• 한국환경농학회지
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• 제15권2호
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• pp.207-216
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• 1996

인공산성비의 pH가 낮아질수록 고추씨의 발아에 걸리는 시간은 단축되었으며 발아율은 향상되었으나 어린 싹에게는 매우 치명적인 영향을 미쳤다. 어린 고추모는 이미 자란 식물체에 비하여 산성비에 훨신 더 민감하게 작용하였다. 산성비의 전형적인 가시피해증상은 잎에 나타나는 흰색 반점이었으며, 빗물의 pH가 낮을수록 더 빨리 더 심하게 나타났다. 고추의 역병은 일반적으로 인공산성비 처리구에서 대조구보다 빨리 발병하였으나, 인공산성비의 pH가 아주 낮을 때는 다른 처리구에 비하여 오히려 병의 발생이 줄어들었다. 인공산성비 처리중에 역병을 접종하였을 때는 처리 전에 접종하였을 때보다 병이 더 빨리, 더 심하게 나타났다. 역병의 발생이 가장 심했던 것은 역병의 접종시기와는 관계없이 pH 4.0 또는 4.5인 빗물을 처리하였을 때였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.537-544
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• 2018

본 연구에서는 해수 중 유체력에 의한 인공어초의 활동 및 전도를 평가하기 위한 간편하고 효율적인 사용자 중심의 전산 프로그램(SCAR program)을 개발하였다. 개발된 전산 프로그램은 인공어초의 안정성 평가 공식인 모리슨(Morison) 식을 기반으로 델파이(Delphi) 코드 및 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface) 방식을 적용하였다. 개발된 SCAR 프로그램은 학부 및 대학원 과정, 실제 현장 전문가들의 수산구조물(인공어초 또는 수중구조물 등) 설계 및 안정성 평가에 널리 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.839-841
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• 2018

인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.285-285
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• 2020

본 연구에서는 국내 시설농업단지의 수리지질 특성을 고려한 개념 모델을 설정하여 수리전도도와 이격거리(주입정과 양수정 사이의 거리)에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 개념 모델에는 자연적 특성(지형과 지질, 강수량, 수리전도도 등)과 인공적 특성(주입정과 양수정의 이격거리, 주입량과 양수량 등)이 입력되었으며, 민감도 분석은 수리전도도(10^-1 cm/sec, 10^-2 cm/sec, 10^-3 cm/sec, 10^-4 cm/sec)와 이격거리(10 m, 50 m, 100 m)를 조합한 12개의 시나리오로 수행하였다. 양수정의 하류부에 설정된 관측정의 지하수위 강하량은 수리전도도가 감소하고 이격거리가 멀어질수록 증가하였다. 동일한 이격거리에서 수리전도도에 의한 지하수위 강하량의 회귀분석을 통해 인공함양 대수층의 지하수위 변동은 수리전도도에 의해 지배적인 영향을 받음을 알 수 있었다. 인공함양 대수층의 수리전도도가 10^-2 cm/sec 이상인 조건에서는 주입정과 양수정의 이격거리에 따른 지하수위의 영향반경은 20 m 이내이었지만, 수리전도도가 10^-3 cm/sec 이하인 조건에서는 이격거리가 멀어질수록 지하수위의 영향반경이 급격하게 증가함을 확인하였다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2020년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.130-130
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• 2020

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.563-566
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• 2017

축산업에서 가축의 질병을 예방하고, 고품질의 축산 상품을 최대한으로 생산하기 위해서는 가축이 사육되는 축사의 환경을 최적의 상태로 관리할 필요가 있다. 오늘날 가축이 사육되는 환경을 개선하고 관리하고자, 공기 환경, 사육 환경 등 각각의 요인들과 가축의 생체 간 수치적 규칙을 해석하는 가축의 생육 모델 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 종래의 생육 모델로는 공기 환경과 사육 환경을 복합적으로 분석하고 해석하여, 축사에서 복합 환경을 제어하기 위한 의사 결정을 지원하기에는 미흡하다. 따라서 본 고는 축적된 생체 정보, 공기 환경, 사육 환경 및 생산 정보를 기반으로, 인공신경망을 이용한 복합 환경과 가축의 생체 간 계량적 모델을 생성하여 소프트웨어 기반으로 축사의 복합 환경을 제어할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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• pp.93-93
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• 2003

