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농어촌지역 초등학교 활성화를 위한 교육공간 차별화 방안에 관한 연구
한서우,김연정 한국기초조형학회 2022 기초조형학연구 Vol.23 No.4
우리나라의 농어촌 학교는 학령인구감소와 지방소멸에 의해 위기를 맞이하고 있다. 이에 농어촌 학교를 살리기 위해 여러 정책과 혁신사업이 진행되고 있으나, 이를 수용할 수 있는 공간적 지원은 부족한실정이다. 농어촌 학교가 중요한 이유는 도시에서 경험할 수 없는 생태 체험과 지역 공동체와의 소통을 통한 교육이 가능하기 때문이다. 본 연구의 목적은 농어촌지역의 생태교육과 교육공동체를 특성화하는 한편, 변화하는 교육과정을 수용할 수 있는 미래 학교로서의 농어촌 초등학교 디자인 방향을 제안하는 것에 있다. 농어촌 교육과정에 기반한 공간혁신 방향을 문헌 조사를 통해 네 가지로 종합하였고, 이는 각각 생태 체험 활동의 공간, 진로 및 방과 후 활동을 위한 공간, 지역 공동체 거버넌스를 강화하는 공간, 디지털 교육을 위한 공간이다. 사례연구를 통해 이러한 네 가지 방향성을 지원할 수 있는 공간 설계방안을 구체화하였다. 또한, 일방향적인 기존의 교육공간에서 벗어나 새로운 교육공간을제시하기 위해 구성주의적 교육의 특성과 구성주의 교육 원칙에 관한 선행연구를 종합하여 구성주의교육 공간의 특성을 도출하였다. 구성주의적 교육공간은, 영역 간의 이동이 자유롭도록 하는 연결성, 가변적인 공간을 통한 유연성, 다양한 체험을 유도하는 교육환경의 다양성, 학생 개인의 수준에 맞춘개별 맞춤형 학습에 대한 지원성, 다양한 자료원을 통한 자료 접근성, 공동체 구성원들 간의 적극적상호작용을 유도하는 상호작용성을 포함한다. 사례연구를 통해 이러한 공간특성 반영 여부의 현황을파악하였다. 농어촌 초등학교의 교육공간을 차별화하기 위해서는 농어촌지역 초등학교 교육과정 핵심과제에 기반한 설계요소를 도입할 뿐 아니라, 구성주의적 교육공간의 특성을 반영하여 학습자가 창의적이고 자기주도적으로 학습하며, 현시대의 불확실성에 대응할 수 있는 인재로 성장하도록 해야 한다.
고속도로 교통안전 AI 데이터셋을 활용한 교통흐름 분석 모델 개발
한서우(Han Seo Woo),이명오(Lee Myeong Oh),김용현(Kim Young Hyun),장수현(Jang Soo Hyun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 자동차 등록대수가 증가함에 따라 고속도로 내 사고를 줄이고, 원활한 차량흐름을 만들기 위해 CCTV 영상 기반 실시간 교통정보를 제공하는 방법을 연구하였다. 현재 해외 고속(일반)도로 CCTV 기반 객체검출, 객체 분할 데이터셋이 많지만, 국내 고속(일반)도로 환경의 CCTV 데이터셋은 거의 없다. 따라서 본 논문은 국내 고속(일반)도로 환경 기반 객체검출, 객체 분할을 인공지능 학습을 위한 고속도로 교통안전 AI 데이터셋 및 라이다와 영상을 이용한 VDL 방식 속도추정 ground truth(GT) 데이터셋을 제작하였다. 이 데이터셋을 이용하여 실시간 고속도로 교통흐름 분석 모델 개발하였으며 해당 모델의 출력값으로 실시간 교통분석을 위한 교통파라미터(차로별 평균속도, 차량별 속도, 차로별 교통량 등)를 얻어냈다.
