• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.203-209
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• 2016

디지털 관광은 여행 전, 동안, 이후에 관광객의 활동을 디지털로 지원한다[1]. GPS를 지원하는 스마트폰은 주요 관광지에서 투어 가이드와 스토리텔링 서비스와 같은 위치 기반 모바일 어플리케이션을 제공한다. 본 논문에서 지리정보시스템을 기반으로 스마트 관광 서비스 플랫폼을 제안하고 제주도의 주요 관광명소에서 스마트 투어 가이드 서비스를 제공하기 위한 모바일 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 스마트 관광 서비스 플랫폼은 관광지도와 지리정보시스템, 콘텐츠 관리 시스템, 멀티모달 내비 시스템, 관광지 콘텐츠 제작 및 관리시스템, 여행상품 제작 및 관리시스템, 스마트 검색 시스템과 사용자 단말기로 구성된다. 스마트 투어 모바일 어플리케이션은 제안하는 스마트 관광 플랫폼을 이용하여 제주 유명 관광명소에서 여행 전, 동안, 이후의 디지털 관광을 지원한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1365-1375
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• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.231-245
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• 2015

과학 교육에서도 플립 러닝은 혁신적인 교수 방법으로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 초등 예비교사들이 플립 러닝을 위해 제작한 동영상을 분석하고, 효과적인 시각화 구성 전략을 탐색하였다. 초등 예비교사들은 지구 영역의 과학수업을 위해 구체적 사례 선택하기 전략을 사용하여 거시적인 자연현상에 대한 정보를 제공하는 데 중점을 두고 있었다. 구체적 사례를 전달하기 위해 마커와 공간변환 요소를 효과적으로 사용하였으나, 학생들의 경험과 관련지으려는 노력이 부족하였다. 또한 학생들의 심상을 강화하기 위해 간단하게 도식화하거나 극단적인 사례를 제시하는 경우는 매우 드물었다. 마지막으로 효과적인 시각화 자료를 구성하기 위해서는 다중 표상의 구체적 사례를 제시하고, 친숙한 사례나 비유 모델을 통하여 학생들의 경험과 긴밀히 연결지어 주어야 한다. 또 심상을 강화하기 위해 간단하게 도식화하기, 극단적 사례를 제시하여 새로운 상황 추리할 수 있는 기회를 부여해야 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권2호
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• pp.241-250
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• 2010

원형자료에 대한 모형화 분석은 주로 von Mises 분포를 비롯한 대칭형의 경우를 중심으로 많은 연구가 이루어져 왔다. 최근 선형자료의 분석에서 다양한 비대칭의 자료에 적합한 왜정규분포의 활용에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 Pewsey (2000a)에 의해 처음 소개된 겹친왜정규분포를 이용한 비대칭의 원형자료에 대한 적합을 다루었다. 특히 비대칭 다봉형 원형자료의 적합을 위해 겹친왜정규혼합분포를 제안하고, EM 알고리즘을 통한 모수추정 과정을 제시하였다. 모의실험을 통해 EM 알고리즘을 통한 모수추정의 정확성을 확인하고, 실제 지방국도의 일일교통량 자료의 모형화 분석에 적용하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권4_5호
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• pp.443-458
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• 2012

The structural health monitoring (SHM) benchmark study on optimal sensor placement problem for the instrumented Canton Tower has been launched. It follows the success of the modal identification and model updating for the Canton Tower in the previous benchmark study, and focuses on the optimal placement of vibration sensors (accelerometers) in the interest of bettering the SHM system. In this paper, the sensor placement problem for the Canton Tower and the benchmark model for this study are first detailed. Then an information entropy based sensor placement method with the purpose of damage detection is proposed and applied to the benchmark problem. The procedure that will be implemented for structural damage detection using the data obtained from the optimal sensor placement strategy is introduced and the information on structural damage is specified. The information entropy based method is applied to measure the uncertainties throughout the damage detection process with the use of the obtained data. Accordingly, a multi-objective optimal problem in terms of sensor placement is formulated. The optimal solution is determined as the one that provides equally most informative data for all objectives, and thus the data obtained is most informative for structural damage detection. To validate the effectiveness of the optimally determined sensor placement, damage detection is performed on different damage scenarios of the benchmark model using the noise-free and noise-corrupted measured information, respectively. The results show that in comparison with the existing in-service sensor deployment on the structure, the optimally determined one is capable of further enhancing the capability of damage detection.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.1-14
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• 2008

