• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2021

최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.93-105
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• 2011

본 논문은 정보기술수용모형의 사용용이성과 유용성이 스마트러닝의 수용태도와 사용 의도에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 스마트폰을 활용한 학기 초와 학기 중 및 학기말의 학습시점에서 사용용이성과 유용성이 수용태도에 미치는 영향의 차이를 분석하고, 이를 바탕으로 학습시기별 차별화에 대한 필요성을 인식하였다. 본 연구의 분석결과 스마트폰을 활용한 학습자들의 영향 요인들 간에 차이가 있음을 인식하고, 대학에서 실시하고 있는 스마트 캠퍼스 구축의 실효성을 높이기 위해 스마트러닝의 유용성을 중요요인으로 학습에 대한 관련성과 주관적 규범을 고려한 스마트러닝 시스템 구축과 학습시기를 고려한 다양한 스마트러닝의 설계에 대한 필요성이 인식되었다.

• 정보관리학회지
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• 제31권2호
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• pp.173-188
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• 2014

본 연구는 다양한 지식이 축적되고 공유되며 구성원 간의 관계와 상호작용을 바탕으로 지식이 생산되고 활용되는 공간인 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 지식소싱 행위가 지식활용 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한 대학의 사회과학분야 전공수업에 참여한 55명의 학습자들을 대상으로 소셜 러닝 커뮤니티를 구성하고 한 학기의 소셜 러닝 완료 후 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 다중회귀분석을 사용하여 지식소싱 행위와 지식활용 성과의 영향관계를 규명하였다. 연구 결과, 양자 지식소싱과 문서 지식소싱은 지식재이용과 지식응용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용과 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 소셜 러닝 커뮤니티에서 지식의 이용 목적에 따라 효율적인 지식소싱 행위를 선택하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.27-36
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• 2017

본 연구는 대학의 프로그래밍 수업을 위해 플립드러닝에 기반한 수업 모형을 설계하고 이를 적용한 내용이다. 프로그래밍 과정은 프로그래밍 언어의 문법에 대한 충분한 이해와 함께 높은 추상적인 사고를 요구하기 때문에 많은 학생들이 학습에 어려움을 갖게 된다. 이러한 프로그래밍 학습의 특징으로 인하여 한정된 수업시간에 프로그래밍 언어의 문법적인 요소들을 강의하고 예제를 따라하는 학습 방법으로는 프로그래밍 수업의 학습 목표를 효과적으로 달성할 수 없다. 이러한 문제점을 극복하고 효과적인 프로그래밍 수업이 이루어질 수 있도록 본 연구에서는 플립드러닝에 기반한 수업 모델을 설계하고 그에 따라 수업을 진행하였다. 특히, 본 연구에서는 프로그래밍 학습에서 발생되는 학습자들의 어려움과 실제 프로그래밍 과정에서 발생되는 오류들을 분석한 후 이를 기반으로 하여 수업 모형을 설계하였다. 이 모델을 실제 수업에 적용한 결과, 학생들은 교실 수업에서 다른 학생들과 많은 소통의 기회를 가졌고 학습의 참여도가 높아진 것에 대해 긍정적으로 생각하며 수업에 대해 대체로 만족하는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.276-286
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• 2008

본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템을 기반으로 하는 웹 저작 환경과 베이지언 추론망을 적용한 학습자 진단 환경이 포함된 이공계 수학용 적응적 이러닝 시스템 개발에 대하여 소개하였다. 본 시스템을 활용하면 교수자는 컴퓨터 대수 시스템을 수식처리 엔진으로 하며 웹을 인터페이스로 하는 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. 구체적으로 선형대수, 미분방정식 및 이산수학의 영역에서 콘텐츠 개발의 예를 소개하였다. 또한 학습자의 지식 영역별 수준을 조건부 확률을 이용한 통계적 추론에 의해 진단하여 그 결과에 따라 피드백을 생성하는 적응적 이러닝 웹 콘텐츠를 만들 수 있다. 본 시스템을 사용하여 개발한 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 평가하기 위하여 그 결과물을 대학 강의에 적용하였고, 설문지 조사를 통하여 콘텐츠 사용에 대한 학습자의 반응을 평가하였다.

