본 연구는 Chat GPT 기반으로 개발한 실험자용 생성형 AI 코칭 시스템 ‘Roh-KAI(로카이)’가 인간 사용자 간 상호작용과정에서 발생하는 사회적 존재 감, 신뢰, 자기효능감의 심리적 변화를 탐색하고자 하였다. 로카이는 국제코칭연 맹(ICF)과 한국코치협회(KCA)의 윤리규정 및 핵심 역량을 반영하여 8단계 47개 질문 구조로 설계되었다. 인공지능 사용경험이 있는 성인 15명을 대상으로 주제 분석 기법을 적용한 질적 연구를 진행하였다. 분석 결과 4개의 상위 주제와 9개의 하위 주제가 도출되었다. 사회적 존재감 에서는 60%가 대화의 자연스러움을, 80%가 공감적 반응을 경험했고, 인공지능 신뢰에서는 53.3%가 공감적 경청과 이해를, 40%가 비판단적 태도를 인식했다. 자기효능감에서는 66.7%가 자기 인식 확장을, 46.7%가 실행 의지 강화를 나타 냈다. 반면 53.3%가 구조화된 프로세스의 제약을 지적했고, 33.3%가 사용자 다 양성 대응 부족을, 26.7%가 윤리적 우려를 지적하였다. 연구 결과 AI 코칭 시스 템이 공감적 상호작용과 자기성찰 촉진에는 효과적이나, 시스템의 유연성과 개 별화된 접근의 중요성을 확인하였다. 본 연구는 AI 코칭 시스템의 설계와 개선 방향에 실증적 근거를 제공하는 데 의의가 있다.

Background: The Functional Movement Screen (FMS) is widely used for movement assessment but suffers from subjective scoring that leads to inconsistent evaluations. While previous studies have focused on reliability, the validity of AI-supported assessment remains unexplored. Objectives: To evaluate the reliability and validity of an AI-based motion analysis system using MediaPipe for three FMS movements. Design: Prospective reliability and validity study with repeated measures. Methods: Thirty healthy adults (age 23.4±2.8 years) performed three FMS tests (Deep Squat, Hurdle Step, Inline Lunge) recorded on video. Three evaluators (two experienced physical therapists and one novice) assessed recordings in three phases: Phase 1 involved traditional assessment by experts only to establish criterion reference, Phase 2 had all evaluators using AI support, and Phase 3 consisted of repeated AI-supported assessment. The AI system provided real-time visual feedback of joint angles and alignment through MediaPipe skeletal tracking. Results: Criterion validity showed strong agreement between traditional expert assessment and AI-supported assessment (r=0.94, P<.05). Inter-rater reliability improved from good (ICC=0.89) to excellent (ICC=0.91) with AI support. The novice evaluator achieved immediate expert-level performance with only 0.05 points difference from experts. Intra-rater reliability was excellent for all evaluators (ICC=0.84-0.89). Conclusion: The AI-based system demonstrated strong validity and improved reliability for fundamental movement assessment. While AI support enabled novice evaluators to achieve expert-level performance immediately, it may increase sensitivity to subtle movement variations. This technology shows promise for standardizing movement screening, though current limitations restrict its application to standing movements.

This study proposes a method for achieving more intuitive and efficient in-game character facial customization using Generative AI. Conventional avatar customization in MMORPGs is generally limited by fixed options, making it difficult to accurately recreate a desired appearance and requiring extensive work time. To address these issues, we employ Stable Diffusion to generate character facial images from text prompts, and then map the landmark data extracted by a facial recognition algorithm to the customization variables. Consequently, we confirmed that primary facial features eyes, nose, mouth, and so on could be integrated without the need for additional 3D modeling, allowing for faster and more creative customization than traditional manual adjustment. Moreover, by mapping the generated images onto a character’s appearance, we preserved the game’s narrative framework and polygon structure while maintaining a high degree of similarity in key facial elements such as eye shape, lips, and jawline. In future work, we intend to fine-tune the model using game-specific datasets and extend the customization scope to include clothing, items, and environments. This study not only demonstrates the potential of automated avatar customization through Generative AI but also serves as a foundational reference for novel approaches in subsequent game development.

