본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.
본 연구의 목적은 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 교수-학습에 미치는 영향을 살펴보는 것으로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도 수준이 집단간 학업성취도에 미치는 효과는 없었다. 둘째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학습동기에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도가 집단간 학습동기에 미치는 효과가 나타났다. 셋째, 사후 피드백을 분석한 결과를 살펴보면, 인공지능 채터봇 채팅수업(방법)의 장점은 '새로움(신선함), '시공초월', '반복학습'이었고, 단점은 '답변고정', '정서성 부족'이었다. 그리고 제안점으로는 '문제해결중심'이 도출되었다. 넷째, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 관계를 살펴본 결과, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 상관관계는 모두 없는 것으로 드러났다. 이런 점들은 인공지능 채터봇에 대한 다각적 교수설계전략의 필요성을 제시해준다.
인공함양 시설을 설계 및 운영하는 단계에서 설치 예정부지의 자연적 특성(지형, 지질, 기후 등)과 인공적 특성(주입정과 양수정의 거리, 주입량, 양수량 등)은 중요한 인자라고 볼 수 있다. 인공함양 예정 부지의 개념모델을 설정하고 수리전도도와 이격거리(주입정과 양수정의 직선거리)에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 인공함양 예정 부지는 충적대수층이며, 인공함양 주입량과 양수량은 $150m^3/day$로 동일하게 설정하였다. HydroGeoSphere 모델링을 통한 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) 조건에 대해 총 12회 수행하였다. 수리전도도가 $10^{-1}cm/sec$ 및 $10^{-2}cm/sec$인 경우의 모델링 결과, 이격거리가 100 m 범위 이내에서는 지하수위 변동이 발생하지 않았다. 수리전도도가 $10^{-3}cm/sec$인 경우의 모델링 결과, 이격거리가 10 m일 때 5 m 이내의 수위하강이 발생하고 영향반경은 약 14 m 정도로 나타났고, 이격거리가 50 m일 때 5 m 이내의 수위하강이 발생하고 영향반경은 약 31 m 정도로 나타났고, 이격거리가 100 m일 때 5 m 이내의 수위하강이 발생하고 영향반경은 약 34 m 정도로 나타났다. 수리전도도가 $10^{-4}cm/sec$인 경우의 모델링 결과, 이격거리가 증가할수록 양수에 의한 수위하강과 영향반경이 증가하였으며, 낮은 수리전도도로 인해 양수로 인한 수두손실을 회복할 수 없었기에 양수정 주변에서 반경 수십 m 이상의 수두하강 영역을 형성하고 주입정 근처에서는 주입속도가 대수층의 투수능력에 비해 상당히 높기 때문에 5 m 정도의 수위상승이 나타났다. 모델링 결과를 분석하여, 수리전도도가 $10^{-3}cm/sec$ 이하이고 이격거리가 10 m 범위 이상인 충적대수층에 $150m^3/day$를 주입하면서 동시에 $150m^3/day$를 양수하는 시스템에서는 지하수위변동이 발생하므로 주입량과 양수량의 조절이 필요하다는 것을 확인하였다.
최근 우리나라에서 발생되는 국지적 가뭄은 지하수의 효율적 활용에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 잉여의 물을 지층 내에 저장하는 지하수 인공함양 기술 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 충청남도내 퇴적 분지의 지하수 인공함양 대상지로의 가능성을 평가하기 위하여 1차 인자 3개, 2차 인자 7개로 구성된 AHP 모델을 개발하였으며, 10개 후보지에 적용한 결과를 토대로 인공신경망 모델을 구축하였다. AHP 모델은 후보지가 추가될 경우 수학적인 연산 과정에 의하여 최종 평가점수가 변하게 되나, 인공신경망 모델은 후보지별 고정적인 최종평가 점수를 제시하게 되어 인공함양 적지 선정 기준으로 사용할 수 있다. 충청남도 지역의 연구 결과, 인공신경망 모델의 최종 평가점수가 약 1.5점 이하인 경우에는 인공함양 후보지로서의 가능성이 낮은 것으로 평가되었다. 향후 타 지역에 대한 추가 연구 및 현장 조사를 통해 다양한 자료 군을 확보한다면 보다 보편적으로 적용할 수 있는 인공신경망 모델 도출이 가능할 것이다.
