• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.367-375
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• 2021

의료의 질은 효과, 효율, 적절성, 과학적-기술적 측면 등과 같은 4가지로 정의할 수 있다. 과학적-기술적 측면의 질 관리를 위해 의료기관에서는 매년 보수교육의 형태로 최신 지견을 현장에 보급하고 있다. 하지만 최신 지견이 가장 빠르게 보급되는 연구 결과들을 단발성인 보수교육만으로 임상 현장에 충분히 보급하는 것에는 명백한 한계가 존재한다. 빅데이터, 인공지능과 같은 지능정보처리 기술이 의료 분야에 적용될 경우 기존에 문헌 조사 등으로 연구되어 적은 정보만으로 연구를 수행해야 했던 한계를 극복할 수 있다. 본 논문은 기존 약재 처방 적응증을 확장할 수 있는 근거가 되는 데이터베이스를 구축한다. 이를 위해 한의학 관련 국내외 논문 정보를 수집, 저장 관리, 분석하는 작업을 수행한다. 약재 처방전의 확장 적응증 콘텐츠 구축을 위한 한의학 근거문헌 데이터의 처리 및 분석 기법을 설계한다. 본 연구를 통해 한의학 의사결정지원시스템에서 근거기반 약재처방 주치 정보의 기본 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.

• 과학교육연구지
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• 제42권1호
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• pp.12-26
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• 2018

본 연구에서는 과학기술과 관련된 사회적 쟁점에 대한 논증 프로그램을 통해 예비 생물교사들의 의사결정 유형과 의사소통 능력의 변화를 살펴보았다. 또한 의사결정 유형과 의사소통 능력의 상관관계를 조사하고, 예비생물 교사들은 SSI 논증 프로그램 후 의사소통 및 의사결정에 관해 어떠한 경험을 하였는지 살펴보았다. SSI 논증 프로그램은 사회적 의사결정과 문제해결전략을 활용하여 개발되었으며, 낙태, 안락사, 유전자 조작 및 인공지능을 주제로 총 12차시에 걸쳐 진행되었다. 예비교사들은 SSI 문제를 파악하고, 해결책을 생각하며, 최선의 방안을 결정하도록 하였으며, 이 과정에서 소집단 토론을 통해 사회과학적 문제에 대한 논증 활동의 기회를 가졌다. 연구 결과, 예비 교사들의 의사소통 능력은 통계적으로 유의미한 향상을 나타냈으나, 의사결정 유형에는 변화가 없었다. 또한 Pearson 상관 분석 결과, 의사결정 유형 중 '합리적 유형'은 의사소통 능력과 유의미한 상관관계를 나타냈다. 예비교사들은 사회과학적 쟁점에 대한 논증 프로그램을 통해 근거, 자료, 맥락, 반론 등을 고려하여 자신의 주장을 말하는 능력이 향상되었다고 언급하였다. 또한 사회과학적 문제에 관심을 가지게 되고 다른 사람의 비판을 수용할 수 있게 되었을 뿐만 아니라 자신도 다른 사람을 배려하면서 자신의 의견을 말할 수 있게 되었다고 하여 과학교육에서 SSI 논증 활동을 통한 인성 교육의 가능성을 시사한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1440-1447
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• 2019

현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육 환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.57-75
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• 2024

본 연구는 중등 과학교사들이 생각하는 과학기술 관련 위험교육 실태와 교육 요구를 조사하고자 총 366명의 중등 과학교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학기술로 인해 발생할 수 있는 위험을 위험지각, 위험평가, 위험관리 측면에서 교육해 본 적이 있는 교사보다 그렇지 않은 교사들이 더 많았다. 교사들이 지도해 본 위험으로는 지구온난화가 가장 많았으며, 지진, 인공지능, 교통사고가 그다음으로 많이 다루어졌다. 둘째, 교사들은 자신이 2022 개정 과학과 교육과정의 성취기준에 과학기술로 인해 발생할 수 있는 위험이 포함되어 있다는 것에 대한 이해가 부족하다고 인식하였으나 가르칠 준비는 되어 있다고 생각하였다. 셋째, 교사들은 위험관리, 위험평가보다 위험지각에 대한 자신들의 이해도가 높다고 인식하였다. 넷째, 교사들이 받은 위험에 대한 연수 경험은 매우 적었으며 위험지각에 비해 위험평가와 위험관리에 대한 연수 경험이 있는 교사의 수가 더 적었다. 교사들이 경험한 연수로는 실험실 안전교육이 가장 많았다. 다섯째, 교사들은 위험교육의 10가지 목표에 대한 자신들의 역량이 높지 않다고 인식하고 있었다. 중학교 교사, 통합과학교육 전공 교사의 경우 상대적으로 자신들의 역량을 높이 평가하였다. 여섯째, 다수의 교사들이 학교 과학교육에서 위험을 다루는 것에 대해 중요하게 생각하고 있었다. 또한 정보 활용, 의사 결정 역량, 대중매체의 영향평가 순으로 중요하다고 생각하였으며, 실천역량, 정보활용, 위험특성영향평가 순으로 교육이 시급하다고 응답하였다. 일곱째, 위험교육의 10가지 목표별 교육요구도 우선순위를 도출한 결과, 실천역량, 위험특성의 영향평가, 위험평가방법에 대한 평가가 각각 1, 2, 3위로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.229-241
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• 2020

본 연구에서는 중학생의 컴퓨팅 사고력을 측정하기 위한 검사 도구를 개발하고, 개발한 검사도구를 활용하여 중학생의 컴퓨팅 사고력을 조사하였다. 검사 도구는 Korkmaz, Çakir, & Özden(2017)의 computational thinking scales를 탐색적 요인 분석을 실시하여 한국의 중학생에게 적합한 요인과 문항을 도출하였다. 개발한 검사 도구를 492명의 중학생에게 적용하여 성별, 학년, 프로그래밍 관련 경험, 경험한 프로그래밍 언어의 종류, 관심 정도에 따른 컴퓨팅 사고력의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 한국의 중학생은 여성보다 남성의 컴퓨팅 사고력이 높았으며, 프로그래밍 관련 경험이 있거나 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 경험하였을 때 컴퓨팅 사고력이 높은 것으로 나타났다. 반면에 학년에 따라 중학생의 컴퓨팅 사고력은 유의한 차이가 없으며, 인공지능에 대한 관심만 중학생의 컴퓨팅 사고력에 유의한 영향을 주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.764-770
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• 2019

본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.917-922
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• 2019

최근 교사 직업에 대한 선호도가 높아짐에 따라 사범대학 및 교육대학의 선호도가 높아지고 있다. 모든 학생들이 교사에 진출 할 수 있는 것이 아니라 졸업 후 교원임용 후보자 경쟁시험이라는 시험을 통과하여야한다. 그러나 인구수 감소에 따른 임용T.O는 매년 줄어들고 있고 경쟁률은 가파르게 오르고 있는 사정이다. 때문에 입학하면서 임용시험에 매진하고자 대학교가 학문을 연구하고 배우는 곳이 아닌 시험을 위한 거대한 학원이 되어가는 중이다. 이에 본 연구에서는 학점뿐이 아니라 학생들의 전반적인 학교생활 및 스터디그룹 활용 여부 등을 종합하여 딥 러닝을 이용한 교원임용 후보자 경쟁시험 합격여부의 연관성을 파악하였다. 합격에 대하여 학과활동 등이 크게 영향을 미치지는 않았고 합격률 예측에 대한 정확도는 대체적으로 70%의 정확성을 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.72-81
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• 2022

본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.