교사의 시선 시각화 인터페이스를 활용한 가상현실 생물학 교육 콘텐츠 개발

최하람, 남상훈 | JNCIST 12(1) 1-8

Abstract : 가상현실 교육은 3D 환경을 기반으로 하기 때문에 기존의 멀티미디어 교육 콘텐츠보다 많은 정보를 전달할 수 있다는 특징이 있지만 학습자에게 동시에 많은 정보가 전달되면 인지부하가 발생해 학습 성과가 저하될 수도 있다. 이때 교사의 시선 시각화 인터페이스를 활용하면 학습자의 산만함을 감소시키고 중요한 학습 내용에 집중하도록 할 수 있다. 또한 시선 추적 기술은 학습 성과 평가에 활용될 수 있는데 시선 추적 메트릭 중 시선 체류 시간을 통해 집중도를 측정할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 가상현실 교육 콘텐츠에서 발생할 수 있는 인지부하를 방지하고 학습자의 집중도를 향상시키기 위해 시선 시각화 인터페이스가 적용된 가상현실 생물학 교육 콘텐츠가 개발되었다. 교육 내용 중 중요한 부분을 따라 교사의 시선 시각화 인터페이스가 이동하고 학습자의 시선 체류 시간을 측정하여 집중도를 분석할 수 있는 집중도 컴포넌트가 개발되었다. 제안된 교사의 시선 시각화 인터페이스는 생물학 교육 분야뿐만 아니라 다양한 가상현실 교육 콘텐츠에 적용할 수 있다.

Keyword : 가상현실, 교육 콘텐츠, 시선 시각화, 시선추적, 생물학

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.01

장애인콜택시 모바일 애플리케이션 인공지능 서비스 연구

선소현, 김승인 | JNCIST 12(1) 9-20

Abstract : 본 연구는 장애인콜택시와 장애인콜택시 모바일 애플리케이션의 사용자경험에서의 문제점을 파악하여 인공지능서비스를 통한 개선방안을 제안하는 데 목적이 있다. 연구방법으로는 첫째, 서울특별시 장애인콜택시 이용자를 대상으로 장애인콜택시 모바일 애플리케이션의 사용경험이 있는 대상을 선정, 모집하였다. 둘째, 피쉬바인의 합리적 행동이론에 기초한 태도의 구성 요소를 토대로 질문지를 작성하고, 그에 따라 사용자경험 측정과 심층 인터뷰를 수행하였다. 그 결과, 장애인콜택시 모바일 애플리케이션은 사용자에게 편리함을 제공하지만, 내·외부적 요인에 따른 문제점 또한 발견되었다. 따라서 인공지능서비스를 활용한 개선방안으로 ‘음성인식기술을 활용한 출발지, 목적지 설정 서비스’, ‘음성인식 기반의 챗봇(Chatbot) 콜센터 서비스’, ‘콜 신청 확인 알림과 예상 오류에 대한 경고 알림 서비스’, ‘사용자의 선택적 배차 지연 서비스’, ‘장애인콜택시 간 지역연계 환승 서비스’를 제안하였다. 본 연구가 장애인 이동권 확대를 위한 참고자료로써 활용되길 기대한다.

