• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.14-16
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• 2022

세계보건기구에 의해 미세먼지가 1급 발암물질로 지정됨에 따라, 건강에 미치는 영향에 대한 관심이 커지고 있다. 성장기 학생들은 학교에서 오랫동안 머무르게 되며, 따라서 교내 미세먼지는 학생들의 건강에 미치는 영향이 매우 클 수 있다. 본 연구에서는 1년동안 대상 학교에서 수집한 미세먼지 관련 데이터 및 공개된 Air Korea, 기상청 데이터를 활용하여, LSTM 기반 미세먼지 예측 모델을 개발하였다. 수집한 데이터에서 일부 오류나 결측치가 있었지만, 이를 활용한 미세먼지 예측 정확도는 충분히 가치가 있다고 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.813-815
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• 2016

본 논문에서는 뇌파데이터를 기반으로 한 디바이스 제어 시스템을 구현한다. Brain-Computer Interface(BCI) 기술은 언어나 신체의 동작을 거치지 않고 직접 시스템에 전달할 수 있다. 상태의 변화에 따른 뇌파를 실시간으로 감지하여 디바이스를 제어함으로써 움직임이 불편한 장애인이나 수험생, 멀티태스킹이 필요한 사람 등 다양한 서비스 대상자에게 편리한 생활을 할 수 있도록 도와준다. 또한, 홈 디바이스 제어 시스템 등 응용서비스를 개발할 수 있다. 이를 위해 논문에서 구현한 디바이스 제어 시스템은 뇌파 측정 헤드셋으로부터 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 스마트폰과 연동하여 전원 및 오디오를 제어한다. 집중도에 의해 전원 ON/OFF 동작을 제어하고, 명상도와 눈 깜빡임에 의해 오디오를 제어하는 서비스 기능을 지원한다. 실험실 테스트를 통해 뇌파데이터를 이용한 디바이스 제어가 성공적으로 동작되는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.729-738
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• 2022

기존의 옷장은 단순한 의류를 보관하는 용도로만 사용되어 왔었다. 단순히 옷들을 보관하는 기능만 있기 때문에 습도나 온도 같은 환경을 조절하려면 따로 제습제 등의 물품을 구매해서 비치하는 방법밖에 없어 불편함이 있었다. 본 논문에서는 기존 옷장에서 편의성을 증대시켜 자동으로 온습도 조절 및 여러 편의 기능에 대한 것을 추가하였으며 기능을 효율적으로 동작 시키기 위하여 실험을 통하여 기능을 동작 시키기 위한 센서의 위치를 정하였고 여러 편의 기능과 실험 데이터를 기반으로 센서를 설치한 옷장 개발과 더불어 최근 다년간 성장한 스마트 홈 시장과 스마트 폰 애플리케이션 시장의 흐름에 맞춰 옷장과 스마트폰의 블루투스 페어링을 통한 옷장 내부의 온습도 조절 기능 및 다른 기능을 스마트폰을 사용하여 사용자에 맞춘 의류선택기능과 애플리케이션 내의 날씨 데이터를 통해 옷장 내부의 옷을 날씨에 맞는 코디 추천 기능 등의 편의 기능을 구현하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1615-1618
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• 2001

최근 인터넷이 급속히 성장함에 따라 웹을 기반으로 한 학습이 활발히 진행되고 있고, 또한 학교 업무의 효율화를 지원하기 위한 분야에서도 웹이 응용되고 있다. 특히 웹에서 교수를 위한 복잡한 학교 업무의 관리와 학습자료 및 업무 자료를 지원하기 위해서는 확장성과 호환성, 편의성을 가진 XML 형태의 문서가 제공되어져야 한다. 따라서 교수 업무 지원을 위해 XML 문서의 정보들을 효율적이고 정확하게 이용하기 위해 이들 문서를 적절하게 분류하고 저장, 검색하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML로 작성된 교수 업무 지원 문서의 저장과 검색을 위한 선행작업으로서, 일반적인 메타 데이터와 DTD 데이터를 정의하고, 이렇게 정의된 데이터를 이용하여 패싯 검색과 구조기반 검색, 키워드 검색을 제공함으로써 사용자는 원하는 문서를 쉽게 검색한 수 있다. 따라서 이를 통해 교수 업무 지원 문서들을 웹 상에서 효율적이고 정확하게 저장하며, 사용자가 원하는 문서를 정확하고 신속하게 검색할 수 있게 하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.404-406
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• 2022

