nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.

Most classification accuracy measures for optimal threshold are divided into two types: one is expressed with cumulative distribution functions and probability density functions, the other is based on ROC curve and AUC. Unal (2017) proposed the index of union (IU) as an accuracy measure that considers two types to get them. In this study, ten kinds of accuracy measures (including IU) are divided into six categories, and the advantages of the IU are studied by comparing the measures belonging to each category. The optimal thresholds of these measures are obtained by setting various normal mixture distributions; subsequently, the first and second type of errors as well as the error sums corresponding to each threshold are calculated. The properties and characteristics of the IU statistic are explored by comparing the discriminative power of other accuracy measures based on error values.The values of the first type error and error sum of IU statistic converge to those of the best accuracy measures of the second category as the mean difference between the two distributions increases. Therefore, IU could be an accuracy measure to evaluate the discriminant power of a model.

(게재일: 2020.08.31)
본 논문은 최근 이슈가 되고 있는 코로나19 시대에서 확진자 동선을 파악하기 위해 매장 등 시설에 방문했다는 기록을 남기는 과정 중 방문자가 QR 코드를 생성하고 관리자가 방문자의 QR 코드를 인식하는 방식과 반대로 방문자가 매장의 QR 코드를 직접 인식하게 하여 방문자와 매장 관리자가 겪을 수 있는 불편함을 덜어주기 위한 논문이다. App은 방문자와 매장 관리자 App이 따로 나눠져 있으며 사용자 App은 관리자의 QR을 스캔하여 방문기록을 남기고 관리자 App은 QR 코드를 생성만 하고 출입문에 비치하기만 하면 된다. Web도 관리자와 사용자로 나눠지는데 사용자는 자신의 방문기록과 감염 위험 경로 목록을 확인할 수 있으며 관리자는 매장에 다녀간 방문자의 목록과 확진자가 다녀갈 경우 감염 위험 경로 목록에 해당 사용자 정보가 나타나게 설계하였다.


(게재일: 2021.01.20)
최근 발전한 인공신경망 기반 기계 번역은 번역 시 더 자연스러운 번역을 제공한다. 본 논문에서는 기계번역기법을 이용하여 반말 표현을 존댓말 표현으로 변환하는 기법을 제안한다. 특히, 이를 위해 DCInside의 게시판을 크롤링하고 AI-HUB 데이터와 합쳐 약 20,000개의 자체 데이터 셋을 구축하였으며, 한글 전처리를 위한 4가지 기법 및 OpenNMT 프레임웍의 LSTM 및 Transformer 모듈을 활용하여 실험을 진행하였다. 이를 통해, 반말 표현을 높임 표현으로 변환하는 최적조합을 확인하였으며, 검증시 BLUE점수로 최대 66.53를 획득하였다.


(게재일: 2021.01.20)
IT 기술의 발전은 다양한 산업에서 PLC를 기반으로 하는 스마트 팩토리의 도입이 확산되고 있는 실정이나 이를 운영하는 운영 인력의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있기에, PLC를 사용할 수 있는 인력 양성 교육 플랫폼이 필요한 실정이다. 최근 PLC와 같은 실습 기자재를 대체할 시뮬레이션 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 기존 PC 환경에서의 시뮬레이션 프로그램들을 원격 수업에 적용할 경우 모니터 상에 많은 요소가 디스플레이 되어 화면 전환이 불편한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 프로그램을 모바일 환경에서 실행하여 PC 화면에 모니터링할 프로그램의 수를 감소시킬 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 원격 교육에 적용할 경우 화면 전환의 수를 감소시켜 더욱 정확한 이해를 통하여 학습의 효과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.01.20)
현재 우리의 사회에는 인간보다 기계가 하는 것이 더 효율적인 일에 대해서 많은 부분이 자동화가 되어가고 있다. 그중 떠오르는 미래산업인 항공산업에서 원활한 이/착륙을 위해 승무원들이 항공기 내부를 돌아다니며 승객과 의자 등받이 체크를 하는 등의 과정에서 번거로움과 어느 정도의 시간이 걸리는 것에 대한 문제를 생각했고, 이 문제를 해결하기 위해 승객 탑승 여부, 승객 착석 여부, 안전벨트 착용 여부를 한눈에 볼 수 있게 표시하고, 승무원과 승객의 불필요한 말과 감정을 만드는 일이 줄어들어 승객과 근무하는 승무원 모두 쾌적하고 원활한 비행을 위해 본 연구를 추진하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 한국어 일상대화를 연속적으로 제공하기 위한 서비스 플랫폼을 제안하였다. 본 플랫폼을 통해서 자동으로 일상대화를 수집하고, 정제하고, 학습하여, 사람과 시스템간의 일상대화를 연속적으로 진행할 수 있게 함으로써, 현재 트랜드가 반영된 대화를 실시간으로 수행할 수 있게 되었다.


(게재일: 2021.01.20)
최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 마이크로컨트롤러에서 6축 IMU 센서를 사용한 제스쳐를 인식하기 위한 최적화된 학습 방법을 제안한다. 6축 센서값을 119번 샘플링할 경우 특징 차원이 매우 크기 때문에 다층 신경망을 이용할 경우 학습파라미터가 마이크로컨트롤러의 메모리 허용량을 초과하게 된다. 본 논문은 성능은 유지하며 학습 파라미터 개수를 효과적으로 줄이기 위한 마이크로컨트롤러에 최적화된 1D CNN을 제안한다.


