• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.842-844
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• 2022

각종 유해조수로에 의한 피해가 농가에서 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 기존에 Drone을 이용한 유해조수 퇴치연구가 있엇지만 시간의 제약과 법적인 규제로부터 발생되는 문제점이 발견되어 이를 해결하기 위해 Drone을 Caterpillar 구동형 모바일 로봇으로 대체하였고, 자율주행 기능을 추가하였다. 텐서플로우 객체 검출 딥러닝을 적용하여 유해조수를 학습 및 파악한다. 이 후 유해조수 인식 시 사용자에게 실시간 알림 서비스 및 실시간 스트리밍을 제공하고, 유해조수 퇴치 로봇에 장착된 스피커와 Neo Pixel LED을 이용하여 유해조수의 시각과 청각을 자극하여 퇴치한다. ROS, SLAM과 Object Following을 이용하여 자율주행 로봇을 제어하고 객체를 추적한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.58-59
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• 2023

클라우드 애플리케이션의 성능 모니터링 방법에는 클라우드 소프트웨어 스택의 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션 계층에서 수집한 시계열 데이터 분석이라는 방법이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운영되는 서비스 간의 런타임 종속성을 분석하는 것은 클라우드 리소스 관리를 수행하기 위해 필요한 단계이다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 기법을 활용해 클라우드 애플리케이션의 관계를 분석하고 종속성을 찾아 모니터링 성능을 향상시키는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 스택의 모든 계층으로부터 시계열 데이터를 수집하여 인공지능 모델을 훈련, 재훈련 및 업데이트 과정을 진행한다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 모델을 활용하여 훈련 중에 학습된 성능 메트릭 간의 종속성을 발견한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.681-683
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• 2023

폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.522-524
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• 2023

화합물 관련 한국어 문서는 화합물 정보를 추출하여 그 용도를 발견할 수 있는 중요한 문서임에도 불구하고 자연어 처리를 위한 말뭉치의 구축이 되지 않아서 활용이 어려웠다. 이 연구에서는 최초로 한국 특허 문서에서 한국어 화합물 개체명 인식(Chemical Named Entity Recognition, CNER)을 위한 말뭉치를 구축하였다. 또한 구축된 CNER 말뭉치를 기본 모델인 Bi-LSTM과 KorBERT 사전학습 모델을 미세 조정하여 개체명 인식을 수행하였다. 한국어 CNER F1 성능은 Bi-LSTM 기반 모델이 83.71%, KoCNER 말뭉치를 활용하는 자연어 처리 기술들은 한국어 논문에 대한 화합물 개체명 인식으로 그 외연을 확대하고, 한국어로 작성된 화합물 관련 문서에서 화합물 명칭뿐만 아니라 물성, 반응 등의 개체를 추출하고 관계를 규명하는데 활용 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.336-341
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• 2023

초대규모 언어모델의 뛰어난 생성 기술이 실질적인 부분에서 많은 도움을 주고 있음에도 불구하고 사람들의 마음을 움직일 수 있는 매력적인 광고 카피를 생성하기에는 아쉬운 점이 많다. 이 연구는 효과적인 광고 카피 자동생성을 위한 데이터 구축 방법론 연구로, 데이터에 일관적으로 학습시킬 수 있는 감성적 카피의 문체적 특징을 프레임워크로 정의하고 이를 모델에 적용한 결과를 보여 데이터 설계 방법론의 유효성을 검증하고자 하였다. 실험 결과 문체 적합성 측면에서 성공적인 결과를 확인한 것에 비해, 한국어 보조사와 같이 미세한 어감 차이를 발생시키는 요소나 의미적 중의성 해석 등의 고차원적인 한국어 구사능력을 필요로 하는 부분에서 생성모델의 개선 여지를 발견할 수 있었다. 본 연구에서 보인 감성형 카피 생성을 위한 프레임워크는 마케팅 실무에서도 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 고객 세그멘테이션 분석이 이루어진다면 타깃 고객의 취향을 고려한 효과적이고 맞춤화된 광고 카피를 생성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.75-82
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• 2018

최근 신흥개발국들은 한국형 경제개발 정책에 관심을 갖고 한국의 지역혁신 모델을 접목하고자 노력하고 있다. 한국도 신흥국의 수요에 맞추어 지역혁신 모델을 수출하고 해당국과 경제협력을 강화하는데 관심이 있다. 본 연구는 신흥국에 대한 한국형 지역혁신모델 전수사업을 분석하고 정책을 제시하고자 한다. 이를 위해 태국, 키르키즈공화국, 베트남, 멕시코 등 신흥 4개국의 혁신기관 실무자들이 공동학습 - 네트워크- 상호작용 활동에 참여하는 행태를 표적집단면접법에 의해 분석하였다. 한국의 혁신기관에서 제공하는 전수사업에서 현지국가 혁신주체의 초기 활동을 분석한 결과, 전수사업의 연수 시간과 이후 현지인들에 의한 자체 공동학습 참여율의 관계는 가장 밀접한 상관관계 (0.975)가 있음을 발견하였다. 그러나 이들의 자체 공동학습과 현지의 네트워크 참여율의 상관계수는 다소 낮아 (0.667), 현지에서 공동학습을 네트워크로 연결하는 정책이 필요하다. 네트워크 참여율과 혁신주체의 상호작용 참여율은 높은 상관관계 (0.950)로 나타나, 네트워크 구축이 지역혁신 모델의 관건이라는 것을 보여준다. 본 연구는 교육과 컨설팅 형태의 연수보다는 현지의 혁신 네트워크 활동을 촉진하는 사업을 추천한다. 본 연구는 충남테크노파크의 사례와 같이 혁신주체들이 스스로 학습 네트워크를 구축하여 지역에 맞는 혁신모델을 창출하고 지역혁신플랫폼을 직접 운영하는 단계까지 추진하는 전수사업 정책을 제안한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제11권2호
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• pp.117-136
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• 2007

