• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권4호
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• pp.445-473
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• 2021

이 연구는 2015 개정 교육과정에서 신설 과목으로 설계된 <인공지능 수학> 교과서를 분석하여 차기 교육과정 설계의 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. <인공지능 수학> 시안을 담은 수학과 교육과정 문서에서는 '학습 요소' 대신에 '관련 학습 요소'를 제시하고 있다. '관련 학습 요소'는 인공지능의 맥락에서 활용될 수 있는 수학적 개념이나 원리로 정의하고 있는데 '관련 학습 요소'를 다루는 범위와 방법에 대해서는 구체적인 제한은 없다. 이에 '관련 학습 요소'가 <인공지능 수학> 교과서에서 반영된 양상을 형식, 범위와 방법, 공학적 도구 활용 방식을 중심으로 분석하였다. 교과서별로 '관련 학습 요소'를 교과서에 기술하는 형식상의 차이와 수학 개념을 취급하는 양과 범위에 차이가 있었다. 또한, '관련 학습 요소'를 하나의 수학 개념과 동일하게 정의하여 사용한 경우와 정의보다는 인공지능의 맥락에서 설명 위주로 서술하였다. '관련 학습 요소'를 인공지능의 맥락에서 활용할 수 있도록 교과서별로 유사한 공학적 도구를 다루었지만, 계산과 결과를 해석하는 활동 중심이었다. 고등학교 수학 과목으로서 <인공지능 수학>의 지향을 교과서에 충분히 반영하기 위해서 '관련 학습 요소'에 관한 체계적인 논의가 필요하다. 또한, 학생들이 인공지능 맥락의 활용 사례를 경험하기 위해서는 공학적 도구를 활용하여 문제를 설정하고 해결할 수 있는 내실화된 활동이 교과서에 구현되어야 할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.175-188
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• 2021

본 연구는 2019년 청소년건강행태조사 자료를 이용하여 비수도권과 수도권 청소년들의 정신건강이 평생 음주, 평생 흡연경험에 미치는 영향을 파악해 보고자 하였다. 연구대상은 중학교 400개교, 고등학교 400개교 총 800개교의 60,100명의 대상자 가운데 조사에 참여한 전체 청소년 57,303명을 대상으로 하였으며, 이 중 중학생이 29,384명, 고등학생이 27,919명으로 선정하였다. 연구결과 비수도권의 경우, 평생 음주, 평생 흡연 경험에 유의한 영향을 미치는 정신 건강은 주관적 건강인지, 스트레스인지, 피로회복정도, 슬픔과 절망감 경험, 자살생각, 자살계획, 자살시도가 유의한 것으로 나타났다. 수도권의 경우, 평생 음주, 평생 흡연 경험에 유의한 영향을 미치는 정신 건강은 스트레스인지, 피로회복정도, 슬픔과 절망감 경험, 자살생각, 자살시도는 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 청소년들의 음주문제가 정신건강 특성에 영향을 미치는 것으로 보아 수도권과 비수도권 청소년들의 지역별 정신 건강요인을 고려한 방향설정과 교육프로그램의 재평가를 통해 보다 효과적인 청소년들의 음주예방을 위한 중재 및 교육프로그램 개발을 위한 노력이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.211-227
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• 2022

오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.39-47
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• 2022

국내의 공동주택 보급률 증가에 따라 층간소음으로 인한 문제가 증가하고 있다. 이를 예방하기 위하여 바닥 충격음 차단 구조에 대한 수요가 높아지고 있으며 해당 구조에 대한 성능 인증이 이뤄지고 있지만 소음 차단 성능이 현장에서는 재현되지 않는다는 문제점이 있다. 해당 구조가 제 성능을 발휘하기 위해서는 일정 두께 이상의 마감 모르타르 타설이 필요하며, 해당 구조의 시공 적정성 판정을 위하여 GPR을 이용한 두께 측정 실험을 진행하였다. 본 연구에서 개발한 두께 측정 알고리즘은 측정된 데이터를 기반으로 상대유전율을 설정할 수 있어 정확한 두께 값을 측정할 수 있다. 네 종류의 바닥 충격음 차단 인증 구조에서 GPR 두께 측정 실험을 진행하였으며, GPR 데이터와 천공 측정 데이터 간 평균 오차는 1.95mm로 나타났다. 또한 마감재 유무가 측정값에 미치는 영향을 조사하기 위하여 총 3가지 종류의 마감재를 배치하고 실험을 진행으며, 평균 오차는 1.70mm로 나타났다. 추가적으로 장비의 샘플링 오차, 개발 알고리즘 변수, 천공 오차등을 종합적으로 고려하였을 때, GPR 계측 및 제안 알고리즘은 매우 높은 정확도로 슬래브 마감 모르타르의 두께 측정에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제36권1호
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• pp.100-106
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• 2023