(게재일: 2021.01.20)
코로나로 인해 비대면 온라인 수업으로 운영된 수업환경에서 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업은 학습자들에게 온라인 수업이지만 대면 수업의 실재감을 제공하는 질적 개선 방법을 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구는 플립러닝에 기반 한 실시간 수업을 활용하여 실습 기반 프로그래밍 수업에서 학습자의 능동적 수업 참여를 유도하고, 교수자와 학습자, 학습자와 학습자 간의 상호작용이 원활한 수업을 통해 대면 수업 수준의 실재감을 학습자에게 제공하고 학습효과를 높이고자 하였다. 적용결과, 온라인 수업에서 플립러닝 기반 수업 설계가 실습 기반 수업에 대면수업 수준의 학습 효과 및 만족도가 있었음을 조사·분석하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문은 실시간 코로나-19 전국 확진자 수를 이용하여 데이터를 추출하고 분리하여 시각적으로 표현했다. 추출된 데이터를을 각 지역에 따라 구분하고 전국 지도에 확진자 수를 표시하여 보기 쉽게 나타냈다. 확진자의 경로는 코로나-19 데이터에서 사후 관리를 위해 가장 중요한 데이터이다. 따라서 확진자의 경로는 정부에서 실시간으로 제공되고 있다. 하지만 이러한 데이터는 텍스트 형태로 되어있어 보기에 불편하다. 따라서 본 논문은 확진자 데이터를 분석하고 정리하여 지도에 표시하고자 한다. 이러한 시각화 방법은 확진자의 경로를 쉽게 파악 할 수 있고 감염 경로를 미리 예방 할 수 있게 한다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 간단한 아두이노 모듈을 이용하여 MATLAB에서 실행되는 semantic segmentation을 조작해보았다. 기존에는 단순히 센서를 통해 감지하거나, 입력을 받아 출력하는 등의 수동적으로 아두이노 모듈을 활용하였다. 하지만 직접 아두이노와 semantic segmentation을 연결하여 semantic segmentation 결과를 조작하여, 아두이노를 인공지능과 결합하여 능동적으로 사용할 수 있게 하였다.


(게재일: 2021.01.21)
신종 코로나바이러스 감염증(Coronavirus disease 2019; COVID-19)이 빠르게 확산됨에 따라 세계적인 전염병 대유행인 팬데믹(Pandemic)으로 선언되었다. 감염자들은 꾸준히 증가하고 있고 최근에는, 무증상 감염자들이 나타나고 있어 의심 환자를 조기에 판단하고 선별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 흉부 방사선 검사(chest Radiography; CXR) 영상을 딥러닝(Deep Learning)하여 정상인, 폐렴 환자, 코로나바이러스 감염자를 분류할 수 있도록 한다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서는 날씨와 상관관계를 갖는 교통사고에 대한 예측을 진행하는 Web Site 개발을 제안한다. 날씨에 영향을 받는 교통사고에 대한 일일 사망자 수, 교통사고 발생률의 각각의 예측값을 딥러닝 모델을 이용한다. 위의 모델을 작성하기 위하여 본 논문에서는 Anaconda 기반의 Jupyter Notebook에서 Python Tensorflow 모델을 작성하여 테스트하고, 만들어진 모델을 웹 사이트에서 불러오기 위해 Python 기반 Flask Web Framework를 통하여 웹 사이트를 개발한다. 개발된 웹 사이트는 사용자들은 Web Site에 날씨 정보를 입력하여 교통사고 발생률을 예측하고 볼 수 있다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 코로나바이러스(COVID-19)와 같은 응급상황에서 필요한 환자의 이동 및 검사 경로 등을 MCMF(Min-cost Max-flow, 최소-비용 최대-유량) 알고리즘 기반의 에이전트 이동을 활용하여 효율적으로 푸는 방법에 대해 살펴본다. 환자의 수가 유동적으로 변화하기 때문에 고정된 경로가 아닌 매번 최적화시킬 수 있는 경로는 요즘 같은 COVID-19 시대에 필요한 기술이며, 이와 같은 응급상황에서는 이른 시일 내에 대처하고 조치하는 것이 피해를 최소화할 수 있다. 이러한 상황에서는 응급상황에 대처하기 위한 정보들을 어떻게 사용하는지에 따라 상황에 대한 처리 시간이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 응급상황에 대한 처리 시간을 최소한으로 하기 위해 MCMF 알고리즘을 적용하고 지도 API와 실제 병원 위치 등을 이용하여 실제로 시간을 단축할 수 있는지 연구하고 분석한다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 대부분의 공정이 수작업으로 이루어지고 있는 수산가공 공장의 생산성 향상을 위한 제조데이터 활용 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 플랜트 시뮬레이션을 이용하여 생산공정 모델링을 제작하고, 이로부터 가상의 제조데이터를 수집하여 생산량, 작업공정 시간 등 최적화된 공정 프로세스를 도출한다. 또한 제조데이터 수집 및 분석을 위하여 공장 내 수기로 작성되는 제조데이터를 정형화하여 제조데이터 플랫폼에 저장하고, 저장된 데이터의 시각화, 실시간 모니터링 등 데이터 시각화 및 시뮬레이션과 연동된 공정 프로세스 예측 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.01.21)
퍼스널 모빌리티를 비롯한 공유 모빌리티 시장이 국내에서 급격한 성장을 거두고 있다. 서울시에서는 2015년부터 공공자전거 서비스 '따릉이' 사업을 시작해 서울시민에게 주목받는 정책 중 하나로 자리매김했다. 그에 따라 매해 늘어나는 따릉이 수요를 맞추기 위해 서울시에서는 따릉이 대여소를 매해 증설하고 있으나, 자전거 부족, 거치대 부족으로 많은 불만이 나오고 있다. 본 논문에서는 따릉이 대여소의 이용률을 분석하여 사용이 집중되는 대여소와 그 시간대를 분석하고, 이를 통해 특정 대여소에 자전거가 필요 이상으로 반납되거나 부족해지는 현상을 해결할 방법을 제시한다.


