지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.
한국해양대학교는 IALA WWA에서 인증 받은 Level 1 (AtoN Manager) 교육기관으로 개도국 훈련을 분담하고 있다. "항로표지 전문가 및 글로벌 리더 양성"이라는 교육목표를 가지고 개도국을 위한 교육프로그램을 구성하였으며, IALA WWA 모델코스를 바탕으로 초청연수 교재를 개발하였다. 2017년 7월 한 달 간 아시아 태평양 지역의 항로표지 관리자 공무원을 대상으로 초청연수(역량강화)을 시행하였으며 초청 연수 종료 후 연수생을 대상으로 설문조사를 시행하고 분석한 결과 항로표지에 관한 전문지식이 향상되었고 연수에 대한 만족도도 높게 나타났다. 한국해양대학교는 지속적인 항로표지교육을 실시하여 주변 개도국의 해양안전과 해양경쟁력을 발전시키는데 이바지할 계획이다.
실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 최대 위험값을 가지는 지점과 주변의 위험값을 계산하여 해역 전체의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.
개발도상국에서 해양대학의 설립과 우수한 해기사의 양성은 해당 국가의 해양산업발전에 큰 영향을 줄 수 있다. 한국의 해양산업발전에 도전을 받은 케냐 정부에 의해 케냐해양대학의 설립을 위한 프로젝트가 추진되고 있다. 이 연구의 목적은 케냐해양대학을 위한 항해학과 교과과정을 개발하는 것이다. 이를 위해 먼저 케냐의 환경을 조사하였고, 이어서 IMO 해기교육요건, 모델코스 및 세계 주요 해양대학의 항해학과 교과과정을 검토하였으며, 이를 바탕으로 케냐해양대학 항해학과 교과과정을 개발하였다. 개발된 교과과정은 승선실습 1년을 포함하여 총 5년이 소요되는 과정이며, 총 200학점(매학기 20학점)을 이수하도록 되어 있다. 이 교과과정은 비록 케냐의 환경에 맞추어 개발된 것이지만, 국제적으로 표준화된 해기교육의 특성상 다른 국가의 유사한 연구에도 좋은 참고가 될 것으로 기대된다.
컴퓨터 대수 시스템은 최근 들어 WBI를 위한 웹 콘텐츠 저작을 보조할 수 있도록 웹과 연계된 시스템으로 기술이 변화하고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화를 웹 연동 CAS 기술과 교수설계자동화 기술 측면에서 접근 분석하여 실제 구현되어 있는 웹 연동 CAS 기반의 수학용 웹 콘텐츠저작 모델들을 몇 가지로 분류하는 작업을 수행하였다. 그리고 그 결과를 토대로 보다 개선된 CAS 기반 웹 콘텐츠 저작 모델을 제안하였다. 또한 이 모델에 주 요소로써 작동하는 웹 매뉴얼 생성기를 Wolfram사의 webMathematica에서 사용하고 있는 MSP 기술을 모체로 하여 직접 개발하였으며, 이 도구를 사용하여 실제 동적인 수학용 웹 매뉴얼을 구현해 봄으로써 그 효용성을 살펴보았다.
본 논문은 일별 및 주별로 시계열 주가를 예측할 수 있는 퍼지 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 전통적인 시계열 분석으로 주가를 예측하는 것은 어렵지만 퍼지 모델은 비선형적인 주가 데이터의 특성을 잘 기술할 수 있는 장점을 갖고 있다. 주가 예측 모델에 사용될 입력 정보를 결정하는 데는 상당한 수고가 필요한데, 본 논문에서는 전통적인 캔들 스틱 차트의 정보를 입력변수로 고려한다. 주가 예측 퍼지 모델은 사다리꼴 멤버쉽함수를 갖는 전건부와 비선형식인 후건부로 된 퍼지 규칙으로 구성된다. 차분 진화를 통해 퍼지 모델은 최적화된다. 일별 및 주별로 코스피 지수의 시가, 고가, 저가 및 종가를 예측하는 모델을 만들고 그 성능을 평가한다.
수출주도정책, FTA 체결 및 규제개선 등과 같은 다양한 시장지향적인 정책을 통해 경제시장의 규모가 지속적으로 커졌다. 이에 따라 올바른 의사결정을 위하여 경제시장을 정확하게 분석, 예측하는 문제가 중요한 이슈가 되었다. 경제시장을 표현하는 여러 지표 중 가장 대표적인 주식지표의 정확한 분석 및 의사결정을 위하여 시계열자료의 모델링에 적합한 은닉마아코프모델을 토대로 자료 내에 내재된 예외적인 특징과 잡음을 제거하기 위한 변환기법의 융합모델을 제안하여 모델 추정과 예측 문제에 적용하였으며 그 유효성을 확인하였다. 실험 결과를 통해, 본 연구에서 제안하는 변환조합을 적용하는 모델추정 기법이 유효한 모델 상태 추정 결과를 보여주었으며 실제 코스피지수와 예측의 문제에서도 매우 유사한 운동양태를 확인할 수 있었다.
본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인천공항 Concourse 지역에서 항공정보통신 무선 채널의 경로 손실 모델에 관해 연구하였다. 항공정보통신 주파수 밴드인 VHF/UHF 채널 중에 두 개의 주파수에 대해 전파 측정을 수행하였다. 현재 운영 중인 송신 사이트에서 변조 신호를 제거한 캐리어 파워를 송신하였으며, 전파 측정을 위해 수신기를 장착한 이동 차량을 이용하여 Concourse 지역에서 전파 측정을 수행하였다. 송신 파워, 주파수, 안테나 위치 등은 현재 운용 조건과 같다. 경로 손실 계수 및 실험적인 경로 손실 식은 기본적인 경로 손실 모델 및 하타 모델 등을 이용하여 추출하였다. Concourse 지역에서 추출된 LOS/NLOS 경로 손실 계수는 128.2MHz 및 269.1MHz에서 각각 3.1/3.13 및 3.01/3.38이었고 예측 에러의 편차는 각각 2.77/3.17 및 4.01/3.66이었다. 추출된 경로 손실 계수를 이용하여 Concourse 지역에서 전파 경로 손실식과 실험적인 경로 손실 계수를 도출하였으며 또한 다른 전파 패스 모델과 비교하였다. 이러한 결과는 항공정보통신 사이트 최적 위치 선정 및 항공정보통신 서비스 평가에 도움이 될 것이다.
시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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