과수 화상병을 방제하기 위해 발병 초기에 과수원 반경 내 전체 식물을 제거하거나 예방을 위해 약제 방제를 시행하고 있다. 과수에 대한 항생제 사용이 시작된 이후, 항생제 저항성 병원균 발생 가능성과 의도하지 않은 수체 및환경에 대한 해로운 영향이 문제가 되고 있다. 본 연구의 목적은 화상병 방제약제 과다 살포로 인한 과수의 피해 정도를 확인하고, 안전한 약제 방제 기준을 설정하기 위해 수행하였다. 과수 생육기 동안 안전 사용 횟수를 초과하여 3종의 과수 화상병 방제약제를 지속해서 살포하 였을 때 발생하는 약해와 처리한 과실에서 약제 잔류허용기준 초과 여부를 분석하였다. 사과 '후지'와 배 '신고'에서 약해는 보이지 않았고, 무대재배를 한 '후지'에서 oxolinic acid가 정량한계를 넘어서 검출되었고, 나머지 약제 성분은 잔류허용기준 이하로 검출되었다. 안전 사용 횟수를 초과하여 방제약제를 사용하게 되면 약제 성분이 과실에 남을 수 있으므로 정해진 희석배수를 지키고 안전 사용 횟수와 함께 사용 적기를 반드시 준수해야 함을 알 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.45-58
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• 2023

기업환경이 불확실해지고 복잡화되고 있는 상황에서 구성원들의 협력적이고 긍정적인 상호작용을 이끌어갈 리더십이 필수적이다. 즉, 구성원들이 자발적 리더십을 통해 의견을 공유하고 업무를 진행할 경우 불확실한 도전에 보다 효과적으로 대응하고, 목표하는 경영성과에 가까워진다. 따라서 본 연구에서는 최근에 이슈가 되고 있는 공유리더십의 중요성을 밝히고자 한다. 공유리더십이 팀효능감과 팀조직시민행동, 이직의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 부산 내 팀조직에서 근무하는 구성원을 대상으로 설문조사를 실시하였고 결과는 다음과 같다. 첫째, 공유리더십이 팀효능감에 미치는 영향은 각각 계획과 조직화 0.202(C.R.=2.853), 문제해결 0.463(C.R.=5.620), 지원과 배려 0.237(C.R.=3.326), 개발과 멘토링 0.366(C.R.=5.132)으로 설정된 가설과 같이 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팀효능감이 팀조직시민행동과 이직의도에 미치는 영향은 각각 0.545(C.R.=5.895), -0.143(C.R.=-0.817)로 팀효능감은 팀조직시민행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 팀효능감은 이직의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.12-36
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• 2023

그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.33-41
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• 2023

최근 전 세계가 탄소중립에 관심이 높아지면서 재생에너지 발전량이 증가하고 있다. 하지만 재생에너지는 간헐성과 변동성이 심해 발전량 예측이 어렵고, 정확하지 않은 발전량 예측은 전력 계통에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기 발전량 예측 문제를 해결할 방법으로 디지털트윈 개념을 적용하였다. 풍력발전기의 회전이 발전량과 높은 상관관계를 갖는 부분을 반영하여 풍력발전기 드라이브트레인 회전 거동을 주로 모의하는 기계학습된 모델을 개발하였다. 회전 거동을 모의하는 드라이브트레인 시뮬레이션 모델의 기반은 잘 알려진 회전 시스템을 모의하는 시스템 상태방정식으로 설정되었다. 또한 제조사로부터 제공되지 않은 파라미터들에 대하여 시뮬레이션 기반 기계학습을 수행하였다. 기계학습된 드라이 브트레인 모델은 27개의 실제 풍력발전기 운영데이터 세트를 활용하여 검증되었다. 검증 결과, 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 운영데이터 세트와 비교하여 평균 4.41%의 오차를 보였다. 결과적으로 기계학습된 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 드라이브트레인 시스템을 잘 모사한다고 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.371-380
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• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.