본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.
최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.
본 연구에서는 초등학교 과학 '동물의 생활' 단원 수업에 메이커교육 프로그램을 개발하고 적용하여, 학생들의 학업성취도와 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 조사하였다. 메이커교육 프로그램의 주제는 '동물의 특징을 모방한 로봇 VR 전시관 만들기'이다. 프로그램의 단계는 TMI 메이커교육 모형에 따라 과학 개념을 탐구하고, 창의적으로 로봇 VR 전시관을 만드는 활동으로 구성하였다. 연구 결과, 해당 프로그램의 적용은 유의미한 학업성취도와 창의적 문제해결력 향상을 가져왔다는 것을 발견했다(p<.05). 본 연구는 초등 과학 수업에서 메이커교육의 효과성을 입증한 것으로, 메이커교육을 적용하여 학생들의 과학 학습에 대한 흥미와 참여도를 높일 수 있을 것이다. 또한, 다양한 주제와 프로그램을 개발하여 초등학교 과학 수업에서 메이커교육을 더욱 적극적으로 활용할 수 있도록 노력할 필요가 있다. 본 연구의 결과를 일반화하기 위해서는 다양한 연령층과 초등 과학의 다른 영역에서 메이커교육의 효과성을 조사하는 추가적인 연구가 필요하다. 또한, 교육자들이 메이커교육을 효과적으로 활용할 수 있도록 교육 및 교육자 역량 강화가 필요하다.
최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.
4차 산업 혁명 시대의 소프트웨어는 지능정보사회에서 핵심기반이 되고 있다. 이에 시대에 대응할 수 있는 인력양성과 교육의 새로운 방향에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 교육부는 교육과정을 개편하고 일반 ICT 지식의 습득보다 컴퓨팅 사고력 기반의 논리적인 문제해결 과정을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 시행하고 있다. 하지만 소프트웨어 교육을 위한 양질의 교육 콘텐츠 확보가 부족하고 첨단 IT 기술과 연계하여 교육할 수 있는 교구 또한 미비한 상황이다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 소프트웨어 교육용 코딩 로봇을 활용하여 인공지능 등의 융합형 소프트웨어 교육이 가능한 교육 콘텐츠 및 기능확장을 위한 외부 확장장치 개발을 제안한다. 이를 통해 기존의 단순 문제해결 방식의 교육과정을 개선하고 다양한 학습 자료를 개발하여 효과적인 소프트웨어 교육이 가능하다.
본 연구는 간호대학생의 수술실 실습경험을 이해하고 설명하기 위해 수행된 질적 연구이다. 본 연구의 참여자는 경상북도 C군 일개 대학에 수술실 임상실습에 참여한 간호 대학생 3, 4학년 67명을 대상으로 하였다. 자료수집기간은 2019년 1월14일부터 2020년 1월 13일까지였으며, 자료 수집은 개방형 자기보고서식 성찰일지를 통해 이루어졌으며, 수집된 자료는 Krippendorff [21]의 내용분석 방법을 사용하여 분석하였다. 간호대학생의 수술실 실습 경험을 분석한 결과, 27개의 하위주제, 12개의 주제, 그리고 5개의 범주로 도출되었다. 5개의 범주는 '복잡한 심경에 휩싸임', '펼쳐진 인체와 직면함', '수술실의 특성을 터득함', ' 임상실습의 한계와 맞닦드림' '자기성찰''이다. 본 연구 결과는 간호대학생의 수술실 실습 경험에 대한 이해를 제공하였으며, 간호대학생의 임상실습의 질을 향상시킬 수 있는 기초 자료로 활용될 것이라고 기대한다.
이 연구에서는 SW교육에서 초등학생을 대상으로 해커톤 기반의 SW교육이 창의성과 문제해결력에 미치는 효과에 대해 연구하고자 하였다. 이를 위하여 학교에서 이루어지는 일반적인 프로젝트 학습과 비교하여 프로젝트의 결과물을 교사들에게 평가하게 하였으며, 피지컬 컴퓨팅 또는 로봇 작품에 대한 창의성과 문제해결력에 대해 분석하였다. 적용 결과 해커톤 기반 SW교육을 받은 집단이 작품의 창의성과 문제해결력에 있어서 긍정적인 효과가 나타났다. 특히 창의성 중 정교성과 문제해결력의 효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 그 이유는 해커톤의 자유로운 분위기와 자유로운 의사소통과 협의를 통한 다양한 아이디어 산출에 있었던 것으로 분석된다.
본 논문의 연구목적은 탐구실험중심 과학교육의 실현 방법으로 고고보드와 NetLogo를 이용한 실세계와 가상세계를 연결해주는 시뮬레이션 콘텐츠를 설계 및 개발하는데 있다. 먼저 탐구실험 수업을 위한 컴퓨터 시뮬레이션과 로봇활용교육을 이용한 수업모형을 탐색하고 가상시뮬레이션과 실제실험을 연동할 수 있도록 컴퓨터 기반의 실험 장치(MBL)을 제작하였다. 이 장치를 토대로 중등과학교과내용 중 온도변화(열평형)과 전기(저항과 전압과의 관계)단원 내용을 대상으로 시뮬레이션 콘텐츠를 제작하였다. 닫혀 있는 계에서의 온도변화가 같아지는 열평형반응을 탐구실험과 시뮬레이션으로 시각화하였으며, 전기단원의 저항과 전압과의 관계에서는 각 저항의 직렬연결을 이루었을 때, 각 저항에 걸리는 전류가 같고 전하의 흐름을 시뮬레이션 하였다. 중학생들을 대상으로 개발된 콘텐츠를 사용하게 하면서 시뮬레이션 사용 및 인터페이스에 대한 형성평가를 하였으며 컴퓨터 기반 과학교육에서 활용할 수 있는 방향성을 제시하였다.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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