인공함양은 대수층함양관리 중 하나의 기법이며 하수처리장 방류수의 영향을 직·간접적으로 받은 물을 지하대수층에 함양하여 수질의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 방류수의 영향으로 인해 다수의 미량유해물질들이 대수층으로 유입됨에 따라 함양 후 회수할 때 이들의 검출이 빈번해졌다. 이에 따라 이 미량유해물질의 제거를 위해 인공함양의 후속 공정으로 나노막 여과를 고려하여 인공함양과 나노막 공정을 통하여 미량유해물질의 거동을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 인공함양 지하저수지 모사 컬럼을 설계하여 실험하였다. 서울특별시 탄천 하류에서 샘플링한 물을 원수로 사용하였으며 인공함양에 앞서 염소, 과망간산염, 오존의 3종류 산화 전처리를 통하여 그 영향을 확인하고자 하였다. 함양기간은 2.5일이었으며 함양 후 나노막 장치를 통하여 최종 유출수를 획득하였다. 인공함양 결과 용존유기물은 45%~63% 수준에서 제거가 되어 인공함양시 용존유기물의 제거가 가능함을 확인하였다. 산화 전처리에 따른 동화가능유기탄소의 증가로 인하여 생분해가 주요 기작인 인공함양 처리를 통하여 동화가능유기탄소의 제거율이 유기용존탄소의 제거율에 직접적으로 영향을 주었음을 알 수 있었다. 미량유해물질로 알려진 과불화화합물의 경우 산화 전처리에 따른 제거는 관찰되지 않았으며 잔류의약물질의 경우 대상 물질의 물리·화학적 특성에 따라 산화시 제거가 가능함을 확인하였다. Iopromide와 같은 조영제의 경우 오존 산화를 통하여 98% 이상 제거되어 산화를 통한 제거가 가능함을 확인하였다. 인공함양시 과불화화합물은 분자량이 큰 PFNA, PFDA, PFOS 등이 제거되었으며 그 제거율은 각각 최대 >99%까지 도달하였다. 분자량이 작은 과불화화합물의 경우 인공함양을 통과하는 경향을 보였다. 잔류의약물질의 경우 생분해가 용이한 물질은 제거가 됨을 확인하였으며 carbamazepine 등 제거가 안 되는 물질은 제거율이 18% 미만으로 확인하였다. 나노막 여과 결과 과불화화합물이 최대 >99%까지 제거됨을 확인하였으며 미량유해물질의 경우에도 대부분의 물질이 제거됨을 확인하였다.
본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함진단 알고리즘으로 지지 벡터 장치(Support Vector Machine) 과 인공신경망(Artificial Neural Network) 을 복합으로 이용하였다. 인공신경망 알고리즘의 특성상 데이터 수에 따라 정확성과 수렴속도 등에서 차이가 나므로 탈설계 영역에서의 효용성여부를 판단하기 위해서 연료유량과 마하수에 따른 탈설계 영역 진단 결과를 지상정지 상태와 비교하였다.
본 연구는 최근 10년간 발표된 국내 학술지 및 학위논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 실시하였다. 이를 통해 인공지능교육에 대한 연구 활동 추이를 살펴보고, 향후 연구 방향성을 위한 기초자료를 확보하는 것을 목표로 한다. 연구방법으로는 학술연구정보서비스 데이터베이스를 활용하였고, '인공지능교육', '인공지능교육프로그램', 'AI교육' 등을 키워드로 검색하였다. 최종적으로 선정된 문헌은 51편이었으며 선정된 문헌의 연도별 발표 현황, 연구대상, 연구주제어에 대해 분석하였다. 그 결과 인공지능교육 연구 활동은 2020년부터 많은 연구가 시작되었으며 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고, 키워드로는 인공지능, 인공지능교육, 초등학교, 소프트웨어교육, 언플러그드컴퓨팅 순으로 나타났다. 이를 토대로 향후 중·고등학교에 인공지능 적용 연구를 하고자 한다.
본 연구에서는 보다 효과적인 기업신용평가를 위하여, 통계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 결합모형을 제시햐고자 한다. 이를 위하여 본 연ㄴ구에서는 통계적인 모형중에서 가장 널리 활용되고 있는 MDA (Multivariate Discriminant Analysis) 와 인공지능적인 방법으로서 최근에 널리 사용되고 있는 인공싱경망( neural network)모형을 휴리스틱한 방법으로 결합한다. 이러한 결합모형의 성과를 증명하기 위하여 우리나라의 대표적인 3대 기업신용평가 기관에서 수집한 1043개의 기업신용평가자료를 기초로 실혐을 하고, 그 결과를 기존의 MDA 및 인공신경망 방법에 의한 결과와 비교하였다. 실험결과, 통계적으로도 유의하고, 실무적인 관점에서도 의미가 있는 기업신용펑가 결과를 유도할 수 있었다.
본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.
인공습지는 물순환, 생태, 수질정화, 경관, 심미적 기능 등의 융합적 기능을 가지고 있어 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 기후변화와 토지이용의 고도화 문제를 해결할 수 있는 자연친화적 기술로 알려져 있으며, 전 세계적으로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 국내에 조성된 인공습지는 다양한 형태와 목적으로 적용되고 있으나 설치, 운영 등에 대한 가이드라인이 체계적으로 제시되어 있지 않아 단순 토목, 조경 위주의 습지 조성으로 인공습지의 고유기능 발휘에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 인공습지의 적정 설계, 유지관리 및 사후운영 방안 등을 제시하기 위해 국내에 조성된 인공습지에 대한 현장조사를 실시하였으며, 인공습지의 개념 정립 및 분류체계를 확립하기 위해 환경부 및 기타 기관에서 분류하고 있는 인공습지의 분류체계에 대하여 조사였다. 인공습지 현장조사는 2013년부터 2014년까지 43개 지점의 인공습지를 대상으로 실시되었다. 현장조사를 실시한 인공습지 중 우수사례로 꼽힌 인공습지는 공통적으로 수변공간 제공, 오염물질 정화기능, 생태서식처 제공 등의 다양한 기능을 발휘하고 있는 것으로 나타났으며, 식생, 퇴적물, 시설관리 등의 유지관리가 적절하게 수행되는 것으로 분석되었다. 현장조사 결과를 바탕으로 인공습지의 적정 설계 및 유지관리 방안을 제시하였으며 이러한 결과는 실제 현장에서 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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