본 연구는 생성적 AI와 언리얼 엔진의 MetaHuman 기술을 통합하여 고급 실시간 디지털 휴먼 시스템을 구현하는 것을 탐구한다. Inworld AI의 NPC 시스템 및 NVIDIA의 Avatar Cloud Engine과 같은 기존 기술 통합 사례를 분석하여 연구에 참고하였으며, MetaHuman의 시각적 사실성과 생성적 AI의 동적 행동을 결합한 새로운 아키텍처를 제안한다. 연구 방법론은 캐릭터 제작, AI 모델 통합, 실시간 성능 최적화를 다루고 있다. 시스템은 렌더링 품질, AI 응답 정확 도, 사용자 경험을 기준으로 평가되었으며, 그 결과 이러한 통합이 보다 반응성 높고 사실적인 디지털 휴먼을 구현할 잠재력을 입증했다. 본 연구는 게임, 교육, 가상 비서 분야에서의 시사점 을 논의하고, 현재의 한계점과 향후 연구 방향을 제시한다. 이를 통해 첨단 AI 기능과 최첨단 실시간 렌더링을 결합한 프레임워크를 제공하여 지능형 가상 캐릭터 개발을 한 단계 발전시키 는 데 기여하고자 한다.

본 연구는 케이트 크로포드와 블라단 욜러의 협업 프로젝트인 <AI 시스템의 해부>를 중심으로 인간, 사회, 지구를 관통하는 인공지능 시스템의 작동에 대한 그들의 비판적 담론을 읽어내는 데에 목적이 있다. <AI 시스템의 해부>는 인공지능 음성인식 스피커인 아마존 에코를 사례로 삼아 인공지능 기술세계의 물질적, 사회적 조건을 가시화한 ‘데이터 시각화’로서, 인공지능 시스템의 이면에 감추어진 노동, 데이터, 자원의 무자비한 추출 구조를 드러낸 해부학적 지도이다. 크로포드와 욜러는 인공지능 기술이 작동하는 기술세계의 지형을 탐구하고 시각화하 기 위해 ‘비판적 지도제작’을 중요한 인식적, 실천적 방법으로 사용해 왔다. 이에 본고는 <AI 시스템의 해부>에 대한 ‘지도 읽기’를 수행하되, 철학자 레비 브라이언트가 ‘존재지도학’에서 제시하는 지형학의 네 가지 요소를 범주로 삼아 거대 기술세계 지형도의 구조와 의미를 분석하였 다. 이를 통해 본고는 크로포트와 욜러의 지형도가 인공지능 기술세계의 광범위한 추출주의를 비판적으로 가시화하고 있음을 강조하였다.

PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

재가노인 중에서 일상생활을 정상적으로 유지하려 함에 있어 제3자의 도 움을 필요로 하는 장기요양 인정자의 비중도 증가하고 있다. 돌봄을 필요로 하는 노인의 수는 지속적으로 증가할 것으로 예측되는 반면, 돌봄 제공자인 장기요양 인력의 수는 감소하는 경향이 나타나 향후 인력 부족이 예측되고 있다. 이러한 돌봄 수요와 공급 불균형 대응방안의 일환으로 디지털 돌봄 체 계에 대한 중요성이 부각되고 있으며, 노인의 돌봄권 보장과 노인을 돌보는 가족, 돌봄 제공자(요양보호사 등)의 돌봄 부담 완화 및 삶의 질 제고를 위한 그 역할이 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 나아가 재가 노인돌봄 영역에 디 지털 기술을 어떠한 방식으로 활용해야 할 것인지에 대한 면밀한 검토가 필 요한 시점이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 AI기술을 활용한 선행연구들을 통하여 노인돌봄 서비스의 범주가 어느 정도까지 연구되어 있는지 살펴보고 현장에서 접근할 수 있는 실질적 개선방안을 도출하고자 한다.

In response to the global transition towards carbon neutrality, there's an increasing emphasis on sustainable energy solutions, with offshore wind power playing a crucial role, especially in South Korea. This study presents an AI-based safety management system specifically designed for offshore wind operators. At the heart of this system is a machine learning algorithm that processes sensor data to automatically recognize human behavior and improve the accuracy of predicting worker actions and conditions. Such predictive analytics not only refines the analysis of behavioral patterns, but also increases the effectiveness of accident prevention. The results of this research are expected to significantly improve safety measures in offshore wind facilities and further sustainable energy initiatives.