(게재일: 2021.01.21)
대화시스템에서 게임설명요청과 같은 주제대화의 경우, 입력문장의 의도를 정확하게 분류하는 것이 대화시스템 성능과 직결되므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 개체명 인식 방법과 머신러닝 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제안하여, 머신러닝 방법을 단독으로 사용하는 방법보다 주제대화의 의도 분류 성능을 향상시켰다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.


(게재일: 2021.01.20)
본 연구는 코로나-19 이후로 미지의 질병과 맞닥뜨렸을 때의 소비 경향에 중요한 영향을 끼치는 요소를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 성향 측정방법을 제시하였다. 포스트 코로나 시대는 디지털 혁명이 일어난 후 경제활동에 참여하고 있는 사람들 중 그 누구도 피해갈 수 없는 흐름이다. 또한, 소비의 흐름에 있어서 모바일을 통한 배달이 주류가 될 것이라는 것은 누구든 손쉽게 알 수 있을 것이다. 후에 제2의 포스트 코로나 이후 방대하고 구체적인 데이터를 사용하여 똑같은 방법으로 재분석 한다면 기업의 입장에서 발 빠른 대응으로 경제 침체 속의 호황을 맞이할 수 있을 것이라 기대된다.


(게재일: 2021.01.20)
정부의 지속적인 소상공인 지원정책에도 불구하고 코로나-19 발생 및 계속되는 경기침체로 소상공인 점포의 매출액 급감 등 소상공인의 생존권을 위협하는 소매업 초유의 위기 상황이 발생하였다. 본 연구는 경기지역 소상공인이 보다 경쟁력 있는 점포를 선정하기 위한 선택요인을 도출하고 이들의 상대적 중요도를 AHP를 이용하여 파악하고자 하였다. 소상공인 관련 프로젝트를 담당하는 컨설턴트를 대상으로 AHP를 실시한 결과 소상공인 점포를 이용하는 소비자는 낮은 가격으로 질 좋은 서비스 받기를 원하고 점포입지와 배달서비스가 소비자 점포선택에 있어 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 소비자가 점포선택에 있어 상품과 편의성 보다는 서비스를 가장 크게 고려한다는 유의적 의미의 결과가 나타났다. 이는 코로나-19 발생 상황 및 디지털 기기의 급속한 발전이 소비자의 점포선택에 있어 크게 영향을 준 것이다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 국내 드론 사용량이 증가하고 있으나 드론을 제재하기 위한 수단과 AI를 활용한 드론 콘텐츠가 부족하다. 상기 문제점을 해결하기 위해 Darknet 과 YOLO_mark를 사용하여 디바이스를 학습시켜 손쉽게 드론 인식 및 구별을 할 수 있게 구현하였다. 이를 통해 기존 드론 제재 수단의 한계를 극복하고 손쉽게 이용할 수 있다. 나아가 본 논문을 이용하여 군◦경에서 드론 식별 등으로 활용할 수 있다.


(게재일: 2021.01.20)
최근 코로나 19가 장기화하면서, 비대면서비스로 대체되고 있는 한편, 의료분야에도 서비스 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 국내의 법 제도적으로 묶여 있는 원격 의료서비스의 적용이 가능하고 상급종합병원에서는 비대면 진료서비스를 도입하고 있다. 본 논문에서 제안하는 비대면 원격판독시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보를 보호하고, 원격으로 환자의 영상 데이터를 판독하기 위한 시스템과 그 처리 과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행 결과를 보인다.


(게재일: 2021.01.20)
반려동물에 대한 인식변화와 고령화, 저출산 문제로 반려동물을 키우는 사람이 계속해서 증가하고 있다. 하지만 반려동물을 유기하는 경우도 많아져 정부에서는 반려동물 등록제를 시행하여 동물 유기를 예방하고 있다. 그럼에도 불구하고 동물 등록 절차의 번거로움과 부작용 우려로 인해 많은 사람이 등록을 하고 있지 않는 실태이다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 분석을 활용한 동물 외형분석 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 동물 이미지에서 특징점 추출을 위해 CNN과 구글에서 제공하는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하며 동물의 외형을 분석해 동물의 고유한 외형 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 각 개체를 특정할 수 있어 현재 시행되고 있는 동물 등록방법을 대체하여 동물 유기문제 해결에 기여할 것으로 기대한다.


(게재일: 2021.01.20)
1990년 중반 이후 외국계 기업과 국내 대기업의 적극적인 유통산업진출은 중소 소매업을 어렵게 하고 있다. 또한 대기업 편의점의 급속한 확장 역시 골목상권 환경을 열악하게 하여, 중소 소매업 점포수의 폐점을 가속화하고 있다. 2003년 중소 소매업의 경쟁력 강화 및 자생력을 확보하고자 정부는 중소유통공동도매물류센터(이하, 중소유통물류센터)를 건립하였다. 하지만 급변하는 유통환경과 온라인 쇼핑의 급속한 발전 속에서 중소유통물류센터는 갈수록 점점 어려워지는 현상에서 중소유통물류센터의 역량강화를 위한 현상분석 및 문제점 도출을 통하여 경쟁력 강화 및 효율적 운영방안을 위한 전략을 제시하고자 한다.