우주환경은 궤도상의 우주비행체 임무에 다양한 종류의 문제를 발생시킬 수 있으며, 이러한 우주환경 인자로는 방사선대, 태양으로부터 날아오는 고에너지 입자, 우주선(cosmic rays), 플라즈마(plasmas), 미세 우주 파편 등 다양하게 존재한다. 따라서 인공위성을 비롯한 우주비행체의 설계 시 우주환경에 대한 영향을 사전에 예측하고 이를 우주비행체 개발에 반영하고 있다. European Spare Research & Technology Center(ESTEC)는 1998년 European Space Agency(ESA)의 지원을 받아 Space Environment Information System(SPENVIS) 프로젝트를 시작하였다. SPENVIS는 인공위성을 비롯한 우주비행체의 우주환경에 대한 영향을 연구할 수 있는 인터넷 기반 시뮬레이션 프로그램으로서 각종 우주환경 모델을 통해 사용자가 파라메타(parameter) 값을 입력하고 그래픽과 텍스트로 결과를 알아볼 수 있다. SPENVIS 시스템은 인터넷으로 사용자 등록을 통해 이용 가능하며, 시스템의 지속적인 개선 및 확장을 통해 신뢰도를 높여가고 있다. 본 시뮬레이션 연구수행을 통하여 SPENVIS의 우주환경 영향 연구에 향후 활용 가능성을 알아보고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권2호
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• pp.9-17
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• 2016

인공지능은 미래사회 변혁을 가져올 주요한 기반 기술로 등장하고 있으며 미국, EU, 일본 등에서는 인공지능 기술 확보가 미래 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 인식하고, 정부와 글로벌 대기업의 주도 하에 Brain Initiative, Human Brain Project 등 대규모의 R&D를 추진 중이다. IT 분야에서 인공지능 기술은 지능형 시스템의 필수 기반기술로 컴퓨팅 시스템의 성능 한계를 극복하고, 향후 컴퓨팅 환경을 와해적, 변혁적으로 발전시키는 토대가 될 전망이다. 본고에서는 이러한 인공지능의 국내외 기술 및 정책동향을 살펴보고 국내 인공지능 발전을 위한 방향성에 대해 논하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.394-396
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• 2017

본 논문에서는 최근이슈가 되고 있는 인공지능에 대한 많은 기술 가운데 인공신경망을 활용하여 자신이 가고자 하는곳의 여행정보를 스케줄링 하는 시스템을 제안한다. 인공신경망 중에서도 비지도 학습(unsupervised learning)방식을 이용하며 이용자의 가중치에 따라 여행의 나이, 기간, 장소, 종류, 날씨, 계절, 인원 등으로 여행에서의 요소들을 히든레이어로 구성하여 여행지의 스케줄을 구성하여 이용자에게 제공하는 형태이다. 가중치에 따른 여행지의 분류작업이 완료가 되면 기간과 장소의 위치정보에 따라 스케줄링 작업을 완료하게 된다. 기존의 여행지에 대한 정보를 검색에 의해서 이루어지던 환경에서 인공신경망을 활용하여 원하는 여행정보를 추출함으로써 이용자에게 여행정보에 대한 체계화된 정보를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.229-231
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• 2023

테크놀로지의 발달에 따라 수업에서 테크놀로지의 도입이 증가하고 있다. 테크놀로지는 학교 현장에 도입되어서, 교수-학습 형태의 변화와 교육 환경의 혁신을 이끌고 있다. 이에 따라 수업에서 테크놀로지 중요성은 더욱 증가하였으며, 예비 교사의 교육 모델에서 테크놀로지 지식을 함양하기 위한 노력이 이어졌다. 이에 따라 Mishra and Koehler(2006)의 TPACK 모델을 활용한 교육이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 TPACK 모델을 활용하여 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성을 함양하기 위한 교육 모델을 개발하였다. 개발한 교육 모델은 브레인스토밍, 협력, 탐색(TPACK, AI, 교육과정, 교육적 맥락, 수업 사례), 수업 설계, 마이크로티칭, 수업 비평, 수업 성찰을 포함하였다. 본 연구에서 개발한 인공지능 융합 TPACK 교육 모델을 바탕으로 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성 변화를 분석하는 후속 연구가 필요하다.