본 연구는 뷰티 분야에서의 디지털 기술 진보에 따른 변화의 해결방안으로 뷰티 교수자들의 신 기술 수용의도를 분석하여 뷰티산업을 이끌어 갈 예비 뷰티전문가를 교육하는데 있어서 전문적인 디지털 관련 기술 교과목을 적용하여 디지털 뷰티 전문가 배출의 가능성을 알아보고자 하였다. 교수자의 혁신의지, 주관적 규범, 자기효능감 등의 독립변수가 유용성 및 용이성 등 매개변수가 어떤 경로로 기술수용의도에 영향을 미치는 지를 분석하여 뷰티분야에서 신기술 관련 교육의 활성화 방안을 제시하는데 목적을 두고 있 다. 뷰티전공 교수자의 디지털 신기술 수용의도를 분석한 결과 신기술에 대한 혁신 의지와 주관적 규범, 자 기효능감은 매개변수인 용이성과 유용성에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 뷰티 분야 에서 신기술 적용이 필요하며, 이를 위한 교과목 개선이 필요하다고는 강하게 인식하고 있으나, 교수자 스 스로의 신기술 응용에 대한 두려움을 크게 느끼게 되므로 현실적으로 신규 교과목 적용이 어려워지고 있는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 뷰티분야 교수자들이 쉽게 이해할 수 있는 디지털 기술 교육 관련 교재개발 이 우선시 되어야 하며, 관련 교육 프로그램 개발 및 활용이 확대되어야 할 것으로 사료된다. 또한 디지털 신기술 및 IT관련 학과와의 긴밀한 협업을 통해 뷰티전공자들을 대상으로 한 교육에 대한 이해와 교육 프 로그램 개발을 위한 상호연구가 지속적으로 이루어진다면 뷰티분야 맞춤형 디지털 신기술 교육프로그램 개발 많은 도움이 될 것이라 확신한다.

목적 : 본 연구는 시선추적 분야에 사용되는 적외선 동공 검출 기법을 기반으로 동공 크기 변화와 동공 간 거리 변화 분석을 통해 양안시기능을 타각적으로 측정하는 방법에 관해서 연구하고자 한다. 방법 : 남녀 23명(평균연령 27.27±8.84세)을 대상으로 원거리(3 m) 및 근거리(0.4 m)에서 적외선 필터를 사 용하여 만든 차폐렌즈(이하 차폐렌즈)로 커버테스트를 실시하여 편위량을 측정하였다. 또한, 근거리에서 눈앞에 각각 ±1.00 D의 렌즈를 부가한 상태에서 커버테스트를 실시하여 AC/A 비 측정을 하였다. 적외선 카메라를 사용 하여 위의 과정들을 모두 촬영하였고, OpenCV(Open Source Computer Vision)를 사용하여 영상 프레임별 동 공 간 거리와 동공 면적을 계산하였다. 결과 : 원거리 및 근거리 커버테스트 측정값의 T-검정 결과 원거리 및 근거리 커버테스트 모두 통계적으로 유 의한 차이(p<0.050)가 없는 것으로 나타났고, Bland-Altman 일치도 평가에서도 대부분의 값이 두 측정법 사이 95% 신뢰구간 내에 존재하였다. 경사 AC/A 비는 -1.00 D를 가입했을 때 p=0.015, +1.00 D를 가입했을 때 p=0.823으로 –1.00 D 렌즈를 가입했을 때 유의미한 차이가 발생하였고, 계산 AC/A 비는 유의한 차이가 나타나 지 않았다. AC/A 비의 일치도 평가 역시 두 검사법 간 평균 차이가 0.9 △로 나타났고, 산점도 역시 평균 차이 선 에 균일하게 배열하여 비교적 높은 일치도를 보였다. 결론 : 본 연구에서는 시선추적 기술에 활용되는 적외선 동공 검출 기법을 기반으로 양안시기능의 타각적 검사 법을 개발하였다. 동공 크기 변화와 동공 간 거리 변화 양상 분석을 통한 타각적 양안시기능 검사 방법이 실제 임 상에 적용된다면, 자각적 검사 방법의 한계를 극복할 수 있을 것으로 생각된다.