(게재일: 2021.01.20)
벌크화물운송은 해상운송시장에서 가장 큰 규모이고 철강 및 에너지 산업을 뒷받침 하는 중요한 시장이다. 또한 운임의 변동성이 가장 큰 시장으로 상당한 수익을 기대할 수 있는 반면에 파산에 이르는 큰 손실이 발생할 수 있기때문에 시장 참여자들은 합리적이고 과학적인 예측을 기반하여 의사결정을 해야 한다. 그러나 해운시장에서는 과학적 의사결정보다는 경험기반의 의사결정에 의존하기 때문에 시황변동성에 취약하다. 본 논문은 벌크운임예측에 신호 분해 방법인 EMD와 인공신경망을 결합한 하이브리드 모델을 적용하여 과학적 예측방법을 제시하고자 한다. 본 논문은 학문적으로 해운시장 운임예측연구에서 거의 시도되지 않았던 시계열분해법과 기계학습기법을 결합한 하이브리드 모델을 제시하였다는데 의미가 있으며 실무적으로는 해운시장에서 빈번이 일어나는 의사결정의 질이 제고되는데 기여할 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.01.20)
최근 어린이 보호구역 내에서의 운전자의 부주의로 사망 혹은 상해 사고를 일으킨 가해자를 가중 처벌하는 내용의 '민식이법'이 발의됨에 따라 많은 운전자들이 보호구역을 주행할 때 많은 부담감을 느끼며, 이에 대한 운전자의 부담감과 사고 피해를 최소화할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 OpenCV 영상인식기술과 OCR 문자인식기술인 Tesseract를 이용해 노약자 보호구역 표지판을 인식하여 법정 제한속도를 준수하며 갑작스러운 장애물 등장 시 급정거하여 사고피해를 최소화하고, 또한, 사용자에게 알람 메시지를 전송하는 시스템을 제안한다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 변환 학습을 기반으로 한 다중 클래스 이미지 장면 분류 방법을 제안하도록 한다. ImageNet 대형 이미지 데이터 세트에서 사전 훈련 된 네트워크 모델을 사용하여 다중 클래스의 자연 장면 이미지를 분류하였다. 실험에서 최적화 된 ResNet 모델은 Kaggle의 Intel Image Classification 데이터 세트에 분류되어 우수한 결과를 얻었다.


(게재일: 2021.01.20)
현재 국내 많은 도서관과 여러 대여점 시설이 코로나로 인하여 운영에 제한이 있거나 중지되었다. 이에 기존 시설 이용자는 도서 대여에 불편함을 겪고 있으며, 민간 도서 대여점과 도서 대여업 산업 전반의 매출이 감소한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 시설 사용자의 불편함과 민간 업체의 매출을 개선하기 위해 대여 서적 배달 서비스인 O2O(Offline to online) 플랫폼을 클라우드 서버에 구축하고자 한다. 플랫폼은 하이브리드 애플리케이션으로 구현하여 스마트 폰에 익숙한 신세대와 컴퓨터의 친숙한 기성세대 모두 쉽게 이용할 수 있게 구현하였으며, 이를 통해 대여점 이용자는 편리하고 안전하게 집에서 대여하고 대여점은 이용자 증가와 더불어 또 다른 홍보 수단으로 이용하여 대여점의 매출 개선을 기대할 수 있다.


(게재일: 2021.01.21)
코로나 19에 따라 온라인 교육이나 재택근무 등 비대면 서비스에 대한 관심과 이용이 높아지면서, 비대면 서비스의 보안취약점으로 개인정보 유출과 해킹 등의 피해 우려도 제기되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 오픈소스 IDS인 SNORT를 이용하여 침입탐지가 발생했을 경우 미리 설정해 놓은 priority에 따라 이메일 또는 문자메시지로 관리자에게 실시간 알림을 보내기 위한 방법을 제안한다. 제안한 시스템은 여러 개의 구성 요소로 이루어져 있다. Snort는 이벤트를 모니터하고 경계시키며(alert), 시스템 규칙을 사용하여 수신된 보안 이벤트로부터 경고를 생성한다. 경고를 파일에 LOG 형식으로 쌓게 되고 쉘 스크립트를 이용해 침입탐지를 분석하여 관리자에게 메일이나 SMS형태로 전송하게 된다.


(게재일: 2021.01.20)
현재 코로나 시대에 살아가면서 실습이 필요한 대학수업은 제대로 진행하기 힘든 상황이다. 이에 대응하기 위하여 렌탈 서비스를 통해 쉽게 물품을 빌리고, 관리하기 쉬운 시스템을 개발하였다. 직접 수령할 때에는 라즈베리파이를 이용한 열화상카메라로 온도 체크를 하고 특정 온도가 넘었을 시 LED 전등이 빨간색으로 깜빡거리게 되며 대여신청하면 정보가 담긴 대여 번호가 생성 되고 스마트박스에 대여 번호 확인 후 도어락이 풀리게 되는 무인 렌탈 서비스를 개발하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 연구는 국내 건설산업의 현장프로젝트조직 사업 참여자를 대상으로 프로젝트 참여자간 간 통제유형에 따라 유대 강도와 현장프로젝트 성과에 어떠한 영향을 주는지를 살펴보고자 하는 실증연구이다. 본 연구에서는 통제를 산출통제(Output Control), 과정통제(Process Control), 사회통제(Social Control)로 구분하여 통제유형에 따라 현장프로젝트 참여자 간 유대 강도와 현장프로젝트성과에 어떠한 유의한 영향을 미치며 또한 한국 건설산업의 현장프로젝트조직만이 가지는 특징을 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.