본 연구에서는 일반계 고등학교의 고교학점제를 위하여 데이터과학 수업 방안을 설계하였다. 초·중학교나 일반계 고등학교에서는 시수 확보가 쉽지 않아서, 데이터과학과 같은 새로운 과목을 학습자가 마음껏 수강할 수 없지만, 고교학점제를 통하여 원하는 과목을 신청하여 학습을 진행할 수 있다. 이에 A시의 일반계 고등학교에서 데이터과학을 신청한 15명의 학생을 위하여 ADDIE 모형에 기반하여 수업 방안을 설계하였다. 본 연구를 통하여 학습 방안에 따른 데이터과학 수업 과정을 설계할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.741-750
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• 2021

학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하고 이를 통해 궁극적으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 개발하였다. 리커트 척도 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도를 각각 수치화하였고, 설문 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 적정한 개수의 클러스터로 군집화 및 시각화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도 분석 데이터를 그래프의 형태로 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과는 기존에 교사가 학생 관찰등의 방법으로 정성적으로 파악하고 있던 교우 관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 본 데이터 분석 시스템이 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 유의미하게 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 학생들의 주관적인 기준으로 인해 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방 노력에 실질적인 도움을 제공하며 학교폭력 예방에 기여하기를 기대한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제13권3호
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• pp.330-343
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• 2020

이 연구에서는 데이터를 기반으로 하여 대기대순환, 해류 순환에 관한 STEAM 교육프로그램을 제작하고 이를 고등학교 1학년 106명을 대상으로 적용하여 그 효과와 문제해결과정을 분석하고자 하였다. 이를 위해 데이터를 수집, 정제, 시각화, 분석하고 이러한 결과를 기반으로 의사소통 과정을 진행할 수 있도록 하는 프로그램을 구성하였다. 이를 활용하여 일상생활에서의 순환에서 전 지구적인 관점에서 나타나는 순환으로의 개념을 확장하여 전 세계적으로 발생하는 순환에 관한 문제를 확인할 수 있도록 하였다. 프로그램의 투입 결과 지식정보처리역량과 그 하위 영역에서 유의미한 변화가 확인되었으며. STEAM 핵심역량과 STEAM 핵심역량의 하위 영역인 융합, 창의 역량에서 유의미한 변화를 확인하였다. 또한 학생들의 응답을 텍스트 네트워크의 형태로 분석하여 데이터 기반 STEAM 교육에 대한 제안할 점을 얻고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.334-337
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• 2019

본 연구에서는 딥러닝을 통해 스스로 사용자의 행동 습관 데이터를 학습하고, 상황에 맞춰 실내 환경을 조성할 수 있는 시스템을 구성하였다. 정보 수집 시스템은 데이터 수집 서버와 각종 센서 노드로 구성되며, 모은 데이터에 따라 환경을 조성한다. 사진 분석은 Google Inception v3를, 행동 유추는 직접 설계한 2차 DNN을 사용했다. 모의 데이터로 DNN 학습을 진행한 결과 98.4%의 정확도로 충분히 상황 유추가 가능함을 입증할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.703-704
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• 2023

학교폭력은 교육 환경에서 심각한 문제이다. 피해자에게 심리적 고통과 육체적 상해를 입히고 학교 내 안전과 안정성을 위협한다. 이에 많은 교육기관과 정부 기관이 학교폭력 예방과 대처를 위한 다양한 방안을 제시하고 있지만, 여전히 어려운 문제이다. 최근에는 인공지능 기술을 활용하여 학교폭력 방지와 대처에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 YOLOv5(You Only Look Once version 5) 딥러닝 알고리즘을 활용하여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 CCTV와 같은 영상 데이터를 입력으로 받아들여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 식별하는 것을 목표로 한다.