• 벤처창업연구
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2014

경영혁신도구로 액션러닝 활용비중은 점차 높아지고 있으나, 5인 이하 규모의 창업인의 경우에는 활용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 사례로 경남과학기술대학교 창업대학원에서 운영하고 있는 '창업교육 및 컨설팅 융합프로그램'을 살펴보았다. 본 프로그램은 교수가 퍼실리테이터로 참가하고 대학생으로 구성된 팀이 창업대학원생 창업과제를 해결하는 프로그램이다. 본 프로그램의 운영사례는 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째, 학부생이 창업과정에 직접 참여함으로써 대학생에게 창업경험을 제공하고 창업마인드 고취 및 역량강화 효과를 기대할 수 있다. 둘째, 창업자의 입장에서는 잠재적 수요자에게 아이템을 직접 검증받는 기회를 갖는다. 검증은 팀활동을 통한 집단지성의 활용과정에서 이루어진다. 이 과정에서 만들어지는 아이디어는 창업자에게 창업과정에서 발생하는 구체적이고 현실적 현안들을 제공한다. 셋째, 참여교수의 퍼실리테이터 기능을 대학원생과 학부생이 학습하는 기회를 가진다. 본 연구결과는 지역의 창업기반과 교육기관을 연계하여 대학내 교육 프로그램을 지역사회에 확산하는 기반을 효과적으로 마련 할 수 있을것이다. 교육과정에서 대학원생과 대학생은 퍼실리테이터로 프로그램 확산에 참여하는 효과가 기대된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권4호
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• pp.109-118
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• 2023

심정지는 초기 대응에 따라 생존율과 예후에 영향을 미치는 중요한 응급 상황이다. 특히 병원밖심정지(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA)의 경우, 119 구조대의 초기 조치가 심정지 환자의 생존율을 높이는 데 결정적인 역할을 한다. 그러나 국내에서는 수보요원의 수가 제한적이지만 다량의 신고 전화에 응대해야 하는 현실이다. 이런 상황에서 머신러닝 기반의 OHCA 탐지 프로그램은 수보요원의 보조 역할로 심정지 환자의 생존률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기반의 심정지(OHCA) 탐지 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 수보요원과 신고자의 통화 녹취록을 분석하여 심정지 여부를 판단한다. 제안한 모델은 수보요원 및 신고자와의 통화를 자동으로 전사하는 모델, 텍스트 기반의 심정지 탐지 모델, 그리고 프로그램 개발을 위한 서버와 클라이언트로 구성되어 있다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 F1 점수 기준으로 79.49%의 성능을 보였으며, 수보요원과 비교하여 심정지 감지 시간을 15초 단축하였다. 이 연구는 소규모 데이터셋을 사용하였음에도 불구하고, 심정지 기반의 탐지 프로그램이 수보요원의 보조 역할로 심정지 생존률에 기여할 수 있음을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.255-256
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• 2019

한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.451-452
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• 2021

본 논문에서는 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있는 블록 기반 코딩 플랫폼을 내장한 LMS를 제안한다. 해당 LMS는 Moodle이라는 LMS 플랫폼을 기반으로 사이트가 구축되었으며, LTI를 통해 LMS 내부에 DIY라는 코딩 툴을 내장 시켰다. 또한, 사용자의 모든 로그데이터를 통해 추천시스템을 구상하였으며, DIY를 통해 실행되는 코드를 Python Pedal라이브러리를 백엔드에서 실행 시켜 사용자가 작성한 코드에 대해 즉각적인 피드백을 제공하게 구성되어 있다.