• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2789-2791
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• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.981-984
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• 2014

개인화된 서술형 수학 문제(mathematics word problem)는 오랫동안 연구된 분야로 학생들의 학업 성취도와 수학에 대한 태도에 관심을 가져왔다. 본 연구에서는 2013년 도입된 스토리텔링 수학에 개인화된 콘텐츠를 접목하여 그 효과를 알아보고자 하였다. 초등학생 26명을 대상으로 하여 약 110분 동안 수업을 진행하였으며, 무게에 대한 새로운 개념을 배우는 데 그 목적을 두었다. 각각 13명씩 개인화 그룹과 비 개인화 그룹으로 나누어 수업을 진행하였다. 학업 성취도(Learning Achievement)에서는 사전 시험(pre-test) 점수가 너무 높아 두 그룹 간에 서로간의 유의한 차이점을 발견하지 못했다. 수학에 대한 태도 부분과 몰입도(Flow) 부분에서는 다소 개인화 그룹의 값이 높았지만, 통계적으로 유의한 정도는 차이는 아니었다. 하지만 정성적 분석에서는 차이가 있었다. 개인화 그룹(Personalized group)은 비 개인화 그룹(non-personalized group)에 비해 개인화(personalization)가 수업의 재미있는 요소로서 보다 중요한 작용을 했다고 느꼈다. 또한, 테스트나 측정(measure) 부분에서 생겼던 문제점을 개선하여 재 실험이 있을 시엔 유의미한 값을 나타낼 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.557-564
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• 2019

소프트웨어의 증가에 따라 소프트웨어의 취약점도 함께 증가하고 있다. 다양한 소프트웨어는 다수의 취약점이 존재할 수 있으며 취약점을 통해 많은 피해를 받을 수 있기 때문에 빠르게 탐지하여 제거해야 한다. 현재 소프트웨어의 취약점을 발견하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있지만, 수행 속도가 느리거나 예측 정확도가 높지 않다. 따라서 본 논문에서는 신경망 알고리즘을 이용하여 소프트웨어의 취약 여부를 효율적으로 예측하는 방법을 제안하며 나아가 기계학습 알고리즘을 이용한 기존의 시스템과 예측 정확도를 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 예측 시스템이 가장 높은 예측률을 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권1호
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• pp.20-28
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• 2022

인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.

• 기독교교육논총
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• 제65권
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• pp.9-27
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• 2021

종교적 언어의 학습은 아동의 영적 성숙을 위해서 중요하다. 아동이 거룩함을 말하는 것이 격려되는 상황 속에서는 아동의 동료 관계, 하나님과 자연의 건강한 관계를 형성하는 역량이 강화된다. 종교교육가의 윤리적 당위성은 종교를 가르치며 삶의 경험을 긍정적으로 갱신하는 과정 속에서 확보된다. 특히, 종교교사는 언어적, 인지적, 그리고 영적 발달을 저해하는 교리적 훈육에 저항해야 하는 책무에 능동적으로 반응할 필요가 있다. 문화적 영향은 아동의 신비와 탐구, 자아발견의 계발에 긍정적인 역할을 한다. 문화적 접근을 통해서 종교교사는 아동에게 종교적 언어를 가르치고 의미-형성과 표현을 위한 도구로 활용이 가능하다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.7-11
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• 2021

본 연구는 초등학교에서 쉽게 적용할 수 있는 소리 데이터를 활용한 블록 기반의 머신러닝 교육 프로그램을 설계하였다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 70명을 대상으로 실시한 요구 분석을 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 소리 데이터를 활용하여 데이터값의 규칙성을 발견하고 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 설계하였다. 추후의 연구에서 본 교육 프로그램을 적용하고 인공지능에 대한 태도와 컴퓨팅 사고력에 어떤 변화가 있는지 검증이 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.649-651
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• 2021

우리 나라의 연간 심정지 환자는 3만명 안팎이며, 점차 그 수가 증가 하고 있다. 이러한 배경으로 심폐소생술 교육과 홍보사업을 전국적으로 확대 시행해왔지만 일반인에 의한 목격자 심폐소생술 시행 비율은 4.4%로 외국의 20%~70% 비율과 비교하면 현저히 낮은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 심정지 환자를 발견한 목격자가 CPR을 수행하는 데 영향을 주는 요인을 분석하고 그 결과를 바탕으로, 일반인 목격자의 의한 심폐소생술 시행 비율 증가에 효과적으로 보조할 수 있도록 사용자에게 올바른 심정지 대처요령과 단계별 CPR 가이드라인을 사용자에게 제공하는 어플리케이션 기획·개발 연구를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.72-74
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• 2021

최근 딥러닝 환경의 확산으로 인하여 데이터셋 생성의 중요성이 높아지고 있어, 효율적인 데이터 셋 생성을 위하여 GAN을 활용하여 데이터를 증강시키고 있다. 그러나 GAN을 활용하여 생성되는 데이터에는 학습 초기 발생하는 문제점 및 생성되는 영상 내에 픽셀 깨짐 현상이 발생하는 등 여러 문제점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 기존 GAN에서 발생하는 여러 문제점을 해결하기 위하여 파손 영상 데이터 선별 알고리즘을 구현하고자 한다. 파손 영상 선별 알고리즘은 영상 내의 히스토그램 분포를 분석하고 해당 결과값이 지정한 임곗값에 만족하는지에 따라 생성된 영상의 저장 여부를 결정하도록 구현하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권1호
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• pp.117-149
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• 2023

본 연구는 메타버스 학습 공간에서의 수학 수업이 가능하도록 메타버스 플랫폼인 젭(ZEP)을 이용하여 가상공간을 설계하고 이를 교실 수학 수업에서 적용한 뒤 학생들의 정의적 영역에서의 변화를 알아보고자 하였다. 연구 결과, 학생들은 교과 효능감, 교과 흥미, 내재적 동기, 수업 만족도 및 수업 참여도 측면에서 긍정적인 효과를 나타내었다. 또한, 제한된 시간과 공간을 가진 교실 수업에서 서로 다른 미션을 수행함으로써 학생 수준별 맞춤형 수업을 할 수 있는 가능성을 발견하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.54-57
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• 2022

대한민국은 산불의 위험으로부터 취약한 환경을 가지고 있으며, 이로 인해 매년 큰 피해가 발생하고 있다. 이를 예방하기 위해 많은 인력을 활용하고 있으나 효과가 미흡한 실정이다. 만약 인공지능 기술을 통해 산불을 조기 발견해 진화된다면 재산 및 인명피해를 막을 수 있다. 본 논문에서는 산불의 피해를 최소화하기 위한 오브젝트 디텍션 모델을 제작하는 과정에서 발생하는 데이터 수집과 가공 과정을 최소화하는 목표로 한 객체 이중 탐지 방법을 연구했다. YOLOv5에서 한정된 이미지를 학습한 단일 모델을 통해 일차적으로 원본 이미지를 탐지하고, 원본 이미지에서 탐지된 객체를 Crop을 통해 잘라낸다. 이렇게 잘린 이미지를 재탐지하는 객체 이중 탐지 방법을 통해 오 탐지 객체 탐지율의 개선 가능성을 확인했다.