• 정보교육학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.463-474
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• 2017

현대는 소프트웨어 융합의 시대이다. 4차 산업혁명이라고 불리우는 이러한 변화가 우리 삶의 거의 모든 분야에 영향을 미침에 따라 초 중등 교육의 내용도 이러한 변화를 수용해야 한다는 요구를 반영하여 2015 개정 교육과정에서 소프트웨어 교육이 강화되었다. 본 연구는 초등 소프트웨어 교육을 위하여 플립러닝을 위한 STEAM 기반 초등 알고리즘 학습용 모바일 웹 앱을 활용한 교육이 초등학생의 문제해결과정에 미치는 영향을 분석하여 그 효과성을 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 새로운 소프트웨어 교육을 위하여 초등학생의 플립러닝에 기여할 수 있도록 모바일 기기를 교육에 응용하여 IT 융합시대에 적합한 STEAM 기반 모바일 콘텐츠를 개발하였다. 그리고 개발한 모바일 자료를 초등학교 5학년 대상으로 모바일 기기를 활용하여 플립러닝 수업을 진행한 실험집단에 적용하였고, 활동지를 활용하여 강의식 수업을 진행한 통제집단과 문제해결과정을 비교할 수 있는 통계적 t-검증을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단 간의 문제해결과정에 통계적으로 유의미한 차이가 있음이 검증되었다. 따라서 본 연구결과를 토대로 STEAM 기반 모바일 학습자료 활용 교육이 초등학생의 문제해결력 향상에 효과적임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.290-293
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• 2021

본 논문에서는 공부하는 사용자의 상황을 감지하여, 학습의욕을 고취시키고 집중력 향상을 도와주기 위한 학습능률 확인 시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 실시간 카메라를 통해 사용자의 얼굴이나 몸의 움직임을 추출하여 학습 태도, 집중력에 대한 데이터를 측정한다. 실시간 임베디드 시스템 구현을 위해 Jetson 보드를 사용하였으며, 영상인식을 위한 CNN(Convolution Neural Network)를 구현하였다. CNN 을 이용해 대상의 특징 부분을 검출한 후 움직임 검파를 수행한다. 캡처한 영상을 PYQT5 로 작성된 GUI 에서 영상을 보여주며, 각각 방해되는 행동을 했을 때 푸시메시지를 보내며 데이터를 수집한다. 또한 GUI 로 만든 메인 화면에서 각각의 기능들을 실행 가능하며, 수집한 데이터를 산출해주는 통계그래프와 작업관리 목록, 화이트 노이즈 등의 기능을 수행한다. 구축된 학습능률 확인 시스템을 통해 대상의 데이터를 수집 및 분석을 비롯한 다양한 기능을 사용자에게 제공하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.89-97
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• 2022

선박 충돌 사고는 경제적 손실, 인명피해 등 다양한 부정적 상황을 초래할 수 있기 때문에 사고를 예방하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 따라서 사고 예방을 위한 연구가 활발히 이루어고 있으며, 본 연구에서는 선박 충돌 사고 예방을 위한 새로운 선행 지표를 제안한다. 기존 연구에서는 특정 해역에서 선박들간의 거리를 고려하여 충돌위험을 표현하였지만 이를 다른 해역에 적용하기 위해서는 모델을 새로 개발해야하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 선박 운항 정보인 AIS(Automatic Identification System) 데이터를 활용하여 해역의 환경과 운항의 특징을 포함한 밀도기반 선박 도메인 DESD(Density based Empirical Ship Domain)을 정의하였다. 각 해역별로 만들어진 2차원의 DESD를 대상으로 Deep Clustering을 적용하여 유사한 운항 환경을 가진 해역들을 군집화 한다. 군집화된 해역과 선박 충돌 사고의 연관성 분석을 통해 해역의 특징별로 사고의 발생여부가 달라짐을 통계적으로 검정하여 DESD가 사고의 선행 지표로서 활용될 수 있음을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.890-895
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• 2021

최근 "중대재해 등에 관한 법률"이 제정되고 안전사고에 관한 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 제조업 현장에서 발생한 안전사고에 대해 정부 기관에서 발간한 통계 자료를 분석하고, 안전사고 발생을 줄이기 위해 위험 상황을 판정하는 모델을 구축하기 위한 딥러닝 기반에 다양한 객체 탐지 모델을 학습시켜 비교 분석하였다. 제조업 현장에 있는 CCTV에서 영상을 수집하여 직접 데이터셋을 구축하였으며, YOLO-v4, SSD, CenterNet 모델에 훈련 데이터와 검증 데이터로 이를 활용하고 학습을 진행하였다. 그 결과 YOLO-v4 모델이 mAP 81%의 수치를 얻었다. 산업 현장에서 클래스를 선정하고 데이터셋을 직접 구축하여 모델 학습을 하는 데 의의가 있으며 이를 통해 위험 상황을 판정하고 이를 추론하는 시스템의 초기 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권1호
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.15-30
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• 2020

