이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 확인한 사회적 인식을 기반으로 인공지능과 관련된 아두이노 기반 보드의 개발 방향을 확인하는 데 있다. 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 '아두이노+인공지능', '아두이노+AI' 등의 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석 등의 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과 아두이노 및 인공지능 관련 인터넷 문서에서는 교육 및 코딩 교육과 관련된 키워드, 아두이노를 기반으로 제작 및 체험 관련 키워드, 프로그램 관련 키워드가 주요 키워드임을 확인하였으며, 이들 키워드를 바탕으로 한 군집이 형성됨을 확인하였다. 이 연구를 통해 아두이노 및 인공지능과 관련된 사회적 인식을 파악하였고, 이를 기반으로 한 보드 개발의 방향성을 확인할 수 있었다. 이 연구는 일반 대중의 사회적 인식을 빅데이터 분석 방법을 활용하여 파악한 후, 이를 기반으로 보드 개발의 여러 가지 요인들을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 빅데이터 분석 방법으로 사용자의 요구를 파악하고자 하는 연구자나 개발자들이 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.
본 연구는 수용자가 포털 사이트(네이버, 다음, 줌, 네이트)를 통해 검색할 때 어떤 시선경로로 탐색하는지 아이트래킹을 통해 알아보았다. 검색엔진의 시선경로에 따른 레이아웃 분석결과, 정보검색의 관문(Porta)이라고 할 수 있는 4개의 메인 페이지는 Z자형 레이아웃 형태로 나타났다. 각 사이트의 뉴스와 검색페이지는 F자형 형태를 활용하고 있는데 이것은 사람의 시선이 F자형으로 상단에서 우측으로 이동하면 순차적으로 하단으로 이동하는 좌측에서 우측(LTR)으로 시선이 이동하면서 읽는 것을 의미한다. 아이트래킹의 시각적 분석지표인 히트맵, 게이즈 폴랏, 클러스터를 통해 분석한 결과, 히트맵에서는 사진과 헤드카피에 시선의 집중도가 가장 많이 나타났으며 이것은 그 정보에 대한 흥미도와 관심도가 높다고 말할 수 있다. 시선의 흐름은 왼쪽 상단에서 우측으로 오면서 아래로 흐르는 것 알 수 있었으며 클러스터는 검색사이트의 상단에 집중되어 있었다. 웹사이트 디자이너는 레이아웃 디자인에 있어 사용자가 원하는 정보에 대한 접근성과 가독성을 높이는데 주력해야 할 것이며, 주 사용자의 성향과 행동 패턴 등을 조사하고 분석하여 이에 맞는 주기적 인터페이스의 변화가 요구되어진다.
전통적으로 공학분야는 실험 실습 위주의 대면 교육이 주를 이루어 왔으나, IT 기술 및 인터넷 통신망의 급속한 발전과 최근 COVID-19 등의 사회적 환경 변화로 인해 온라인 학습에 대한 수요가 급증하고 있다. 다른 분야에 비해 실험 실습의 비중이 상대적으로 높은 공학 분야에서 효율적인 온라인 교육이 이루어지려면 실제 실험 실습을 대체할 수 있는 가상 실험실습 콘텐츠가 매우 필요하다. 본 연구에서는 전기전자 분야 뿐만 아니라 IT 융합이 이루어지고 있는 전반적인 공학 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 마이크로프로세서의 효율적인 온라인 응용 학습을 위해 라인 트레이서 모델을 개발하고 이를 시뮬레이션 할 수 있는 가상실험 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 라인 트레이서 모델에서 사용자는 원하는 형태로 하드웨어 파라미터 값들을 다양하게 설정하고, 이에 따른 소프트웨어를 어셈블리 언어나 C 언어 등으로 작성하여 컴퓨터 상에서 동작을 시험해 볼 수 있도록 구성되었다. 개발된 라인 트레이서 가상 실험 소프트웨어는 실제 수업에 활용하여 동작을 검증하였으며, 앞으로 온라인 상에서 이루어지는 비대면 수업에서 효율적인 가상 실험 실습 도구가 될 것으로 기대된다.
최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.
최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.
