• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.339-346
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• 2016

시맨틱 검색은 최근 검색 분야에서 널리 사용되고 있다. POI는 지리정보를 구성하는 가장 기본적인 정보 중 하나로써, 많은 지리정보시스템은 POI 검색을 기본으로 하고 있다. 본 연구에서는 기존의 POI 검색과 차별화되는 집단지성을 활용한 POI 시맨틱 검색을 위한 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 태그(tag)와 이미지 형태로 POI의 경험적 정보를 구축하고, 직관적인 공간 탐색 경험을 제공하는 서비스를 설계하고 구현하였다. POI의 검색을 위해, 태그 형태의 다양한 정보의 효율적인 수집 및 구축을 위해 다수의 사용자가 참여할 수 있는 집단지성 플랫폼을 설계하였고, 실제로 이를 구현하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.352-359
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• 2021

The purpose of this study is to design and build fake news discrimination systems and methods using fact-checking guidelines. In other words, the main content of this study is the system for identifying fake news using Artificial Intelligence -based Fact-checking guidelines. Specifically planned guidelines are needed to determine fake news that is prevalent these days, and the purpose of these guidelines is fact-checking. Identifying fake news immediately after seeing a huge amount of news is inefficient in handling and ineffective in handling. For this reason, we would like to design a fake news identification system using the fact-checking guidelines to create guidelines based on pattern analysis against fake news and real news data. The model will monitor the fact-checking guideline model modeled to determine the Fact-checking target within the news article and news articles shared on social networking service sites. Through this, the model is reflected in the fact-checking guideline model by analyzing news monitoring devices that select suspicious news articles based on their user responses. The core of this research model is a fake news identification device that determines the authenticity of this suspected news article. So, we propose news article identification methods with fact-checking guideline on Artificial Intelligence & Bigdata. This study will help news subscribers determine news that is unclear in its authenticity.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.119-124
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• 2022

성공적인 수중 위치측정을 위해서는 다양한 수중 로봇에 탑재 가능한 대규모 병렬 컴퓨팅 환경이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수중 위치측정을 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 제안한 플랫폼은 총 4개의 하드웨어 모듈로 구성된다. Transponder 및 hydrophone 모듈은 음파를 송수신하며 FPGA 모듈은 송수신한 음파 신호를 빠르게 병렬로 전처리한다. Jetson 모듈은 인공지능 기반 알고리즘 처리한다. 해당 플랫폼은 실제 수중 환경에서 거리에 따라 수중 위치측정을 위한 음파 송수신 실험을 수행하였으며 이를 통해 설계한 플랫폼을 검증할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.419-431
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• 2022

본 연구는 신규간호사를 대상으로 감성지능 향상프로그램을 적용 후 감성지능 및 직무스트레스에 미치는 효과를 파악하고자 시도 되었다. 혼합연구설계이며 연구대상자는 신규간호사 29명(실험군 15명, 대조군 14명)을 대상으로 감성지능 향상프로그램을 주 1회 총 8주(20시간) 실시하였다. 양적연구는 SPSS/WIN 18.0을 이용하여 Chi-square, Fisher's exact test, t-test, repeated measure ANOVA로 분석하였고 질적연구는 내용분석을 하였다. 실험군의 감성지능과 직무스트레스가 대조군에 비해 통계적으로 유의한 효과가 없었다. 질적내용 분석결과 감성지능이 향상됨 임파워링 됨, 스트레스가 줄어듬, 나에서 우리로 변함, 미래의 나를 꿈꾸게 됨으로 나타났다. 다양한 시기의 간호사를 대상으로 감성지능 향상프로그램을 적용하고 그 효과를 검증하는 연구를 제언한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 코로나 19로 인하여 발생한 비대면 수업 환경에서 학습자들의 요구 분석을 토대로 플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합 교양 교과목의 설계 방향을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 학생들을 대상으로 플립 러닝에 대한 학생들의 인식과 함께 학습자의 교육 요구도를 조사하였다. 이를 바탕으로 Borich 교육 요구도와 The Locus for Focus Model 모델을 활용하여 교과목 내용 요소에 대한 우선 순위를 분석함으로써 교과목 설계를 위한 기초 자료로 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 메이커 교육 기반의 인공지능 교양 교과목 내용 요소는 총 9개 영역으로 구성되었으며 플립 러닝을 활용하는 수업으로 설계되었다. 둘째, 교육 요구가 가장 높은 영역은 '인공지능 이론', '인공지능 프로그래밍 실습', '피지컬 컴퓨팅 이론', '피지컬 컴퓨팅 실습'이, 차 순위는 '융합프로젝트', '3D 프린팅 이론', '3D 프린팅 실습'으로 결정되었다. 셋째, 플립 러닝을 활용하여 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 운영하는 것은 수강 경험의 유무와 상관없이 대부분 긍정적인 응답이었으며 수강 경험이 있는 학생들의 경우에는 만족도가 매우 높았다. 이를 바탕으로 플립러닝과 메이커교육을 활용한 인공지능 기반의 융합 교양 교과목이 설계되었다. 이는 학생들의 요구를 반영하여 교양 교육에서 인공지능 융합 교육의 기초를 마련하고 대학생의 인공지능 소양 함양의 기회를 제공한다는데 의의가 있다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제26권2호
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• pp.1-14
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• 2024

