2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
교통분야의 환경오염, 석유자원고갈, 지구온난화 문제 등으로 내연기관 중심의 기존 교통시스템은 전기화를 기반으로 빠르게 재편되고 있다. 이에 수송효율이 뛰어난 친환경 대중교통수단이 향후 시장에 지속적으로 보급될 예정이다. 본 연구는 친환경 대중교통 수단들의 성공적인 도입을 위하여 대중교통 수단들의 기술적·사회적 요인들에 대한 이용 승객들의 인지적 특성을 비교분석하여 서비스 향상을 위한 방향 제시를 목표로 한다. 설문조사(N=485)를 통해 7가지 교통수단(전기버스, 수소버스, 경유버스, CNG버스, 지하철, 전기택시, 내연기관 택시)에 대한 7가지 요인(친환경성, 차내 청결성, 혼잡성, 도시 이미지, 가격경쟁력, 좌석 편안함, 승차감)의 평가가 진행되었으며, 이를 주성분분석을 활용해 분석하였다. 분석결과 잠재적 이용 승객들은 친환경 버스의 친환경성 및 도시 이미지 상승에 큰 기대를 가지고 있었으며, 기존 버스대비 차내 청결성 및 승차감도 뛰어날 것이라는 인식을 가지고 있음이 확인되었다. 연구 결과를 통하여 친환경 대중교통 수단들에 대한 승객들의 인지적 특성을 파악할 수 있었으며, 이들 결과가 친환경 교통수단의 이미지 포지셔닝 및 서비스 향상을 위한 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
학생들이 다른 언어를 배우고 익히도록 동기부여를 하기 위해 기발한 독창성과 새로운 기술을 필요로 할 것이다. 멀티미디어를 이용하면 수업과 과제를 모든 학생들에게 흥미롭게 해줄 것 이다. 그들에게 관심이 있는 스마트 폰의 사용과, 노트북과 무선 인터넷의 사용으로 학생들은 그들의 언어 기술을 실제로 어디에서나 공부할 수 있을 것 이다. 예를들어 팟캐스트, 인터넷망을 통해 다양한 콘텐츠를 제공하는 서비스 Podcasts 도구 방법 등을 통해 ESL(English as a Second Language) 학습이 매우 용이하게 되었다. 즉 이러한 멀티미디어 tools를 이용한 외국어 듣기 연습 서비스 등 다양한 교수 학습방법 개발이 필요하다. 효율적인 영어 교육을 위한 도입된 이러한 여러 멀티미디어 기기의 사용은 여러 가지 독특한 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 영어 교육을 최대화하기 위해 멀티미디어의 특징과 그 활용에 대해 연구하고자 한다. 디지털교과서 및 영어 수업을 위한 멀티미디어 콘텐츠 도구 활용, 인터넷 방송은 물론 원격화상 수업, 사이버 학습 등 1:1 영상 교육을 이용한 유비쿼터스 학습 환경을 제시하고자 한다. 더 나아가 최첨단 u-러닝 기기의 체험을 통해 미래 교육 변화를 조망하고 또한 다양한 수업기기와 변화된 수업시스템 모델을 통해 영어 교육의 새로운 방향을 제시하고자 한다.
1990년대 이후 방송 기술의 눈부신 발전은 고선명 방송 서비스의 도입으로 가정에서의 고화질 방송 서비스 제공을 가능하게 하였을 뿐만 아니라, 이동 방송 서비스의 등장으로 고속으로 이동하는 차량에서도 방송 서비스를 즐길 수 있도록 하였다. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) 기술은 이동 방송 서비스 제공을 위해 개발된 기술 중 성공적으로 상용화된 기술 중 하나이다. 고속 이동체에서의 안정적인 방송 수신 기능 외에 T-DMB의 기술적 혁신 중 주목할 만한 것으로는 MPEG-4 표준에 기반 한 시스템 프레임워크를 들 수 있다. 이는 장면 기술(Scene Description) 및 그래픽 객체 표현 언어인 Binary Format for Scene (BIFS)와 객체(object) 개념의 멀티미디어 구성 요소 표현 방식인 Object Descriptor (OD) 프레임워크를 통해 대화형 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그런데, T-DMB 대화형 데이터 서비스에는 두 가지 근본적인 제약 사항이 존재한다. 첫 번째 제약 사항은 대화형 서비스를 위한 그래픽 데이터는 비디오 화면을 벗어날 수 없어 항상 비디오 화면 위에 중첩되어 표현되어야 한다는 것이다. 두 번째 제약 사항은 양방향 서비스를 위한 데이터는 항상 방송망을 통해서만 전송되어야 한다는 것이다. 이러한 제약 사항은 단말의 위치 정보나 사용자의 특성 정보를 반영한 개인 맞춤형 서비스 제공의 제약조건이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약 사항을 극복하기 위해 기존방송망 및 무선 인터넷 망을 통해 각각 전송되는 장면 기술 정보 뿐만 아니라, 단말의 저장 장치에 저장된 장면 기술 정보를 활용하는 T-DMB 하이브리드 데이터 서비스 방식을 제안하고 기존 T-DMB 데이터 서비스와의 역호환성을 보장하는 하이브리드 BIFS 기술을 제안한다.
