• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.896-905
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• 2021

인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.207-228
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• 2022

학업 및 취업 준비에 대부분의 시간을 쏟는 20대 대학생에게 있어 학습 공간으로써 대학도서관의 역할은 필수적이다. 본 연구의 궁극적인 목적은 코로나19 시기의 이용 행태 변화를 통해 도출된 이용자의 요구를 대학도서관 열람실 공간에 반영하여 활용도를 높일 수 있는 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해 먼저 코로나19 전·후의 대학도서관 열람실 이용 행태를 비교하여 변화와 특성을 확인하였다. 연구 대상으로는 지역 거점 국립대학교인 J대학교를 선정, 중앙도서관의 코로나19 전·후 3개년도에 해당하는 2019~2021학년도의 열람실 이용로그 579,555건을 수집하여 열람실 활용도를 분석하였다. 또한 120,090건의 자료 이용 데이터를 기반으로 도서관 이용 방문 목적을 비교하였고 각 열람실별 특성과 이용률과의 관련성을 분석하였다. 본 연구 결과가 팬데믹 이후 뉴노멀 시대에 대응하기 위한 도서관 열람실 운영 및 공간 재구성 정책 수립 시 기초자료로 활용되길 고대한다.

• 한국결정성장학회지
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• 제32권6호
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• pp.239-245
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• 2022

환원그래핀옥사이드(rGO)는 우수한 전기 화학적 능력으로 많은 응용과 관심이 집중되고 있어, 이에 대한 구조 및 열분석을 통한 rGO의 표준화는 품질개선과 관리를 용이하게 하여 사용자가 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있도록 할 수 있다. rGO 및 그래핀 관련 재료의 경우 레이어 층수의 결정과 그에 따른 물성의 차이를 정의하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 하이드라진 환원공정을 통해 그래핀옥사이드(GO)로부터 3~4층의 rGO-1과 9~10층의 rGO-2를 얻었다. 이렇게 준비된 rGO에 대해 X선 회절(XRD) 패턴인 (002) 반사와 관련된 2θ≈25°에서 회절 피크를 얻어 층간 거리와 FWHM 값을 얻어 층수(layer number)를 결정하였다. 이때 XRD 데이터 분석은 회절분석용 표준물질들을 사용하여 각도 보정을 수행하였다. 정밀한 층간거리와 FWHM 값은, 각도 보정된 회절 데이터를 이용하여 OriginLab 및 오픈 소스 XRD 회절분석 프로그램들을 사용하여 결정하였다. rGO 샘플들의 추가적인 물성 표준화 분석을 위해 TG-DSC 열분석을 수행하였다.

• 대한화학회지
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• 제65권6호
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• pp.441-454
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• 2021

이 연구에서는 교육실습에서 나타나는 예비과학교사의 어려움을 예비교사와 지도교사의 관점에서 조사하였다. 서울특별시에 소재한 사범대학 화학교육과에 재학중이며 교육실습에 참여한 9명의 예비교사와 이들의 지도교사 2명이 연구에 참여하였다. 교육실습을 관찰하고 문서 자료를 수집하였으며 면담을 실시하였다. 근거 이론의 분석 방법에 따라 수집한 자료를 분석하였다. 분석 결과, 예비교사들은 실험 수업을 준비하고 실행하는 과정에서 어려움을 겪었으며, 이는 사범대학에서 중·고등학교 실험과 관련된 교육이 부족하고 실습 학교의 환경이 낯설기 때문이었다. 예비교사들은 학생 중심 활동에서 나타나는 학생들의 다양한 반응을 접하며 어려움을 겪었고 이에 따라 학생들을 통제하고자 하였다. 지도교사들은 예비교사의 자율성을 보장하기 위해 구체적인 도움을 제공하지 않았고 이로 인해 예비교사들은 어려움을 겪었다. 과학 동아리 활동을 지도해 보는 것은 예비교사들에게 의미 있는 경험이었으나 예비교사와 지도교사 모두에게 부담으로 작용하였다. 연구 결과가 갖는 교육적 함의와 교육실습 개선을 위한 시사점을 논의하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.463-476
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• 2022

과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.947-960
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• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.273-284
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• 2022

