• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권4호
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• pp.421-437
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• 2020

신종 코로나바이러스(COVID-19)로 인한 비대면(Untact, 비접촉) 대학수학교육에서 적절하고 공정한 평가에 대한 문제가 제기되고 있다. 이를 위해 본 연구진은 2020년 여름 S대학에서 진행한 도전학기에서 '인공지능을 위한 기초수학' 강좌를 운영하면서 평가의 공정성을 보장하면서도 교육의 양과 질을 향상시킬 수 있도록, 온라인과 오프라인 평가를 혼용한 과정중심 PBL(Problem/Project-Based Learning, 문제/프로젝트 기반학습) 평가를 전면적으로 도입하였다. 그 결과, 해당 강좌를 수강한 대부분의 학생들이 예외 없이 관련 지식을 폭넓게 학습했음을 확인했으며, 학습자들로부터 언택트 시대에 보통의 온라인 강좌에 적용 가능한 이상적이고 공정하며, 합리적이고 동시에 효과적인 평가방법이라는 피드백을 받았다. 본 원고에서는 과정중심 PBL 평가 사례를 구체적으로 증빙과 함께 소개한다.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.173-193
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• 2022

본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 개발한 광업 분야 가이드라인을 중심으로 스마트 마이닝 기술 국제 표준화 동향을 분석하였다. GMG는 글로벌 광업 커뮤니티를 하나로 묶는 비영리 단체이며, 광업의 안전과 혁신, 지속가능성을 제고시키기 위한 목적으로 설립되었다. 현재 GMG의 실무그룹은 인공지능, 자산관리, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호 운용성, 전기화, 광물 처리, 지하 채광, 지속가능성 실무그룹으로 구성되어 있다. 스마트 마이닝 기술과 관련한 가이드라인 개발 프로젝트는 인공지능, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호운용성, 지하 채광 실무그룹에서 진행되고 있다. 2022년 4월 현재 8종의 스마트 마이닝 관련 가이드라인은 사전 착수, 착수, 가이드라인 정의, 콘텐츠 생성, 기술 수정, 레이아웃 및 최종 검토, 투표 과정을 거쳐 출판되었다. GMG에서 출판한 가이드라인은 국내 스마트 마이닝 기술 표준 개발에 있어 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2021

현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.36-44
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• 2021

핀테크에 적용되는 소프트웨어의 규모 추정은 매우 난해하며, 오랜 시간이 소요되는 작업이기에 발주 기업과 개발 업체들이 정확하게 소프트웨어 개발 규모를 산정하기 어려운 상황이다. 일반적으로 프로젝트 관리자들의 경험과, 일반적인 기능 점수 방식에 의하여 규모를 추정하고 있다. 본 논문에서는 기능 점수 모형을 사용자 관점에서 요구 기능들을 정량적으로 산정하고, 규모를 측정하여, 실시간으로 규모를 산정하여 핀테크 개발 프로젝트에 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 개발 전에 업무량을 예상하여 규모를 측정할 수 있으며, 레이어 별 프로그램 목록을 기준으로 M/M 및 견적 금액을 산출할 수 있다. 향후 연구에서는 기존 핀테크 프로젝트의 규모 산정 데이터를 다량 확보하여 정확한 규모 산정에 대한 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.339-348
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• 2021

최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.119-126
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• 2024

건물 정보 모델(BIM: Building Information Model)은 관련 기업의 개별화된 프로젝트와 학습 데이터양 부족으로 인해 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기반 BIM 애플리케이션 개발이 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터가 제한적인 상황에서 BIM의 강구조물 부재 중량비를 예측하기 위해 사전 학습이 된 대형 언어 모델을 기반으로 신경망을 학습하는 방법을 제시하고 실험하였다. 제안된 모델은 대형 언어 모델을 활용하여 BIM에 내재하는 데이터 부족 문제를 극복할 수 있어 데이터의 양이 부족한 상황에서도 성공적인 학습이 가능하며 대형 언어 모델과 연계된 신경망을 활용하여 자연어와 더불어 숫자 데이터까지 처리할 수 있다. 실험 결과는 제안된 대형 언어 모델 기반 신경망이 기존 소형 언어 모델 기반보다 높은 정확도를 보였다. 이를 통해, 대형 언어 모델이 BIM에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었으며, 향후 건물 사고 예방 및 건설 비용의 효율적인 관리가 기대된다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권2호
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• pp.43-55
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• 2021

National and social issues are becoming increasingly common, but traditional policy-making methods are no longer effective. Therefore, evidence-based policy making is emerging as an alternative paradigm. Digital twin technology is one of the digital support tools for the new data-driven policy-making process. This study presents ongoing government experiments in the world where digital twin technology is applied to policy making and describes our experience in developing digital twin platforms in Sejong-the de facto administrative capital of South Korea.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권3호
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• pp.337-346
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• 2021

In the fourth industrial revolution, fashion students are expected to work with various technologies to show creativity. This study aimed to conduct project-based learning(PBL) in collaboration with industry experts to design and operate artificial intelligence(AI) in the practice subject of fashion curation through the industrial academic teaching method. We first looked at teaching methods and strategies incorporating PBL in various academic fields. Next, we analyzed fashion projects and fashion curation services applying AI. Then through the question-and-answer method and by consulting with industry experts, we developed a curriculum for AI fashion curation, applying PBL(fashion market and trend analysis; new styles and time, place, and occasion planning; AI machine learning data set production; curation model development; and evaluation) suitable for the university's educational environment, information technology company conditions, and fashion students. As part of a close cooperation system with the industry, we conducted a 15-week Fashion Project II (Capstone Design) course and evaluated the outcomes and student satisfaction with the course. Students were able to develop new style, and time, place, and occasion categories and to utilize strategies for AI fashion curation services reflecting the unique needs of Millennials and Generation Z. Students showed high satisfaction with the curriculum. Further, it was confirmed that the study successfully applied PBL in class using AI technology in fashion education.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.372-380
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• 2005

소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.307-308
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• 2021

2020년 7월 정부는 포스트 코로나 시대를 선언하며, 한국판 뉴딜 정책을 발표하였다. 한국판 뉴딜은 디지털인프라 구축, 비대면 산업육성, SOC 디지털화를 기본방향으로 내세웠으며 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 4차산업 핵심기술의 육성방안을 제시하였다. 최근 인천공항은 한국판 뉴딜 정부정책에 부응하기 위해 인천공항 K-뉴딜 프로젝트를 추진 중이며, 세부 전략과제로 자산관리의 디지털전환을 위한 IoT기반 스마트 자산관리시스템을 구축 중이다. IoT기반 스마트자산관리시스템은 인천공항에 위치한 실내외 이동형 자산에 대해 끊김없는 위치정보를 제공하는 시스템으로 기존 시스템(RFID) 대비 약 4억 원의 인적, 물적 자원을 절감하는 효과를 나타낼 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT기반 스마트 자산관리시스템의 핵심기술인 실내외 연속측위 스마트 트래커와 네트워크의 구성, 저전력 위치정보 제공방법을 제시한다.