Technology innovation companies are focusing on contributing to business performance by R&D project as a strategic tool. Successful R&D leads to corporate competitiveness enhancement, national industrial development, but there are high uncertainty and risks in R&D. Public and private R&D projects are carried out to achieve various purposes. It was verified how the risk management and benefit management of the R&D project affect the detailed R&D project performance between the Public and private domain. The impact of Project Leadership on R&D performance was also analyzed. Those who have participated in the Public and Private R&D projects at companies or research institutes were surveyed. First, it was found that project risk and benefit management have partially an effect on R&D project performance. Second, Public and private R&D Project Leadership showed partially a interaction effect between project management and project performance.

최근 미디어아트와 공연예술 분야에서 예술과 기술의 융합을 활용한 다원예술의 공연들이 늘어나고 있다. 공연 자와 관객들 사이의 실시간 커뮤니케이션이 이루어지는 공연예술은 관람객들이 전시의 형태로 이를 감상하는 미 디어아트와는 달리, 작가의 의도를 공연자의 퍼포먼스와 배경, 무대장치들을 통해 간접적으로 전달하는 형태를 취한다. 본 연구는 비언어적 커뮤니케이션의 형태로 관객들의 실시간 소통이 중요한 예술공연에서, 게임엔진과 실시간 인터렉션 기술들을 접목한 공연사례들을 분석해보자 한다. 게임과 영상 분야에서 주로 사용되었던 언리 얼 엔진과 비주얼 인터렉션 기술들은 실시간 리얼타임 비주얼 출력이라는 강력한 이점으로 인해 다양한 분야에 서 폭넓게 활용되고 있고, 예술공연 분야로도 점차 확대되고 있다. 따라서 미디어아트 공연분야에서 실시간 인터 렉션 기술이 접목된 다원예술 공연들을 살펴보고 어떠한 시도와 움직임들이 있는지 살펴보고 분석해보고자 한 다. 이를 통해 미디어아트 분야 뿐만 아니라, 공연예술 및 다원예술 분야에서도 미디어아트와 실시간 인터렉션 공연을 접목시킨 다양한 형태의 예술공연들이 늘어나고 관련 제작 및 방법론 연구에 도움이 되고자 한다.

본 논문에서는 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 심층학습에 기반한 3D 안면 재구성 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기본 사항 모듈과 상세 사항 모듈로 구성된다. 입력 받은 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 기본 사항 모듈의 요소인 Albedo 모듈을 적용해서 안면에 들어오는 빛의 양을 계산하여 Albedo 맵을 생성한다. 그 리고 기본 사항 모듈의 다른 구성 요소인 FLAME 모듈에서는 입력 영상에 대한 기본적인 3D 안면 형태를 생 성한다. 이와 동시에 상세사항 모듈을 적용해서 실제 사람과 다르게 이목구비가 변형된 웹툰 캐릭터 영상의 표정이나 얼굴 깊이와 같은 특징을 살리는 세부사항을 추출한다. 계산한 세부사항들을 토대로 세부사항 맵을 생성하여 앞서 FLAME 모듈에서 생성된 3D 안면 형태와 결합하여 세부사항 안면 형태를 생성한다. 그 후 Albedo 모듈에서 생성된 Albedo 맵까지 적용하면 최종적으로 웹툰 캐릭터 영상에 대한 3D 안면 재구성이 완 료된다. 본 연구에서는 웹툰 캐릭터뿐만 아니라 안면이 스타일화된 애니메이 션 캐릭터에 대해서도 결과를 생성하고, 이를 기존 연구와 비교하여 그 우수성을 입증한다.

안면 부 MRI 검사는 주변 조직에 대한 높은 대조도 와 해상력으로 해부학적 구조 파악과 질환 진단에 이용되고 있다. 최근 검사 시간을 줄이는 동시에 영상의 질을 향상하는 딥러닝이 주목받고 있다. 본 연구는 안면 부 MRI 검사에서 딥러닝 의 유용성을 알아보기 위해 34명의 환자를 대상으로 딥러닝 T2 강조 영상과 고식적인 T2 강조 영상의 축상면, 관상면 영상을 각각 획득하여, 무참조 영상 품질평가 기법인 NIQE와 NIMA를 통하여 정량적 평가하였고, 리커트 4점 척도를 통해 정성적 평가하였다. NIQE 결과에서 딥러닝 T2 강조 영상은 고식적인 T2 강조 영상보다 영상 품질이 우수하였고, NIMA 결과에서는 딥러닝 T2 강조 영상의 축상면은 통계적으로 유의한 차이가 없었고, 딥러닝 T2 강조 영상의 관상면에서는 통계 적으로 유의한 차이가 있었다. 정성적 평가지표에서는 입 인두, 후두 인두에서 질적인 이득이 있었다. 연구 결과를 통해 안면 부 영역 중 무의식적인 움직임이 많은 영역에서 딥러닝을 적용함으로써 고식적인 T2 강조 영상보다 높은 영상의 품질 을 제공하고, 상대적으로 움직임이 덜한 구조물에서도 품질을 유지하며 검사 시간을 2분 이상 단축하여 움직임에 의한 인공 물을 감소시킴으로써 응급 환자 및 비협조 환자의 진단에 유용하게 활용될 것으로 사료 된다.

