• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권7호
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• pp.315-324
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• 2023

꾸준히 증가하는 노인성 질환 환자 대상으로 몰입형 디지털 콘텐츠를 이용한 쉽고 정확한 전신 재활 상호작용 기술이 필요하며, 본 연구에서는 이를 위해 홀로렌즈와 키넥트를 사용한 전신 상호작용 기술을 소개한다. 이를 위해 메쉬 특징점 기반 변환, AR 마커 기반 변환, 신체 인식 기반 변환 방법의 3가지 좌표 변환 방식을 제안한다. 메쉬 특징점 기반 변환은 공간 메쉬에 3개의 특징점을 지정하고 변환 행렬을 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 수작업이 필요하여 사용성이 떨어지지만 정확도가 8.5mm로 상대적으로 높다. AR 마커 기반 방식은 홀로렌즈s와 키넥트가 동시에 인식하는 AR, QR마커를 사용하여 평균오차 11.2mm로 준수한 정확도를 달성했다. 신체 인식 기반 변환 방법은 두 기기가 동시에 인식하는 머리 혹은 HMD위치와 양 손 혹은 컨트롤러 위치를 이용하여 좌표계를 일치시킨다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 부가적인 도구나 수작업이 필요 없으므로 사용성이 좋다. 또한 후처리 기술로 RANSAC을 적용함으로써 오차를 10% 이상 줄였다. 이러한 3가지 방식은 콘텐츠가 필요한 사용 편의성과 정확도에 따라서 선택적으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 이 기술을 이용해서 '썬더펀치'와 재활 치료 콘텐츠에 적용하여 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6B호
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• pp.551-560
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• 2009

본 논문은 GIS에 기반한 하천 네트워크에서 임의의 두 지점 사이의 우발적으로 유출된 오염물질의 이동과 거동을 모의하기 위해 새로이 개발된 모형인 ARPTM에 관해 기술한다. ARPTM 모형은 특히 ADCP자료로부터 계산된 하천의 동역학적인 계수인 종분산계수와 이송속도를 일차원 하천 이송-확산 모형에 적용하였다. ARPTM은 GIS 기술을 바탕으로 운영되도록 설계되어 자료의 준비에 있어 기존의 GIS 자료 및 기능들을 편리하게 이용할 수 있도록 하였고 효율적으로 모의 결과를 다양한 방식으로 도시하여 사용자들의 오염물질의 이동에 대한 이해의 편리를 도모하였다. ARPTM은 복잡한 하천 네트워크에서 오염물질의 유출지점으로부터 하류의 관심지점까지의 경로를 신속하게 계산하고 오염물질의 이송거리와 이송시간과 그리고 농도를 제공한다. ARPTM은 또한 자료의 제공 및 결과가 효율적으로 최근에 개발된 GIS에 기반한 Arc River 데이터베이스에 저장되도록 하여 궁극적으로 측정 자료, 모델링, 그리고 여러 사이버 툴을 통합하여 오염물질 이동을 시공간적으로 묘사하여 대단위 유역에서 오염물질 유출에 따른 경고시스템의 구축에 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.311-318
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• 2009

최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.137-144
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• 2023

사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.

• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.219-235
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• 2023

디지털 기술의 발전과 코로나19의 영향으로 기업의 혁신과 조직문화가 변화하고 있으며, HRD(Human Resource Development) 분야에서 스마트 러닝의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 HRD 담당자의 관점에서 스마트 러닝을 구성하는 요인들의 상대적인 중요성을 밝히는 것을 목적으로 하였다. 선행 문헌 검토를 통해 현 상황에 가장 부합하는 스마트 러닝 계층 및 요인을 도출하고, AHP 방법을 활용하여 해당 요인의 상대적 중요도를 파악하였다. 결과적으로 1계층 요인에서는 '학습 활동', '교육 활동', '학습 콘텐츠', '평가 방법 및 평가', '학습 시간 및 공간' 순으로 중요도가 확인 되었다. 2계층 전체 요인에서는 '교육 전략', '학습 결과', '학습 과업', '학습 목표', '학습 지원'이 상위 5위에 나타나는 요인으로 확인되었다. 본 연구 결과는 스마트 러닝 개념을 재정립하고, 추후 연구를 위한 학술적 프레임워크를 제안한 점에서 의의를 가진다. 또한, 실무적으로는 HRD 담당자들이 스마트 러닝을 개선하고 향상시키기 위해 어떤 요인에 주력해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2024