(게재일: 2021.01.20)
기존 신호등은 보행자를 위한 별도의 안전장치가 없다. 이는 어린아이는 물론 성인들까지 차량의 위협으로부터 안전을 보장받을 수 없다. 본 연구에서는 어린이보호구역에서 사고 발생률을 감소시키는 것을 전제로 아두이노 액추에이터와 스위치를 이용한 전자제어 신호등을 적용하고자 한다. 현재의 신호등 시스템은 단순히 시간의 흐름에 따라 보행자 신호등과 차량용 신호등의 led가 자동으로 변화하여 차량과 보행자를 통제한다. 이러한 시스템은 어린아이들의 돌발행동과 운전자의 미숙한 작동으로 인한 사고를 방지하지 못한다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 신호등 시스템 대신 스위치와 액추에이터, 초음파 센서, 블루투스 모듈을 적용한 어린이용 보호 전자제어 신호등 기술을 제안한다. 기존의 신호등 시스템과는 다르게 보행자의 직접적인 개입을 통해 시스템을 제어하고, 원활한 교통환경을 만들 수 있다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문은 노약자와 장애인의 편의를 도모하기 위하여 주기적으로 약을 복용해야하는 시간을 알려주는 시스템이다. 무게 센서를 사용하여 7일간 복용해야 하는 알약들의 전체 무게를 측정하고, 사용자가 알약을 복용하면 줄어든 알약의 무게를 다시 측정하여 복용 여부를 판단하는 시스템이다. 또한 알약을 복용하지 않은 사용자에게 이를 알려주기 위해 설정된 특정 시간에 다시 알려주는 작업을 수행하도록 구성하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 이와 같은 시스템의 작업 수행 과정을 세분화하여 보여줌으로써 사용자들이 잊지 않고 약을 복용하는 것을 도와주고자 한다.


(게재일: 2021.01.20)
본 연구에서는 비대면 환경에서 실재감이 학습성과에 미치는 영향을 분석하였다. 전문대학의 프로그래밍 수업을 수강하는 427명의 학생을 대상으로 교수실재감, 인지적 실재감, 감성적 실재감과 만족도, 학습지속의 향의 관계를 분석하였다. 연구 결과, 만족도에는 교수실재감과 인지적 실재감이, 학습지속의향에는 교수실재감, 인지적 실재감, 감성적 실재감이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과에 기초하여 비대면 환경의 프로그래밍 수업에 대한 설계 및 운영전략을 시사하였다.


(게재일: 2021.01.20)
2020년은 COVID-19 바이러스로 인해 e스포츠는 새로운 가능성을 보여주고 있다. 전통적인 스포츠의 경기 진행 및 현장 관람이 어려워 고전하고 있는 반면에 대부분의 e스포츠 경기가 온라인 중계로 정상적인 일정을 진행하였다. 그러나 국내 e스포츠의 종목은 LOL을 비롯하여 극히 일부 게임만 성공적으로 운영되고 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 e스포츠로 성공한 게임을 분석하여 e스포츠 활성화를 위한 제안을 한다.


(게재일: 2021.01.21)
블록체인 기술은 데이터 공유를 통하여 투명한 데이터 관리가 가능하다. 하지만 데이터삭제의 비가역성 및 투명한 데이터 공개가 데이터 프라이버시 침해의 원인이 될 수 있다. 최근 블록체인 기술상의 데이터 프라이버시 보호를 위하여 영지식 증명이 활발하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술 적용 시 데이터 프라이버시를 보호하고 효율적인 데이터 증명 및 검증이 가능하도록 하기 위해 기존의 영지식 증명방법을 변형하여 증명자와 검증자의 신뢰도에 따른 상호 신뢰 기반의 차별화된 프로토콜 처리과정을 제안하였다. 해당 제안을 위하여 신뢰도 측정 변수가 필요하며 해당 변수를 통한 프로토콜 시퀀스의 차별적 적용을 통하여 증명 및 검증을 위한 경제적.시간적 효율성을 높일 수 있다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서 자동제어를 이용하여 양어업에 쓰이는 큰 수조를 관리하고, 수온과 탁도를 측장하고 관리자에게 수조 안에서의 환경 및 정보를 제공할 수 있는 스마트 수조에 대해서 기술한다. 기존의 양어업의 경우, 작업 연령의 고령화, 노동 인구 감소 등 심각한 문제가 발생되고 있어 양어업의 노동의 질이 현저히 감소 되고 있다. 본 프로젝트에서는 작업자의 부재 상황에서도 블루투스 무선통신을 활용하여 실시간으로 수조 환경에 대한 정보를 수신받을 수 있고, 수조를 자동화함으로써 급격한 기후변화로 인한 어류 및 어패류의 집단폐사에 대한 대비도 가능하다. 이를 구성하기 위해서 아두이노 메가 2560 메인으로 선택하여 많은 핀들을 연결 하였고, 블루투스 모듈을 통해서 실시간으로 정보를 수신받고, 간단한 조작이 가능하여 노동인구에 대한 문제를 해결할 수 있을 것이다.


