본 논문에서는 LoRa 네트워크의 신뢰성과 처리율을 향상시킬 수 있는 다중 게이트웨이의 수신 응답 조화 전송 기법 HAT-LoRa를 제안한다. LoRa 네트워크는 알로하류의 매체 접근 제어를 사용하여 충돌에 매우 취약한데, 데이터 패킷은 여러 게이트웨이가 수신하여 전달률을 일정 부분 보장할 수 있지만 수신응답 패킷은 단일 게이트웨이를 통해서만 이루어진다. HAT-LoRa는 LoRaWAN의 여러 확산 인자로 동시에 패킷을 수신할 수 있는 특성을 이용하여 다중 게이트웨이가 다른 논리채널을 이용해 수신응답을 동시에 전송하여 증가된 수신 기회를 제공한다. 제안 기법은 단일 게이트웨이와 이중 게이트웨이 환경에서 수신 응답의 기대 전송 시간이 각각 최대 55%와 60%, 평균 35%와 40% 줄어드는 결과를 보인다. 특히, 단말과 여러 게이트웨이와의 거리가 비슷한 환경에서 높은 성능을 나타낸다.
논문은 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 센서에서 획득한 생체 신호, ICT 기술 및 데이터 기반의 혈당수치 예측 모델을 개발하고 검증하는 연구이다. 혈당 예측은 기계학습의 MLP 아키텍처를 이용하였다. 기계학습 모델의 입력층은 심박수, 심박변이도, 나이, 성별, VLF, LF, HF, SDNN, RMSSD, PNN50의 10개의 입력노드와 은닉층은 5개로 구성된다. 예측모델의 결과는 MSE=0.0724, MAE=1.1022 및 RMSE=1.0285이며, 결정계수(R2)는 0.9985이다. 비채혈방식으로 디지털기기에서 수집한 생체신호 데이터와 기계학습을 활용한 혈당 예측 모델을 수립하고 검증하였다. 일상에 적용하기 위해 다양한 디지털 기기의 기계학습 데이터셋 표준화와 정확성을 높이는 연구가 이어진다면 개인의 혈당 관리에 대안적 방법이 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 국내 최초로 개발 중인 랑데부/도킹 기술검증용 초소형위성의 지상 환경에서의 도킹 단계 시험 결과에 대해 기술하였다. 랑데부/도킹 기술은 우주기술 중 고난이도 기술로서 우주 궤도상에서 상대 물체에 접근한 후 작업을 수행하는 데 매우 핵심적인 기술이기도 하다. 본 논문에서는 에어베어링 장치를 이용하여 체이서가 모의 타겟으로 접근하여 최종적으로 도킹하는 단계의 지상시험 결과에 대해 기술하고자 한다. 본 논문에서 검증된 2차원 평판에서 도킹 단계에서의 추력 제어 알고리즘과 시각 기반 센서를 이용한 상대물체 인식 및 상대거리 추정 알고리즘을 기반으로 추후에는 우주에서의 시험을 위한 3차원 공간에서의 랑데부/도킹 알고리즘으로 확장·개발하는 데 이용하고자 한다.
연구목적: 본 논문에서는 개선된 특허 검색식을 제안하고 이에 기반 한 특허분석을 통해 Passive Tracking 기술분야의 잠재적 유망분야에 해당하는 공백기술을 도출하여 향후 수행해야 할 연구개발의 방향성을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식을 개선하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고, Passive Tracking 기술분야를 대상으로 광범위한 특허조사 및 분석을 통해, 기술 변화의 방향성 및 흐름을 확인하고, 해결하고자 하는 목적과 수단을 매트릭스화 하는 방법으로 공백기술을 도출한다. 연구결과: 제안하는 방법을 통해 Passive Tracking 기술분야 공백기술은 인공지능,적응형/복합형 측위기술 및 레이더/안테나를 활용한 '멀티 타깃 측위·추적기술'과 '3D 측위 기술'이 공백기술로 도출되었으며, 도출 결과의 타당성을 검토하기 위한 검색 결과 상용화 서비스 또는 제품이 부재함을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 도출한 공백기술은 특허출원이 활발하지 않고 선점되어 있는 선행특허가 많지 않은 분야이므로, 보다 적극적인 연구개발과 특허출원 활동을 통해 기술에 대한 권리를 확보할 필요가 있다.
이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.