Keyword : 장애인콜택시, 애플리케이션, 사용자경험, 인공지능서비스, 장애인 이동권

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.02

모바일 핀테크 서비스의 게이미피케이션 사용자 경험 연구 -MZ세대 선호 서비스를 중심으로-

임찬영, 반영환 | JNCIST 12(1) 21-32

Abstract : 본 연구의 목적은 디지털 네이티브(Digital Native)인 MZ세대 사용자를 위한 모바일 핀테크 서비스 전략으로 게이미피케이션을 제안하고 실제로 게이미피케이션이 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것이다. 이를 위해 먼저 MZ세대의 이용률이 높은 모바일 핀테크 서비스를 선정하여 서비스별 게이미피케이션 활용 현황을 분석하였다. 그리고 이에 대한 사용자 경험 조사를 진행하였다. 연구 결과, 모바일 핀테크 서비스에 적용된 게이미피케이션은 MZ세대 사용자의 자발적인 참여와 서비스 선호도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 사용자의 금융 활동에 이익이 되는 환금성 보상과 직관적이고 필요에 따라 구체적인 정보 제공은 사용자 행동을 강화할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 MZ세대가 선호하는 모바일 핀테크 서비스의 게이미피케이션 현황을 분석하고 이에 대한 사용자 경험에 대해 조사하여 분석 결과를 종합함으로써 향후 모바일 핀테크 서비스의 방향성을 제언한 점에 의의가 있다.

Keyword : 게이미피케이션, MZ세대, 모바일 핀테크 서비스, 디지털네이티브

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.03

고령층 온라인 배달 서비스 경험 및 유용성 인식의 영향요인

최순화 | JNCIST 12(1) 33-42

Abstract : 본 연구는 「2021 정보격차 실태조사」를 사용하여 60세 이상 고령층의 온라인 배달 서비스 경험과 유용성 인식에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 목적을 두었다. 선행연구를 바탕으로 기술 중요성 인식, 자기효능감 등 심리적 특성과 인구통계학적 특성을 설명변수로 채택하였으며, 로지스틱 회귀분석과 선형 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 60대, 여성, 1인 가구, 고소득, 고학력일수록 온라인 배달 서비스를 이용할 확률이 높아지고 배달 서비스를 더 유용하다고 인식하는 것으로 나타났다. 또한 디지털 기술을 중요하게 인식하고 기술 사용에 대한 자기효능감이 높을수록 온라인 배달 서비스 이용 가능성과 유용성 인식 수준이 유의하게 높아지는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 온라인 배달 시장이 급성장하는 상황에서 디지털 취약계층인 고령층에 집중하여 서비스 이용과 인식의 결정요인을 파악함으로써 향후 연구의 발전과 미래 잠재시장 이해에 도움이 되는 기초 자료를 제공한다는 점에서 학문적, 실무적 의의를 지닌다.

Keyword : 고령층, 온라인 배달 서비스, 기술 중요성, 자기효능감, 인구통계학적 특성

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.04

액티브 시니어의 성공적인 노후 인식과 준비교육 요구

허묘연 | JNCIST 12(1) 43-52

Abstract : 본 연구는 액티브시니어에 초점을 맞추어 이들의 전반적인 특성과 성공적인 노년기에 대한 인식과 노년기 교육요구 등을 분석함으로써 향후 체계적인 노년기 준비 프로그램 및 온라인 플랫폼 개발을 위한 기초정보를 제공하고자 시도되었다. 은퇴 전후의 50~70대를 대상으로 조사한 결과, 액티브시니어들은 소득수준과 삶의 만족도가 높으며, 배우자와 동거상태이며, 대졸 이상의 학력을 가진 경우가 많았다. 노년기 시작 시기에 있어서 신체적 노화가 중요한 전환점으로 보이며, 정부의 고령자 혜택이나 정년퇴직도 중요하게 작용하였다. 또한 성공적 노후에 있어서 일상의 안녕, 심리사회적 안녕, 자기효능감의 세 영역 모두에서 액티브시니어가 비액티브시니어에 비해 더 강한 중요성을 가진다고 보았다. 이들은 신체적, 경제적, 사회적 측면에서 노년기에 대한 계획을 세우고 있거나, 이미 잘 준비되어 있는 것으로 나타났음에도 불구하고, 노년기 준비교육 전 영역에 걸쳐 추가적 교육 참가 의지가 높았고, 특히 신체적 건강관리, 여가와 취미, 심리적 건강관리, 가족내 관계, 경제적 관리 순으로 교육에 대한 요구가 강했다. 이러한 결과를 바탕으로 액티브시니어 및 노인전반에 적용 가능한 교육프로그램의 내용과 IT를 활용한 교육방법에 대한 논의하였다.

