도록 미리 정의된 단어들을 사용하기 때문에, 일반적인 사람들이 이용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 사람의 손동작 영상을 이용한 컴퓨터 제어시스템을 제안하고자 한다.
최근, 기계와 사람이 상호작용을 하는 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 중요해지고 있다. 그 중에서도 연구가들 사이에서 신체의 골격을 인식하는 동작인식 카메라인 키넥트를 활용한 연구들이 급증하고 있다. 키넥트를 사람과 배경의 깊이를 인식 및 분석한 후 사람인지를 인지한다. 하지만 사람과 배경의 깊이 단계가 같을 경우 사람을 인식하기 힘들다는 한계점이 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 한계점을 해결하기 위한 관련 논문을 비교, 분석하고자 한다.
본 논문은 동일 목적지를 가진 다수의 사람들이 동일 이동 수단을 탑승하여 이동할 경우 발생하는 소요 시간의 감소를 위한 거점 군집에 대해 다루려 한다. 실제 도로망에서는 노드에 해당하는 사람들의 위치가 유동적으로 변화 하고 사람 간의 거리 값 또한 변화하게 된다. 따라서 동일한 목적지를 가진 다수의 사람들이 한 대의 차량을 탑승하여 이동한다고 가정할 때 차량의 최단 경로 및 소요 시간 감소를 목적을 기반으로 설계하였다. 차량의 최단 경로를 감소시키 위해서 사람들을 군집화 하는 방법을 사용하였고 그 결과 경유지가 감소 되어 차량의 이동 경로 값은 감소되었다. 또한, 전체 이동 소요 시간 역시 군집을 통해 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 군집을 이용한 최단 경로의 감소와 전체 이동시간 감소에 대한 알고리즘을 설계하고 구현하였다.
기업 운영에 있어서 인적자원의 중요성이 강조되고 있고, 많은 기업들이 성과를 향상시키기 위한 전략으로 활용하고 있다. 기존의 연구들은 사업 운영과 관련하여 기업가정신의 중요성을 강조해왔다. 최근 들어 많은 기업들은 종업원들을 위해 일하기 좋은 근무환경 제공, 처우개선 등 다양한 방법을 활용하여 종업원들의 근무만족도를 높이고 이를 통해 기업성과를 향상시키기 위한 노력을 기울이고 있다. 이러한 사람중심의 기업가정신은 기업의 성과를 향상시키는 중요한 요소이다. 기업은 급격한 환경변화에 잘 적응함으로써 기회를 포착하고 활용할 수 있어야 한다. 그러기 위해 기업의 관리자들은 조직 내에서 기업가적 리더십을 발휘하여 조직의 성장과 발전에 필요한 기회를 포착하고 활용해야 한다. 본 연구는 전통적인 사업 중심의 기업가정신 대신에 사람중심 기업가정신 그리고 기회를 활용하고 포착하는 기업가적 리더십의 선행연구 검토와 실증분석을 통해 이론적 발전에 기여하고자 한다. 조사대상을 창업기업과 비창업기업으로 구분하고 사람중심 기업가정신과 기업가적 리더십이 제조분야 중소기업의 양면적 혁신활동에 미치는 영향을 분석함으로써 중소기업의 경영성과 개선에 도움이 될 수 있는 시사점을 도출하고자 한다.
심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.
우리 사회에서 동물의 복지를 이야기하면, 대다수의 사람들이 '사람 살기도 어려운데...'하는 반응이 먼저 나온다. 보통의 사람들은 동물보호의 필요성에 대해서는 이해하기도 하지만 동물복지, 동물권리에 대해서는 쉽게 이해하지 못하고 있다. (동물권리와 동물복지는 동물을 대하는 근본적인 부분에서 달리하지만 둘 다 공유하는 부분은 존재한다. 이글에서는 동물권리는 논외로 한다)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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