비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.
지능형 교수 시스템(ITS:lntelligent Tutoring System)의 개발에 관한 연구에서 중요한 분야 중 하나의 교수법의 제어에 관한 연구이다. 즉 전체 학습목적 또는 학습주제의 선정(curriculmplan),선정된 학습목적에 적합한 레슨플랜(lesson plan),자연스런 대화진행(discourse plan) 방법에 관한 연구이다.본 논문에서는 위의 세가지 플랜 중 레슨플랜에 케이스 기반 플랜기법(casebased planing)을 적용하여 생성하는 방법을 제안하였다.기존의 레슨플랜생성기는 학습목적이 결정될 때마다 그에 적합한 레슨플랜을 생성하였다.이와달리 본 연구에서는 이미 기억된 플랜이 있으면 그 플랜을 그대로 사용하거나 수정하여 사용하고 기억된 플랜이 없으면 새로 생성할 수 있는 학습목적에 적응력 있는 레슨 플랜생성기를 개발하였다.연구의 대상으로는 미적분학의 부정적분으로 하였고 제시된 문제의 일반형을 유추하기 위하여 기술언어와 커리큘럼트리(curriculum tree)를 고안하였다.본 연구결과는 다른 분야 ITS의 레슨플랜생서기 개발에 이용할 수 있으며 또한 적분을 교육하는 실제 학습현장에서도 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 산업통상자원부 R&D PD를 대상으로 여론 조사한 미래유망기술과 이에 연계된 뿌리기술에 대해 살펴보았다. 조사결과, R&D PD들은 미래 기술 트렌드는 기술의 융 복합화를 통한 인간중심의 기술과 기존의 성능을 뛰어넘는 임계성능의 신기술이 선보일 것으로 예상하였다. 특히 개인맞춤형 의료기술, 지능형/감성기반 시스템, 태양광발전, 플렉서블 소재 등의 산업분야가 유망할 것으로 예측하였다. 이 산업은 뿌리산업과 연관성이 크며, 이러한 산업을 발전시키기 위해서는 핵심뿌리기술의 개발이 절대적으로 필요하다. 궁극적으로 뿌리기술은 이러한 미래 유망산업의 지렛대 역할을 함과 동시에 제조기반의 든든한 뿌리가 될 것으로 기대된다.
최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 항공살포에 의한 약액의 비산 저감을 위한 방법으로 차단 식물의 효과를 정량 평가하고자 하였다. 이에 따라 식물의 엽면적지수(LAI)에 따른 잎의 약액 부착 효율 및 공기 투과 저항성을 비산 챔버를 활용하여 측정하였다. LAI는 엽면적 밀도를 세 수준으로 구분하여 측정하였으며, 각 수준별 평균 LAI는 1.723±0.130, 2.810±0.412, 4.875±0.701로 산정되었다. 풍속 1m·s-1에서 LAI가 'Low' 수준일 때 부착 효율 16.13%로 측정되었고, 동일 LAI 수준에서 풍속이 2m·s-1로 증가할 때 식물의 부착 효율은 29.06%로 측정되어 1.80배 증가한 것으로 나타났다. 'Medium' 수준에서는 풍속 조건에 따라 24.42%에서 43.06%로 1.76배 증가하였다. 또한 LAI가 'High' 수준일 때 풍속의 변화에 따른 식물의 부착 효율은 1.24배 증가하는 것으로 나타나 풍속의 증가에 따라 식물의 약액 부착 효율도 함께 증가하는 경향을 보였다. 풍속 및 LAI에 따른 식물의 공기 투과 저항성 실험에서 LAI가 증가할수록 공기 투과 저항성 또한 증가하는 경향을 보였으며, 2차 함수 및 거듭제곱 함수에 대한 회귀분석 결과 결정계수가 0.96-0.99 수준으로 높은 설명력을 보였다. 본 연구를 통해 농경지에 인접하게 식재된 식물이 항공살포 된 약액이 비산될 때 잎에 부착 및 지면 퇴적을 유도하여 비산 저감에 효과를 나타냄을 정량 평가하였다. 또한 LAI가 증가할수록 내부 저항이 증가하는 것을 실험적으로 규명하였다. 이를 기반으로 향후 잎의 형상 및 캐노피 등 식물 특성 변수를 추가 반영하여 비산 저감 효과를 기대할 수 있는 적정 작물을 선정하는 자료가 될 것으로 사료된다.
The Agricultural Environmental Conservation Program is a useful system for creating sustainable agriculture and environmentally friendly and comfortable rural areas. However, there are still many problems and difficulties, such as the establishment of necessary activities and plans by the residents themselves, and improvements are required. The degree of importance and difficulties according to the implementation stage of each stakeholder was quantified and compared with each other, and the specific difficulties recognized by on-site support organizations were structurally analyzed. It was analyzed that the importance and difficulties of the project implementation stage for local government officials and the project implementation planning stage for on-site support organizations were very high, indicating that they perceived the most need for improvement. On the other hand, 21 specific problems and difficulties were derived based on the results of the literature survey and stakeholder interviews. As a result of the structural analysis using the DEMATEL method, the most influential factor was the low understanding of the project by residents, the most influential factor was the lack of collecting and reflecting residents' opinions, the most central factor was the lack of collecting and reflecting residents' opinions, and the most causal factor was the lack of education and promotion of the project. The results indicate that a more stable system can be established if continuous promotion and education, periodic meetings and discussions, active reflection of residents' opinions in project implementation plans, and simplification of implementation inspection and project cost execution through the implementation inspection platform are promoted. Despite the limitations, considering that no institutional analysis of agricultural environmental conservation programs has been conducted so far, the results of this study are expected to serve as a basis for the establishment of relevant policies in the future.
학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS(Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내 외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했다는 점에서 의미가 있다.
최근 현대인의 영양불균형이 점점 심화됨에 따라 영양결핍과 비만의 위험도가 점점 증가하고 있다. 이에 따라 건강기능식품에 대한 관심이 증가하여 일반인들의 건강기능식품 소비가 증가하고 있지만, 적정섭취량에 비해 영양소를 과도하게 섭취 중이거나 영양제를 먹지만 정작 필요한 영양소를 섭취하지 못하는 경우가 빈번히 나타나고 있다. 이러한 문제를 해소하고자 본 논문에서는 7 일간 사용자가 섭취한 식단을 기반으로 부족한 영양소를 수치상으로 계산하여 개인 맞춤 영양제를 추천하는 시스템을 제안한다.
지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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