Keyword : 액티브 시니어, 성공적인 노후, 노년기 교육, 노년기 일의 의미

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.05

MZ세대의 선불전자지급수단 사용자경험 평가 -20대, 30대를 중심으로-

원동준, 반영환 | JNCIST 12(1) 53-63

Abstract : 2020년 발생한 전례 없는 팬데믹 사태와 함께 비대면 경제가 장기화 되어가면서 대한민국 사회도 서방 선진국과 같이 모바일 간편결제, QR결제 등이 결제 시장의 지분을 상당 부분 차지하게 되는 이른바 ‘현금 없는 사회’로 발전하고 있다. 지속적으로 진화중인 결제 시장의 양상과 더불어 팬데믹 사태가 종료되어감에 따라 소비 또한 증가할 것으로 예상되며, 디지털 기술과 함께 성장한 MZ세대가 소비 등 경제활동의 주력으로 부상하고 있어, 간편결제와 함께 선불전자지급수단의 사용도 꾸준히 증가하고 그 형태와 양상 또한 나날이 발전하고 있다. 현재까지 선불전자지급수단에 관한 연구가 여러 방면에서 이루어져 왔지만 사용자 경험 방면에서의 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 시장 점유율 상위 2개의 선불전자지급수단 서비스의 사용자 경험을 기능 및 태스크 별로 분석하고, 이를 기반으로 설문조사를 진행하여 세대 내에서 연령대별로 나타나는 사용자 경험 평가를 분석하고, 국내 시장점유율 1, 2위의 서비스에 대한 두 가지 개선점을 도출하였다.

Keyword : 결제, 선불전자지급수단, 핀테크, 사용자경험, 간편결제

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.06

MZ세대의 버추얼 인플루언서 선호도 연구

홍현주, 김승인 | JNCIST 12(1) 65-74

Abstract : 본 연구는 MZ세대의 버추얼 인플루언서 사용자 경험 및 선호도 연구이다. 최근 메타버스에 관한 관심이 급증하면서 새롭게 등장한 버추얼 인플루언서의 활동 영역이 확대되고 있다. MZ세대를 모방하여 만들어진 버추얼 인플루언서를 실제 2030세대 사용자를 중심으로 연구하였다. 문헌조사와 선행연구를 통해 버추얼 인플루언서의 특성을 매력성, 신뢰성, 전문성, 유사성, 상호작용성 총 5가지로 분류하였다. 연구는 2022년 5월 1일부터 10일까지 총 10일간 진행되었으며, 버추얼 인플루언서를 접한 경험이 있는 MZ세대 60명을 대상으로 1차 설문조사를 진행하였고, 응답자 중 10명을 선별하여 심층 면접을 진행하였다. 실험 결과 밀레니얼 세대보다 Z세대가 버추얼 인플루언서를 동세대로서 인식하였고, 퀄리티와는 다른 요소로서 부자연스러운 모습, 그 자체를 하나의 개성처럼 자연스럽게 받아들이고 있는 사용자들의 모습을 발견하였다. 본 연구가 버추얼 인플루언서의 발전 방향에 참고자료로써 활용되길 기대한다.

