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황성진,홍석우,윤종서,박희민,김현철,Hwang, Sung-jin,Hong, Seok-woo,Yoon, Jong-seo,Park, Heemin,Kim, Hyun-chul 한국반도체디스플레이기술학회 2021 반도체디스플레이기술학회지 Vol.20 No.1
The automotive industry is developing day by day. Among them, it is very important to prevent accidents while driving. However, despite the importance of developing automobile industry technology, accidents due to road defects increase every year, especially in the rainy season. To this end, we proposed a road defect detection system for road management by converging deep learning and raspberry pi, which show various possibilities. In this paper, we developed a system that visually displays through a map after analyzing the images captured by the Raspberry Pi and the route GPS. The deep learning model trained for this system achieved 96% accuracy. Through this system, it is expected to manage road defects efficiently at a low cost.
황성진 ( Sung Jin Hwang ),최정원 ( Jeong Won Choi ),이영준 ( Young Jun Lee ) 한국컴퓨터교육학회 2013 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.17 No.2
본 연구는 실생활과 밀접하게 관련되는 첨단 과학 기술과 이를 중심으로 연계되는 다양한 학문을 학습함으로써 첨단 기술 학습이 자연스럽게 이루어질 수 있도록 초등학생 대상 STEAM 프로그램을 개발하였다. 이 STEAM 프로그램은 첨단 기술의 하나인 스마트폰의 블루투스기능을 활용하여 로봇을 제어하는 6차시 분량의 융합수업 방안을 제시하였다. 이 수업을 교육현장 적용 시 실용적인 STEAM 프로그램을 제공함으로써 STEAM의 장을 다양한 교과 영역으로 확대할 수 있고 수준 높은 융합인재 양성을 위한 교육 토대를 마련함으로써 학습자로 하여금 새로운 융합적 문제해결 능력을 배양할 뿐 아니라 학생들의 진로 개발의 기회를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.