본 연구는 D광역시 초등학교 3~6학년 담임교사 중 과학 교과 온라인 수업 경험이 있는 교사 4명을 대상으로 4개월간 수집한 자료를 바탕으로 교사들의 과학과 온라인 수업을 통한 교육과정 운영의 실제와 교육적 시사점을 도출하기 위한 내러티브 탐구이다. 연구대상자들의 지구과학단원의 온라인 수업 경험을 바탕으로 인터뷰, 심층면담을 실시하고, 온라인 수업관련 제작자료 및 교사일지 등 관련 문서들과 현장 수업을을 실시한 결과, 교사들은 기존의 대면수업에 비해 온라인 수업 준비에 더 많은 시간을 할애하고, 온라인 수업에서 활용되는 새로운 매체에 적응하는 과정에 어려움을 보였다. 또한 팬데믹 상황에서 제작된 과학자료 및 원활한 수업운영을 위한 수업플랫폼 제공을 요구하였다. 특히 실험단원의 경우, 계획된 교육과정이수 시수에 부담감이 있었으며, 팬데믹 상황에서 학생들의 밀도 있는 과학수업을 위해 개인별 실험도구의 필요성을 느꼈다. 더불어 효과적인 교육과정 운영을 위한 교육과정 재구성과 이를 위한 교사의 재량권 확대 및 융통성 있는 교육과정 운영이 필요하다. 결과적으로 팬데믹 현상을 대비한 미래교육으로의 전환을 위해 새로운 수업형태로 대면수업과 온라인 수업의 장점을 결합한 블랜디드 러닝 학습체계 도입이 필요하며, 온라인 학습의 질과 효과를 높이기 위해 다양한 수업형태 및 온라인 수업 경험에 대한 지속적인 교사연구가 요구된다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제29권3호
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• pp.147-154
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• 2022

코로나바이러스-19 (COVID-19)는 일반적으로 성인에 비해 소아에서 임상적으로 경한 양상을 보이며, 대부분의 소아에서 약 7일간의 격리가 끝나면 증상이 호전되어 특별한 이벤트 없이 퇴원하게 된다. 우리는 통상적인 임상경과와는 다르게, 격리 해제시점 또는 퇴원을 고려하고 있는 시점에 갑자기 악화된 임상증상을 보이는 3명의 청소년 환아들을 경험하였다. 세 명의 아이들은 공통적으로 신경학적 질환을 기저질환으로 가지고 있었다. Case 1은 울리히 선천성 근디스트로피로 진단받고 밤에만 이중양압기로 호흡보조를 받던 17세 남환의 경우로, 첫 COVID-19 증상 이후 9일이 지나고 증상 호전되어 퇴원을 준비하던 중 심폐정지가 발생하였다. Case 2는 뇌출혈 및 뇌경색 이후 병상에 누워 지내며 기관절개관 삽입 후 가정용 인공호흡기로 호흡보조를 받던 12세 여자 환아로, 증상이 호전되어 퇴원하였으나 첫 COVID-19 증상 이후 11일이 지난 후 심폐정지가 발생하였다. Case 3의 경우 조산아로 출생하여 뇌실출혈 및 수두증 진단받고 병상에 누워 지내나 호흡보조는 받지 않았던 12세 남자 환아로, 첫 증상 이후 호전추세였으나 10일 후 다기관 기능부전 확인되어 입원 진행하였다. 항바이러스제, 스테로이드제, 경험적 항생제가 투여되었고 중환자실 치료를 시행하였다. 세 환아들 중 2명 (case 1, 3)은 치료를 통해 호전되었으나, 1명 (case 2)는 심부전 진행하여 사망하였다. 이러한 경험에 비추어 볼 때, COVID-19 격리 기간이 끝나고 퇴원 가능한 시점이라도 갑작스러운 증상 악화를 보일 가능성이 있기에, 긴장을 놓지 않고 임상 증상의 변화를 확인하고 필요시 빠른 조치를 취해야 할 것으로 생각된다. 특히 신경학적 또는 호흡기적 만성 질환을 갖는 아이들에게 주의가 더 필요할 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권4호
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• pp.93-111
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• 2022

제4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 전환 등 사회적 혁신을 기반으로 모두를 위한 삶의 질을 제고할 수 있는 교육 패러다임의 전환이 필요한 시기이다. 이러한 시대 변화의 흐름을 파악하여 교육과정의 변화를 준비하여야 한다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 패러다임의 변화에 따른 미래 초·중등교육의 방향성이 논의되고 있는 시점에서, '미래교육환경의 변화에 따라 의생활교육은 어떤 혁신적 과제를 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하여 미래 교육환경의 변화의 특징과 의생활교육과정을 분석해보고, 이를 바탕으로 의생활교육과정의 방향을 탐색하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 수행하기 위해 제1차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정의 의생활교육과정 분석결과를 활용하였다. 결론적으로 미래 교육환경의 변화에 따른 의생활교육과정의 방향으로는 먼저 인재상으로 인공지능(AI)에 인간의 감성과 환경, 의생활문화를 더하는 융·복합교육인재양성, 소프트웨어 역량과 실천적 문제해결 역량을 연계하는 의생활교육, 인공지능(AI)을 활용한 패션 메이커교육과 가치 지향적인 의생활교육 등을 도출하였다. 본 연구를 통해 실제적 교육현장 적용인 의생활 교수·학습방법에 대한 후속연구가 진행되기를 기대한다.