(게재일: 2021.01.20)
본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.


(게재일: 2021.01.21)
경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.


(게재일: 2021.01.21)
시각장애인이 길거리에 나설 때 주변에 보행 안전을 위한 시설이 많이 부족하다. 본 연구에서는 시각장애인에게 전방의 장애물을 알려주어 안전한 보행을 위한 스마트 지팡이를 제안한다. 초음파센서를 통하여 사물을 감지하여 진동으로 보행자의 진로 방향을 안내하며 조도 센서를 통하여 다른 사람들이 원거리에서 인식 할 수 있게 발광 기능을 포함한다. 또한, 긴급버튼을 통하여 비상시 보호자에게 알릴 수 있는 통보기능도 내장하고 있다. 향후 소형화와 지능화를 통하여 사회적 약자인 시각장애인의 안전한 보행권을 확보할 수 있는 기술로 발전시키고자 한다.


(게재일: 2021.01.20)
교통수단으로서의 항공기 이용 고객의 증가로 인해 객실 내에서 제공되는 기내 서비스는 항공사의 경쟁력을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 현재와 같이 승무원이 비행 중 기내식 등의 서비스 제공을 위해 카트를 직접적으로 이동시키며 제공하는 서비스는 여러 불편한 요소로 인해 서비스의 질을 감소시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 카메라 센서와 초음파 센서를 이용하여 기내에서 활용 가능한 서비스용 스마트 카트를 설계한다. 설계하는 스마트 카트는 승무원의 이동에 따라 대체 거리를 측정해 사용자와의 일정 거리를 유지하는 동시에 승객의 호출 신호에 따라 승객의 자리로 자동 이동하여 서비스 제공이 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 기내 서비스용 스마트 카트는 승무원의 노동 강도 감소와 더불어 항공기 객실 서비스의 질적 향상에 기여할 뿐만 아니라 저가 항공사의 경비 절감에도 기여할 수 있다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서는 대학별 홍보 전략, 발전에 기여하기 위한 서비스를 제안한다. 이 서비스는 데이터 수집에는 크롤링을 사용하고 사이킷 런을 사용하여 정확도를 최대화하고, 각 분류된 카테고리의 오류을 최소화한다. 이 서비스는 각 카테고리별로 특성이 높은 키워드를 사용하여 카테고리 별 학습 데이터셋을 생성한 후 이러한 학습 데이터셋을 바탕으로 각 기사들을 최적의 카테고리로 분류해주는 분류기를 구현한다. 이러한 분류기를 사용하여 분류된 기사들을 분석하여 막대 그래프 등의 시각화된 자료들로 볼 수 있도록 하여 기존의 대학 홍보 자료에 비해 누구든 쉽고 간단하게 접근이 가능하도록 한다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 극장 비수기 기간 효율적인 상영을 위한 재개봉 영화 도출과 영화관 입장권 통합 전산망을 기반으로 극장 산업과 OTT 산업에서 제공하는 시청각 콘텐츠의 소비자 선호도를 분석한다. 기존 재개봉 영화는 연휴와 같은 성수기 바로 전 비수기 기간에 집중적으로 상영되고 있다. 즉 재개봉 영화 상영은 대형 영화 개봉 전 공백을 메우기 위해 상영되고 있음을 의미한다. 재개봉 영화는 대부분 예술 영화를 상영하고 연도마다 일정한 수요를 보이고 있다. 이러한 기조는 코로나 19 전까지 변함없이 이어졌으나, 코로나 19 이후 재개봉 영화에 대한 수요가 다른 년도 같은 월에 비해 급증하였다. 영화 산업의 전반적인 침체와 달리 재개봉 영화에 대한 수요는 늘어난 것이다. 코로나 19가 장기화되는 만큼 본 논문에서는 영화관 입장권 통합 전산망 데이터를 중심으로 영화 산업과 OTT 산업 이용자들의 선호 콘텐츠를 분석하고 기존 재개봉 영화와 대조하여 지속적이고 효율적 상영을 위한 재개봉 영화를 제안한다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서는 손동작 데이터에서 추출한 데이터를 다변수 시계열 데이터 분류를 자동으로 찾는 NAS 모델에 적용하여 손동작 인식 모델을 찾는 방법을 제안한다. NAS를 통해 모델을 구하는 과정은 프로그래머의 시간과 노력을 절감시켜준다. 손동작 인식을 위해 DHG-14/28 데이터셋과 SHREC'17 Track 데이터셋에 논문에서 제안한 방법을 적용하여 손동작 인식 정확도가 기존의 모델보다 높은 손동작 인식률을 얻음을 실험을 통하여 확인하였다. 실험에서 DHG-14/28 데이터셋의 손동작 인식 정확도는 96.38%, 96.63%, SHREC'17 Track 데이터셋의 정확도는 96.88%, 96.57%를 얻었다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문은 2014년 세월호 사고 이후 해양재난사고에 대한 국민들의 경각심이 고조되었으며 해양레저인구증가로 인한 해양사고가 증가되는 상황에서 사고예방 및 해양안전문화 고취를 위한 해양안전교육센터 구축하고자 수요추정을 수행하였다. 특히, 우리나라 대부분의 해양안전체험관과 유사한 체험관들은 대부분 전라, 경기지역에 분포하고 있어 지역 편향을 해소하는 차원에서 동남권 안전센터 구축이 필요한 상황이며 해양레저 및 해양산업의 중심이 영남권에 위치하고 있기 때문에 안전교육센터의 구축의 정책적인 타당성이 있다. 본 논문에서는 해양안전교육센터 수요추정을 중력모형을 활용하여 수행하였으며 사회경제적인 타당성의 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.01.20)
텍스트에 나타나는 감성을 분석하는 NLP task 중 하나인 감성분석에 자주 사용되는 한국어와 외국어 데이터들에 대해 다양한 BERT 모델들을 적용한 결과를 고성능 순서로 정리한 사이트(Paper with code)와 Github를 통해 준수한 성능을 보이는 BERT 모델들을 분석하고 실행해보며 성능향상을 통한 차별성을 가지는 것이 목표이다.


