• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.15-22
• /
• 2019

무선 센서 네트워크는 적은 비용이 들고 낮은 전력으로 구동할 수 있는 센서들이 넓은 범위에 분포한 네트워크이다. 이때 센서들이 주변의 환경을 감시하고 계측한 정보들을 인근의 센서들에게 멀티홉 방식으로 전송하여 최종적으로 모든 데이터들이 베이스 스테이션으로 보내지는 네트워크가 무선 센서 네트워크이다. 여기서 무선 센서 네트워크에 대한 대부분의 연구는 한 위치에 고정되어 주변을 감시하는 정적 센서가 주가 되어왔다. 하지만 정적 센서만으로 이루어진 네트워크와 달리, 드론을 이용하여 네트워크를 구성하게 된다면 네트워크의 전체 커버리지와 에너지 소모를 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 이루는 드론들에 대한 환경을 모델링하기 위해 전송 전력 모델과 비디오 인코딩 모델을 수식화하여 소개한다. 또한 드론의 효율적인 배치를 위하여 우선순위 지도를 설계하고, 이를 기반으로 커버리지와 에너지를 고려하여 드론들을 배치하는 방식을 보여준다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 정적 센서 기반의 네트워크보다 드론 기반의 무선 센서 네트워크에서 더 적은 수의 센서로 커버리지를 증가시키고 소모되는 에너지는 줄여준다는 것을 보여준다. 구체적으로는 정적 센서와 드론의 수가 동일한 가운데 커버리지는 최대 30 퍼센트의 향상이 있고, 에너지 측면에서는 평균 25 퍼센트의 전체 네트워크의 에너지 소모를 줄이면서도 정적 센서 네크워크와 드론 기반 네트워크의 커버리지가 동일하게 유지됨을 보여준다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
• /
• 제24권1호
• /
• pp.32-40
• /
• 2021

Monitoring fish movement is important to understand how physiology adapts to environmental change. To explore the applicability of a video tracking system for determining if chemical cues attract or repel aquatic animals, the movement patterns of rock bream, Oplegnathus fasciatus, were analyzed upon exposure to various materials, including extracts of sea urchin, rock worm, bait worm, krill, barley kernel, and commercial fish feed. Pellets were prepared by mixing freeze-dried tissues with a cellulose and corn flour mixture. Behavioral analysis was carried out with five fish that had been acclimated in the adaptation zone of a Y-shaped tank. Preference toward chemical cues was quantified by assessing the frequency rock bream were observed in a discrete zone around the test material located at the end of each arm and the duration each fish stayed in each zone. The analysis of fish movement upon exposure to commercial feed and barley kernel at each end, respectively, indicated a clear preference toward the feed relative to the barley kernel. Movement responses were further tested with pellets containing extracts of sea urchin, one of the species collected on a large scale, and other materials including krill and worms. A stronger preference toward sea urchin (100%) was observed based on the duration of stay in the test zone, compared to krill (90.1 ± 44.2%), bait worm (81.1 ± 39.1%), rock worm (73.7 ± 28.9%), and barley (63.9 ± 25.9%), under the conditions tested. A detailed comparison of rock bream movements toward each material revealed significant differences in frequency and duration, respectively, between pairs of test materials including krill (74 ± 29.8 and 375.6 ± 118.9) vs. rock worm (41.5 ± 18.7 and 160.2 ± 42.6), krill (86.3 ± 22.9 and 477.1 ± 84) vs. bait worm (36.2 ± 5.5 and 166.1 ± 50.7), and rock worm (45.9 ± 26.2 and 213.7 ± 100.1) vs. bait worm (34.6 ± 21.7 and 159.5 ± 98.5). Rock bream exhibited preference for the test materials in the following order: commercial fish feed > sea urchin > krill > rock worm > bait worm > barley. The results suggest a higher potency of sea urchin extract as a rock bream fishing bait compared to the other materials that are used as commercial bait.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.324-339
• /
• 2021

본 연구에서는 해운대 해수욕장의 내습파랑특성과 해빈면적 변화와의 상관성을 파악하였으며, 파랑특성요소를 독립변수로 설정하고 해빈면적 일변화량을 종속변수로 하는 회귀분석을 수행하여 전체 및 세부구간(서측, 중앙, 동측)에 대한 해빈면적 변화량 산출식을 도출하였다. 도출된 해빈면적 변화량 산출식에 약 10개월의 파랑관측자료를 대입하여 계산된 해빈면적과 실제 관측면적과의 비교를 통해 해빈면적 변화량 산출식의 정확도를 평가하고 해빈면적 변동특성을 분석하였다. 분석 결과, 해빈면적 변화량 산출식의 정확도는 평균 해빈폭 기준 1.5 ~ 2.7 m의 오차를 나타내었으며, 실제 관측면적과의 상관계수는 0.91 ~ 0.94의 분포를 보이며 매우 유사한 해빈면적 변화양상을 나타내었다. 또한, 세부구간별로 해빈면적 변화에 영향을 크게 미치는 파랑특성요소가 서측구간은 파향, 중앙구간은 파고, 동측구간은 파고와 주기인 것을 알 수 있었다. 이를 통해 연안정비사업이 해운대 해수욕장의 해빈면적 변동특성에 미치는 영향 및 연안정비사업의 효과를 파악할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 해빈면적 변화량 산출식은 정도 높은 파랑예측자료가 확보될 경우 유의미한 장기간 해빈면적 변화 예측이 가능하므로 연안침식에 대한 선제적 대응 대책 수립 시 의사결정의 근거가 될 수 있는 기초자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.233-239
• /
• 2021

