시간의 흐름에 따라 새로운 형태의 생활양식에 적합한 영유아 건강에 대한 정보를 익힐 수 있는 기회가 제공되어야 하는데, 그 중 인터넷은 현대 사회에 있어 필수매체이며 많은 사람들이 활용하고 있다. 이에 유치원 교사의 인터넷 활용 현황을 조사하여 유아교육 현장에서는 인터넷 건강정보를 어떻게 활용하는가를 알아보고, 그 개선 방향을 모색하는 데 연구의 목적이 있다. 연구대상은 대전에 있는 유치원 교사 180명을 대상으로 하였으며, 연구 대상 모두 건강정보 관련하여 인터넷을 통해 검색해 본 경험이 대부분이었으며, 건강정보 활용에 대한 인식 및 실태에 관한 선행연구를 바탕으로 연구자가 본 연구에 맞게 제작하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램으로 빈도 및 백분율을 산출하였다. 그 결과 첫째, 유치원 교사들은 유아들의 건강에 대한 정보는 비교적 중요하다고 하였으나, 그 정보는 인터넷을 통해 얻었다. 그러나 제대로 된 정보를 찾는데 어려움을 느끼고 있으며, 그 이유는 정보를 얻는 데 많은 시간이 소요되었다. 둘째, 건강정보는 필요할 때 마다 인터넷을 활용하였으며, 유아의 건강정보를 찾을 수 있었다. 그러나 인터넷을 통해 얻어진 건강정보는 의외로 도움이 되지 않았다. 따라서 영유아 건강에 대한 내용 및 인터넷 건강정보 활용방법에 대한 연수가 필요하다.
4차 산업혁명은 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 사물들이 지능화 사회로 진입하는데 크게 기여한다. 혁명을 통해 인간의 행태와 인지를 파악할 수 있게 되었고, 인공지능의 활용을 통해 의료, 과학 등 다양한 분야에서 핵심 도구로서 자리매김하였다. 그러나 4차 산업혁명에는 긍정적인 미래와 함께 부정적인 이면이 자리 잡고 있다는 점에 주목하여, 본 연구에서는 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다. 연도별(2016년, 2017년, 2018년) 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 또한, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였으며, R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 마지막으로 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 분석결과, 부정적인 의견은 연마다 감소하고 있었으며 긍정적인 전망과 미래가 더 많아지는 것으로 나타났다.
1. Objects of Research This research is purposed to find Dong-mu's thought on 'Knowing-Airing(知行), through summarizing sentences related to 'Knowing-Acting(知行)'proposed in his writings. 2. Methods of Research It was researched bibliologically with Dong-mu's chief medical writings such as ${\ulcorner}$Gyukchigo(格致業)${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon(東醫壽世保元)${\lrcorner}$ , ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon Sasang Chobongyun(東醫壽世保元四象草本卷${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$Dong-mu's posthumos work(東武遺葉)${\lrcorner}$. 3. Results and Conclusions 1.'Knowing(知)'is related to recognition of 'Mind(心)' and 'Acting(行)' is related to practice of 'Body(身)' in ${\ulcorner}$Gyukchigo(格致藁)${\lrcorner}$ . 'Knowing-Acting(知行)' in ${\ulcorner}$Gyukchigo(格致藁)${\lrcorner}$ is regard as a important factor to reach the state of 'Golden mean(中庸)' by 'Perception of Man(知人)' 2. 'Knowing-Acting(知行)' in ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon Sasang Chobongyun(東醫壽世保元四象草本卷${\lrcorner}$ is thought to recognize and practice marals such as 'Humanity Justice propriety Wisdom(仁義禮智)' and 'Loyality Filialpiety Friendahip Fraternity(忠孝友悌)'. It was proposed that people are classified into Sasang Constition by 'Knowing-Acting(知行)' in ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon Sasang Chobongyun(東醫壽世保元四象草本卷${\lrcorner}$ 3. 'Knowing-Acting(知行)' in ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon(東醫壽世保元四象草本卷)${\lrcorner}$ is difffrent from 'Knowing-Acting(知行)' in ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon Sasang Chobongyun(束醫壽世保元圖象草本卷${\lrcorner}$ 'Knowing(知)'is conception of marals such as 'Humanity Jusrire propriety Wisdom(仁義禮智)' and Loyality Filialpiety Friendship Fraternity(忠孝友悌)'. 'Acting(行)' is conception of productivity such as 'Scholar Farm Engineer Merchannt(士農工商)' and 'Field Residence District Nation (田業邦國). 4. 'Knowing-Acting(知行)' in ${\ulcorner}$Dong-mu's posthumos work(東武遺葉)${\ulcorner}$ was c1assified into large and small one. The large one is private and the small one is public. It is imponant to become sincere and respectful for achieve 'Ideal medium of Knowing-Acting.'.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.
본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.
본 논문에서는 IoT를 이용하여 원격 개폐가 가능한 스마트 공간 보안에 대한 장치 개발을 제안한다. 기존의 공간 보안 장치는 하드웨어를 부수거나 버튼 장치 또는 복제된 열쇠를 사용하여 개폐를 제어할 수 있었다. 최근 COVID-19 사태로 비접촉 장치에 대한 여러 응용 분야가 생겨났다. 본 연구에서는 장치에 접촉하지 않아도 앱을 통해 잠금을 해제 하는 기능을 가진 소형 공간 보안 장치 개발을 제안한다. 제어의 권한을 스마트폰으로 이전하여 사용자의 선택에 따라 하드웨어 조작만으로는 개폐할 수 없는 기능을 가진 장치를 고안하였다. 잠금 장치 접촉을 하지 않아도 앱을 이용하여 개폐가 가능하므로 편리하고 위생적이다. 스마트폰의 지문 인식 및 패턴 입력으로 사용자 인증 후 앱을 이용하므로 다중보안 기능을 가지고 있다. 사용자가 원한다면 앱 보안 해제 후 금고 또는 공간에 장착된 버튼을 직접 터치하거나 열쇠로 열면 보안이 해제된다. 또한 앱에 비활성 기능을 추가시켜 열쇠를 분실하거나 소형의 금고를 분실했을 경우 사용이 불가능하게 되어 금고의 문이 열리지 않도록 설계하였다. 본 연구는 보안이 필요한 사물에 다양하게 응용하여 효과적으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
객체 검출 알고리즘은 자율주행 시스템 구현을 위한 핵심 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 객체 검출 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출에 가장 널리 사용되고 있는 Mask R-CNN의 경량화 모델을 제안하여 도로 내 다양한 객체들의 위치와 형태를 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 또한, 주의 모듈(Attention Module)을 Mask R-CNN 내 각각 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 적용함으로써 특징 지도를 적응적으로 재교정(Re-calibration)하여 검출 성능을 향상시킨다. 실제 주행 영상에 대한 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 크게 감소된 신경망 매개변수만을 이용하여 고성능 검출 성능을 유지함을 보인다.
전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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