• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.918-940
• /
• 2021

본 연구에서는 확장현실(XR)의 개념을 정의하고 산업별로 어떻게 응용되고 있으며 향후 어떻게 발전할지 살펴보고 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)과 혁신저항을 기반으로 사용자의 수용·저항 행동에 영향을 미치는 변수들이 어떠한 영향을 미치는지를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 본 연구에서 제안된 가설들을 검증하기 위해 PLS 구조방정식을 사용하여 각 잠재변수의 영향력을 확인하였다. 첫째, 개인 혁신성이 XR 기기에 대한 UTAUT2의 수용변수(성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기, 가격 효용성)에 유의한 영향을 미치고 이러한 수용변수들은 XR에 대한 태도와 수용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, XR의 기술변화속도가 기능적, 경제적 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 소비자들이 인지하는 지각된 위험은 기술변화속도와 혁신저항을 매개하고 혁신저항에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, XR 기기에 대한 혁신저항은 수용에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 XR의 수용·저항에 관한 연구를 기반으로 개인 혁신성과 UTAUT2의 주요 변수들과 지각된 위험요인들이 기술변화속도와 혁신저항을 매개하고 어떠한 영향을 미치는지를 확장적·통합적으로 다루었다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다. 또한, XR과 같은 혁신기술이 시장확산단계로 나아가기 위해서는 새로운 기술·서비스에 대한 저항을 감소시키기 위한 전략을 소비자에게 제공하고자 하는 가치만큼 제시하는 것이 중요하다는 점을 시사하고 있다.

• 감성과학
• /
• 제25권1호
• /
• pp.67-78
• /
• 2022

ICT 산업의 글로벌 시장을 선점할 수 있는 다음 세대의 개발이 필요한 상황이 일어남에 따라 웨어러블 디바이스의 생체 신호 모니터링에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 히스테리시스가 적은 E-Band를 사용하여 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT) 분산 용액에 함침 공정을 통해서 저항형 직물 인장 센서(Resistive textile strain sensor)를 개발하였다. 전기전도성이 부여된 e-band에 저항 신호를 측정하기 위해 만능재료시험기(UTM)과 Microcontroller unit인 아두이노와 LCR 미터를 이용해서 인장의 변화에 따른 저항 변화를 측정하였다. 원단으로 이루어진 텍스타일 스트레인 센서의 특성상 발생하는 다양한 노이즈들을 효과적으로 처리하기 위하여 신호처리 과정(Signal processing)의 노이즈 필터링의 이동평균 필터, 사비츠키-골레이 필터, 중앙값 필터들을 사용하여 센서의 필터 성능을 평가하였다. 그 결과 이동평균 필터의 필터링 결과의 신뢰도가 최소 89.82%, 최대 97.87%으로 이동평균 필터링이 텍스타일 스트레인 센서의 노이즈 필터링 방식으로 적합하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.28-36
• /
• 2022

현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.47-56
• /
• 2022

본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제23권4호
• /
• pp.3-14
• /
• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_4호
• /
• pp.1889-1900
• /
• 2022

도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권2호
• /
• pp.385-391
• /
• 2022

소도체의 품질평가는 축산업 분야의 중요한 문제이다. 최근 인공지능을 기반으로 한 AI 모니터 시스템을 통해 품질 관리사는 소도체 영상의 분석이나 결과 정보를 기반으로 정확한 판단에 도움을 받을 수 있다. 이러한 인공지능의 데이터셋은 성능을 판단하는 중요한 요소이다. 기존의 데이터셋은 표면의 방향이나 해상도가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 소도축 영상의 등급을 효율적으로 관리할 수 있는 단계별 분류 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 세그멘테이션 추출된 영상의 데이터셋의 다양한 조건의 일관성을 위해 새로운 데이터셋 1,300장을 구성하였다. 새로운 데이셋을 이용한 5등급 분류에 대한 딥러닝의 인식률은 72.5%를 얻었다. 제안된 단계별 분류는 1++, 1+, 1등급과 2, 3등급의 차이가 크다는 것을 이용한 방안이다. 이로 인해 제안된 2단계 모델의 두 가지 방법에 따른 실험 결과, 73.7%, 77.2%의 인식률을 얻을 수 있었다. 이처럼 1단계 인식률을 100%를 갖는 데이터셋을 가진다면 더욱 효율적인 방법이 될 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제42권1호
• /
• pp.127-134
• /
• 2022

