• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.201-204
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• 1997

최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.185-192
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• 2021

본 연구의 목적은 병원행정직의 감성지능과 융복합 요인들의 관련성을 조사하는데 있다. 2019년 5월 1일부터 5월 31일까지의 조사기간에 J지역에서 임의로 선정된 19개 병원의 행정직원 212명의 무기명 자기기입식 응답이 분석 자료로 사용되었다. 위계적 다중회귀분석 결과, 자아탄력성이 높을수록, 조직충성도가 높을수록, 조직헌신이 높을수록 감성지능이 높았으며, 이들의 설명력은 43.0%이었다. 이러한 분석결과를 볼 때, 병원행정직의 감성지능을 높이기 위해서는 자아탄력성을 높이고, 조직충성도를 증가시키고, 조직헌신을 상승시키는 노력이 필요하다. 이상의 결과는 병원행정직의 감성지능을 높이기 위한 병원의 산업보건교육 및 직무관리에 향후 응용이 기대된다. 추후연구에서는 병원행정직의 감성지능에 영향을 미치는 구조방정식 모형의 수립 및 분석이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.67-78
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• 2024

4차 산업혁명과 인공지능이 대두되면서 사회구조가 변화하고 있으며, 미래 인재 양성을 위한 인공지능 교육에 대한 세계적인 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 고등학교 1학년 학습자를 위한 인공지능 융합 국어 교과 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 하여 ADDIE 모형에 근거하여 교수·학습 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램의 효과를 평가하기 위해 미래 핵심역량 4C(Collaboration-협업, Communication-의사소통, Critical Thinking-비판적 사고, Creativity-창의력)과 지식정보처리 역량에 대한 사전-사후 검사를 수행하였고 총 9차시 동안 4개의 작은 프로젝트들로 수업을 구성하여 학생들에게 인공지능을 융합한 국어 교과 교육의 새로운 경험을 제공하고자 하였다. 그 결과, 프로그램 적용 학생들은 모든 영역에서 미래 핵심역량의 향상을 나타냈으며, 만족도 및 질적 분석에서도 긍정적인 결과를 도출했다. 이를 통해 본 프로그램이 고등학교 국어 교육에 인공지능을 성공적으로 융합하여 학생들의 미래 인재 양성에 기여 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.205-219
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• 2021

본 연구는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 제작된 뉴스 앵커의 시청자 수용에 영향을 미치는 선행 요인 조사를 목적으로 하였다. AI 뉴스 앵커에 대한 지각된 신뢰와 지각된 유용성, 의인화, 사회적 실재감, 그리고 이해도를 포함하는 5개의 선행요인이 사용자 수용에 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 그리고 AI 뉴스 앵커로부터 지각하는 능력과 호의, 진실성은 신뢰를 형성하는 선행요인으로 예측하였다. 연구모형과 연구가설을 통계적 유의수준에서 검증하기 위하여 513명의 조사 대상자로부터 설문 데이터를 수집하였다. 데이터의 정규성과 동일방법편의, 내적 일관성 평가와 함께 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 포함한 척도 순화 프로세스를 수행하였다. 구조방정식 모형 분석을 수행한 결과, AI 뉴스 앵커로부터 지각하는 신뢰와 지각된 유용성, 의인화는 시청자 수용에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 AI 앵커로부터 지각한 능력과 진실성은 신뢰에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

• 한국조리학회지
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• 제16권5호
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• pp.134-148
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• 2010

본 연구는 외식업체 직원의 감성지능에 따른 조직시민행동 및 직무성과에 미치는 영향을 고찰하고, 감성지능과 직무성과의 인과관계에 있어서 조직시민행동의 매개 효과를 고찰하였다. 총 421명의 외식업체 직원을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 구조방정식 모형을 통해 3개의 가설을 검증하였다. 분석 결과, 외식업체 직원의 감성지능 중 타인 감성의 이해(${\beta}$=0.280), 감성 활용(${\beta}$=0.255), 자기 감성의 이해(${\beta}$=0.232), 감성 조절(${\beta}$=0.123) 등의 순으로 조직시민행동에 유의한 정(+)의 영향을 주었으며, 조직시민행동(${\beta}$=0.600)은 직무성과에 유의한 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 외식업체 직원의 감성지능과 직무성과의 인과관계에 있어서 조직시민행동의 매개 효과를 분석한 결과, 직원의 감성지능과 직무성과의 인과관계에 있어서 조직시민행동이 부분적인 매개 변수의 역할을 수행하는 것으로 조사되었다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.91-107
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• 2006