Keyword : 버추얼 인플루언서, 가상 인간, MZ세대, 선호도, 사용자 경험

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.07

무인항공기 촬영 정사영상을 이용한 재선충 감염목 탐지

강동완 | JNCIST 12(1) 75-84

Abstract : 소나무재선충병은 소나무, 해송, 잣나무, 섬잣나무 등 침엽수 소나무속의 나무들이 소나무재선충에 의해 감염되는 병으로, 북미에서 시작되어 유럽과 한국을 포함한 아시아로 확산되어 산림자원에 막대한 피해를 주고 있다. 특히, 지구온난화 및 가뭄 등 최근의 급격한 기후 변화로 인해 그 확산세가 더 가속화되고 있는 추세이다. 최근 무인항공기 운용 기술이 발전하면서 재선충감염목의 조기탐지를 통한 예찰이 도입되고 있다. 특히, 영상분야에서의 인공신경망 기술의 급격한 발전은 무인항공기를 이용하여 감염목을 자동으로 탐지하는 것에 대한 가능성을 높이고 있으며 최근 많은 연구들이 이에 도전하고 있다. 본 연구에서는 객체 탐지에 탁월한 성능을 보이고 있는 영상 기반 인공신경망 기술을 이용하여 무인항공기 촬영 정사영상으로부터 소나무재선충 감염목을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법이 소나무재선충 감염목 예찰에 효과적임을 보인다.

Keyword : 무인항공기, 소나무재선충병, 인공신경망, 감염목 탐지

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.08

인공지능을 활용한 대장 내시경 영상에서의 용종 검출 모델 연구

이소현, 김영재, 박동균, 김재승, 김광기 | JNCIST 12(1) 85-93

Abstract : 본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용해 대장 내시경 정지 영상에서 용종의 위치를 검출하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 대장 내시경 영상로만 이루어진 데이터로 학습을 진행하여 용종 검출 모델을 구축하였고, 용종이 존재하지 않는 정상 데이터 6,264장과 용종이 존재하는 비정상 데이터 4,445장을 학습 및 성능 검증을 위한 평가용 데이터 셋으로 구성했다. 용종의 위치 검출을 위해 객체 감지 모델 중 하나인 RetinaNet을 기반으로 한 용종 위치 검출 모델을 개발하였다. 9,639장의 학습 데이터를 사용하여 모델을 개발하였으며, 1,070장의 성능 평가용 데이터를 사용하여 모델의 성능을 확인하였다. K-fold 교차검증을 통해 모든 집합에 대해 검증을 하였고 그 결과 학습된 모델의 성능은 평균적으로 96.2%의 민감도(Sensitivity)와 0.227의 FPPI(Fasles Positives Per Image)를 나타냈다. 데이터 전처리 및 후처리 적용과 동영상 데이터 수집 및 추가 학습을 통한 학습 모델의 성능 고도화를 통해 다양한 방면으로 임상의에게 도움을 줄 수 있다.

Keyword : 대장암, 내시경, 딥러닝, 객체 검출, 컴퓨터 보조 진단

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.09

인공지능 기반 실시간 MES 자동화 평가 모델 개발

김재승, 김현영, 김윤재, 김영재, 김광기, 박동균 | JNCIST 12(1) 95-103

Abstract : 염증성 장질환이란 장에 만성적인 원인불명의 염증을 일으키는 질환으로 궤양성 대장염과 크론병을 말한다. 염증성 장질환의 진단은 환자의 여러 정보들을 종합적으로 판단하여 진단을 내리게 된다. 이 중 가장 중요하고 근간이 되는 검사가 내시경 검사이다. MES는 궤양성 대장염 환자를 대상으로 다양한 임상시험에서 내시경적 염증 활성도를 객관적으로 평가하는 대표적인 표준화 지표이다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 적용하여 이에 대한 자동화 평가 모델을 제안하였다. 실제 임상현장에서의 사용성을 높이기 위하여 중요한 것은 인공지능 모델의 실시간 처리 능력이다. 객체 분류 모델 중 실시간 시스템에 적합한 YOLO 모델을 사용하여 기존 머신러닝 모델과 객체 분류 모델로 많은 성과를 보이고 있는 Faster R-CNN과의 정확도를 비교한 결과 MLP 75.3%, SVM 78%, Faster R-CNN 90.5%, 제안하는 방법 92.7%을 보였다. 초당 프레임 처리 속도는 Faster R-CNN에 비해 약 10배 이상의 빠른 처리속도 처리를 보였다.