최근 코로나19(COVID-19)라는 신종 바이러스로 인해 사람들은 외출을 자제하고 집안에 있는 시간이 길어졌다. 그로 인해 활동량이 급감하고 체중이 증가하여 건강에 대한 관심이 더욱 높아졌고, 이를 해결하기 위한 방법으로 홈트레이닝이 대안이 될 수 있다. 이에 홈트레이닝의 트렌드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIG KINDS)에서 제공하는 뉴스를 활용하여 2019년 12월 1일부터 2020년 11월 30일까지의 기사를 수집하였다. 빈도분석, 가중도에 따른 관계도 분석, 연관어 분석을 실시하였고, 빅카인즈에서 개발한 알고리즘을 활용한 프로그램으로 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 홈트레이닝은 인공지능의 기술과 등장이 홈트레이닝을 주도하는 것으로 나타났다. 둘째, 홈트레이닝은 이동통신사의 관련한 컨텐츠와 영상서비스 위주로 이루어지고 있음을 추측할 수 있다. 셋째, 운동 종목으로는 필라테스의 선호도가 높고, 이와 관련된 운동용품의 수요가 증가함에 따라 상표출원도 영향이 있음을 알 수 있었다. 다음연구에서는 연구방법론을 보완하고 다양한 분석을 통해 향후 시행될 여러 빅데이터 연구의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권7호
• /
• pp.217-226
• /
• 2021

공유 모빌리티의 확산으로 개인형 이동장치의 이용률이 높아지고 있으나, 소리가 없어 보행자에게 사고위험과 두려움을 유발하고 있다. 이 연구에서는 전동킥보드의 다양한 경고방식과 주행 방향이 보행자의 위험 지각과 주행자에 대한 인식, 각 도로에 대한 허용 태도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 8가지 영상 처치물은 경고방식(silent, vess, bell, voice)과 주행 방향(전, 후방)에 따라 보행자 관점으로 제작되었다. 참가자는 각 영상을 시청한 후, 영상에 대한 설문에 응답하였다. 연구 결과, 주행 방향에 따른 영향은 없는 것으로 나타났다. 또, 경고방식과 상관없이 경고가 존재 할 때, 위험을 낮게 지각했고, 주행자에 대한 인식과 각 도로에 대한 허용 태도가 긍정적으로 나타났다. 이 연구는 보행자의 안전을 위해 개인형 이동장치 고유의 경고음이 필요함을 시사하고, 개인형 이동장치에 대한 인식 개선과 관련 정책, 규정을 마련하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.705-712
• /
• 2021

본 연구는 2027년 적용 가능한 레벨5의 자율주행차량을 기반으로 자율주행 DRT UX 디자인 특성을 제안하는데 목적이 있다. 연구범위로는 고령자와 차량 내외의 인터랙션을 중심으로 한 시스템으로 하였으며, 레벨5의 자율주행차량을 연구대상으로 하였다. 적용 대상으로는 2021년을 기준으로 60대부터 90대로 설정하였다. 본 연구는 고령자와의 직접적인 소통을 통한 실제적인 인사이트를 도출한 자율주행 DRT UX 디자인 특성 연구라는데 기존 연구와의 차별성이 있다. 연구 방법으로는 문헌연구를 통해 자율주행차량과 DRT를 이론적으로 고찰하였으며, 이를 바탕으로 자율주행차량과 DRT의 사례를 분석하였다. 사례연구로는 고령자 인터뷰, 자율주행차량 시승, 영상제작, 설문조사, 고령자 자율주행차량 VR 시승을 통한 일반화로 진행하였다. 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 통해 자율주행 DRT UX 디자인 특성 10가지를 도출하였으며, 도출된 특성은 예약, 승차, 입력, 주행, 응급, 하차 등으로 구분되었다. 본 연구를 통해 고령자의 이동성 향상에 이바지하고 자율주행 DRT의 실용화를 한층 앞당기는 계기가 되기를 바란다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.5-24
• /
• 2021