본 연구는 공간감각능력의 신장을 위한 테셀레이션 학습 프로그램을 개발하고, 테셀레이션을 활용한 수학학습이 공간감각능력의 신장에 효과가 있는지를 분석한 것이다. 이를 위해 부산광역시 G초등학교 5학년 1개반(24명)을 대상으로 성별에 따라 구분하고, 학업성적에 따라 상, 하 2개의 집단으로 구분하여 실험연구 결과를 분석하였다. 실험설계로는 준-실험 설계 중 단일집단 전후검사설계(one-group pretest-post test design)가 적용되었다. 실험집단에는 아침자습시간, 재량활동시간, 수학교과시간을 통해 탱그램, 패턴블록, GSP를 이용한 테셀레이션 학습 프로그램이 적용되었으며, 공간감각능력의 신장을 검사하기 위한 도구로는 'K-WISC-III 동작성 검사'를 위주로 한 공간감각검사지를 사용하였다. 연구결과에서는 테셀레이션을 활용한 수학학습은 공간감각의 하위 요소인 눈-운동 지각, 지각 지속성, 형-배경 지각, 위치 지각, 시각적 변별의 5가지 영역의 전체 평균에서 성적(F=140.088, p=.000 수준)과 시기(F=49.659, p=.000 수준)에서 모두 유의미한 차이를 보였다. 그러나 성별(F=1.004, p=.322 수준)의 경우 전체 평균에서의 유의미한 차이를 발견할 수 없었다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권1호
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• pp.102-117
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• 2021

본 연구에서는 국내외 극지 관련 연구소 및 기관에서 운영하고 있는 극지 교육 프로그램의 교수 학습 특징을 분석하여 국내 극지 교육 프로그램에 대한 개선 방향을 제공하고자 한다. 이를 위해 극지연구소에서 제공하는 데이터베이스를 활용하여 33개국 45곳의 극지 관련 연구소 및 기관 중 최종적으로 9개국 16곳의 연구소 및 기관에서 현재 운영하고 있는 120개의 프로그램을 선정했다. 교육 대상, 교수자, 교육 기간, 교육 장소, 운영 방식, 교수 학습 내용, 교수 학습 방법을 분석 기준으로 하여 프로그램들을 분석했다. 연구 결과 교수자, 운영 방식, 교육 장소, 교수 학습 방법에서 국내외 프로그램의 유의미한 차이가 발견되었다. 이를 토대로 실제 프로그램 사례를 통해 극지 교육의 저변 확대, 극지 교육 프로그램 교육 방법의 다양화, 극지 교육의 체계화 측면에서 국내 극지 교육 개선 방향에 대해 논의했다. 본 연구는 극지에 대한 과학, 사회·경제·문화적 가치와 중요성을 토대로 우리나라의 극지 교육과 문화를 더욱 확산, 지속할 수 있는 구체적인 방안을 제시한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.67-83
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• 2022

본 연구는 중학교 가정과 의생활영역의 지속가능발전교육(ESD)을 통해 청소년이 주변의 문제를 발견하고 공동체를 위해 해결방법을 고민하며 실천하는 사람으로서의 자질을 함양할 수 있는지 프로그램을 개발하고 그 효과를 분석하는 데 목적이 있다. 연구방법은 ADDIE의 교수설계 모형에 따라 진행하였다. 이를 위해 중학교 가정 교과서 의생활영역 학습활동을 분석하였고, 분석 결과를 바탕으로 체인지메이커 교육프로그램 단계에 따른 지속가능발전교육 프로그램을 개발한 후 그 효과를 평가하였다. 먼저 아쇼카 재단이 제시한 Change-maker 교육프로그램의 단계에 따라 중학교 가정 교과서의 학습활동을 분석하였고 분석결과를 바탕으로 10개의 교수·학습과정계획서, 17개의 개별 학습 활동지 7개의 모둠 학습 활동지 등 '우리를 위한 옷, 지구를 위한 행동'이라는 제목의 지속가능한 의생활교육 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 울산의 K 중학교 1학년 학생 285명을 대상으로 수업에 적용되었다. 개발된 프로그램을 수업에 적용한 결과 연구대상자의 체인지메이커 자질 수준이 수업 전 평균 3.87(SD=.54)에서 수업 후 평균 4.59(SD=.64)로 증가하였으며, 수업 참여 학생들의 성찰일지에서도 사회문제 해결의 가치와 지속가능발전(SD)을 위한 행동 변화의 필요성을 깨닫는데 영향을 준 것으로 나타났다. 따라서 Change-maker 교육 프로그램 단계를 기반으로 개발된 중학교 가정과 의생활영역 지속가능발전교육 프로그램은 청소년의 Change-maker 자질 함양에 효과적인 것으로 확인되었다.