(게재일: 2021.01.21)
디자인 패턴은 클래스와 객체를 활용한 23가지의 개발자 의도를 만족시켜주는 최선의 실천법들을 정리한 것이다. 디자인 패턴은 설계 경험과 객체지향 패러다임의 기반 지식들을 필요하므로 실질적인 패턴 학습에 어려움이 있다. 디자인 패턴 학습에 대한 도움을 제시해 줄 수 있는 가이드라인으로 기술 습득 모델에 활용하는 드라이퍼스 모델을 적용하는 것을 제안하고자 한다. 드라이퍼스 단계별 모델을 기반으로 단계 별 디자인 패턴 학습 단계를 제시한다.


(게재일: 2021.01.20)
현재까지 나타나고 있는 공포 게임은 크게 두 가지로 나뉘어 있다. 시각적으로 유저들의 눈을 감기느냐 아니면 심리적으로 유저들의 마음을 두렵게 사로잡느냐 하는 것으로 나뉘어 공포 게임들이 출시되고 있다. 이렇게 크게 두 가지로 나뉘고 있지만 이 두 가지를 또 나누어 시각적인 공포로는 점프 스케어, 즉 갑툭튀 방식의 플레이가 더 공포를 느끼는지 아니면 게임에 크리처가 나온다면 그 크리처의 모습만으로 공포감을 느끼는지, 심리적인 공포로는 크리처가 없는 심리 공포 게임이 무서운지 아니면 크리처가 있는 심리 공포 게임이 무서운지로 더 자세히 나누어 흔하디흔한 공포 게임들의 선입견을 찾아보고자 한다. 본 논문에서는 유저들이 공포 게임을 접할 때 시각적으로 더 공포감이 느껴지는지 아니면 심리적으로 더 공포감이 느껴지는지에 대한 선입견 차이를 통계를 통해 설명하고 해당 공포심으로 공포 게임들의 공포 방향성을 어떻게 바뀌어야 할지 제안을 하고자 한다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서는 ROS를 이용한 드론 군집 비행 시뮬레이션을 구현한 결과를 보인다. ROS 환경에서 Gazebo 시뮬레이션 툴과 ArduPilot을 이용하여 모델링된 드론을 Gazebo에 적용한 뒤, 프로그래밍된 명령을 적용하여 각각의 드론이 명령에 따라 제어되는 군집비행을 보인다. 시뮬레이션은 12대의 드론이 각각 cpp 파일에 따라 제어되도록 설정한 launch 파일을 roslaunch하여 설정한 모든 드론이 Gazebo에서 각각 제어되는 군집비행 시뮬레이션을 구현하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 Python과 Selenium 라이브러리 기반의 재난 문자 크롤링 및 데이터 시각화 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 웹상에서 재난 문자 데이터를 크롤링(Crawling)하여 그 빈도수에 따라 시각화하는 것이다. 이 애플리케이션을 활용하여 국민재난안전포털에 접속하여 재난 문자 데이터를 크롤링하고, 그 데이터를 Word Cloud를 활용하여 지역별 재난 문자 빈도수를 시각화한다. 지역별 재난 문자 빈도수를 한눈에 보기 쉽게 시각화함으로써 재난문자를 잘 확인하지 않는 사람들에게 해당 지역의 재난 정보를 쉽게 전달하는 기능을 제공한다.


(게재일: 2021.01.21)
본 연구에서는 약 관리를 효율적으로 할 수 있는 IoT 기반의 스마트 약상자를 개발하였다. 약을 정기적으로 먹어야 하는 사용자에 대해 약 복용 현황 및 남아 있는 약의 상황 등을 모니터링 하여 효과적으로 관리할 수 있다. 이를 위해 약을 보관할 수 있는 상자를 3D 프린터를 이용하여 제작하였으며, 사용자의 복약 현황을 나타내주는 LCD를 전면에 배치했다. 또한, 약상자 내부에 있는 서보모터를 활용하여 정해진 복용 시간에 정해진 양만큼의 약을 제공할 수 있도록 하였다. 제안하는 스마트 약상자를 이용하여 사용자의 복약을 효율적으로 관리할 수 있으며 복약 순응도를 높이고 약물의 오남용을 막는데 도움을 줄 수 있다.


(게재일: 2021.01.20)
다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.


