• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.409-428
• /
• 2014

본 연구는 조선산학의 내용적 변화가 관찰되는 17-18세기에 초점을 맞추어 조선산학의 교육과정적 특징을 살펴보고 그 교육적 의미를 탐색하였다. 문헌분석 결과, 17-18세기의 조선 산학교육에서는 실용적 차원뿐 아니라 심성함양 차원의 목적이 존재하였으며, 교수 학습방법과 평가 항목에서는 15-16세기와 비교하여 큰 변화가 없었다. 반면 내용 체계에서는 위계성이 강화되고 기하 영역의 비중이 높아지는 변화를 보였다. 또한 이 시기의 조선산학서에서 유럽수학의 유입을 확인하였으며, 중국산학의 영향권에서 조금씩 벗어난 조선산학의 고유성의 면모를 관찰하였다. 이와 같이 이전 시기와 차별화되는 교육과정적 특징들이 다수 관찰되는 17-18세기는 중국산학에 대한 비판적 수용과 조선산학의 고유한 발전이 있었던 시기라고 할 수 있다.

• 영재교육연구
• /
• 제23권6호
• /
• pp.947-963
• /
• 2013

본 연구에서는 영재교육대상자의 수학적 신념이 일반학급 학생과 차이가 있는지를 분석하고 영재 교육대상자로 선발된 학생이 수학영재교육을 받음으로써 수학적 신념에 어떤 변화가 생기는지에 대해 알아보았다. 이를 통하여 다음과 같은 연구 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 수학성취도와 수학적 신념 사이에는 유의미한 상관관계가 있었다. 둘째, 영재교육을 받기 전의 영재교육대상자와 일반아동의 수학적 신념을 비교한 결과, 영재교육대상자의 수학적 신념이 일반학급 학생에 비해 더 긍정적인 것으로 나타났다. 셋째, 수학적 신념 중 하위영역인 수학학습에 대한 신념과 자아에 대한 신념에서 영재교육원의 영재교육대상자들의 신념이 부정적으로 바뀌었다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.149-182
• /
• 2018

디지털 트랜스포메이션 시대를 맞이하여 기존 제도적${\cdot}$행정적 측면을 강조하던 전통적인 시각에서 벗어나, 기록관리 영역에 신기술이 적용되기 시작하였다. 이에 본 연구는 지능화 선진 기술을 적용한 국내외 기록관, 도서관, 박물관의 서비스 현황을 분석하여 그 차이를 규명한 다음, 분석 결과를 토대로 지능형 기록정보서비스 적용 방안을 제안하고자 한다. 조사 대상에 기록관 이외에 도서관, 박물관을 포함한 이유는 해당 기관들이 정보서비스 제공 기관으로서 하나의 범주로 포괄되기 때문이며, 이들 기관을 대상으로 문헌 연구 및 사례 연구를 수행하였다. 국내외 사례 비교를 통해 도출된 시사점을 바탕으로 기록관에 지능형 기록정보서비스 적용을 위한 선결 조건, 적용 시 문제점, 적용방향에 대하여 정리하였다. 본 연구 결과를 통해 변화된 전자기록환경에 적합한 지능형 기록정보서비스 모델 수립에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.169-178
• /
• 2019

현재 인공지능의 한 영역인 머신러닝을 적용하여 다양한 예측을 수행하고 있으나 실제 현장에서 어떤 종류의 알고리즘을 사용하는 것이 가장 좋은 방법인지는 늘 문제가 된다. 본 논문은 여러 머신러닝 지도 학습 알고리즘을 이용하여 월별 전력 거래량, 전력 거래금액, 월별 생산 확산 지수, 최종 에너지 소비, 자동차용 경유를 예측하여 각 경우에 어떤 알고리즘이 가장 적합한 알고리즘인지를 알아본다. 이를 위해 통계청에 나와 있는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 월별 생산 확산 지수, 최종에너지 소비, 자동차용 경유로 머신 러닝이 예측하는 값의 확률을 보여주고 각각의 예측 값을 평균화 하여 이들 중에서 어떤 기법이 가장 우수한 기법인지를 확인한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.729-738
• /
• 2021

본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.23-30
• /
• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.13-20
• /
• 2019

최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.87-96
• /
• 2022

행정이 고도의 전문성과 설득력을 갖추기 위해서는 행정 영역에서 '빅데이터'를 활용하고 이러한 과학적 근거에 기반하여 정책의 수립·집행·평가가 이뤄져야 한다는 관점에서 데이터기반 행정에 대한 시대적 요구가 높아지고 있다. 본 연구는 신규 공동주택단지의 초등돌봄 수요예측을 위해 지역의 특성을 기계학습 기반으로 분석·예측하였다. 이를 위해 전용면적, 세대당 주차대수, 건폐율 등 아파트의 구조와 관련된 데이터, 초등학교까지의 거리 등 아파트 주변의 환경 데이터 및 행정구역의 인구 데이터 등 총 292종의 변수가 활용되었다. 다양한 변수의 활용에 큰 의의가 있으며 복합적인 분석에도 의미가 있다. 또한 실제 기초 지방자치단체의 실제값과 비교를 통해서 모델의 신뢰성을 높인 실증기반 사례연구이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.91-97
• /
• 2021

본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 본래 규칙개선 문제를 위해 고안되었던 데이터 확장 기법을 사용한다. 이 기법은 사건마다 중요도를 의미하는 가중치를 가질 수 있으며 각 변수를 확률값으로 나타낼 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서의 핵심 문제가 손실값과 가장 근사한 확률을 구하여 손실값을 확률로 대치하는 것이므로, 3가지 다른 알고리즘으로 손실값에 대한 확률을 구한 후 이 데이터 구조의 형식으로 저장한다. 그리고 각각의 확률 구조에 대한 평가를 위해 SVM 분류 알고리즘으로 각각의 정보 영역을 분류하는 학습을 한 후, 본래의 정보와 비교하여 얼마나 서로 일치하느냐를 측정한다. 손실값의 대치 확률을 위한 3가지 알고리즘들은 같은 데이터 구조를 사용하고 있으나 접근 방법에서는 서로 다른 특징을 가지고 있어 적용 분야에 따라 다양한 용도로 이용될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1729-1738
• /
• 2021

머신러닝은 인지심리, 뇌과학과 긴밀한 관계를 유지하며 함께 발전하고 있다. 본 논문은 OASIS-3 dataset을 머신러닝 기법을 이용하여 분석하고, 이를 통해 치매를 예측하는 모델을 제안한다. OASIS-3 데이터 중 각 영역의 부피를 수치화한 데이터들에 대해 PCA(Principal component analysis) 를 통한 차원 축소를 실행한 뒤, 중요한 요소(특징)들만 추출 후 이에 대해 그래디언트 부스팅, 스태킹을 포함한 다양한 머신러닝 모델들을 적용, 각각의 성능을 비교한다. 제안하는 기법은 기존 연구들과 달리 뇌 생체 데이터들은 물론 참가자의 성별 등의 기본 정보 데이터, 참여자의 의료 정보 데이터를 사용했기에 차별성이 크다. 또한, 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 다양한 수치 데이터 중 치매와 더 많은 관련성을 보이는 특징들을 찾아내어 치매를 더 잘 예측할 수 있는 모델임을 보였다.