• 창의정보문화연구
• /
• 제5권3호
• /
• pp.245-253
• /
• 2019

2013년부터 아프리카 12국에 구축해온 솔라스쿨 활용 교육 지원 사업의 교수학습 활용 사례 및 성과를 규명하기 위해 케냐 1개교와 우간다 2개교를 방문하여, 학생들의 컴퓨터 사용 빈도 등 양태, ICT 기반 교수 학습 접근성 향상으로 인한 교사 자질 개선 여부 등을 조사하였다. 각 학교별 선도 교사, 교장, 교감, ICT 지원 인력, 학생들을 대상으로 면담조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 입학률, 전입률, 출석률이 증진되었다. 둘째, 교사역량강화를 위한 현장연수, 초청연수의 효과를 확인하였다. 셋째, 솔라스쿨은 인근 학교 및 지역 사회의 변화를 위해 촉매 역할을 수행하였다. 넷째, 학교 내 모든 교육 관련자 간 솔라스쿨 지원사업의 의의와 주인의식의 공유 필요성과 지속적인 역량 강화를 위한 노력이 후속되어야 한다는 요구를 규명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.284-286
• /
• 2021

지속적으로 인터넷 및 디지털의 발전으로 많은 양의 미디어 데이터를 저장하고 온라인을 통해 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼이 등장하고 있다. 이러한 서비스를 제공하는 업체들은 미디어의 소비를 촉진 시키기 위해 개인 취향에 맞는 영화를 추천한다. 각 업체에서는 사용자가 선호할 미디어 추천을 위해 다양한 알고리즘에 대해 많은 연구를 하고 있다. 영화는 액션, 멜로, 공포, 드라마 등으로 장르를 구분하고 있으며, 영화의 오디오(음악,효과,음성)는 영화를 구성하는 중요한 제작 요소로 자리잡고 있다. 본 연구에서는 영화예고편을 바탕으로 장르별 오디오를 추출하고, 장르별 오디오의 공통점을 확인 후 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.623-637
• /
• 2016

본 연구는 노인의 온라인 사회관계가 우울에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이 있다. 서울 소재 복지관 2곳의 정보화교육프로그램(컴퓨터 기초반, 스마트폰반, 인터넷반)에 참여한 60세 이상 노인 총 144명을 대상으로 설문조사결과를 분석하였다. Williams(2006)의 사회자본척도(On and Off the 'Net' Scales for Social Capital in an Online Era)를 사용해 노인의 온라인 사회관계를 측정하였으며, 온라인 사회관계가 우울에 미치는 영향을 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 인구사회학적 변수, 건강관련 변수, 스트레스 변수를 모두 통제한 상태에서도 온라인 결속형 사회관계는 노인의 우울에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 지역 내 온라인 결속형 사회관계 강화 프로그램이 필요하며, IT교육 프로그램을 통해 온라인 결속형 사회관계를 강화시키는 것이 노인의 우울감소에 도움이 됨을 시사하고 있다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.31-44
• /
• 2018

사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.81-90
• /
• 2020

본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디자인학연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.309-318
• /
• 2004

모바일 기기 사용의 확대와 시장 세분화로 인하여 다양한 모바일 컨텐츠 수요가 출현하기 시작하면서, 무선인터넷이 탑재된 휴대용 게임기에 적합한 어린이용 컨텐츠의 개발이 요구되고 있다. 요즘 어린이들은 컴퓨터 게임에 가장 관심이 많으며 바쁜 스케줄로 인해 또래친구들과 함께 어울려 놀 시간이 부족하다. 이러한 사용자의 요구에 따라, 어린이들에게 부족한 또래와의 상호작용을 보충하고 학습의 효과와 게임의 흥미를 줄 수 있는 무선인터넷 기반의 에듀테인먼트 게임 컨텐츠를 개발하고자 한다. 본 연구는 동향조사(state-of-art), 문헌 및 인터뷰와 설문을 통한 사용자 요구 사항 조사(User Research), 아이디어 발상을 통한 게임 컨텐츠 개발, 그리고 일단 제안된 컨텐츠 수정을 위한 행동관찰 프로토타입 테스트 등의 사용자 중심의 컨텐츠 디자인 프로세스를 거쳐 진행되는 과정을 개발 사례 통하여 제시한다. 개발된 게임 컨텐츠는 어린이들이 자신의 장래희망인 직업에 관한 지식을 습득하고 미리 체험할 수 있는 직업 시뮬레이션 게임 컨텐츠이다. 실세계에서의 어린이들의 놀이가 대부분 역할놀이라는 점에 착안하여 선정된 게임 형식이며, 무선인터넷을 기반으로 사용자간의 상호작용을 통하여 플레이하도록 유도하기 위해 플레이어들 간의 커뮤니케이션을 통한 도움주고 받기를 게임의 중요한 진행 요소로 설정하였다. 본 연구의 결과물은 새로운 매체를 위한 에듀테인먼트 컨텐츠의 방향을 제시하며, 어린이를 위한 사용자 중심 컨텐츠 설계 프로세스의 전형을 제시하는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.13-21
• /
• 2020

안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.183-191
• /
• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권5호
• /
• pp.9-16
• /
• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.29-35
• /
• 2022

자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.