(게재일: 2021.01.21)
본 논문에서는 예비교사를 위한 AI-STEAM 교육 사례로서 봇빌더를 활용한 챗봇 제작 교육을 실시하고 이를 바탕으로 챗봇 제작 AI-STEAM 교육을 위한 시사점을 제시하였다. 최근 관련 정책이 발표되는 등 인공지능 교육이 학교에서 실시되기 위한 기반이 마련되었다. 인공지능 교육이 학교 현장에 제대로 안착되기 위해서는 현직 교사들에 대한 보수교육 뿐 아니라 교육 및 사범대학의 교원양성과정에서도 인공지능 교육이 실시되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 교사들의 인공지능 교사교육 요구를 바탕으로 AI-STEAM을 제안하고 다양한 전공의 예비교사를 위한 챗봇 제작 AI-STEAM 교양교육 및 학생 작품 사례를 제시하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문은 MITM 공격기법을 역이용한 네트워크 보안 기술 및 구현 방안을 제시한다. MITM(Man In The Middle) 공격은 통신 경로 중간에 개입하여 양 단간의 통신 내용을 가로채거나 행위 제어를 수행하는 전통적인 해킹 방법으로 그 공격 기법을 역이용하여 네트워크 공격을 방어하는 보안기술 및 시스템 구현에 대해 기술한다. Linux 시스템을 이용하여 ARP Poisoning을 통해 양단간 통신 트래픽에 개입하며, Netfilter 및 Suricata를 이용하여 Network IDS/IPS 및 Firewall을 구현하였고, Contents 필터링 및 Anti-Virus 구현이 가능하며, 여러 기능을 확장하여 UTM(Unified Threats Management) 시스템을 구현하였다.


(게재일: 2021.01.21)
본 연구에서는 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 통해 콘크리트 균열 추출 성능 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 구조물의 미관상의 문제뿐 아니라 추후 큰 안전사고의 원인이 될 수 있어 초기대응이 중요하다. 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있지만, 이는 정확성 및 비용, 시간, 그리고 안전성 면에서 한계를 갖고 있다. 이에 콘크리트 구조물 표면에 대해 획득한 영상 처리 기법을 사용한 검사 방식 도입의 관심이 늘어나고 있다. 또한, 딥러닝 기술의 발달로 딥러닝을 적용한 영상처리의 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 콘크리트 균열 추개선출 성능 개선을 위해 Dilated U-Net 기반의 이미지 복원기법을 적용하는 방안을 제안하였고 성능 검증 결과, 기존 U-Net 기반의 정확도가 98.78%, 조화평균 82.67%였던 것에 비해 정확도 99.199%, 조화평균 88.722%로 성능이 되었음을 확인하였다.


(게재일: 2021.01.21)
현재 코로나19의 여파로 아웃바운드 관광이 제한되고 있는 상황이지만 모빌리티 시장의 활성화로 인하여 안전하면서 방해받지 않는 프라이빗한 국내 여행의 수요가 증가하는 추세이다. 기존의 애플리케이션은 아직 수요자와 공급자 등의 시장 체계가 확립되지 않은 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하며 코로나19로 인하여 힘든 시간을 보내고 있는 사람들에게 힘이 되어줄 수 있는 택시 투어 통합 애플리케이션인 'TAXIO'를 개발하였다. 중장년층도 편리하게 이용 가능한 UI와 Firebase와 Google Places API, Google Maps API, Weather API를 이용하여 기존 애플리케이션보다 쉬운 접근이 가능하게 개발하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.


(게재일: 2021.01.20)
본 논문에서는 자바 스프링 Mybatis와 Firebase, Ajax, Script, DataBase를 활용해 테스트하길 원하는 IT 제품을 등록하는 기업과 이를 응모를 통해 추첨되어 테스트하고 리뷰를 남겨 기업에 도움을 주고 싶어 하는 일반 사용자를 모집하는 웹 사이트이다. 이 사이트는 자바 스프링 Mybatis를 기반으로 웹을 구성 하였고, 웹페이지에서 처리되는 데이터들은 데이터베이스로 저장된다. 기업이 제품을 등록하면 이를 사용자가 응모하고 관리자가 무작위로 추첨을 하면 해당 상품을 사용자가 받아보고 평가하여 리뷰를 남길 수 있고 기업은 해당 리뷰들을 좋은 점, 개선할 점을 나누어 확인하여 자신들의 제품을 개선할 수 있도록 한다.


(게재일: 2021.01.20)
본 연구에서는 유아의 스마트폰 과의존 유형을 파악하고 과의존의 차이를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2019년 스마트폰 과의존실태조사에서 자료 중 유아 992명을 대상으로 분석하였다. 전체 유아 중 고위험군 1.9%, 잠재적위험군 19.2%, 일반사용자군 78.9%로 나타났다. 스마트폰 과의존 유형에 따른 과의존의 하위 변인인 조절실패, 현저성, 문제적 결과가 차이가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 유아들이 스마트폰 이용이 증가하고 있는 시점에서 유아의 올바른 스마트폰 사용을 위한 교육과 과의존에 관한 예방 방안이 필요함을 시사해 준다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다. 또한 유아교육현장에서 유아가 건강한 성장을 도모할 수 있도록 과의존 예방을 위한 가정환경 점검 및 부모교육에 관한 기초적인 연구 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.01.20)
드론산업과 센서의 발전에 따라 드론이 수행할 수 있는 능력이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 드론에 장착되는 장비 중 카메라에 객체 탐지 기능을 넣어 퇴치할 대상을 인지하고 인식할 수 있음을 검증하고자한다. 이는 여러 산업에 새로운 패러다임을 제안하게 될 수 있는 방법이 될 것 이라 기대된다.


(게재일: 2021.01.20)
최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.


(게재일: 2021.01.20)