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언어, 직업, 성별, 국적, 삶의 공간은 서로 다르지만 공통의 관심사만 있다면 언제 어디서나 타인과의 소통하기를 즐기는 MZ 세대는 네트워크 환경에 익숙하여 개인의 일상생활 기록이나 정보, 그리고 영상 콘텐츠를 클라우드(cloud) 환경을 통해 공개하기를 주저하지 않는다. 온라인에서 타인과 적극적으로 관계를 맺어 나가는 MZ 세대는 소셜 커뮤니티에서 팔로워, 구독자, 이웃 등의 친구를 찾고 관계를 유지하며 영상 및 화상 통화로 소통하는 것을 선호한다. 그러나 워낙 다양한 주제로 소통을 해나가는 MZ 세대의 특성상 이들의 소통 주제를 한마디로 정의하기는 불가능하다. 또한, 텍스트가 아닌 영상을 중심으로 소통하므로 일반적인 마이닝 분석 방법으로는 이들의 소통 주제를 분석하는 것도 불가능하다. 하지만 팔로워나 구독자 수가 많은 영상 자료는 쉽게 발견할 수 있으며, 이 영상들의 특징을 분석한다면 요즘 MZ 세대가 가장 흥미있어 하고 열광하는 주제를 분석할 수 있을 것으로 기대된다. 이런 배경 하에 본 연구는 크리에이터 열풍으로 인하여 기하급수적으로 팽창하는 영상 속의 자막 추출 시스템을 연구하고자 한다. 동영상 공유 플랫폼의 수많은 콘텐츠는 해시태그 및 키워드 분류로 구분되지만 이는 매우 단순한 영상의 특징과 주제를 나타낼 뿐이며, 불특정 다수를 대상으로 노출만을 위한 매우 의도적인 단어의 조합으로 구성되어 실제 영상의 주제와 특징을 파악하는 데는 어려움이 존재한다. 만약, 동영상의 자막 추출을 통하여 텍스트 마이닝 기술을 활용할 수 있다면 대상 영상의 특징과 주제를 가장 객관적 그리고 사실적으로 분석할 수 있는 영역을 개척하는 것이라고 판단된다. 또한, 자막 추출 과정은 인기있는 크리에이터의 활동 분석과 동영상의 특징 분석에 도움이 될 것으로 기대되며, 이 분석의 결과는 기업들의 영상 광고 주제와 특징 그리고 크리에이터를 준비하는 mz 세대들에게 매우 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Covid-19 여파로 인해 급격하게 변화를 맞이한 온라 인 교육 방식은 교육자와 학습자 모두를 만족시킬 시스템을 갖추지 못한 상황이다. 이에 본 연구에서 는 AI를 활용하여 온라인 교육의 만족도를 높이기 위한 방안을 제시한다.

코로나 사태로 인한 국내 대학의 온라인 수업 시스 템의 급속한 사용을 고려하면, 이용자인 대학생들의 온라인 수업 시스템에 관한 만족도와 충성도를 높이 는 것은 인구감소시대에, 대학의 경쟁력을 높이는 중요한 전략이 될 수 있다. 본 연구는 대학의 온라 인 수업 시스템을 사용함에 있어 이용자의 인지된 혜택이 만족도와 충성도에 어떠한 영향을 미치는가 를 알아볼 것이다. 또한 충성도의 개념을 인지적, 감 정적, 의도적, 행위적 충성도의 구성개념으로 살펴볼 예정이다. 또한 관련된 가설들을 도출하여 실제적 이용자인 대학생들의 대상으로 한 실증 데이터를 바 탕으로 분석하여 이론적이며 실무적인 결과를 이끌 어 낼 예정이다.

