• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.287-293
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• 2015

본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.157-163
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• 2017

항만 물동량 예측은 항만관리 기관의 투자계획에 매우 중요한 요소이다. 더불어 최근 항만은 물동량 유치를 위한 치열한 경쟁을 이어가고 있기 때문에 항만 정책수립에 있어 국내외 주요국의 물동량 예측은 중요한 의미를 갖는다. 항만 물동량 예측이 항만의 개발정책에 매우 중요하지만 최적의 물동량 예측 모델 개발에는 아직 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 중국 컨테이너 물동량 예측모델 제시를 연구의 목적으로 하였다. 중국 컨테이너 물동량 예측은 Clarkson's Shipping Intelligence Network를 통해 수집한 2004년 1월부터 2015년 12월까지 12년간의 월간 데이터를 System Dynamics를 사용하여 2004년부터 2020년까지 변화를 시뮬레이션 하였다. 실제 중국 컨테이너 물동량 데이터와 Stock-flow 다이어그램을 통해 도출된 예측값을 비교하여 모델의 정확도를 검증했다. 검증결과 수 출입 컨테이너 예측모델은 MAPE값이 각각 6.21 %, 7.68 %로 나타나 정확한 예측모델로 확인되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.25-38
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• 2010

오픈 소스 프레임워크 기반의 Spring AOP에는 명세화를 위한 지침이나 표준이 없어 개발과 유지보수에 혼란을 야기 시키고 있으며, 특히 기존의 MVC 모델, Struts 프레임워크에서 사용하는 AOP모델 연구와 UML 다이어그램과의 불일치 문제는 Aspect의 재사용을 더욱 어렵게 하고 있다. 본 연구는 기존의 MVC 모델, Struts 프레임워크에서 사용하는 AOP 모델의 혼용을 Spring AOP에서 수용 처리하기 위하여, Aspect, Pointcut과 Advice를 UML과 XML로 어느 것으로 표현하여도 가능할 수 있도록 기존의 표현법을 확장하여 제시하고, 제시된 표현 기법이 상호변환 가능할 수 있도록 관계성을 정의한 후, 상호변환의 사례를 보여 개발과 유지보수를 용이하게 함을 입증 하였다. 또 Aspect의 재사용을 보다 효율적으로 활용하기 위한 패키지화 방법을 제안하고 그 재사용 가능성을 검증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.769-775
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• 2017

국제해사기구의 이내비게이션 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 보다 편하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. 이내비게이션 전략에 맞춰 선박에는 다양한 장비가 도입되고 육상의 시스템과 연계한 시스템 구조를 가지게 될 전망이다. 이에 따라 시스템간의 공통 데이터 구조가 필요하게 되었고 최종적으로 국제수로기구가 개발한 S-100 표준이 선정되었다. 본 논문은 이내비게이션 전략의 공통 해사 데이터 구조인 S-100 표준을 기반으로 해양 사고 데이터 모델을 설계하였다. S-100 표준의 데이터 모델은 UML의 클래스 다이어그램의 형태로 설계되며 최종 인코딩은 GML/XML의 형태를 따른다. S-100 표준과 현재 개발 중인 제품 사양에 대해 살펴보고 해양 사고 데이터의 S-100 표준 기반 데이터 설계와 포트레이얼 정의를 기술하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.137-147
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• 2019

논문은 u-관광정보시스템의 콘텐츠 정보품질이 플로우 이론과 만족에 미치는 영향을 연구한다. 연구 목적은 콘텐츠 정보품질이 관광객에게 만족감을 주기 위한 플로우 관계정보를 생성 및 제안이다. 본 논문 의미는 콘텐츠 정보품질이 관광객에게 만족감을 검증하기 위한 성공요인을 도출하여 연구 모형으로 가설 설정하고 검증 평가한다. 본 연구의 차별성은 플로우 관계정보를 제안 한 것과 플로우 이론을 접목시켜 플로우 관계정보 속성을 생성하고 u-융합 관광정보시스템을 설계 구현이다. 본 논문의 기여도는 플로우 관계정보를 생성으로 u-관광정보시스템의 콘텐츠 정보품질이 성공요인 도출이다. 장점은 관광객의 관광 성향을 기호화로 패턴이 가능하고 그 패턴을 도식화가 가능하다. 본 논문의 한계성은 소규모 지역으로 국한하여 진행한 것으로 객관성이 좀 떨어진다는 점과 그 점을 보완하기 위한 향후 과제가 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제48권1호
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• pp.15-24
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• 2020

