• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제2권2호
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• pp.125-130
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• 2014

기계제도 교과목은 기계공학 교육에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있음에도 불구하고, 이론교육과 실습을 병행해야 하고 CAD 소프트웨어 기능 교육도 포함하고 있어서, 내실 있게 운영되기 힘든 교과목이다. 서울과학기술대 기계시스템디자인공학과에서는 기계제도 교육에 PBL 수업 방식을 도입하여 적용하고 있다. 학생들은 이론 수업에서 학습한 기계도면 작성의 규칙, 도면 독해와 작성법 등을 팀별 PBL 과제 수행을 통해 실제로 적용해 봄으로써, 도면 판독과 작성능력을 체득하게 되고 CAD 소프트웨어 활용 기능도 충실히 연습하게 된다. 본 논문에서는 그 동안 시도되었던 다양한 PBL 과제와 교육방법을 소개하고 그 효과를 분석해 보았다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.381-390
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• 2022

기계학습 이미지 인식 기술의 발전에 따라 이를 악성코드 검출에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 그 대표적인 접근법으로 악성코드 파일을 이미지로 변환하고 이를 CNN과 같은 딥러닝 네트워크에 학습시켜 악성코드 검출과 분류를 수행하는 연구가 진행되어 의미 있는 결과가 발표되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 사용한 악성코드 검출에 효과적인 이미지 생성방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 이미지 생성의 여러 선택 요소에 따른 악성코드 검출의 성능을 실험하고 분석하였으며, 그 결과를 반영하여 명령어 흐름의 특성을 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 선형적 이미지 생성방법을 제시하고 이 방법이 악성코드 검출의 정밀도를 높일 수 있음을 실험을 통하여 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.563-570
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• 2018

본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.686-691
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• 2017

텔레마케팅은 지식정보화 사회가 되면서 기업 마케팅 활동의 중심축으로 발전하였다. 최근 금융 데이터에 기계학습을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 좋은 성과를 내고 있다. 하지만 지도학습법이 대부분이어서 많은 양의 클래스가 있는 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 텔레마케팅의 목표 고객을 선정하는데 클래스가 없는 금융 데이터에 자동으로 클래스를 부여하는 방법을 제안한다. 준지도 학습법 중 레이블 전파와 의사결정나무 기반의 협동 학습으로 클래스가 없는 데이터를 레이블링한다. 신뢰도가 낮은 데이터를 제거한 후 두 방법이 같은 클래스로 예측한 데이터만 추출한다. 이를 학습 데이터에 추가한 후 의사결정나무를 학습하여 테스트 데이터로 평가한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 실제 포르투갈 은행의 텔레마케팅 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 비교 실험 결과, 정확도가 83.39%로 1.82% 향상되고, 정밀도가 19.37%로 2.67% 향상되었으며, t-검증을 통해 유의미한 성능 향상이 있음을 입증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.239-244
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• 2022

인공신경망기계번역은 점진적으로 인간번역과 기계번역의 경계를 허물어가고 있다. 기계번역의 현재와 미래 그리고 기계번역의 장·단점을 논의하는 가운데 인간번역과 기계번역의 실제 번역사례들을 살펴보고 최근 수년간 놀라운 발전을 이룬 인공신경망기계번역이 왜 인간번역의 손길을 필요로 하는지를 논의하는 것이 본 연구의 목표이다. 번역분야에서 인간이 기계로 대치될 수 있는가? 인공신경망기계번역 시대에 인간번역가는 도태되어야 하는가? 그리고 인공신경망기계번역과 지역의 세계화에 기반을 두고 확장하고 있는 세계영어들이라는 언어다양성 시대에 언어장벽을 없애는 것이 가능한가라는 질문 모두에 대하여 부정적인 결론과 함께 기계번역은 신속성, 정확성, 저비용의 생산성이라는 장점을 갖는 유용한 도구임에도 불구하고, 문화, 차용어, 중의성, (국가)방언, 신조어 등의 분야에서는 인간번역이 요구된다고 제안한다. 기계학습을 기반으로 하는 기계번역과 직관과 습득을 기반으로 하는 인간번역은 협업의 상태로 공생 발전해야할 것이다. 기계번역은 역 번역과 인간의 사후편집과 같은 방법을 활용할 때 도덕적 문제를 야기하지 않는 유용한 번역도구가 될 것이다. 결론적으로 기계번역은 인간번역의 손길 없이는 완성될 수 없다는 혼합적 접근법을 제안한다.

