• 트랜스-
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• 제9권
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• pp.67-92
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• 2020

소셜플랫폼과 기술의 발전 덕분에 온라인 커뮤니케이션이 일상화 되면서 자신의 감정, 생각, 경험 등을 인터넷에 표현하는 것은 지극히 일반적인 일상이 되었다. 특히 SNS는 자신을 쉽게 표현하는 동시에 다른 이용자들과 교류할 수 있는 대표적 플랫폼이다. 개인의 소소한 일상부터 무엇을 하고 어떤 경험을 했는지 SNS로 소통하는 방식이 보편화되었다. 이에 따라 미술관은 관람객들의 참여와 관심을 끌어내기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 관람객들을 끌어들여 놀이와 학습을 동시에 즐길 수 있는 콘텐츠 기반의 프로그램 및 환경을 제공하고 있다. 본 논문은 신기술의 발전과 이를 수용한 미술관 환경의 변화와 함께 단순한 감상에 그치지 않고 일상의 소통방식이 미술관 관람에서도 어떻게 나타나는가를 탐색할 것이다. 이를 통해 SNS을 비롯한 모바일 기반 소통이 미술관 관람의 질적 다양성을 제공하고, 의미있는 미술관 경험으로 완성될 수 있으며, 이에 따른 경험의 플랫폼으로서 미술관, 더 나아가 기술수용에 따른 문화예술기관의 다양한 역할과 기능을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.51-62
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• 2021

본 연구는 전문경력인사 초빙활용지원사업의 성과 관리 및 평가 체계 강화를 위해 전문경력인사의 과업 수행에 대한 체계적·포괄적 평가가 가능한 평가 요소를 개발하였다. 이를 위해 경계이론과 커크패트릭 4수준 평가 모델에 기반을 두고 사업 평가와 관련한 기존 연구를 분석하여 성과 평가 프레임워크를 개발하였다. 이후 2차에 걸친 델파이 조사 방법을 활용하여 전문경력인사의 개인 측면과 활용 기관 측면에서 성과를 측정할 수 있는 평가 요소를 도출하고, 구체적인 측정 문항을 개발하여 타당화 작업을 진행하였다. 이러한 절차를 거쳐 최종적으로 적용성, 연계성, 명확성, 적합성, 확장성 등 5가지 평가 요소를 선정하였으며, 각 요소별 구체적인 평가 목적을 수립하여 실제 전문경력인사 초빙활용지원사업의 성과 관리를 위해 적용 가능하도록 하였다. 본 연구는 1994년부터 한국연구재단에서 운영하고 있는 전문경력인사 초빙활용지원사업의 성과 관리를 위해 정량적 정성평가가 가능한 성과 평가 체계와 요소를 제시하였다는 데 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.269-275
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• 2022

사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, "인공지능 윤리"에 대한 관심도와 '인공지능" 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 "개인정보 유출"이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.87-96
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• 2023

본 연구는 중등 예비체육교사들이 배움중심수업에 대해 어떠한 의미를 부여하는지 메타포 분석을 통해 알아보고, 체육수업 중 배움중심수업의 적용에 대하여 인식을 점검하고자 하는 데 그 목적이 있다. 연구 목적을 달성하고자 배움중심수업에 대한 인식을 메타포로 표현하는 설문 조사로 실시하였다. 자료 분석은 메타포 분석방벙론에 따라 코딩, 메타포 분류, 분석 단위 결정, 표본의 범주화 등의 과정을 통해 처리되었다. 그 결과 교육의 필요성, 교육의 목표 및 내용, 교수·학습 방법 및 평가, 교사 교육 및 역할이라는 4개의 대분류와 자아실현을 위한 수업, 미래 사회 준비를 위한 수업, 창의성을 기르는 수업, 개방적이고 다양한 수업, 호기심 자극 및 흥미 유발 수업, 개인의 발달 및 특성에 적합한 수업, 실천하기 부담스러운 수업, 교사의 창의성과 독창성이 필요한 수업의 8개 내용유형으로 도출되었다. 본 연구의 결과를 통해 배움중심수업의 필요성 및 방향에 대해 그 시사점을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.217-242
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• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권2호
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• pp.337-352
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• 2024