이 연구는 한국 조경에 컴퓨터가 도입된 이후 나타난 컴퓨터 테크놀로지의 관련 담론의 변화 과정을 검토하고자 한다. 첫째, 1990년대를 전후로 컴퓨터가 조경의 새로운 테크놀로지로 본격적으로 도입되면서 조경에 적합한 컴퓨터 소프트웨어 유틸리티를 프로그래밍하는 흐름이 나타났다. 이러한 컴퓨터 프로그래머로서의 조경가는 하나의 소프트웨어를 이용해 여러 분석과 설계 기법을 처리하는 방법을 탐구했고, 이때 조경의 다양한 분야와 상호 작용하려는 노력이 있었지만, 대체로 컴퓨터 테크놀로지는 수작업을 효율적으로 처리하는 도구로 이용되는 데 머물렀다. 둘째, 2000년대를 넘어서면서 경관의 프로세스를 시각화하는 테크닉인 맵핑과 다이어그램에 대한 담론이 출현했고, 이와 함께 사실적인 컴퓨터 투시도가 증가하면서 조경 그래픽이 중요해졌다. 그래픽 디자이너로서의 조경가는 조경 계획과 설계에 필요한 구체적인 테크닉의 실험에 주력했지만, 이때 컴퓨터는 주로 설계 결과물을 사실적으로 묘사하는 그래픽 제작에 이용되고, 상대적으로 경관의 형태를 디자인하는 실험은 적었다. 셋째, 최근 조경가는 경관의 다양한 성능을 모델링하고, 파라메트릭 기능을 활용하여 경관과 시설물의 형태를 디자인하는 경향이 나타나고 있다. 이러한 공간 디자이너로서의 조경가는 설계 과정에서 컴퓨터 모델링을 형태를 생성해내는 창의적 수단으로 활용하고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.364-369
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• 2008

이 연구는 정보와 지식을 효과적으로 시각화하기 위해 만들어진 개념적 맵(Conceptual map)들의 종류와 그 특성과 차이점을 분석하고 활용 방안으로서 디지털 스토리텔링으로의 적용 가능성과 방법에 대한 연구이다. 사회현상에 존재하는 다양한 정보에서 사용자가 원하는 정보를 검색하고 조직하기 위해 다이어그램, 그래프, 맵 등 정보시각화를 통한 여러 방법들이 사용되고 있다. 특히 이 중에서 맵을 이용한 시각화에 주목하는 이유는 수많은 정보와 지식을 기반으로 만들어진 개념적 지도가 정보와 지식을 표현해 줄 뿐만 아니라, 이들 사이의 관계를 조직해주는 데에도 효율적으로 사용되고 있기 때문이다. 이러한 정보시각화는 대량의 정보 속에서 사용자들이 찾고자 하는 정보를 빠르고 용이하게 찾을 수 있도록 도와준다. 또한, 일련의 스토리 라인을 갖고 있는 책의 시각화의 경우 등장인물과 그들 주변에서 일어나는 사건들의 관계를 형상화할 수 있다. 이러한 과정을 통해 만들어진 개념적 맵에서는 개개인이 알고 있는 이야기와 그에 관한 정보를 다른 사람들과 의사소통하며 그 정보와 지식들이 확장될 수도 있어, 이는 지식시각화의 좋은 활용사례가 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 대표적인 개념적 맵의 세 가지 종류인 개념맵(Concept map), 지식맵(Knowledge map), 토픽맵(Topic map)의 정의와 특성들을 살펴보고, 각각의 구성요소의 차이점을 비교하여 시각화 방법론을 제안하였다. 또한, 각 맵의 특성과 차이점을 이용해 루이스 캐롤(Lewis Carroll)의 <이상한 나라의 엘리스>의 이야기 요소들을 각각의 개념적 맵들로 구성해봄으로써, 그 효과를 확인해보았다. 스토리텔링을 개념적 맵을 이용하여 표현할 경우, 사용자들은 스토리텔링을 효과적으로 접근할 수 있으며, 이러한 분석은 개념적 맵을 제작할 때 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.693-699
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• 2013