국내 다양한 인구 사회적 변화를 반영하여 다양한 거주자들의 요구와 욕구를 충족시켜주기 위한 주거서비스 공급의 필요성이 점차 높아지고 있다. 특히 스마트기기의 개인 보급이 확산되고, 인공지능 및 사물인터넷 등과 같은 스마트 기술의 비약적인 발전은 이러한 주거서비스 기술을 보다 거주자들이 쉽고 편하게 접할 수 있는 스마트하우징을 뒷받침하고 있다. 하지만 AI, IoT 및 빅데이터 등 스마트 기술 및 기기와 연계된 스마트하우징 주거서비스의 보급 확산을 위해서는 이용자들의 인식을 개선하는 것이 필요하다. 이를 위한 방법으로 본 연구는 리빙랩을 활용하여 스마트하우징 주거서비스 기술에 대한 이용자들의 인식 변화를 관찰하였다. 그 결과, 리빙랩 체험 후 이용자들의 스마트하우징 주거서비스에 대한 인지도가 높아졌으며, 선호하는 주거서비스 기술도 리빙랩 체험 전 보다 더 구체화된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 스마트하우징 주거서비스 기술의 보급 및 확산을 위해 이용자들의 인식을 높이는 것이 중요하며, 이를 위해 리빙랩이 효과적인 수단이 될 수 있다는 것을 보여주고 있다.
BcN은 방송과 통신 컨버전스 서비스와 같은 광범위한 종류의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하지만 다수의 통신사업자망을 통해 서비스가 제공될 때 품질저하가 발생하는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 망 전반에 대해 객관적으로 품질관련 정보를 측정하고 관리할 수 있는 QoS 관리시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 BcN 시범망에서 시범 이용자를 대상으로 상용 영상전화서비스를 통해 음성 및 영상 품질을 측정하였다 시험결과로서 이용자와 사업자간 서비스 품질정보는 에이전트가 수집한 정보로부터 파악이 가능하였으며, 사업자간 연동 서비스의 경우는 사업자간 품질저하에 따른 책임소재를 명확히 하기 위하여 프로브가 수집한 서비스별 트래픽 품질정보를 활용할 수 있음이 확인되었다. 따라서 본 논문에서 제시한 QoS 관리시스템은 향후 BcN망에서 서비스 품질저하에 따른 이용자와 사업자간 또는 사업자간에 발생할 수 있는 품질분쟁 문제의 해결 도구로 사용할 수 있을 것이다.
인터넷 쇼핑에서 상품의 사진과 동영상을 대체해 3D콘텐츠와 웹 3D 소프트웨어로 사용자에게 친숙한 이미지를 제공하려는 시도가 이어지고 있다 본 연구에서는 2D 이미지를 3D로 변환하여 고객들이 다양한 위치에서 상품을 파악할 수 있는 웹 3D 기술에 접목시키고 변환에 필요한 비용과 계산 시간을 줄일 수 있는 자동 변환기술을 제안하였다. 단 8대의 카메라 만을 사용하여 마네킹을 회전하는 턴테이블 위에 올려 놓고 촬영하는 시스템을 개발하였다. 이러한 시스템에서 촬영한 이미지에서 옷 부분만 추출하기 위해 U-net을 이용하여 마커를 제거하고, 배경 영역과 마네킹 영역의 컬러 특징 정보를 파악하여 옷 영역만을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 이용하면 이미지를 촬영한 후 옷 영역만을 추출하는데 걸리는 시간이 이미지 하나당 2.25초며, 한 개의 옷에 대해 64장의 이미지를 촬영하는 경우에 총 144초(2분 4초)가 소요되어 매우 우수한 성능으로 3D오브젝트를 추출할 수 있다.
1990년대 말 인터넷의 등장과 함께 시작된 온라인 커뮤니티의 활용기간이 사반세기를 넘어가면서, 사용자층의 평균 연령도 함께 높아지고 있다. 본 연구는 온라인 커뮤니티의 사용자 연령이 높아지면서 말투에 어떠한 변화가 일어났는지 탐색한다. 이를 위해 신규회원의 가입이 9년 전 중지되었으나 기존 회원만으로 2023년 현재까지 여전히 활발하게 운영 중인 한 온라인 커뮤니티에서 2012년부터 2022년까지 총 11년간의 게시물을 수집, 분석하였다. 그 결과, 사용자의 연령층이 높아짐에 따른 평균 댓글수의 증가, 의문문의 감소, 명령지시어의 감소 등을 확인하였다. 그리고 이러한 변화의 원인으로서 노화로 인한 외로움의 증가, 호기심과 자신감의 하락 등을 제시하였다. 세계적으로 유례없이 빠르게 고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국에서는 이전까지는 각 개인들이 감내하던 외로움과 고독감이 1인 가구의 증가라는 사회적 현상과 더불어 고독사와 은둔형 외톨이의 증가라는 사회적 문제로 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 대한민국 사회 변화의 한 단면을 대형 온라인 커뮤니티의 게시물 분석을 통해 보여주면서 향후 어떠한 방향으로 이러한 문제들이 논의되어야 할지 생각해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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