Due to climate change and the rise in international transportation, there is an emerging potential for outbreaks of mosquito-borne diseases such as malaria, dengue, and chikungunya. Consequently, the rapid detection of vector mosquito species, including those in the Aedes, Anopheles, and Culex genera, is crucial for effective vector control. Currently, mosquito population monitoring is manually conducted by experts, consuming significant time and labor, especially during peak seasons where it can take at least seven days. To address this challenge, we introduce an automated mosquito monitoring system designed for wild environments. Our method is threefold: It includes an imaging trap device for the automatic collection of mosquito data, the training of deep-learning models for mosquito identification, and an integrated management system to oversee multiple trap devices situated in various locations. Using the well-known Faster-RCNN detector with a ResNet50 backbone, we’ve achieved mAP (@IoU=0.50) of up to 81.63% in detecting Aedes albopictus, Anopheles spp., and Culex pipiens. As we continue our research, our goal is to gather more data from diverse regions. This not only aims to improve our model’s ability to detect different species but also to enhance environmental monitoring capabilities by incorporating gas sensors.

최근, 국토교통부에서 시행한 “국가 보행교통 실태조사”로 인해 보행안전과 보행환경에 대한 중요성이 증가하고 있으며, 전반적으로 대로에서는 보행환경이 양호하나 생활도로에서는 보도가 미설치되거나 보도폭이 협소하여 보행환경이 미흡하고 보행 만족도도 낮은 것으며 생활도로의 약 34%가 유효보도폭 기준을 충족하지 못하고 있다고 조사되었다. 국가 주요 사회간접자본(SOC)인 도로, 교량, 터 널, 공공건물, 환승센터 등에 비하여 상대적으로 보행공간을 대상으로한 정보화 속도가 늦어 정보화 연구개발에 대한 추진이 시급한 실정이다. 이에 정부에서도 국가공간정보정책 기본계획에 따른 국가공간정보정책 시행계획이 확정되어 신산업 기반으로서의 역할과 안전한 시설관리를 위한 디지털 트윈 관련 기술개발 등에 투자를 확대하고, 디지털 트윈 등의 기반 정보인 고정밀 공간정보 생산 등 에 중점적으로 투자하고 있다. 현재 한국건설기술연구원, 서울시, 경기도 등에서 활용하고 있는 조사장비(PES, KRISS)는 도로포장(차 도)에서 상태 모니터링을 진행하고 있으나 이와 같은 장비들은 고가의 장비들로 실질적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 또한, 보행 도로에서는 상태 모니터링을 수집할 장비가 없기 때문에, 보행 공간 경사, 노면 상태 등을 측정ㆍ수집하는 방법은 인력에게 의존해왔 다. 또한, 현재 보행자도로에 대한 서비스수준 산정 방식은 한국도로용량편람(2013)의 보행자시설편에서 제공하고 있는 산정 방식으로 도로용량편람에서 제시하는 보행자도로의 분석 방법을 적용하여 서비스수준을 산출할 경우, 차량과 동일한 교통량-속도-밀도 관계에 의존하여 산출하기 때문에 현실적인 보행자도로의 서비스수준을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제로 인해 보행공간에 대 한 이용자의 안전 및 편의성에 대한 연구가 미흡한 상황이다. 따라서, 본 연구는 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System)과 인공지 능(AI), 무인비행장치(Drone)를 활용한 보행공간 상태 모니터링 시스템 구축 방안을 제시하고자 한다.

In this research, a new Test and Evaluation (T&E) procedure for defense AI systems is proposed to fill the existing gap in established methodologies. This proposed concept incorporates a data-based performance evaluation, allowing for independent assessment of AI model efficacy. It then follows with an on-site T&E using the actual AI system. The performance evaluation approach adopts the project promotion framework from the defense acquisition system, outlining 10 steps for R&D projects and 9 steps for procurement projects. This procedure was crafted after examining AI system testing standards and guidelines from both domestic and international civilian sectors. The validity of each step in the procedure was confirmed using real-world data. This study's findings aim to offer insightful guidance in defense T&E, particularly in developing robust T&E procedures for defense AI systems.