• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2019

신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.169-190
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• 2019

본 연구는 고등학교 공통 과목을 중심으로 교과 교사들의 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식이 교육정보요구에 미치는 영향을 확인하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 인천광역시 일반계 공립 고등학교에 재직 중인 국어, 수학, 영어, 사회, 과학 교과(군) 교사를 대상으로 개별 심층 면담과 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 2015 개정 교육과정 현장 적용 실태와 인식은 교육정보요구에 일부 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 특히 교육정보요구 부분에서 2015 개정 교육과정 적용에 따른 새로운 복본 요구 형태와 학습자료 정보원 요구 양태를 발견하였으며, 이를 바탕으로 지역적 범위 내 소규모 학교도서관 컨소시엄 형성과 레퍼럴 서비스 제공, 게이트웨이 역할 수행 기능 강화 등의 학교도서관 운영 방안을 제안하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.363-369
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• 2020

이 연구는 청소년 대상 파이썬 활용 교육의 효과를 메타분석을 통해 정리하는 것을 목적으로 한다. 자료 분석을 위해 파이썬 활용 교육의 효과를 보고한 선행연구 6편을 선정하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 파이썬 활용 교육의 전체 효과크기는 0.684로 나타났다. 둘째, 교육 효과를 종속변수 유형에 따라 비교 분석한 결과, 학업성취도 0.871, 인지적 영역 0.625, 정의적 영역 0.428로 나타났다. 셋째, 인지적 영역의 경우, 자기효능감 0.833, 문제해결능력 0.283, 컴퓨팅사고력 0.276, 코딩 역량 0.251의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역의 경우, 학습 흥미 0.56, 프로그래밍 흥미 0.417의 순서로 나타났다. 다섯째, 학교 급의 경우, 중학교 0.851, 고등학교 0.585, 대학교 0.435의 순서로 나타났다. 여섯째, 교과 영역의 경우, 수학 1.057, 디자인 0.595, 정보 0.585, 소프트웨어 0.28의 순서로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.317-325
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• 2021

본 논문에서는 2015 개정교육과정에 기반한 초등학교 국어, 사회, 도덕, 수학, 과학 교과서 총 44종의 교과서를 대상으로 SW·AI 요소와 CT 요소의 반영 정도를 조사·분석하였다. 분석결과, ICT 요소인 자료수집, 자료분석, 자료표현 활동이 대부분이었으며, SW·AI 내용요소중 알고리즘, 프로그래밍 요소는 반영되지 않았고, CT 요소중 추상화, 자동화, 일반화 요소도 없었다. 그러므로 초등 교과에서 SW·AI 융합교육이 효과적으로 이루어지기 위해 ICT 활용 활동을 SW·AI 활용 활동으로 확대하고, 현장 교사를 대상으로 SW·AI 융합교육의 이해와 SW·AI를 활용한 교수학습방법 개선에 대한 연수가 필요하다. 그리고 내실 있는 SW·AI 교육을 위해 정보교과 신설 및 별도 시수 확보가 필요하다.

• 새물리
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• 제68권12호
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• pp.1356-1363
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• 2018

본 연구의 목적은 과학고등학교 학생들을 대상으로 '양자점 용액의 발광'을 주제로 하는 융합적 STEM(Science, Technology, Engineering and Mathematics) 프로젝트를 수행하게 했을 때 학생들이 어떤 창의성과 어떤 과학적 태도를 보이는지를 조사하는 것이었다. 이를 위해 STEM 프로젝트를 수행하고자 원하는 과학고등학교 2학년생 3명을 한 팀이 되도록 구성하였으며, 이들은 과학고등학교 수준 이상의 과학기술을 공부하기를 원하는 학생들이었다. 이들은 양자점 용액과 관련된 물리적 성질을 탐구하는 것으로부터 시작하여 점차 그들의 생각을 확장해 나가면서 공학, 기술, 수학을 통합해 나갔다. 그 과정에서 학생들은 과학적 문제해결력을 보였고, 아울러 협동심, 인내, 성취에 대한 만족감과 같은 과학적 태도를 나타냈다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.49-57
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• 2022

최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.25-31
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• 2022

본 연구의 목적은 국내 대학의 인공지능(AI) 전공 교육과정에 대한 실태 분석을 통해 향후, 더욱 체계적인 AI 교육과정 운영을 위한 시사점을 탐색하는 것에 있다. 이를 위해, 사전 연구를 통해 개발한 산업계 수요 기반의 대학 AI 전공 표준형 교육과정을 활용해 국내 대학(SW중심대학 외 총 51개교)과 해외 QS Top 10 대학의 관련 교육과정을 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 국내 대학의 경우 파이썬 중심의 프로그래밍 과목이 부족하였다. 둘째, AI 응용, 융합 등의 심화학습을 위한 과목이 적었다. 셋째, AI 개발자 직무를 수행하기 위해 요구되는 과목(ex, 컨테이너 인프라 구축, DevOps 실습 등)의 과목이 부족하였다. 넷째, 전문대학의 경우 AI 수학 관련 교과 개설 비율이 낮았다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 향후 체계적인 AI 전공 교육과정 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.349-367
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• 2021

본 연구는 확률교육 실제의 개선 방향을 제시하기 위해 2000년 이후 출간된 국내 확률교육 연구논문 85편을 분석하였다. 연구 결과, 지난 20년 동안 국내 확률교육에 관한 논문의 양이 상당히 적은 것으로 나타났으며, 인간 대상 연구가 인간 비대상 연구 비중보다는 조금 더 높았으나 더 많은 교수실험 연구가 필요함을 확인하였다. 연구 주제별 분석 결과, 독립성과 조건부확률, 조합과 세기가 많이 다루어지고 있었는데 국외에서는 이 주제들이 어린 아동들을 대상으로 다루어져야 하고 직관적인 수준에서 어떻게 교수-학습이 가능할지 많이 연구되고 있는 것에 비해, 국내에서는 대부분 고등학생 이상을 대상으로 이루어졌음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 국내 확률교육 연구의 과제와 발전 방향에 대한 시사점을 도출하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.349-354
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• 2022

화력발전소의 보일러 모델은 로직도 작성, 플랜트 튜닝, 제어이론 적용 등 다양한 분야에 사용된다. 특히 정확한 제어를 위해서는 정확한 모델이 필요하다. 수학적 모델은 화력발전소 시스템의 비선형성, 복잡성, 시변특성 등으로 인하여 시스템을 정확하게 표현하는데 한계가 있다. 이런 시스템에 대하여 신경망을 이용한 모델링 방법은 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 화력발전소 보일러의 증기계통을 신경망 알고리즘의 한 종류인 GRNN을 이용하여 모델링하였다. 보일러의 과열기와 재열기, 과열저감기, 드럼을 모델링하여 540[MW]급 화력발전소에서 취득한 데이터를 이용하여 학습하고 검증하였다. 검증결과 제안한 모델의 출력이 보일러의 실제 출력과 잘 일치함을 알 수 있었다.