• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2004년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.443-446
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• 2004

이동장수 먹는샘물 공장부지내에 파쇄대에 위치한 관정에서 인공수압파쇄 및 인공함양 시험을 실시하여 대수성 산출 증대효과와 저장 증대효과를 살펴보았다. 인공수압파쇄 시험은 두개의 관정(MW-2, O-7)에 실시하였고, 마찬가지로 인공함양 시험도 다른 두개의 관정(O-7a, MW-7)에 대해서 실시하였다. 또한 대수성 산출능의 효과를 살펴보기 위하여 인공수압파쇄 및 인공함양시험 전후에 각각 양수 시험을 실시하여 비양수량, 투수계수, 및 수위강하를 구하였다. 따라서 사전 사후 대수성 시험 비교 결과 인공수압파쇄 시험에서는 평균적으로 약 367 %의 투수계수의 증가율과 271 %의 비양수량의 증가를 나타내었다. 마찬가지로 인공함양 시험 결과 O-7a는 약 110%의 투수계수의 증가와 약 75%의 비양수량의 증가를 보였다. 반면에 MW-7는 거의 변화가 없었다. 인공함양시험은 인공수압파쇄시험보다 낮은 투수계수 증가율을 보이거나 거의 변화를 일으키지 못했지만 주변에 있는 관정에 주입압과 비슷한 양상를 갖는 수위변화를 일으키는 것으로 보아서 함양된 주입수가 주변의 대수층에 널리 퍼져 있을 것으로 추측된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.117-120
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• 2020

본 논문은 인공지능 메이커 교육과 관련한 요소를 논문 네트워크 키워드 분석과 다양한 빅데이터를 종합하여 핵심용어를 선정 후 인공지능 메이커 교육을 시스템 다이내믹스의 Vensim프로그램으로 인과지도(Casual Loop Diagramming)를 구조분석(모델의 구조)하여 예측 결과를 토대로 향후 미래 상황 추출 및 정책 결정 연구에 영향을 기여한다. 연구 결과 인공지능 교육 정책은 추후 인공지능 교육과 메이커 교육을 융합한 교육 관련 산업이 증대할 것으로 예측되며 교육 경쟁력 향상과 창의적 인재 양성, OTT를 이용한 인공지능 교육 콘텐츠 향상으로 학습에 활용성이 증대하게 된다. 또한 인공지능 교육 정책은 프로그래밍 교육으로 연결되어 성장기 학습자들의 사고력과 정서 발달에 도움 되며 다양한 교재 및 기기 등장으로 인한 학습에 다양성 역시 증가할 것으로 예측된다. 학교 차원에서는 교수·연구 지원 활동이 증가하여 수업 전문성을 가진 교사가 늘어나 학교 교육의 질은 확대되고 학부모는 인공지능 교육 정책에 긍정적으로 된다. 시스템 다이내믹스는 구조가 형태를 결정짓는다는 세계관에 기초하여 피드백 루프와 동태적 형태 유형을 파악하며 다양한 가능성이 존재하게 된다. 이는 추후 다양한 연구를 통해 인공지능 교육 정책 인과지도의 확대로 연결될 수 있음을 암시하며 본 논문을 통해 인공지능 교육 연구 확산에 시발점이 되었으면 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.483-490
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• 2021

4차 산업혁명 시대에 인공지능의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 인공지능 교육이 미래에 큰 혁신을 가져오리라는 것에 대해 이견이 없다. 인공지능 교육을 위해 다양한 시도가 이루어지고 있지만, 인공지능 교육에 대한 경험이 없는 학생들은 인공지능을 어렵고 두려운 대상으로만 인식하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 융합교육을 시행한 후에 학생들의 인공지능에 대한 인식 변화를 분석하였다. 인공지능 융합 교육을 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 6차시 동안 진행하였으며, 인공지능에 관한 관심, 인공지능이 가지고 올 변화, 인공지능 교육에 대한 이해 등 인공지능 인식조사 설문지를 바탕으로 사전-사후검사를 진행하였다. 그 결과 모든 요소에서 인공지능 융합 교육을 통하여 인공지능에 대한 인식 정도가 향상되었다는 유의미한 결과를 확인하였다. 인공지능 융합 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로써의 역할을 충실히 수행하기 위해서는 다양한 인공지능 융합 교육 프로그램의 개발이 필요하며, 이를 바탕으로 학생 중심의 교육 실행이 필요할 것이다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2001

웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다. 본 연구에서 개발된 소프트웨어 패키지를 이용한 AE 신호 분류법이 유용함을 보이고, 또한 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환에 의한 분류 결과를 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2022

현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1998년도 공동추계학술대회 경제위기 극복을 위한 정보기술의 효율적 활용
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• pp.665-670
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• 1998

본 연구에서는 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 의사결정트리 분류기상에 존재하는 인공신경망의 구조를 개선하여 이들 각각의 인공신경망으로부터 도출된 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 결합할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 인공신경망을 이용한 기존의 ARMA 모형화 방법과 비교한 결과, 본 연구에서는 제시한 방법이 주어진 ESACF 특성패턴에 대해 보다 정확하게 ARMA 모형화를 하는 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.35-44
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• 2022

본 연구의 목적은 교과에 대한 태도 향상이 해당 교과의 학업성취도에 영향을 미친다는 선행 연구 결과를 바탕으로 인공지능교육 프로그램이 초등영재아동의 인공지능 태도 변화를 야기하고 태도의 변화가 소양의 변화를 이끌어 낸다는 사실을 확인하는 것이다. 본 연구에서는 초등영재아동을 대상으로 인공지능교육을 실시하고, 인공지능에 대한 태도의 변화와 인공지능 소양의 변화에 미치는 영향을 사전-사후 검사를 통하여 분석한 결과, 초등영재아동들의 인공지능 태도와 소양 모두가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 또한 인공지능 태도의 변화가 인공지능 소양 변화에 통계적으로 유의미한 양적 영향을 미친다는 것을 회귀 분석을 통하여 확인할 수 있었다. 본 연구는 인공지능 태도와 소양을 측정하기 위하여 자기 평가를 사용하고, 상대적으로 적은 수의 표본에 적용하였다는 한계를 갖고 있지만 생활 속에서 경험해본 인공지능 프로그램을 직접 만들어보는 활동으로도 인공지능 태도나 소양의 변화를 야기할 수 있다는 것도 확인할 수 있었다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2003년도 추계학술발표강연 및 논문개요집
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• pp.162-162
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• 2003

최근에 산화물 인공격자의 우수한 특성으로 인하여 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 펄스레이저 증착방법을 이용하여 산소분압 100mTorr, $650^{\circ}C$에서 LSCO/MgO 기판위에 La-50mol% 첨가된 SrTiO$_3$ (SLTO)와 SrTiO$_3$ 를 적층시켜 산화물 인공격자를 만들어 결정구조에 대하여 연구하였다. SrTiO$_3$ (STO)는 상온에서 3.904$\AA$인 cubic perovskite 구조를 가지고 있다. 일반적으로 La$^{3+}$ (1.14$\AA$)은 Sr$^{2+}$(1.12$\AA$)과 이온반경이 거의 유사하기 때문에 ABO 페로브스카이트 구조의 A자리에 치환될 것으로 기대되며 또한 Sr$^{2+}$ 자리에 La$^{3+}$ 가 치환되므로써 발생하는 charge compensation은 Sr 자리에 Vacancy 생성으로 판단된다. 인공격자의 성장확인을 위하여 SLTO와 STO를 10층씩 증착하여 XRD분석을 통하여 평가하여 보았다. 확인된 결과를 바탕으로 산화물 인공격자의 적층 주기를 SLTO layer를 한층으로 고정시키고 STO를 한 층에서 다섯 층까지 다양하게 변화시켰다. 본 연구의 목적은 산화물 인공격자에서 결정결함을 제어하여 소자에 응용할 수 있는 전기적 물성을 평가하기 위함이다. X-ray diffraction 결과 SLTO/STO 인공격자는 (001) 방향으로 우선배향하였으며 적층주기에 따라 격자상수의 변화를 보였다. AES의 depth profile 분석을 통하여 La의 분포를 확인하였으며, HRTEM 분석을 통하여 미세구조분석을 실시하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년도 제31회 추계학술대회논문집
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• pp.23-27
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• 2008

본 논문에서는 실수코드 유전 알고리즘(RCGA)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 항공기용 터보 축엔진의 결함 진단에 관한 연구를 수행하였다. 인공신경망만을 이용하여 엔진의 결함을 판단 할 경우 많은 학습데이터 때문에 지역 최소점으로 수렴하는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 전역 최소점을 찾는 능력이 뛰어난 실수코드 유전 알고리즘을 사용하였다. 5% 이내의 RMS 결함오차로 높은 결함 예측 신뢰도를 가짐을 확인하였다.