컨테이너 터미널의 건설에는 아주 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 컨테이너 터미널을 효율적으로 설계하는 것이 필수적이다. 본 연구는 컨테이너 터미널의 엔지니어링 프로세스를 지원하기 위해서 개발된 소프트웨어 시스템을 소개하였다. 설계 프로세스는 데이터 입력, 능력 소요 계산, 대안 설계, 대안 평가, 결과 출력으로 구성된다. 대안을 신속히 설계하고 평가하기 위해서 컨테이너 터미널 전용 라이브러리가 개발되었다. 라이브러리는 Wharf, Yard, TravellingArea, Gate로 구성된다. 라이브러리의 구조는 객체 지향적으로 설계하여 확장성과 재사용성을 가지게 하였다. 시스템은 사용자에게 친숙한 인터페이스와 CAD 환경을 제공하며, 다양한 유형의 컨테이너 터미널 모형들이 데이터 입력과 라이브러리 구성요소의 조합에 의해 구성될 수 있도록 지원한다. 생성된 대안 모형들은 시뮬레이션 모형에 의해 평가될 수 있게 개발되었다.

• 정보화정책
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• 제22권3호
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• pp.36-46
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• 2015

본 연구는 청소년의 스마트폰의 중독적 사용을 설명하기 위해 이론적 모형을 제안하고 검증하였다. 연구의 목적을 위해 한국정보화진흥원의 2013년 인터넷중독 실태조사 데이터 중 중학교와 고등학교 학생 679명의 자료를 사용하였다. 본 연구에서는 제안모형과 대안모형의 비교를 위해 구조방정식 모형 검증을 활용하였다. 최종 모형 결과에 따르면, 가족관계 만족도가 높을수록 스마트폰의 중독적 사용과 청소년의 정서적 문제는 감소하였고, 스마트폰의 중독적 사용이 강할수록 청소년의 정서적 문제는 증가하였다. 또한, 가족관계는 스마트폰의 중독적 사용을 매개하여 정서적 문제에 영향을 미쳤다. 반면, 대안 모형에서 스마트폰 사용 양이 스마트폰의 중독적 사용으로 가는 경로는 유의하지 않았다. 본 연구의 결과는 가족관계가 청소년의 스마트폰의 중독적 사용과 정서적 문제를 설명하는 선행요인이 될 수 있고, 청소년의 정신건강에 있어 스마트폰의 중독적 사용을 조절하는 것이 중요함을 시사한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.5-27
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• 2019

본 연구의 목적은 정보처리모형을 이용하여 중학교 사회 1 교과서 수록 매체를 분석하고, 사서 교사가 협동수업에서 제공할 수 있는 교육 정보서비스 내용을 제안하는 것이다. 이를 위하여 2015 개정 교육과정하에서 개발된 8종의 사회 1 교과서에 포함된 총 1,089개의 탐구 과제를 분석하였다. 투입 요소로서의 매체는 매체의 유형으로 분석하고, 매체의 처리 요소로서의 특징은 인지행동 유형으로 분석하였다. 그리고 매체의 산출 요소 측면은 다중지능을 활용하였다. 분석결과 탐구 과제 해결 과정에서 투입되는 매체는 사진과 삽화 중심의 시각자료와 일반적인 읽기 자료가 주류를 이루었다. 처리 방법은 구조화를 통한 분석과 추론을 통한 이해인 것으로 나타났다. 그리고 산출 방법은 말하기와 쓰기 중심의 언어지능 요소를 활용하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 사서 교사가 사회과 탐구 활동을 위하여 제공할 수 있는 교육정보서비스를 정보처리 단계별로 교육과정 지도 제작, 탐구 절차와 탐구 기술의 지도 그리고 다중지능별 교수 학습전략과 그래픽 조직자를 활용한 학습지 개발 측면에서 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.