현재 국내 건설업에서는 꾸준히 증가하는 건설재해를 예방하기 위해 다양한 정책적 노력과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구에서 건설재해 예방을 위해 개발한 예측 모델의 경우, 주로 정형데이터만을 활용하였기에 건설현장의 다양한 특성을 충분히 고려하지 못한 예측 결과가 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 정형데이터와 텍스트 형식의 비정형데이터를 동시에 활용하여 건설현장의 특성을 충분히 고려할 수 있는 기계학습 기반 건설재해 사전 예측 모델을 개발하였다. 본 연구는 기계학습을 위해 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)의 최근 3년간 건설재해 데이터 6,826건을 수집하였다. 수집된 데이터 중 정형데이터의 학습은 5가지 알고리즘의 성능 분석을 통해 Decision forest 알고리즘을 사용하였고 비정형데이터의 학습은 BERT 언어모델을 사용하였다. 정형 및 비정형데이터를 동시에 활용한 건설재해 예측 모델의 성능 비교 결과, 정형데이터만을 활용한 경우보다 약 20 % 향상된 95.41 %의 예측정확도가 도출되었다. 본 연구 결과, 비정형데이터를 동시에 활용함으로써 예측 모델의 효과적인 성능 향상을 확인하였으며, 보다 정확한 예측을 통한 건설재해 저감을 기대할 수 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권4호
• /
• pp.391-396
• /
• 2021

본 연구는 메타버스를 활용한 예술교육의 가능성과 한계를 살피고자 한다. 이를 위해 경기도 A시에 위치한 D 대학교 실용음악, 뮤지컬, 케이팝, 전통연희, 연극, 엔터테인먼트경영 전공 등 예술전공자 학생으로 구성된 50명의 실험집단을 대상으로 메타버스를 활용한 예술교육 실험연구를 진행했으며, 메타버스 플랫폼으로 에스케이텔레콤(SKT)의 이프랜드(ifland)를 사용했다. 사전검사와 사후검사의 차이를 분석한 결과, 메타버스 프랫폼을 활용한 예술교육 효과와 가능성에 대해 유의미한 차이가 나타났다. 메타버스를 활용한 수업 방식에 대한 만족도 기준은 전공에 따라 차이를 보였는데 특히 MZ 세대 예술전공자가 바라본 메타버스 플랫폼을 평가하는 중요한 기준은 학문에 대한 전문성보다 유희성이었다. 실험 결과에 따르면 교육 매체로서 메타버스 플랫폼이 사용되기 위한 학생의 희망 사항은 인터렉티브한 속도감이 모바일을 통한 촬영(녹음), 스캔, 전송 기술 개발, 그리고 와이파이망 확보 순이었다. 메타버스를 타고 K-교육이 부상할 때다. 본 연구로 인하여 가상세계뿐만 아니라 동시대 예술교육 매체 개발과 문화기술 연구에서 예술이 더이상 후발주자가 아닌 주도적인 개척자이자 주체자로서 교육과 산업을 연결하는 파도를 일으키는 시선이 되기를 조심스럽게 바라본다.

• 한국의류산업학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.655-665
• /
• 2022

This study evaluated the validity of a newly developed mobility protocol examining the comfort functions and requirements of personal protective equipment (PPE) for COVID-19 healthcare workers. Eight males (age: 24.7 ± 3.0 y, height: 173.4 ± 2.3 cm, and body weight 69.9 ± 3.7 kg) participated in the following three PPE conditions: (1) Plastic gown ensemble, (2) Level D ensemble, and (3) Powered air purifying respirator (PAPR) ensemble. The mobility protocol consisted of 10 different tasks in addition to donning and doffing. The 10 tasks were repeated twice at an air temperature of 25oC with 74% RH. The results showed significant differences among the three PPE conditions in mean skin temperature, local skin temperatures (the forehead, thigh, calf, and foot), clothing microclimate (the chest and back), thermal sensation, thermal comfort, and humidity sensation, while there were no significant differences in heart rate or total sweat rate. At rest, the subjects felt less warm and more comfortable in the PAPR than in the Level D condition (P<0.05). However, subjective perceptions in the PAPR and Level D conditions became similar as the tasks progressed and mean skin and leg temperature became greater for the PAPR than the Level D condition (P<0.05). An interview was conducted just after completing the mobility test protocol, and suggestions for improving each PPE item were obtained. To sum up, the mobility test protocol was valid for evaluating the comfort functions of PPE for healthcare workers and obtaining requirements for improving the mobility of each PPE item.