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

우리나라 기술경영 교육은 1990년대에 대학에서 독립된 형태의 전공으로 교육과정이 개설된 이후 약 30년 동안 지속적으로 발전하여 국내 여러 대학으로 확산 되어 왔다. 그러나 국내 대학에서 제공되는 기술경영 교육과정의 발전과정과 주제들을 구체적으로 다룬 연구가 많지 않았다. 본 연구는 우리나라 기술경영교육의 특성을 살펴보고 이를 바탕으로 발전방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리나라 기술경영교육의 역사를 시기별로 살펴보고 국내 대학의 기술경영 교육과정에서 다루는 주제들과 특징을 분석하였다. 분석을 위해 대학원 과정의 기술경영교육이 제공하는 교육 과목들을 주제별로 분류하고 대학들 간 구성을 비교하는 내용분석을 실시하였다. 이를 통하여 우리나라 기술경영교육의 특성을 도출하고, 연구결과를 바탕으로 우리 나라 기술경영교육의 발전과제를 제시하였다.

신기술에 대한 투자규모가 크게 증가하고 있고, 과학기술이 사회 전반적으로 대규모·복합적인 영향을 미치고 있다. 정부는 새로운 신기술이 사회에 수용되려면 과학기술에 대한 국민적 관심이 큰 만큼 기술이 국민과 사회에 미치는 영향에 대해서 잘 평가할 의무가 있다. 이를 위한 사회적 합의를 이루기 위해 기술영향평가를 한다. 이를 위한 방법에 대한 연구가 50년째 지속되고 있고, 다양한 학술연구와 수많은 신기술 대응 정책을 통해 논의 된 이후 시대적 변화와 흐름이 있었기에 글로벌 학계와 정책에서 신기술의 미래사회 영향력에 대한 다각적 분석 등이 강조되고 있다. 본 연구는 선진국의 기술영향평가 창안 방식과 우리나라에서 발전된 방식이 다름에도 불구 하고 그동안 신기술 기술영향평가 고려되어야 하는 예측요소와 단계 등 연구 변화에 주목하였다. 연구결과 인식도에 대해 기술 이해도, 전문성, 성별특성 세 개 요소를 도출하고, 기존 요소에 추가해 신기술 예측요소로 제안하였다. 연구의 결과는 우리나라 과학기술기본법에 의거 개선된 기술영향평가를 실시하는데 있어 학술 및 정책적 뒷받침하는 근거를 제시하였다.

본 논문은 자폐성장애 아동에 대한 바른 이해를 위해 2018년부터 2022년까지 5년 동안 연구자가 자폐성장 애 아동의 사회적 기능 향상에 개입하면서 연구 참여자인 자폐성장애 아동과 주고받았던 6하 원칙에 의한 질문과 답의 내용을 토대로 재구성한 결과물이다. 이는 특수교육과 사회복지적인 접근을 융합한 임상적 개입실천의 성과를 산출한 것으로, 자폐성장애인의 삶의 모습과 문화를 드러내기 위해 자문화기술 지 연구방법을 활용하였다. 본 연구의 결과 첫째, 자폐성장애 아동의 행동문제는 아동 자신의 욕구를 표현 하고 충족시키기 위한 의사소통과 사회적 상호작용의 일환으로 시작되었음을 파악하였다. 둘째, 자폐성장 애 아동의 되풀이되는 일상이야기를 통해 드러나는 반복적이고 제한적인 관심과 활동은 자폐성장애인의 문화를 드러내며 이 아동의 원활한 일상생활 적응과 교육적 성취 준비를 위한 사회적 기능의 향상에 기여할 수 있는 매우 중요한 열쇠이다. 이런 연구 결과를 토대로 하여 본 연구는 자폐성장애인에 대한 바른 이해와 그것을 바탕으로 하는 사회복지 실천개입의 재구조화를 본격적으로 논의해야 할 필요성을 제안하였다.