• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.364-364
• /
• 2020

세계적으로 지구온난화 등 기후변화의 영향으로 재해발생의 빈도와 피해 심도가 증가하고 있다. 일반적으로 자연재해에 의한 피해복구에 소요되는 비용은 재해 피해액보다 크다. 선진국의 경우 이러한 재해발생 가능성을 두고, 피해를 최소화시키기 위하여 복원력에 초점을 맞추어 관련 정책을 수립하고 있다. 그러나 가뭄의 경우 타 재해에 비하여 지속기간이 길고 그 지속기간에 따라 피해의 영향이 지역별로 편차를 두고 달라지게된다. 따라서, 정확한 역량평가 결과를 제시하기 위해서는 가뭄이 자주 발생하는 지역, 복구능력이 탁월한 지역 등을 구분하고 평가하여 지자체가 갖고 있는 가뭄에 대한 역량을 정량적으로 평가할 필요가 있다. 가뭄역량평가(복원력 평가)는 항목의 특성에 따라 크게 내구성, 대체성, 자원동원력, 그리고 신속성으로 구분된다. 본 연구에서는 각 항목별 가뭄 시 적용 가능한 정량적 복원력 지표 8개를 도출 하였으며 지자체별 해당 데이터를 확보하였다. 다음으로 주요 지자체별 복원력 항목 값을 정규화 하여 표준점수화 하였다. 제안된 방법론은 향후 개별 항목특성에 맞는 정량화 방법, 항목별 가중치 부여방법, 그리고 정성지표 고려 등과 같은 지속적인 추가연구가 진행되어야 하지만, 제안된 복원력 정량지표와 그 결과는 지역적인 가뭄에 대한 지자체별 역량강화전략을 제시하기 위한 기초자료로 활용이 가능하다.

• 한국측량학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.469-481
• /
• 2018

딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권9호
• /
• pp.191-198
• /
• 2020

본 연구에서는 화재대응능력 향상을 위한 화재모의훈련의 개선방안을 제안하기 위해 3개의 업무시설물을 대상으로 화재모의훈련을 실시하고 훈련 교보재의 활용 여부와 대응단계별 대응시간의 훈련평가 반영 여부에 따라 변화하는 훈련 참여자들의 대응자세 및 대응능력을 관찰 및 분석하였다. 분석결과 대다수의 훈련 참가자들은 훈련 교보재 활용과 대응단계별 대응시간이 훈련평가에 반영될 때 훈련 참여도, 대응자세 및 대응능력이 향상되는 것으로 분석되었다. 화재모의훈련을 실시할 경우 훈련 참여자들의 화재대응능력(화재통보 및 화재신고, 초기소화, 대피) 향상과 유지를 위해 화재발생 상황을 유사하게 구현할 수 있는 훈련 교보재를 다수 활용하고 각 대응단계별 목표시간을 설정한 후 이를 기반으로 정량적인 훈련평가를 하여야만 화재대응능력 향상과 향후 화재모의훈련의 개선 및 피드백에 유용한 지표로 활용될 수 있다는 결과를 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.5156-5163
• /
• 2011

전기 구동 이륜차는 우수한 연비 및 환경공해 능력 때문에 가장 유망한 미래 교통수단 중의 하나이다. 실제 전기 이륜차 시제품을 제작하기 전에 신뢰성이 확보된 시뮬레이션 프로그램을 통하여 전기 이륜차의 설계인자 최적화와 동력원의 능력을 평가할 필요가 있다. 이 같은 과정을 통하여 전기 이륜차 시스템 설계 과정에서의 소요비용을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 수월하게 Simulink와 PSAT을 이용하여 구동 및 동력 시스템을 모델링할 수 있는 Matlab 기반의 전기 이륜차 해석 프로그램을 제시하였다. 전기 이륜차의 최대 출력, 에너지 능력, 충전 상태, 등판각도와 같은 설계 인자 해석을 실험과 시뮬레이션을 병행하였다. 본 연구에서 개발된 모델에 의해서 예측된 해석결과는 실험에 의해서 얻어진 결과와 양호하게 일치하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.45-55
• /
• 2012