Keyword : 염증성 장질환, 궤양성 대장염, 내시경 점수 시스템, 인공지능 모델, 욜로

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.10

교량 부재별 모델 결합 프레임워크를 통한 개선된 딥러닝 기반 교량손상객체 자동 검출 모델

홍성삼, 황철훈, 정수완, 김병곤 | JNCIST 12(1) 105-118

Abstract : 노후화되고 유지관리가 필요한 교량은 증가하고 있으나, 유지관리 인력은 부족하다. 이를 해결하기 위해 딥러닝 기반 자동화된 교량 손상 분석을 위한 연구가 이루어지고 있다. 딥러닝은 여러 클래스를 분류할 경우 성능 저하의 문제를 갖는다. 해결 방법으로 많은 양의 학습데이터를 확보하거나 클래스별 모델을 학습하여 결합하는 방법이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 부재별 개별학습 기반 교량손상 식별 딥러닝 결합 모델 프레임워크를 제안한다. 클래스 간의 특징의 유사성과 차별성을 반영하기 위해 교대, 슬래브 등 손상 유형을 부재별로 구분하여 모델 학습을 진행한다. 최종적으로 모델 결합 방식을 통해 부재별 교량 손상 식별 모델을 하나의 프레임워크로 구축하여 교량 손상을 식별한다. 부재별 교량 손상을 식별하는 모델은 Instance Segmentation 모델인 Blendmask를 대상으로 하였다. 이는 입력 이미지 크기가 객체 탐지로부터 나타나는 영향이 적기 때문이다. 이전에 제안한 딥러닝 기반의 SR(Super-Resolution) 기술을 통해 이미지를 정규화 하는 기술과 연계성을 갖는다. 제안하는 모델은 실험 결과 기존 보다 112..21%의 정확도(mAP)를 보였다.

Keyword : 딥러닝, 노후 교량 관리, 이미지 분석, 이미지 처리, 모델 결합

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.11

도로교 구조물 손상 관리를 위한 이미지 기반의 교량 손상 정량화 기법

정수완, 홍성삼, 김병곤 | JNCIST 12(1) 119-132

Abstract : 노후 도로교 구조물 진단 및 점검에 있어서 손상의 길이나 크기 등의 정량화된 정보는 매우 중요하다. 그러나 현장에서 인력을 기반으로 손상의 길이나 크기를 재는 방법은 줄자를 활용하고 있어 효율성과 안전 문제가 발생하고 있으며, 측정결과에 대한 신뢰도와 정확성은 점검자의 숙련도에 따라 달라진다. 최근, 길이나 넓이를 측정할 수 있는 새로운 기기와 기술 등은 발전을 하고 있으며 이를 활용하면 노후교량의 진단 및 점검 작업의 생산성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 모바일 기기를 통해 교량 하부 점검을 위하여 굴절차를 활용하지 않고도 측량이 가능하게 되면 작업자의 안전성도 향상될 수 있다. 본 논문에서는 노후 교량의 손상 정량화를 위해 이미지 센서와 IMU(Inertial Measurement Unit)센서 기반의 거리측정 기술을 제안한다. 모바일 기기를 통해 취득한 카메라 정보에 안드로이드 기반 ARCore의 Depth API를 활용하여 피사체와 카메라 사이의 거리를 구하게 된다. 그리고 이미지 해상도에 따른 픽셀당 크기정보는 카메라와 물체간 거리정보를 변수로 한 회귀식으로 도출할 수 있다. 이 회귀식을 통해 이미지 안에서 손상영역에 대한 크기정보를 구할 수 있게 된다. 마지막으로 개발한 ARCore기반의 거리측정 프로토타입의 측정 정확도 검증을 위해 교량 현장에서 취득한 거리정보를 실제 거리정보와 비교하는 실험을 수행하였고 그 결과 평균오차는 41mm, 평균오차율은 1.787%인 것으로 나타났다.

Keyword : 도로교 관리, 교량손상, 손상 정량화, 깊이 추정, 이미지 분석

http://dx.doi.org/10.29056/jncist.2023.02.12

목차