• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.129-152
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• 2022

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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.845-852
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• 2018

본 연구에서는 디지털 세대를 위한 스마트폰 중독 방지 런처와 다중지능 및 집단지성을 활용한 머신 러닝 기반 콘텐츠 추천 시스템을 개발하였다. 이를 통해 어린 자녀의 디지털 기기 과다 사용을 불안해하는 부모들에게 편리한 디지털 양육 경험을 제공하고 자녀에게는 즐겁고 안전한 학습 환경과 학습 능률을 제고하는 적응 형 개별 디지털 학습법을 제시한다. 제안하는 앱은 시간제한 설정과 더불어 유해 콘텐츠와 스마트폰 중독의 위험으로부터 자녀를 보호하는 게이미피케이션 런처이다. 수많은 교육용 콘텐츠 및 앱 중에서 선택이 어려운 부모들에게 아이들의 학습 및 활동 정보를 수집 분석하여 빅 데이터 기반의 학습 분석 리포트를 제공 하고 집단지성을 통한 추천 알고리즘으로 자녀에게 필요한 콘텐츠를 추천하는 시스템으로 구성된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.18-35
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• 1993

가압경수로형 원자력발전소 수위제어시스템과 특히 저출력시 수위제어상의 문제점들이 분석 및 고찰되었으며 저출력으로 운전시의 여러 과도특성에서도 안정된 제어를 하고 급수펌프고장과 같은 큰 수위변동 발생시에는 신속한 수위응답을 얻기 위한 방법이 주로 연구되었다. 제어기의 기본 알고리즘으로 퍼지제어기법을 적용하였으며 여기에 필요한 제어규칙 및 알고리즘은 운전원의 지식과 한국원자력연구소에 설치된 교육훈련용 모의제어반에서의 수동운전경험을 바탕으로 설정되었다. 실제 시스템 구현관점에서 제어변수 및 적용규칙은 보다 간편한 튜닝과 입출력변수간의 영향을 고려하여 세워졌다. 저유량일 때 측정이 불량한 유량신호에 대해, 중기발생기를 압력제어모드로 운전할 때에는 유량차의 퍼지변수로서 우회급수밸브의 개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 수위오차의 크기에 따라 유량차의 소속함수를 달리하는 동적인 튜닝방법을 사용하였다. 또한 우회급수와 주급수밸브간 간단한 전환알고리즘의 적용으로 밸브절환시의 수위요동을 억제하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 저출력구간에서 원자로출력변동에 대해 기존에 설치된 방법보다 안정된 제어를 하고 동적 튜닝의 적용으로 미세제어동작과 수위오차가 큰 영역의 제어에 대해 신속한 응답과 함께 제어성능이 개선되었음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.109-123
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• 2012

기존 학습 시스템에서는 선수 지식이 없는 학생에게 너무 어려운 내용을 제공해서 실제로 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있고, 이미 해당 내용을 알고 있는 학생에게 같은 내용의 콘텐츠를 반복 제공해서 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있다. 이러한 현상을 해결하는 방법으로 논문에서는 학생들에게 가장 적절한 난이도의 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 난이도는 상대적인 개념이라서 어떠한 학생 집단에게는 A라는 콘텐츠가 B라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있고, 어떠한 학생 집단에게는 B라는 콘텐츠가 A라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있으므로 정확하게 측정하는 것은 쉽지 않지만 논문에서는 이러한 부분을 고려해서 학생들에게 적절한 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 논문 제안 시스템에서 전체 강의 콘텐츠는 여러 개의 강의 모듈로 나눠진다. 학생은 강의를 수강하기 전 패턴인식 문항이라고 하는 선수 테스트 문항을 풀고, 시스템은 채점 결과에 따라서 여러 개의 강의 모듈들 중 해당 학생에게 가장 적절한 강의 콘텐츠를 선택해서 제공한다. 시스템이 학생에게 전달할 강의 모듈을 선택하는데 있어서 학생의 패턴인식 문항 답안과 강의 모듈들의 난이도가 반영된다. 강의 모듈들의 난이도는 패턴인식 문항을 풀었던 모든 학생들의 답안 채점 결과가 반영되므로 학생의 답안 채점이 진행될 때마다 따라 계속 변경된다. 논문 제안 시스템은 이렇게 학생들의 답안을 이용해서 해당 학생 집단의 상대적인 지식을 파악하고 각 강의 모듈들의 난이도를 지정한다. 논문에서 제안된 방법은 전체적인 강의 콘텐츠의 순서가 강의 진행에 상관이 없는 경우에만 개선 효과가 적용된다. 1단원의 내용을 알아야 2단원의 내용을 배울 수 있는 형식의 강의 콘텐츠에서는 논문의 제안 방법이 적용되지 않는다. 논문에서는 강의 순서가 중요하지 않은 과목들 중에서 영어 문법 강의를 바탕으로 제안 방법이 설명되었다. 제안된 내용이 학습 환경에 적절하게 적용 된다면 기초 지식이 충분하지 않은 학생은 기초 지식을 충분하게 배워서 보다 어려운 내용의 콘텐츠를 배울 기반을 마련하게 될 것이고, 해당 단원의 내용을 이미 알고 있는 학생은 알고 있는 내용을 다시 배우지 않는 방법으로 시간을 절약해서 보다 다양한 콘텐츠를 학습하게 되는 등 많은 개선 효과가 제공될 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.175-181
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• 2009