임상시험 전체 소요시간 및 비용의 절감, 임상 데이터 질의 향상을 위해 임상시험 전자자료의 관리가 점차 중요해지고 있다. 또한 임상시험 전자자료 관리는 전자 임상시험의 안정성 및 질을 위해 규정 가이드라인을 준수하는 것이 결정적으로 필요하다. 본 연구는 전자적 시스템을 활용한 임상시험에 있어 데이터 관리의 성과를 평가하기 위한 프레임웍을 개발하고자 한다. 연구의 목적을 위해 임상시험 프로세스에 근거하여 기반능력, 연구설계, 연구진행 및 연구완료 등 네 개의 주요 메트릭을 구성함으로써 데이터 관리의 수준을 측정할 수 있는 성과척도를 도출한다. 이때 각 성과척도의 도출 기준은 임상시험 자체가 지향하는 데이터의 질 향상, 전자자료 관리 프로세스의 비용과 효율성 및 규정 준수 수준 등 네 가지의 관리적 관심을 기준으로 하며, 각 성과척도 별로 전자자료 관리 프로세스 상 실질적으로 측정 가능한 측정지표를 제시한다. 평가 프레임웍은 네 가지의 주요 측정 메트릭에 근거하여, 세 개의 데이터 영역(연구기관, 모니터링, 데이터관리센터) 별로 구성된다. 본 평가 프레임웍의 개발은 전문가 의견 수렴을 통한 델파이 방법론으로 접근한 탐색적 연구로서 향후 실증적 후속 연구를 과제로 남기고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.112-116
• /
• 2014

서답형 문항은 학생들의 종합적인 사고능력을 판단하는데 매우 유용하지만 채점할 때, 시간과 비용이 매우 많이 소요되고 채점자의 공정성을 확보해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 서답형 문항에 대한 자동채점 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 언어 처리 단계와 채점 단계로 나뉜다. 첫 번째로 언어 처리 단계에서는 형태소 분석과 같은 한국어 정보처리 시스템을 이용하여 학생들의 답안을 분석한다. 두 번째로 채점 단계를 진행하는데 이 단계는 아래와 같은 순서로 진행된다. 1) 첫 번째 단계에서 분석 결과가 완전히 일치하는 답안들을 하나의 유형으로 간주하여 각 유형에 속한 답안의 빈도수가 높은 순서대로 정렬하여 인간 채점자가 고빈도 학생 답안을 수동으로 채점한다. 2) 현재까지 채점된 결과와 모범답안을 학습말뭉치로 간주하여 자질 추출 및 자질 가중치 학습을 수행한다. 3) 2)의 학습 결과를 토대로 미채점 답안들을 군집화하여 분류한다. 4) 분류된 결과 중에서 신뢰성이 높은 채점 답안에 대해서 인간 채점자가 확인하고 학습말뭉치에 추가한다. 5) 이와 같은 방법으로 미채점 답안이 존재하지 않을 때까지 반복한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 2013년 학업성취도 평가의 사회(중3) 및 국어(고2) 과목의 서답형 문항을 사용하였다. 각 과목에서 1000개의 학생 답안을 추출하여 채점시간과 정확률을 평가하였다. 채점시간을 전체적으로 약 80% 이상 줄일 수 있었고 채점 정확률은 사회 및 국어 과목에 대해 각각 98.7%와 97.2%로 나타났다. 앞으로 자동 채점 시스템의 성능을 개선하고 인간 채점자의 집중도를 높일 수 있도록 인터페이스를 개선한다면 국가수준의 대단위 평가에 충분히 활용할 수 있을 것으로 생각한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.161-161
• /
• 2017

스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.43-55
• /
• 2019

4차 산업혁명으로 초지능, 초연결 사회가 도래했다. 4차 산업혁명의 핵심 기술들은 소프트웨어가 중요한 부분을 차지한다. 소프트웨어를 통해 문제를 해결하는 능력은 모든 사람이 갖추어야 할 핵심 역량이란 점에서 소프트웨어 교육이 필요하다. 소프트웨어 교육은 프로그래밍 과정을 통해 문제를 해결하는 능력인 컴퓨팅 사고력 향상을 목표로 한다. 지금까지 대부분의 문제해결 프로그래밍 교수학습 모형은 전통적 개발 방식인 폭포수 모형(분석-설계-개발-테스트)을 따른다. 이는 선행 단계에서 문제가 있는 경우 테스트 단계에서 발견되어 문제의 해결책을 다시 찾는 데 적지 않은 시간과 노력이 소요되어 학습에 부담으로 작용할 수 있다. 본 연구에서는 애자일(Agile) 개발 방식인 TDD(테스트주도개발)를 적용한 컴퓨팅 사고력 기반 테스트 중심 문제해결 학습 모형을 제안하고 전문가 검토를 통해 모형의 적절성을 검증하였다. 모형의 검증 결과 긍정적인 평가 결과를 보였다. 특히, 모형의 학습 단계 구성, 프로그래밍 학습에의 도움, 컴퓨팅 사고력 증진에의 도움 등에서는 높은 평점을 보여 향후 학습 적용 시 문제해결 프로그래밍 학습을 통한 컴퓨팅 사고력 발달에 긍정적인 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 한국수정란이식학회:학술대회논문집
• /
• 한국수정란이식학회 2002년도 국제심포지엄
• /
• pp.93-93
• /
• 2002