이 연구의 목적은 과학기술 시대 노인교육의 방향을 탐색하는 것이다. 연구목적 달성을 위한 연구내용은 첫째, 노인교육의 현황을 살펴보고, 둘째, 과학기술 시대 노인교육의 방향을 제시하는 것이다. 노인교육의 현황으로 노인교육은 계속 변화하고 발전하고 있으며, 노인들이 더 풍요로운 노후 생활을 즐길 수 있도록 다양한 프로그램과 활동이 제공되고 있다. 노인실태조사보고서를 보면 노인의 학습활동의 경우 전체 노인의 11.9%가 학습활동에 참여하고 있다. 노인교육 학습활동 참여자의 학습활동 실시 기관은 노인복지관이 35.5%로 가장 많았다. 과학기술 시대 노인교육의 방향으로 첫째, 노인 교육내용 구성의 경우 디지털 기술 및 정보 활용 교육이 필요하다. 둘째, 노인 교육 방법의 경우 맞춤형 노인교육 방법이 필요하다. 셋째, 노인교육 기관 운영의 경우 노인교육을 위한 전문 교육 센터를 더욱 강화하고 지원해야 한다. 국제사회는 노인인구의 증가로 인해 새로운 사회제도의 구축과 재정적 투자를 사회적 위기가 아닌 새로운 성장동력으로 삼자는 공감대가 이미 형성되고 있다. 고령 인구의 증가로 사회보장 영역의 부담이 있지만 노인의 잠재된 역량과 경험을 새롭게 인식하여 사회적 자원으로 환원할 수 있는 방향으로 전환하고 있다. 과학기술 시대의 노인교육은 미래 사회를 건강하고 발전적으로 건설해 갈 수 있는 방향으로 전환할 필요가 있다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권1호
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• pp.10-20
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• 2024

RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본 종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권4호
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• pp.149-161
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• 2019

현재 우리는 지금까지 아무도 예측하지 못할 정도의 인공지능의 발달과 빠른 기술혁신에 따른 4차 산업혁명시대로의 변화시점에 있다. 본 연구는 '4차 산업혁명시대로의 변화에 따라 가정과교육은 어떤 역할을 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하였으며, 구체적으로 4차 산업혁명시대의 특징과 교육의 방향에 따른 가정과교육의 역할에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 4차 산업혁명의 특징은 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing), 사물인터넷(IoT), 빅 데이터(Big Data), O2O(Online to Offline) 등으로, 일상생활뿐만 아니라 사회체제와 과학기술, 그리고 직업의 구조에 급격한 변화를 가져올 것이다. 그 과정에서 비인간화되어가는 현상, 로봇과 인공지능의 발전에 따른 인간의 도덕성과 윤리적인 면에 문제를 줄 수 있기 때문에, 4차 산업혁명 시대 교육의 방향은 미래 공동체를 위해 함께하는 인성과 시민의식을 갖춘 미래 인재를 양성하는 방향으로 총체적인 변화가 모색되어져야 한다. 또한 초지능, 초연결 사회로의 변화를 가져올 4차 산업혁명이 교육에 주는 시사점은 인간이 인간으로서의 가치를 스스로 내면화하도록 교육의 역할이 강조되어져야 한다는 것이다. 인성교육은 교육과정의 통합 속에서 개념이 정립되고 보편타당한 내면화된 의식으로 자리 잡아야 하며 구체적인 실천적 전략들이 마련되어져야 한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대 가정과교육의 역할은 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 본성인 인성교육의 중추적 역할을 담당하여야 한다. 인성교육을 주도적으로 담당해야 한다는 것이다. 또한 4차 산업혁명시대 가정과교육은 인간의 다양한 삶의 본질적인 개선에 선도적 역할을 담당하여야 한다. 4차 산업혁명은 인간의 정신적, 육체적 활동뿐만 아니라, 인간의 정체성도 바뀌어 갈 것이다. 3차 산업혁명 이후의 사회에서는 산재해 있는 지식을 얼마나 신속하고 정확하게 습득할 수 있느냐가 중요했다면 4차 산업혁명의 지능정보화사회에서는 빠른 변화 속에서 인간의 본성을 지키기 위해 지식을 어떻게 활용할 것인지를 배우는 것이 요구된다. 이렇듯 4차 산업혁명은 우리 삶을 형성하는 시스템에 영향을 끼침으로써 가족과 조직, 공동체를 긍정적으로 이끌어갈 수 있는 방향성을 모색하게 되는데 가정과교육이 이러한 역할을 선도적으로 담당해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.