본 논문에서는 ITU-R M.1842-1 표준 권고안 Annex1에 따르는 ${\pi}/4$-DQPSK 모뎀에 대해 분석하고 시뮬레이션을 수행하였다. 우선 VHF 대역의 해상 이동통신에 대한 표준 및 기술동향을 소개하였다. Annex1에 제시된 ${\pi}/4$-DQPSK 모뎀은 25KHz의 대역폭에서 28.8Kbps 비트전송률을 제공하도록 제시되어 있다. 송수신기에서 RRC필터를 채용하는 ${\pi}/4$-DQPSK 모뎀의 시뮬레이션 프로세스에 대해 설명하고, 다양한 시뮬레이션 결과(시간영영 신호파형, 성좌도, 롤오프 팩터에 따른 전력스펙트럼밀도, Eye 다이어그램)들과 모뎀의 BER 성능을 제시하였다. 시뮬레이션 결과로부터, RRC 필터의 롤오프 팩터에 의해서 SNR에 따른 BER 성능에 미치는 영향이 다름을 확인하였고, 설계한 시뮬레이션 모델이 ITU-R M.1842-1 권고안에 제시된 스펙트럼 마스크 요구사항을 만족함을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.323-331
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• 2017

본 논문에서는 사물인터넷을 증착 순서 공정에 적용하여 증착 공정을 진행하는 과정의 제어에 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기 등 네 가지 종류를 대체하여 개선된 순서제어에 따른 부하균등을 해석하였다. 먼저 증착 설비에서 사물인터넷의 적용 전과 후의 시퀀스 절차를 통해 각각의 기능을 갖는 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기로 제어에 필요한 데이터를 전송받아서 개선된 시퀀스 순서대로 실행을 비교하여 순서과정을 제안하였다. 또한, 증착 공정에서 사물인터넷의 도입 전과 후를 비교하면서 증착 공정의 시퀀스 다이어그램을 작성하여 증착과정의 센싱 영역에 대한 부하 균등을 수행하였다. 이를 위해 각 센서입출력을 랜덤 프로세스와 버스트 프로세스 도착으로 모델링하고 CPU 부하와 메모리 부하를 수행한 결과를 도출하였다. 결과적으로 증착설비의 증착 공정에 장비제어기에서 수행하던 일부 기능을 사물인터넷에서 수행함으로써 장비제어기의 부하 균등 조절로 부하를 감소시키고 순서제어의 감소로 신뢰성은 높아지는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 확인한 바와 같이, 사물인터넷을 증착 공정에 적용하면 설비의 확장 시에도 장비제어기의 부하를 최소화 함으로써 설비의 안정성을 향상시킬 수 있을 것을 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.549-571
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• 2024

디지털·AI 기반 교수·학습이 강조됨에 따라 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 논의가 활발해지고 있다. 본 연구는 고등학교 1학년 수학 교과서 5종의 예제와 문제 풀이에 대한 ChatGPT 4, Claude 3 Opus, Gemini Advanced의 수학적 성능을 분석하였다. 총 1,317개 문항에 대해 전체 정답률과 기능별 특징을 살펴본 결과, ChatGPT 4의 전체 정답률이 0.85로 가장 높았고, Claude 3 Opus가 0.67, Gemini Advanced가 0.42 순으로 나타났다. 기능별로는 함수 구하기와 증명하기에서 세 모델 모두 높은 정답률을 보였으나, 설명하기와 그래프 그리기에서는 상대적으로 낮은 정답률을 보였다. 특히 경우의 수 세기에서 ChatGPT 4와 Claude 3 Opus가 1.00의 정답률을 보인 반면, Gemini Advanced는 0.56으로 낮았다. 또한 모든 모델이 벤 다이어그램을 이용한 설명하기와 이미지 생성이 필요한 문제에서 어려움을 겪었다. 연구 결과를 바탕으로 교사들은 각 AI 모델의 강점과 한계를 파악하고 이를 수업에 적절히 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 생성형 AI의 수학적 성능을 분석함으로써, 실제 수학 수업에서의 생성형 AI의 활용 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인공지능시대의 수학 교육에서 교사의 역할을 재정립하는 데 중요한 시사점을 제공하였다. 향후 생성형 AI와 교사의 협력적 교육 모델 개발, AI를 활용한 개별화 학습 방안 연구 등이 필요할 것이다.