본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
In the process of creating drawings based on Building Information Modeling (BIM), automatically generated annotations can cause interference issues depending on the drawing type. This study aims to develop an algorithm for repositioning annotations using genetic algorithms to minimize such interferences. To achieve this, the Application Programming Interface (API) of BIM software was used to analyze data extractable from BIM drawing files. The process involved defining drawing data related to annotation repositioning, preprocessing this data, and deriving optimal placement coordinates for the annotations. Furthermore, applying the developed algorithm to the preliminary design drawings of small and medium-sized neighborhood facilities resulted in approximately a 95.37% decrease in annotation interference, indicating that the proposed algorithm can significantly enhance productivity in BIM-based drawing tasks.
시장 경쟁력을 확보하고 기업을 성장시키기 위해서는 광고 행위가 필수적이므로 현재까지 효율적으로 광고하기 위한 여러 가지 방안들이 활용되었다. 이 중에는 타 업체와의 경쟁전략을 위해서 경쟁업체의 광고비를 파악하려는 과정도 포함 되어있다. 이에 디지털 광고 측면에서는 상대적으로 광고의 노출, 클릭, 시간 대 등의 관련 정보를 획득하기 용이하므로 본 연구에서는 대량의 데이터를 이용하고 XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 알고리즘을 활용하여 크롤링된 데이터 그룹을 분석하고, 클릭 수를 예측하는 모델을 구현하였다. 실험 결과 모델의 RMSE(Root Mean Squared Error) Average 가 1.13 정도 나온 것을 확인하였고 이에 따른 과적합을 피하기 위한 방안을 검토하였다.
이 연구에서는 전국 사범대학의 공통과학 교사양성 교육과정 운영 및 공통과학 교사의 임용 실태를 조사하였다. 또한, 과학교육계열 교수들의 공통과학 교사양성 교육과정 및 교사임용의 개선방안에 대한 의견을 조사하였다. 대부분의 학과에서는 공통과학 복수 전공이 필수가 아니었고, 학과별로 공통과학 교육과정 이수인원 비율에 큰 차이가 있었다. 심화과학 전공 교사자격증만 취득할 때 다른 전공의 과학 과목의 이수가 필수인 학과는 없었으며, 일부 학과만이 과학사와 융합교육, 과학창의성과 융합교육, 통합과학교육의 실제 등과 같은 통합과학적 성격의 과목을 개설하고 있었다. 공통과학 교사양성 교육과정과 관련하여 교수들은 공통과학 복수전공 의무화에 대해 부정적으로 인식하고 있었다. 또한, 통합과학 관련 과목을 선택과목으로 개설할 필요가 있다고 생각하는 경우가 많았다. 공통과학 전공 교사임용과 관련하여 교수들은 공통과학 교사자격증의 필요성은 공감하지만, 공통과학 전공의 임용이 따로 필요하지는 않다고 생각하는 것으로 나타났다. 심화전공 교사자격증만 취득하는 경우에는 다른 전공의 과학 과목을 이수할 필요가 있다는 인식이 높았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 공통과학 교사양성 교육과정 및 교사임용의 개선방안을 제안하였다.
본 연구에서는 대학 내 융복합 교육과정을 수강하는 재학생들에게 액션러닝을 활용하여 일정 기간 팀 학습 형태로 자아성찰을 통해 과제를 해결 능력을 함양하여 전공만족도에 미치는 효과에 대하여 알아보고자 한다. 연구 대상은 전남에 소재한 스포츠건강관리학과와 물리치료학과를 융복합 한 스포츠재활학과 재학생 40명으로 액션러닝 교수학습방법을 적용한 학생과 전통적 강의식 학습방법을 적용한 학생의 자기주도적 학습능력, 문제해결 능력 및 전공만족도의 효과 차이를 확인하고자 실시하였다. 액션러닝 교수학습방법을 적용한 실험군 집단 내 변화비교는 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.001)(p<.05). 전통적 교수학습방법을 적용한 대조군 집단 내 변화비교에서도 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 집단 간 변화비교는 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도에서 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 융복합 교육과정에서 액션러닝 교수방법을 재학생의 수준에 맞추어 적용시키면 자기주도적 학습능력, 문제해결능력 및 전공만족도를 효율적으로 향상시킬 수 있을 것이며, 추후에도 대상을 확대하고 변수들을 추가하여 질적연구를 병행하는 연구가 필요할 것이다.
4차 산업혁명은 2016년 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF)의 주요 이슈였다. 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT융합 기술에는 사물인터넷 환경에서 모든 사물이 사이버 세계를 통하여 연결되어 정보를 수집하고 축적하며, 축적된 빅데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 이와 같은 IT융합 기술과 관련하여 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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