국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간적으로 제공되고 있어 유비쿼터스 기반의 첨단 통신기술이 정착되게 되면 개인의 취향에 적합한 맞춤형 (대중)교통정보가 가능할 것으로 전망된다. 대중교통 통행정보는 경로탐색알고리즘으로 구현되는데, 대중교통망은 일반 가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며 통행자가 경로를 선택하는 과정에서 통행시간, 환승횟수, 환승시간과 같은 복수의 제약 또는 목적의 고려가 요구된다. 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 복수의 목적으로 고려하여 경로를 탐색하며 탐색된 경로에 대하여 자의적으로 선택해 나가는 기법을 제안한다 본 연구는 복합대중교통망을 대상으로 통행시간, 환승횟수, 환승시간등과 같은 통행목적에 대하여 계층별로 별도의 다목적 경로를 탐색하는 방안을 강구하여 계층별로 적용 가능한 사용자 맞춤형 정보제공체계의 기본적인 접근이론을 개발한다. 제안된 다수단, 다계층, 다목적 경로탐색알고리즘은 링크표지에 근거하여 구축되어 복합교통망에 효율적으로 구동할 수 있으며, 수도권 도시철도의 실제 대규모 교통망에 적용한 사례연구를 통하여 다양한 계층을 고려한 경로계획모형(Path Planning)으로 활용될 수 있는 가능성을 예시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.129-145
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• 2016

본 연구에서는 서울의 보행량이 많은 서로 다른 6개 지역에 위치한 도로의 보도 서비스수준을 측정하고 보행자들의 만족도를 분석하여 비교하였다. 연구를 위해 각 분석 대상 지점에서 기하구조 조사, 교통량 조사 및 설문조사와 동영상 촬영을 실시하였으며, 수집한 자료를 바탕으로 보도의 서비스수준과 보행자 만족도, 도로 이용자의 보행특성을 산출하였다. 본 연구는 서비스수준과 보행자 만족도간의 관계를 이해하고자 하였으며, 보행자 만족도에 영향을 주는 요인은 무엇이 있는지 결정하는 데에 초점을 맞췄다. 또한 보행자 만족도 변화에 따른 보행특성의 변화를 살펴보았다. 서비스수준 평가에서는 기존의 방법보다 더 많은 요소들을 고려하기 위해 MMLOS 기법을 사용하였다. 분석 결과 현재의 MMLOS를 이용한 평가 방법이 실제 보행자 만족도를 충분히 반영하지 못한다는 결론을 얻을 수 있었으며, 보다 발전한 서비스수준 평가를 위해서는 더 많은 요인을 감안해야 한다는 사실을 알 수 있었다. 이 연구에서 제공되는 결과는 향후 보도 설계에 있어 보행자 만족도를 적극 반영할 수 있도록 도울 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.203-214
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• 2023

우리나라 관세청은 효과적인 원스톱(One-stop) 업무 처리가 가능한 전자통관 시스템으로 효율적으로 업무처리를 하고 있지만 기술의 발달과 비대면 서비스의 증가로 매년 수출입건수가 증가하고 있으며 그에 따른 업무량도 폭증하고 있는 실정으로 이에 따른 보다 효과적인 방법이 매우 필요하다. 수입과 수출은 모든 물품에 대한 분류 및 세율 적용을 위한 HS Code(Harmonized system code)가 필요하고 해당 HS Code를 분류하는 품목 분류는 전문지식과 경험이 필요한 업무 난이도가 높고 관세 통관절차에서 중요한 부분이다. 이에 본 연구는 품목 분류 의뢰서의 물품명, 물품상세설명, 물품 이미지 등의 다양한 유형의 데이터 정보를 활용하여 멀티모달 표현 학습(Multimodal representation learning) 기반으로 정보를 잘 반영할 수 있도록 딥러닝 모델을 학습 및 구축하여 HS Code를 분류 및 추천해 줌으로써 관세 업무 부담을 줄이고 신속한 품목 분류를 하여 통관절차에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제10권2호
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• pp.61-67
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• 2004

20세기 중반이후 항법 시스템의 개발동기 및 유지는 군사적인 전술목적에 있었다고 말할 수 있다. 제2차 세계대전 이후 미소간의 냉전기간 중에도 양국은 각기 대응되는 첨단 항법시스템을 경쟁적으로 개발구축하여 왔다. 이러한 시스템들은 점차 군사목적 외에 일반에 공개되어 국가간 물류(物流)의 이동과 같은 경제 수송 활동에 있어 핵심역할을 담당하고 있다. 항법시스템은 크게 지상계시스템과 위성계시스템으로 나눌 수 있다. 지상계시스템의 대표적인 시스템은 로란-C(Long Rmge Navigation)이고, 위성계시스템의 대표적인 시스템으로 GPS를 말한다. 로란-C 시스템은 미국, EU, FERNS(Far East Radionavigation Service)둥 전 세계 국가 해상 및 육상에서 많이 이용한 시스템이지만, 현재는 그 역할을 위성항법 시스템인 GPS 및 DGPS가 많은 부분을 차지하고 있다. 위성계시스템의 획기적인 발전에 따라 지상계 중장거리 측위장치로는 유일하게 세계적으로 운영되고 있는 로란-C의 운영이용자의 감소와 더불어 로란-C항법장치의 역할에 대한 논란이 대두되고 있어 로란-C 항법 시스템의 실태와 활용방안에 대해 조명해보고, 우리나라 로란-C의 올바른 발전방향에 대해서 논의한다.