본 연구는 참여와 실천의 차원을 위한 창의적 설계 기반 비형식 과학교육 프로그램을 개발하고 그 타당성과 효과성에 대하여 알아보는 데 목적이 있다. 프로그램의 개발은 참여와 실천의 지역화와 맥락화에 초점을 맞추어 주제를 선정하였고 연구 개발진의 반복적인 논의와 수정을 통해 최종적으로 '마션, 화성에서 살아남기', '선정릉이 있어 다행이다', '햇빛 레스토랑 설계하기'의 세 가지 프로젝트로 하였다. 프로그램은 총 42차시로 프로젝트 수행 이외에도 학습을 수행하면서 알게 된 내용을 자료로 정리하고 발표하는 발표회를 포함하여 개인적인 맥락화가 가능하도록 구성하였다. 개발된 프로그램의 적용은 5~6학년 학생 15명을 대상으로 하였으며, 효과성을 검증하기 위하여 참여와 실천 차원, 과학긍정경험은 전체 프로그램의 시작과 끝에 사전･사후 검사를 수행하였다. 또한 검사 문항 말미에 학생들의 소감이나 느낌을 자유롭게 적을 수 있는 자율 서술식 문항을 추가하여 학생들의 생각을 알아보았다. 효과성에 대한 적용 결과, 참여와 실천 차원의 안전 사회 기여에서 가장 높은 상승 폭을 보였으며 그 외의 다른 하위 구인도 상승한 것을 알 수 있었다. 과학긍정경험과 관련해서는 과학 관련 자아개념이 가장 높은 상승 폭을 보였고 다른 하위 구인도 참여와 실천 차원과 동일하게 모두 소폭 상승하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.419-431
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• 2018

본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.

• 치위생과학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-73
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• 2004

최근 치과 병 의원이 늘어나면서 고객들의 선택폭이 넓어지고 있고 의료서비스에 대한 욕구도 복잡 다양화되었다. 이러한 상황에 맞추어 앞으로 병원이 계속 성장하고 유지, 발전하기 위해서는 계속하여 새로운 고객을 유치하고 기존고객을 잘 관리하여 유지하는 일이라 보고 잠재고객을 고객으로 만드는데 많은 노력과 투자가 필요하며 고객과의 좋은 관계를 맺고 이를 잘 가꾸어 유지해 나가는 새로운 방향의 마케팅 접근이 요구된다. 치열한 경쟁이 전개되고 있는 상황에서 등장하게 된 CRM은 체계적인 고객 데이터 관리 및 분석을 통해 고객이 원하는 치료와 서비스, 욕구사항 등을 찾아내고 이를 지속적으로 제공함으로써 고객의 충성도를 증가시켜 고객을 평생고객으로 만들어 장기적으로 지속성 있는 이익의 확보와 유지를 달성할 수 있는 잠재력을 가진 전략이라 말할 수 있다. 따라서 CRM의 핵심은 충성스런 고객을 오래 유지하는 것에 있으므로 차별화, 개인화된 서비스를 제공하여 핵심 고객층 형성을 강화하는 것이다. 최근 우리나라에서 CRM의 보건의료분야의 적용 사례는 주로 건강증진사업을 대상으로 많이 이루어지고 있으며 치과 병 의원에서는 연구가 미비한 실정이다. 특히 치과의원의 고객은 일반소비자에 비해 질병의 치유 및 예방이라는 의료서비스에 대한 욕구가 분명한 만큼 치과의원과 고객과의 개별적이고 지속적인 관계유지를 강조하는 CRM 도입이 필요하다. CRM의 도입으로 고객과의 지속적인 관계유지는 고객의 구강건강상태와 위험을 평가하여 발생 가능한 구강질환을 예방할 수 있으며 조기 예방활동을 통해 구강건강증진을 극대화할 수 있을 것이다. 치과의원에서 고객만족을 위한 CRM 실행의 전략 방향을 제시하면 첫째, 장기적인 고객관계 개선의 증진, 둘째 목표 고객군 설정과 고객세분화 셋째, 체계적인 데이터베이스(Data base) 구축, 넷째 다양화된 고객과의 대화채널이 구축되어야 한다. 또한 성공적인 CRM 실행을 위해서는 첫째, 고객접점(MOT)의 순간에 제공되어야 하는 서비스를 강화해야 하며 둘째, 병원의 학습 조직화로 인해 직원 모두가 고객중심조직으로의 변화가 필요하고 셋째, 내부고객(직원)들의 만족도를 높이기 위한 체계적인 내부 마케팅 전략을 추진하여 고객중심진료라는 직원들의 동기유발이 중요하다.