싸움소(투우)는 1999년 문화관광부지정‘한국의 10대 지역문화 관광축제’로 선정되어, 청도군 투우대회가 한국을 대표하는 축제가 되었고, 상설투우장의 건설로 새로운 레져 산업으로 부상하고 있다. 그러나 싸움소 생산에 소요되는 유전인자 보존 및 생산기반은 전무한 실증이며, 본 연구는 청도군내 우수 종모우을 선별하여 정액채취 및 동결정액을 생산하여 군내 한우번식 농가에서 인공수정을 실시하고 계절별 수태율과 송아지의 성비를 조사하였다. 종모우 번개(나이6세, 체중850kg, 97, 98년 우승)와 사자(나이6세, 체중870kg 98, 99년 준우승) 2두로부터 일반적인 방법으로 인공질을 이용하여 1999년 10월에 정액을 채취하였다. 채취된 정액은 35$^{\circ}C$에서 3~5배정도로 희석하여 정자농도와 활력을 평가하였다. 희석정액은 90분간에 걸처 5$^{\circ}C$ 까지 냉각하면서 글리세롤을 첨가한 난황구염산나트륨액으로 여러번 나누어 희석하여 정자의 충격을 피하였다. 글리세롤평형 2시간 후 0.5$m\ell$스트로에 정자수가 3500만/스트로의 분주.봉인하여, 정액의 동결은 액체질소상에서 4~5cm 위에 스트로를 평행으로 놓아 액체질소 가스로 10~15분간 예비동결한 다음, -8$0^{\circ}C$의 초저온 냉장고에서 케니스터에 넣어 -196$^{\circ}C$ 액체질소에 보관하였다. 인공수정을 실시하고 40일 전후에 직장검사를 통해 임신율과 수태율을 조사하고 분만한 송아지의 성비를 기록하였다. 채취한 싸움소의 정액량은 번개와 사자가 각각 평균 4.6$m\ell$와 3.8$m\ell$이고, 동결전의 정자의 활력은 번개와 사자의 정액이 각각 70.3 vs 75.3%, 동결후의 활력은 37.3 vs 40.3%로 유의한 차이는 없었다. 번개와 사자의 동결정액으로 각각 44두와 127두를 인공 수정하였고, 40일 전후의 임신율은 26두 vs 80두(59.1 vs 63.0% )였으며, 수태율은 26두 vs 66두(59.1 vs 52.0% )로 이들간의 유의한 차이는 없었다. 번개와 사자의 수송아지의 성비는 각각 65.3 vs 42.4%로 유의한 차이가 있었다. 싸움소 정액 동결보존과 인공수정으로 싸움소 혈통을 가진 송아지가 생산되었다. 그러나 생산된 송아지가 싸움소의 능력을 가진 것을 선별하여 혈통을 고정시키고, 훈련으로 싸움소의 제질을 발굴하는 것이 앞으로의 연구과제이다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.292-300
• /
• 2016

본 연구는 보건계열 대학생을 대상으로 영유아 응급처치에서 동영상을 활용한 사례기반학습을 제공한 실험군과 전통적인 이론학습을 제공한 대조군과의 학습효과 차이를 비교함으로써 동영상을 활용한 사례기반학습의 효과를 평가하는데 그 목적이 있다. 연구 참여자는 J시에 위치한 D대학교에 재학하는 57명의 보건계열 학생들로서 실험군과 대조군으로 각각 29명과 28명으로 나뉘어 구성되었다. 본 연구는 비동등성 대조군 전후시차 설계에 의한 유사 실험연구로 실험군에게는 동영상을 활용한 사례기반학습을 실시하였고, 대조군에게는 전통적인 강의식 교육을 실시하였다. 동영상을 활용한 사례기반 학습은 1주일에 1회씩 3회를 실시하였으며 회당 180분이 소요되었다. 교육 전,후로 연구 참여자를 대상으로 영유아 응급처치 지식과 술기자신감, 학업적 자기효능감 및 문제해결능력을 조사하였다. 연구의 자료수집과 중재는 2014년 11월에서 12월까지 이루어졌다. 수집된 자료는 SPSS 20.0 Program을 사용하였으며 paired t-test, unpaired t-test, $x^2-test$로 분석하였다. 연구결과, 술기자신감에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p<001). 또한 학업적 자기효능감의 하부영역 중 과제난이도 조절에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다(p=.029). 문제해결능력의 하부영역 중 접근회피양식(p=.001)과 문제해결자신감(p=.040)에서 실험군이 대조군에 비해 통계적으로 유의하게 향상되었다. 본 연구결과를 통해 동영상을 활용한 사례기반학습은 간호보건계열 대학생의 전문역량 강화를 위한 효과적인 학습법임을 알 수 있었다. 따라서 다양한 교육 콘텐츠를 활용한 사례기반학습이 개발되고 확대 적용되며, 학습효과에 대한 반복연구가 이루어지길 제언한다.