최근 무선 네트워크 인프라 및 스마트 디바이스의 확산과 더불어 다양한 모바일 서비스들이 제공되고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전과 더불어 국내외 많은 기업들이 다양한 기업용 모바일 클라우드 서비스들을 개발하고 있다. 이러한 모바일 클라우드 서비스 개발에 대한 관심의 증가와 함께 서비스 사용에 대한 평가가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Davis의 기술수용모델을 기반으로 기업용 모바일 클라우드 서비스의 수용에 미치는 요소들에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 기술수용모델을 기반으로 연구모형을 설계하고 가설을 설정하여 구조방정식을 통한 통계 분석을 실시하였다. 분석 결과로 네 가지 외부 변수가 인지된 사용 용이성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 이 변수들은 사용 의도에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 들 중 보안성이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고 상호운용성 또한 사용자들이 고려하고 있는 요인으로 나타났다. 인지된 사용 용이성이 인지된 유용성 보다 기업용 모바일 클라우드 서비스 사용 의도에 큰 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 기업들이 모바일 클라우드 서비스를 도입할 때 가이드라인으로 사용할 수 있다는 점과 기존에 연구된 기술수용모델을 새로운 IT서비스에 적용하였다는 점에서 산업적, 학술적 의의를 갖는다고 볼 수 있다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
스마트 관광이 활성화됨에 따라서 관광산업에 증강현실을 접목하는 시도가 늘어나고 있다. 그러나 기존의 증강현실 기반 관광 콘텐츠는 주로 오랜 역사를 가지고 있는 문화유산을 대상으로 제작되어 왔기 때문에 산업화에 의해 파괴되거나 변형된 근현대의 유, 무형 문화유산에 대한 체험이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 근현대의 건축물 및 생활사 등을 다양한 인터랙티브 요소를 통해 체험할 수 있는 증강현실 기반의 어플리케이션 <충무로 AR>을 기반으로 콘텐츠를 개발하였다. 특히 어플리케이션 제작 대상지인 충무로 지역은 1960년대부터 90년대까지 영화 산업의 중심지 역할을 하였고 이에 대한 일반인들의 역사 관광에 대한 니즈가 존재하기에 선정하였다. <충무로 AR>은 '79년 조감독의 하루'라는 시나리오를 토대로 총 5개의 PoI (Point of Interest)를 선정하고 각 지점에서 증강현실 콘텐츠 체험, 과거배경에서 사진찍기, 스탬프 수집의 인터랙티브 체험을 할 수 있도록 구성되어 있다. 최종적으로 <충무로 AR>의 현장 설문을 통하여 참가자들이 느끼는 기술적 용이성, 유용성, 만족도 등을 알아보았다. 설문 결과 유용성 항목에서 점수가 가장 높았으며 몰입감과 시스템 안정성에 대한 점수가 상대적으로 낮았다. 본 연구는 증강현실 기술을 활용하여 실증적으로 관광에 적용해 보았다는 데 의의가 있으며, 향후 본 연구의 결과를 바탕으로 하여 지역 문화유산을 활용한 증강현실 기반 관광 콘텐츠 개발에 대한 연구가 활성화되기를 기대한다.
본 연구에서는 220[V] 상용전원을 대체한 태양전지 모듈을 응용하고 등 기구는 할로겐 등이나 나트륨 등을 대체한 LED 조명을 이용한 저전력형 LED 보안등을 개발하였다. 또한 LED 구동제어기의 발열문제와 구동전류를 최소화할 수 있는 PWM형 구동제어회로를 설계하였다. 개발된 시스템에서, 광 효율에 대한 측정값은 93.6 [lm/W] 이고, LED 램프의 발열 제어를 위하여 제어기 내부에 고 정밀 온도센서(TC1047A)를 사용하였다. LED 조명등에서 발생하는 고열을 제거하기 위하여 금속 삽입형 방열 장치를 통하여 대기 속으로 신속하게 다중분산 시키도록 설계하였다. LED 조명등의 발열제어 온도 범위는 $50{\sim}55[^{\circ}C]$였다. LED 보안등의 광속 및 점등 속도는 0.5[sec] 이고 LED 램프의 빔 확산 각도는 높이 6[m]를 기준으로 하는 배광곡선에 의해 약 $110[^{\circ}]$의 빔 각도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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