부동산 산업에도 빅데이터 분석, 머신러닝 및 가상현실(virtual reality, VR)과 같은 4차산업혁명 관련 최신기술이 접목되며 기술에 의한 산업의 변화가 진행 중이다. 프롭테크(proptech)는 부동산(property)에 디지털 기술(technology)이 결합한 새로운 용어이다. 본 연구는 국내에서 잘 알려져 있고, 현재 다수의 사업이 진행되고 있는 모바일 부동산중개 애플리케이션을 대상으로 품질요소(시스템 품질, 서비스 품질, 인터페이스 품질, 정보 품질)를 종합적인 관점에서 도출하고 분석하는 것을 목표로 하였다. 연구의 수행은 온라인 및 오프라인을 통한 설문조사를 진행하였으며, 총 161개의 표본이 통계분석에 사용되었다. 결과적으로 시스템 품질 및 서비스 품질을 제외한 나머지 품질요인들은 사용자 만족, 지속적 사용 및 구전의도에 대한 주된 영향요인으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 주로 부동산 중개서비스, P2P 대출, 광고 플랫폼을 비롯하여 대부분 아파트에 집중되어 있는 국내 프롭테크 기업들이 유럽, 미국, 중국 등 에서와 같이 다양한 분야에서의 프롭테크 산업으로 성장하기 위해서는 추가적 연구가 필요함을 보여주고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.41-52
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• 2022

국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.

• 산업융합연구
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• 제22권8호
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• pp.1-17
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• 2024

최근 에듀테크의 관심이 AI 기술과의 접목에 집중되어 있는 가운데, 관련 분야 시장이 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구는 AI-에듀테크 분야의 주요국 기술경쟁력과 핵심 기술분야를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 또한 AI-에듀테크가 AI 기술과 에듀테크 간 융합임을 고려하여, 주요국별 AI-에듀테크 기술이 과연 기존의 AI 혹은 에듀테크 기술에 기반한 것인지 경로의존성도 분석하고자 하였다. 이를 위해 AI-에듀테크 분야 특허를 수집한 뒤, 특허활동력, 특허영향력, 시장확보력 등의 지표로 경쟁력을 분석하였고, 국제특허분류 코드로 국가별 핵심 기술 분야를 살펴보며, 허들 음이항 회귀모형으로 국가별 경로의존성을 분석하였다. 분석 결과, AI-에듀테크 분야 특허활동력은 중국이 가장 높고 한국, 미국, 인도, 일본이 그 뒤를 이었다. 특허영향력과 시장확보력 측면에서, 미국은 두 지표 모두 높고, 일본은 시장확보력이 높으며, 한국은 특허영향력이 높은 것으로 분석되었다. 또한 국제특허분류코드로 볼 때 국가 간 차별성이 나타나고 있으며, 한국은 머신러닝과 생체 모델 기반의 AI에 집중하면서 다양한 기술과 융합하는 특징이 있었다. 허들 음이항 분석 결과 중, 로짓 부분 결과로는 과거의 AI 또는 교육 분야 기술 보유 여부가 현재의 AI-에듀테크 기술의 등장 여부에 정의 영향을 주지는 않았으나, 카운트 부분 결과는 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 현재의 AI-에듀테크 기술이 전반적으로 과거의 AI 또는 에듀테크 기술에 기반한다고 보기는 어려우나, 일부 과거 AI 또는 교육 기술에 기반한 AI-에듀테크가 일단 등장하면 이는 기존 기술로부터의 영향을 받음을 의미한다. 이러한 결과는 이 분야 향후 연구와 기술전략을 위한 시사점을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.126-137
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• 2020

본 연구의 목적은 경영학 교과목인 비즈니스 커뮤니케이션에 플립러닝과 팀 기반 학습법을 적용하여 과목의 특성에 맞게 운영하고 이에 따른 성과를 확인해 봄으로써 향후 우리나라 대학의 경영학 수업에서 학습자 중심 교수법을 효과적으로 활용하기 위한 시사점을 제공하기 위한 것이다. 비즈니스 커뮤니케이션에서 문서작성능력은 현대산업사회의 필수역량으로 인식되며, 이러한 역량을 제고시키기 위한 교과목 운영 성과를 실증적으로 확인하기 위하여 2018년에 본 교과목을 수강한 64명을 대상으로 학기 초와 학기말에 짝지은 표본의 형태로 설문자료를 수집하였고, 이를 대상으로 윌콕슨 부호 순위검정과 paired t-test를 실시하였다. 분석결과 두 검정 모두에서 학기 초 대비 학기말의 커뮤니케이션능력이 통계적으로 유의하게 향상한 것으로 확인되었고, 교과목 운영 및 전반적 사항에 대한 만족도 역시 학기말에 더욱 증가하는 결과를 보여주었다. 또한 해당 교수법 시행 이전인 2017년과 비교할 때 학생들의 강의만족도 역시 확연하게 증가하였음을 확인하였다. 본 연구는 사회가 요구하는 실전형 인재를 양성하기 위한 경영학과 교과목 운영사례 연구로서, 교과목의 특성을 고려한 구체적인 학습자 중심 교수법의 적용방향을 설정하여 운영하고, 그 성과를 확인하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.