본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 비대면 온라인 수업에서의 강의 콘텐츠 운영 실태를 조사 분석하기 위해 수행되었다. 93명의 응답지를 분석한 결과, 첫째 응답자의 93.3%가 실시간 화상 강의(47.7%) 또는 녹화 강의(45.6%)의 형태의 온라인 강의를 수강한 것으로 나타났다. 둘째 교재로 사용한 콘텐츠를 분석한 결과, 교양(47.3%)과 전공(39.8%) 모두에서 전자책(자료)과 종이 책(자료)을 혼용하거나 전자 책 또는 자료(각각 36.6%, 37.6%)를 사용한 것으로 나타났다. 교재 이외에 외부자료는 전공과 교양 모두 웹자료(각각 47.6%, 40.5%)와 유튜브 자료(각각 33.3%, 48.0%) 활용이 높은 것으로 나타났다. 셋째 강의 내용 공유를 위한 콘텐츠는 교양 전공 모두에서 교수자가 정리, 저술한 PT 또는 텍스트 형태의 전자파일(각각 62.9%, 58.1%), 인터넷 자료(각각 16.7%, 19%), 종이 책 또는 자료(각각 10.4%, 12.3%) 순으로 나타났다. 전공과목에서는 93.5%가, 교양과목에서는 90.2%가 화면 현시 강의 콘텐츠에 만족하는 것으로 나타났다. 분석결과를 토대로, 첫째 멀티미디어 기반의 강의 콘텐츠를 개발할 것과 실시간 시험 감독 등이 가능한 평가 솔루션을 개발할 것을 제언하였다. 둘째 과제물에 대한 AI 기반의 표절검색, 과제지도, 과제평가 등이 가능한 과제물관리시스템을 개발할 것을 제언하였다. 셋째 유비쿼터스 개념에서 수업이 가능하도록 강의 교재 전자화를 위한 저작권문제 해결 방안을 제도화할 것을 제언하였다.

• 예술경영연구
• /
• 제53호
• /
• pp.101-125
• /
• 2020

본 논문은 그간 문화시설 건립의 타당성조사에서 쟁점이 되고 있는 수요 추정과 편익 추정에서의 문제점과 개선방안을 제시한다. 여가시간 확대와 소득 증대에 의해 문화시설 공급에 대한 당위성도 있지만 건립 이후의 운영 부실에 따른 경제적 부담 또한 크다. 문화시설의 건립 및 운영의 전문화와 활성화까지를 건립 계획 단계에서 고려하기 위해서 타당성조사라는 관리도구를 활용하고 있다. 본 연구는 국립현대미술관 서울관 건립 타당성재조사 사례를 통해 문화시설 건립 타당성조사 중 경제성 분석의 수요 추정과 편익 추정에서의 쟁점과 개선방안을 제시한다. 문화시설 수요 추정은 유사 시설을 선정하고 중력모델을 사용하고 있으며 향후에는 수요 추정의 정확도를 높이기 위해 준거시설 설정 기준 마련이 필요하다. 또한 타당성조사를 통해 건립된 문화시설인 경우 운영 데이터 및 정보를 공개하도록 유도 및 강제하고 이를 향후의 문화시설 타당성조사에서 수요 추정시 준거시설로 활용할 수 있도록 DB를 구축하는 것이 필요하다. 정확한 편익 추정을 위해서는 복수의 CVM 설문이 요구된다. 현재의 CVM 설문에 병행해서 온라인 비대면 설문을 보조적으로 할 수 있는 방안을 고려할 수 있다. 또한 현재 CVM 설문에서 설문 응답자에 대한 대체재 상기가 부족하여 WTP가 과대할 수 있기 때문에 건립 예정인 문화 시설의 대체재 설명에 대해 영상매체를 이용할 것을 제안한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.223-231
• /
• 2022

우리의 일상생활에 큰 변화를 가져온 코비드-19는 대학 교육에도 역시 큰 변화를 가져왔다. 전통적인 대면 수업방식에서 비대면 방식으로 변경되어 수업이 이루어지면서 교수자와 학생 모두 적응에 애를 먹는 모습을 보였고, 비대면 수업으로 인한 학력 격차의 발생 등의 문제 역시 제기되었다. 이에 본 연구는 코비드-19로 인한 대학의 비대면 수업에 대해 학생들이 어떠한 태도를 보이는지 알아보고자 하였다. 이에 본 연구는 Q 방법론을 적용하여 대학생들이 비대면 수업에 대해 가지고 있는 주관적 인식의 유형을 파악하고 이를 통해 향후 비대면 수업방식의 개발과 개선에 있어 참고할 점을 제안하고자 하였다. 30명의 P 표본과 34개의 Q 표본을 이용하여 분석한 결과 5개의 유형이 발견되었다. 첫째, 학습의 효율성 중시형, 둘째, 수업의 참여와 소통 중시형, 셋째, 비대면 수업의 적극적 수용과 활용형, 넷째, 원격 시스템과 장비 작동 오류로 인한 불만형, 다섯째, 상황에 따른 수동적 대응형이다. 본 연구의 결과를 바탕으로 살펴보았을 때 각 유형의 특성을 고려한 효과적인 비대면 수업을 위한 교육 방법의 개발이 필요할 것으로 보이며, 비대면 수업, 특히 녹화 강의가 갖는 학습의 효율성 측면에서의 장점은 분명한 것으로 보인다. 따라서 대면 수업이 대학에서 전면적으로 이루어지더라도 수업에서 동영상 녹화 강의를 보완적으로 제공하는 것이 학생들의 학습에 큰 도움이 될 것으로 여겨진다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.498-509
• /
• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.