국토해양부는 1999년 국가 ITS 아키텍쳐를 개발하여 ITS 표준의 밑그림, 관계기관 ITS 계획 설계의 기본틀로 활용하여 왔다. 이후 새로운 ITS 서비스의 등장, 서비스를 구현하는 요소기술의 발전과 사업추진환경의 변화에 따라 국가 ITS 아키텍쳐에 대한 수정의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 국가 ITS의 구현에 ITS 아키텍쳐가 어떻게 기여하였으며, 어떤 문제점을 가지고 있는지 평가하고, 새로운 사회적, 기술적 환경을 반영하여 국가 ITS 아키텍쳐의 정비방안을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐 개발의 접근방법을 결정하기 위하여 절차지향 접근방법과 객체지향 접근방법의 장단점과 적용사례를 검토하였으며, 적용성이 검증된 절차지향 접근방법을 선정하였다. 기존 한국형 국가 ITS 아키텍쳐 모형에 대한 평가, ITS 사업에서의 활용성을 검토하여 국가 ITS 아키텍쳐의 개념을 정의하였다. 그에 따라 새로운 국가 ITS 아키텍쳐는 ITS 서비스, 논리아키텍쳐, 물리아키텍쳐, 사업아키텍쳐로 구성되도록 하였다. 후속 연구에서는 국가 ITS 아키텍쳐를 완성하는 작업이 우선 이어져야 할 것이며, 나아가 개발된 국가 ITS 아키텍쳐를 교통체계지능화사업에 참여하는 관계자가 준수하도록 유도하기 위한 활용방안 및 ITS 관계자가 국가 ITS 아키텍쳐의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 국가 ITS 아키텍쳐의 배포, 홍보, 교육체계가 구축되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.99-109
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.34-50
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• 2012

본 연구는 국내 ITS 분야 센터와 노변간 통신의 상호 운영성 및 호환성과 국제경쟁력을 확보하기 위해 국내 도입이 필요한 ITS 센터와 노변간 통신환경에 대한 정의와, 이의 도입을 위한 기술적/정책적 방안을 수립하고 정보교환 에뮬레이터를 개발하여 VMS를 시범적용 함으로써 이에 대한 유효성을 검증하였다. 먼저, 국내 도입이 필요한 ITS 센터와 노변간 정보교환 표준 환경은 DATEX와 SNMP 듀얼 프로토콜로 정의하고, 메타속성 정의, OID 도입 등 메시지 정의 체계에 대해 제시하였다. 도입을 위한 기술적/정책적 방안으로는 표준도입 시범사업을 통한 Feed-back으로 충분한 실효성 확보, 표준에 대한 교육/홍보 선행, ITS 분야 OID 도입 및 체계적인 관리방법, 정보교환 표준규격에 적합한 하드웨어 표준 규격의 개발, 듀얼프로토콜 도입을 위한 통합관리시스템 구축이 필요함을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.121-145
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• 2010

매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.