• 공학교육연구
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• 제5권2호
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• pp.36-41
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• 2002

협동학습의 목적은 경쟁보다는 협동을 통하여 학습 효과를 높이고 아울러 전공외적 소양으로 가장 중요시되는 teamwork과 의사 친달 능력을 기르는 데 있다. 이 논문은 아주대학교 기계공학 전공의 유체역학 과목에서 시행한 협동학습의 진행 과정과 결과에 대해 기술한 것이다. 학생들을 대상으로 설문 조사를 한 결과 협동학습에 대한 학생들의 반응이 대단히 긍정적인 것임을 확인할 수 있었으며 소기의 목적을 충분히 달성한 것으로 판단된다. 몇 가지 개선할 점도 있으나 협동학습은 그 결과에 대한 우려 없이 시행하여도 될 교수 방법으로서 권장할만한 교수법이라고 생각된다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권3호
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• pp.323-335
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• 2010

선형대수는 대수학, 해석학, 기하학 등 수학의 모든 분야의 문제 해결에 광범위하게 이용될 뿐만 아니라 항공공학, 전자공학, 생물학, 지질학, 기계공학 등 다양한 학문영역에서 문제해결의 수단으로 쓰이는 이용도가 높은 학문이다. 따라서 선형대수는 수학 전공 학생뿐만 아니라 일반 학생에게도 쉽게 다가갈 수 있어야 한다. 그러나 대부분의 학생들은 선형대수 학습에서 많은 어려움을 느낀다. 왜 어려움을 느낄까? 선형대수를 학습하는 많은 학생들은 개념을 아예 인지하지 못하거나 자신들이 가지고 있던 산지식을 통해 오개념을 갖게 되고, 연이어 학습되는 부분에서 학습장애를 일으키고 오류를 범하기 때문이다. 본 연구는 선형방정식계의 학습에서 나타나는 학생들의 어려움과 오류를 분석하고 연구하여 보다 효과적인 선형대수 교수법을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.21-26
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• 2017

사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다

• 대한공업교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.137-153
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• 2008

이 연구의 목적은 공업 기술적 창의력 함양을 위한 프로젝트 학습법을 구안하고 이를 교실 수업 현장에 적용하여 그 효과에 대한 학습자들의 인식을 알아보고 그 시사점을 제시하는 것이다. 이 연구는 J기계공업고등학교 실습장 환경에서 시행된 현장연구이다. 연구방법은 문헌 연구에 기초하여 창의력 함양을 위한 프로젝트 학습법을 구안하였고, 그것을 적용한 후 학습자들을 대상으로 설문조사를 통하여 효과를 알아보았다. 이 연구 결과 공업 기술적 창의력 함양을 위한 프로젝트 학습이 추후 학습자들의 창의적 문제해결에 도움이 될 것이고, 공업 기술적 창의력 함양에 도움이 되었으며, 다양한 공업 기술적 사고 기회를 제공했다고 학습자들은 인식하였다. 특히, 창의력 함양에 가장 효과적인 것으로는 브레인스토밍 기법(42%), 창의적 문제해결법(17%), 체크리스트법(15%) 순이었다. 또한, 독창성을 가장 많이 발휘할 수 있었던 프로젝트 학습과정은 프리젠테이션 콘텐츠 제작 단계(32%), 주제선정 단계(22%), 실행단계(18%) 순으로 나타났다.