Objective: This study aims to investigate whether science teaching attitude of early childhood teachers mediates the relationship between the professional learning environment of institutions and their intention to accept artificial intelligence (AI) technology, and whether the experience of using smart and digital devices moderates the effect of science teaching attitude. Methods: An online survey was conducted targeting 118 teachers with more than 1 year of experience in kindergarten and day care center settings. Descriptive statistical analysis, correlation analysis, and The Process macro model 4, 14 were performed using SPSS 27.0 and The Process macro 3.5. Results: First, the science teaching attitude of early childhood teachers served as a mediator between the professional learning environment of institutions and teachers' intention to accept AI technology. Second, the experience of using smart and digital devices was found to moderate the effect of teachers' science teaching attitude on their intention to accept AI technology. Conclusion/Implications: This results showed that an institutional environment that supports teachers' professionalism development and provides rich experience is crucial for promoting teachers' active acceptance of AI technology. The findings highlight the importance of creating a supportive institutional envionment for teacher's professional growth, enhancing science teaching attitudes, and facilitating the use of various devices.
인간과 정보기기간 대화를 통해 물품을 구매하는 음성 쇼핑에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 가치-태도-행동 모델을 활용하여 음성 쇼핑 지속이용의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보았다. 인공지능 비서를 이용해 음성 쇼핑을 이용하고 있는 20-40대 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였고, 총 360명의 응답 자료가 분석에 사용되었다. 데이터 분석을 위해 SPSS 25.0과 Amos 23.0 프로그램을 이용하였고, 기술통계분석, 확인적요인분석, 그리고 구조모형분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기능적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 사회적 가치, 감성적 가치, 그리고 진귀적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 음성 쇼핑의 만족도가 지속이용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 음성 쇼핑 이용자들에 대한 특성을 파악하고, 음성 쇼핑에서 추구되는 다양한 가치를 이해하는데 기여할 수 있을 것이다.
가뭄 피해 극복을 위한 인공 함양지 통합관리시스템의 일부로써 지표수-지하수 연계 특성 분석용 의사결정을 전달하는 인공지능 스마트 계측기의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으나 실용성과 효율성을 동시에 갖춘 계측기는 시장에 출시되지 않았다. 기존의 계측기는 단순 측정이 목적이었으며 분석을 위해서는 일정 기간 직접 계측하여 분석하거나, 계측데이터를 원격 망을 통하여 서버로 전송하고 관리자가 데이터를 해석하는 방식을 취하였다. 또한, 수질 계측과 수질의 미소 변동성을 동시에 계측하여 수질 변화상태를 판단 할 수 있는 수질 계측기는 상품화되지 않아 다목적 수질 분석에 한계점을 갖고 있다. 이러한 한계점이 기존의 지하수 수질 계측기로는 불가능한 수중 라돈을 채수 없이 계측 가능하도록 하고, 순간 수질 변화 및 수질 변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 라돈, 전도도, 수위, 수온 및 필름형 pH 센서를 개발하여 적용한 다항목 계측기로 통합하는 연구가 필요한 이유이다. 개발한 계측기는 빅데이터 기반의 지능형 수질 변동성 분석 알고리즘을 내장하고 수직 깊이 방향의 다중심도 계측이 가능하도록 핵심적인 통신 연결성을 확보하였고 다양한 수질에서 견딜 수 있으며 특히 인공함양에서 발생하는 철, 망간에 부식되지 않는 재질을 이용하여 설계한 '지표수-지하수 연계 특성 분석용 다심도 및 인공지능 스마트 계측장치'이다. 본 장치는 기존 지하수 수질 계측기에서는 불가능하였던 순간 수위변화 및 수위변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 초당 측정 샘플링 주파수(10Hz)를 높인 계측회로를 개발하여 적용하였다.
최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
최신 이동수단 발달과 관련하여 다양한 생체 신호 및 의료영상 측정용 의료기술 개발이 활발히 이루어 지고 있다. 특히, 인지/신경과학 분야에서 뇌파(electroencephalography, EEG) 측정의 중요성과 이동 중 차량에서의 정확한 뇌파 측정기술 개발은 매우 도전적인 분야이다. 본 연구에서는, 운전 중 뇌파를 이용한 기술에 대해 광범위하게 조사하고, 기술 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해, Scopus 데이터베이스를 활용하여 2000년 이후 진행된 뇌파 관련 연구를 탐색하였으며, 약 40여편의 논문을 선정하였다. 이를 통해 신호처리 기술, EEG 측정 디바이스 개발, 차량 내 운전자 상태 모니터링 기술의 현재 동향과 미래 방향을 조명하였다. 또한, 이를 위한 초소형 32채널 뇌파 측정 시스템을 설계해 보았으며, 간단히 이를 구현하여 뇌파 신호를 측정 분석함으로써 검토해 보았다. 본 연구는 운전 중 생체신호 측정 및 분석 기술이 자율주행 시대에 맞추어 운전자 케어와 건강 모니터링에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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