지역사회 통합돌봄은 장애 혹은 고령화로 인하여 일상적인 보건의료서비스와 기초적인 생활 지원, 주거 지원 등 다양한 분야의 지원이 요구되는 대상자에게 시설에서 벗어나 원래 살던 곳에서 시 설과 같은 통합적인 지원체계를 구축하기 위한 사업이다. 따라서 사업내용의 주를 이루게 되는 의료, 복 지, 주거 부분만이 아니라 일상생활을 영위하기 위한 광범위한 부분이 사업내용에 제한 없이 포함된다. 또한 지원 대상자가 원래 거주하던 익숙한 환경에서 일상생활 전반에 대한 다분야의 연속적인 지원을 받을 수 있도록 이웃을 포함한 지역사회 조직을 형성해 가는 과정이 필수적으로 요구된다. 따라서 지역 사회에서 관련된 기능을 수행하는 다채로운 조직 간의 연결망 형성이 특히 중요시되는 특징을 가진다. 본 연구는 정부의 ‘지역사회 통합돌봄 선도사업’을 실시중에 있는 부산진구를 대상으로 하여 통합돌봄을 수행하는 지역의 실제 사업 현장에서 다른 분야에 속하는 조직 간의 네트워크 형성과 같은 조직내부의 네트워크 형성이 어떻게 이루어지고 있는지를 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2019년부터 선 도사업을 실시하고 있는 부산진구를 대상으로 해당사업에 관여하는 다양한 층위의 폭넓은 분야의 조직 에 대한 사회연결망 조사와 분석을 실행하였다. 구체적인 네트워크의 특징과 형성 체계를 파악하기 위 하여 다음 세 가지에 주목하였다. 첫째, 해당 사업을 담당하는 주요 행정기관인 행정구청과 보건소 내부 의 팀 간 협업관계에 대한 접근을 실시하였다. 둘째, 행정조직, 복지관, 민간조직을 연결하는 다양한 층 위간의 연결체계를 파악하였다. 셋째, 사회연결망 내부에서 지역사회주민 조직이 가지는 네트워크 강도 와 특징을 파악하였다. 이를 통해 실질적인 중간지원조직 역할 수행기관을 파악하고 중간지원조직 역량 강화가 요구되는 지점을 제시함과 동시에 정책 목표 달성을 위한 핵심지점인 지역사회 주민의 역량강화 를 위한 정책 시사점을 제시하였다.

본 논문에서는 스캔된 문서 이미지에서 표 내부의 각 항목들을 검출하는 방법을 제안한다. 표가 포함 된 다양한 문서 이미지에서 표 내부의 각 항목에 라 벨을 붙여 CNN을 학습한다. 그 후 문서 이미지를 입력하여 각 항목의 영역을 검출한다. 각 항목을 구 분하는 구분자가 같이 검출되는 경우에는 영상 처리 를 통해 구분자를 제거함으로써 추후 문자 인식의 정확도를 높인다.

최근 초고령화 시대 진입으로 재활 치료에 대한 수요는 급증하고 있지만, 국내 재활치료 담당 병상 수는 세계 주요 선진국들에 비해 턱없이 부족한 실정이며, 65세 이상 노인 의료비가 총 의료비의 40%를 넘어서는 등 사회적 부담 또한 날로 커지고 있다. 이에 다양한 기기를 통한 재활이 시도되어 왔으나 핸드폰, 태블릿보다 직관적이고 상호적 (interactive)이면서, VR HMD 보다 가볍고 몰입도 있는 참여가 가능한 시선추적 모듈을 기반으로 한 인지 재활보조 시스템을 설계하였다. OpenMV3 Cam M7을 활용하여 컴퓨터비전 기반 시선추적 기능을 구현한다. 딥러닝 기반 안면 인식 기능으로 사용자별 안면 특성과 사용자 서비스 이용 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자별 맞춤형 서비스를 제공하도록 한다. 시선추적을 통한 인지능력 재활 및 측정 콘텐츠를 제공한다. 본 연구를 통해 보다 비용 효과적인 인지 재활 및 치매 예방 방법을 제안하며, 초고령화로 인해 증가하는 사회경제적 부담을 경감하고, 노인이 오랫동안 건강하고 자립적인 삶을 유지할 수 있도록 이바지할 수 있기를 기대한다.

In this paper, a study was conducted on the methodology for learning the parameters of a neural network using an evolutionary algorithm such as a particle swarm optimization algorithm. The possibility of using the particle swarm optimization algorithm for deep learning was analyzed, and various methods were considered for practical use.

자율주행을 하기 위해선 실시간으로 변하는 주변 환경에서 존재하는 많은 객체 중 주행이 가능하다고 지나갈 수 있는 객체라 판단하거나 장애물이라 인식해야 하며 현재 상황에서 갈 수 있는 방향만이 아닌 미래 상황을 고려하여 효율적인 움직임을 판단해야 하기 위해서 더 발전된 인공지능 모델을 필요로 한다. 본 논문은 강화 학습을 이용하여 실내 환경 이미지를 실시간으로 카메라로 받아와 인식하고 자율적으로 주행하면서 벽이나 문에 부딪히지 않는 것을 목표로 진행 방향을 판단하는 시스템이다. 모형차량을 사용하여 차량을 대체 하였고 NVIDIA의 Jetson Xavier를 기반으로 작동하며 레이저 센서, 모터 제어 센서, 카메라 센서를 사용한다. 카메라 영상 데이터를 바탕으로 강화학습을 진행되고 촬영된 실내 환경 이미지를 기반으로 만든 가상의 공간에서 선행 학습 후 실제 환경에서 학습을 이어 진행했다. 총 5번의 주행 테스트 결과, 다양성이 적은 실내 환경에서 직선 구간을 완주하며 실내 주행의 가능성을 확인하였다.