Digital transformation has been actively evolving through the use of digital platforms. The fashion industry also utilizes digital platforms and significant changes have become particularly evident in fashion shows. Therefore it is essential to research digital fashion shows. The purpose of this study is to analyze the evolution of digital fashion shows in terms of their form and characteristics in response to changes in digital platforms. The research method consisted of literature research and case analysis. In this study, the development stages of digital platforms were divided into four stages: Internet platforms, SNS platforms, Metaverse platforms, and Artificial Intelligence platforms. Results were derived by analyzing digital fashion shows published on digital platforms at each stage. Internet digital fashion shows were used as an ancillary implement for fashion shows. SNS digital fashion shows expanded the fashion presentation method by experimenting with various fashion show formats. The Metaverse Digital Fashion Show offers a unique experience by integrating Virtual Reality and digital technology to create visual effects customized for the virtual environment. The Artificial Intelligence digital fashion show used virtual graphics created using Artificial Intelligence. Digital fashion shows will continue to evolve and become a significant digital strategy for fashion content and brands. The change in the format of digital fashion shows clearly showcases the characteristics of each stage, but the formats appear to merge during the development process.

• 복식문화연구
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• 제25권6호
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• pp.893-912
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• 2017

Crowdsourcing models in which organizaions obtain needed product ideas and services from a crowd in a network-based society are rising as a global industry trend. The purpose of this study was to figure out the types and characteristics of crowdsourcing design shown in the domestic fashion brands, and to provide implications for design strategies using crowdsourcing. This study was based on qualitative research which was brand case studies on crowdsourcing design in the fashion industry from January 2006 to July 2017. Also, quantitative analysis using frequency and percentage was applied. The results were as follows: First, crowdsourcing design was used in almost all types of fashion brands, such as sports and outdoor wear, men's wear, women's wear, men's and women's casual wear, shoes, bags, school uniforms, jeans, accessories, etc. Crowdsourcing design in the fashion industry was classified into three types: crowdsourcing graphics and artwork; crowdsourcing customized designs; and crowdsourcing product designs. Of the three types, crowdsourcing graphics and artwork was used most. There were four methods to choose the best crowsourced design: review only by experts, voting by crowd and review by experts, crowdvoting, and crowdfunding. Second, the characteristics of crowdsourcing design were openness, participation, reward and acknowledgement, sharing and interaction, and individualized collective intelligence. Crowdsourcing design could be used as an open innovation strategy in the fashion industry, which could collect new and creative design ideas for product development, resulting in the satisfaction of consumers and benefitting the company.

• 한국간호교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.514-526
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• 2016

Purpose: This study was to identify the emotional intelligence, defense mechanism and interpersonal caring behavior by enneagram personality types in nursing students. Methods: A descriptive survey design was used and data were collected using questionnaires from a sample of 263 nursing students. The data were analyzed using by t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient analysis with SPSS 20.0. Results: In the enneagram personality types, the nursing students was highly measured the type 9(Peacemaker). Emotional intelligence was significantly associated with financial status of parents, motivation of admission and satisfaction of nursing by enneagram characters. Hoping and sharing of interpersonal caring behaviors were significantly differentiated with the power type of enneagram personality. And active listening, comforting, participating of interpersonal caring behaviors were the most popular among the 9 types of personality. There was a positive correlation between emotional intelligence and interpersonal caring behavior. Conclusion: This study suggest that nursing students should be educated the interpersonal caring behavior program considering emotional intelligence and enneagram personality types.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.421-426
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• 2004

Analyzing adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have discovered new aspects of ambient intelligence in distributed modular systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1]. This paper describes early scientific researches related to technical design, applicable experiments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop ambient intelligence applications. The processing technology presented in this paper is embedded inside each DUPLO1 brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Blocks in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modem artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing applications in ambient intelligence (AmI) environments. To illustrate these possibilities, the paper presents a range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular systems. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS in different research fields, allowing users to construct AmI applications by a just defined concept of modular artefacts [3].

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.63-74
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• 2020

최근, 사람 대신 인공지능 에이전트를 이용하여 게임 테스트를 자동화하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 논문은 게임 밸런싱 자동화를 위한 선행 연구로써 사람과 인공지능으로부터 플레이 데이터를 수집하고 이들의 유사도를 분석하고자 한다. 이때, 사람과 유사한 플레이를 할 수 있는 인공지능의 생성을 위해 학습 단계에서 제약사항을 추가하였다. 플레이 데이터는 14명의 사람과 60개의 인공지능을 대상으로 플리피버드 게임을 각각 10회 실시하여 획득하였다. 수집한 데이터는 코사인 유사도 방법으로 이동 궤적, 액션 위치, 죽은 위치를 비교 분석하였다. 분석 결과 사람과의 유사도가 0.9 이상인 인공지능 에이전트를 찾을 수 있었다.