고속도로 졸음쉼터 내 CCTV 기반 유효주차면 검출 기술 연구
한서우(Han Seo Woo),백장현(Baek Jang Hyun),하상정(Ha Sang Jeong),장수현(Jang Soo Hyun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 고속도로 교통사고의 큰 비중을 차지하는 졸음운전을 예방하기 위해 설치한 졸음쉼터 내 안전사고를 줄이기 위한 서비스를 제공하기 위해 졸음쉼터 내 설치된 CCTV 를 이용한 다양한 영상 분석을 진행하였다. 인공지능을 이용하여 차량과 사람을 검출하고 후처리를 통해 주차가능여부를 판별하며 해당 정보들을 바탕으로 졸음쉼터 혼잡도 파라미터를 정의 및 생산하였다. 현재 우리나라 고속도로 졸음쉼터는 다양한 주차면(평행, 대각, 직각 주차 등)이 있으며 본 논문은 다양한 주차면에도 강건한 유효주차면 판별 알고리즘을 제안하여 해당 알고리즘이 전국의 졸음쉼터에서 통용할 수 있는 방법을 고안하였다.
이미지 채널 변환 방식을 통한 위변조 번호판 분류 모델을 탑재한 주차 관제 시스템
신준혁,이지영,한서우 대한전자공학회 2023 전자공학회논문지 Vol.60 No.8
The paper proposes an innovative parking control system that uses deep learning to detect fake license plate, which is a significant problem in the parking industry. The system combines a classification model that detects fake and an object detection model that detects vehicles and license plates by converting license plate images into HLS channels and separating them into Hue channels. The fake license plate sample used in this experiment is limited to paper license plate. The experimental results show the 97 percent accurate and demonstrate the effectiveness of the proposed system in preventing vehicles with fake license plates from entering the parking lot. The paper also highlights the importance of using advanced technology to address the limitations of traditional methods for detecting fake license plate. Overall, the paper makes a valuable contribution to the field of parking control systems and showcases the potential of deep learning techniques in improving security and efficiency in the parking industry. 이 논문은 딥러닝을 활용해 주차 산업에서 큰 문제가 되고 있는 번호판 위변조를 탐지하는 혁신적인 주차 관제 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위변조를 탐지하는 분류 모델과 차량 및 번호판을 탐지하는 객체 탐지 모델을 결합하여 번호판 이미지를 HLS 채널로 변환하고 색조 채널로 분리하여 차량 및 번호판을 탐지한다. 실험을 진행할 때 활용한 위변조 번호판 종류는 종이 번호판으로 한정한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 97%의 정확도를 나타내며 위변조 번호판을 부착한 차량의 주차장 진입을 제한하는 데 효과적임을 입증했다. 이 논문은 또한 번호판 위변조를 탐지하는 기존 방법의 한계를 해결하기 위해 첨단 기술을 사용하는 것의 중요함을 강조한다. 전반적으로 이 논문은 주차 관제 시스템 분야에 중요한 기여를 하고 있으며, 주차 산업의 보안과 효율성을 개선하는 데 있어 딥러닝 기술의 잠재력이 크다는 것을 강조한다.
고정밀 교통 데이터 검출을 위한 글로벌 좌표 생성 기술 연구
하상정(Ha Sang Jeong),백장현(Baek Jang Hyun),한서우(Han Seo Woo),장수현(Jang Soo Hyun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
In a highway environment, an intelligent traffic control system using CCTV or black box images needs to generate global coordinates for the purpose of extracting traffic data such as vehicle location or speed information. The global coordinates generated from the highway image are detected with an artificial intelligence model, the location of the tracked vehicle is identified, and the accuracy is determined from the result of estimating the speed. Therefore, in this paper, in order to effectively analyze traffic information for each lane of a road in an intelligent traffic control system, accurate global coordinates were generated using LDM road precision map and RTK-GPS based on landmarks in highway images.
Deepstream을 활용한 고속도로 다중 CCTV 영상 기반 실시간 교통 흐름 분석 기술 연구
백장현(Baek Jang Hyun),하상정(Ha Sang Jeong),한서우(Han Seo Woo),장수현(Jang Soo Hyun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 고속도로 정체 구간을 줄이기 위해 고속도로에 설치된 여러대의 CCTV 영상을 하나의 모델에서 실시간으로 분석하고 그 결과 데이터를 서버에 전송하는 연구를 진행하였다. 딥러닝을 활용하여 차량의 속도를 추정하고 차로별 교통량을 분석하여 운전자가 능동적으로 경로를 선택하게 함으로써 고속도로 내 정체 구간의 길이가 줄어들도록 유도한다. Deepstream을 활용하여 기존의 다채널 비디오 분석 구조가 가지는 하드웨어 자원활용의 비효율성이라는 문제점을 개선하고 적은 하드웨어 자원으로도 동일한 성능을 유지하며 실시간성을 확보하는 방법을 제시하였다.