• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.153-161
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• 2013

최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1075-1081
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• 2013

한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제20권1호
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• pp.33-59
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• 2006

본 연구는 과학고등학교의 구성원인 수학 영재아와 수학 우수아의 개방형 문제 해결과정에서 나타나는 행동특성을 살펴봄으로써 과학고등학교의 설립취지인 영재교육의 의미를 되새기고, 학교 교육의 본질적 기능인 학습자의 수준에 맞는 '의미 있는 학습'이 이들에게도 실현될 수 있는 연구의 토대를 마련하고자 한다. 연구를 위하여 과학고등학교 1학년 학생 중 3단계 판별절차를 거쳐 연구대상 학생 8명(수학 영재아 4명, 수학 우수아 4명)을 선발하였으며, 문헌연구를 통하여 마련한 틀에 의하여 두 그룹 학생의 행동특성을 분석하였다. 이렇게 실시한 연구의 결론은 (1) 과학고등학교 학생들의 구성을 우수 동질집단으로만 볼 것이 아니라, 수학적 행동특성 전 분야에서 우수성을 나타내는 수학 영재아와 수학 교과 학습능력이 우수한 수학 우수아로 나누어져 있음을 인정해야 한다. (2) 과학고등학교의 구성원인 수학 영재아와 수학 우수아 두 그룹 사이의 행동 특성 차이를 이해하고, 과학고등학교 교육과정이 일반계 고등학교와 동일한 교육과정에 대한 속진 심화 학습의 형태로 운영되어서는 안되며, 영재교육기관으로서 이들의 특성에 알맞은 창의성 신장을 위해 수업이 이루어져야 하겠다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 수학 영재아들이 보통의 수학 우수아들과 동일한 교육에 의해 보편화되는 일을 줄이고 학교교육의 본질적 기능인 학습자에게 '의미 있는 학습'을 유발할 수 있는 지원방안을 모색할 필요가 있겠다.

• 한국어교육
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• 제29권1호
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• pp.1-23
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• 2018

This paper investigates how adult Mandarin- and English- speaking learners of Korean perceive Korean vowels, with focus on the effect of the first language (L1) and the second language (L2) acoustic relationship, as well as the influence of Korean language experience. For this study, native Mandarin and Canadian English speakers who have learned Korean as a foreign language, as well as a control group of native Korean speakers, participated in two experiments. Experiment 1 was designed to examine acoustic similarities between Korean and English vowels, as well as Korean and Mandarin vowels to predict which Korean vowels are relatively easy, or difficult for L2 learners to perceive. The linear discriminant analysis (Klecka, 1980) based on their L1-L2 acoustic similarity predicted that L2 Mandarin learners would have perceptual difficulty rankings for Korean vowels as follows: (the easiest) /i, a, e/ >> /ɨ, ʌ, o, u/ (most difficult), whereas L2 English learners would have perceptual difficulty rankings for Korean vowels as follows: (the easiest) /i, a, e, ɨ, ʌ/ >> /o, u/ (most difficult). The goal of Experiment 2 was to test how accurately L2 Mandarin and English learners perceive Korean vowels /ɨ, ʌ, o, u/ which are considered to be difficult for L2 learners. The results of a mixed-effects logistic model revealed that English listeners showed higher identification accuracy for Korean vowels than Mandarin listeners, indicating that having a larger L1 vowel inventory than the L2 facilitates L2 vowel perception. However, both groups have the same ranking of Korean vowel perceptual difficulty: ɨ > ʌ > u > o. This finding indicates that adult learners of Korean can perceive the new vowel /ɨ/, which does not exist in their L1, more accurately than the vowel /o/, which is acoustically similar to vowels in their L1, suggesting that L2 learners are more likely to establish additional phonetic categories for new vowels. In terms of the influence of experience with L2, it was found that identification accuracy increases as Korean language experience rises. In other words, the more experienced English and Mandarin learners of Korean are, the more likely they are to have better identification accuracy in Korean vowels than less experienced learners of Korean. Moreover, there is no interaction between L1 background and L2 experience, showing that identification accuracy of Korean vowels is higher as Korean language experience increases regardless of their L1 background. Overall, these findings of the two experiments demonstrated that acoustic similarity between L1 and L2 sounds using the LDA model can partially predict perceptual difficulty in L2 acquisition, indicating that other factors such as perceptual similarity between L1 and L2, the merge of Korean /o/ and /u/ may also influence their Korean vowel perception.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.57-69
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• 2020

인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.236-238
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• 2022

현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 원예과학기술지
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• 제33권3호
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• pp.420-428
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• 2015

상업적으로 재배되고 있는 대부분의 포도 꽃은 완전화로서 개개의 꽃들이 모여 화서를 이룬다. 포도 꽃은 5개의 수술, 1개의 암술, 5개의 꽃잎이 융합된 구조인 화관, 그리고 융합된 형태의 꽃받침을 가지며 화방 내 각각의 꽃은 수정하여 과립으로 발달한다. 포도에서는 과립 형성이나 과립비대, 당도의 축적에 대한 연구는 많이 수행된 반면 배우체의 형태 형성, 꽃 기관의 구조, 그리고 꽃 발달과 같은 꽃의 형태적 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 '캠벨얼리'와 '탐나라'의 두 품종에서 꽃의 구조와 발달에 따른 특징들을 조사하였다. 포도 꽃의 발달 단계 결정은 애기장대에서 소포자의 형성부터 수 배우체의 발달 시기인 꽃발달 9단계부터 13단계로만 한정하였다. 포도 꽃 발달 9단계에서는 4분포자가 나타났고 꽃 발달 10에서 11단계 동안에는 단세포성 소포자에서부터 중기 2세포성 화분으로 발달하였다. 개화 직전의 꽃 발달 12단계 말에는 성숙한 3세포성화분으로 발달하였다. 꽃 발달 13단계에는 화관이 탈락하고 개화가 일어났다. 꽃 발달 9단계부터 12단계까지 꽃받침 길이는 거의 변하지 않았지만 화관의 길이는 계속 증가했다. 두 포도 품종에서 '꽃받침 길이에 대한 화관 길이의 비율'의 평균은 꽃 발달 9단계에서는 2.0, 꽃 발달 10단계에서는 3.0, 꽃 발달 11단계에서는 4.5, 꽃 발달 12단계에서는 6.5로 나타났으며, '꽃받침 길이에 대한 화관 길이의 비율'을 사용하여 꽃 발달 단계를 판별할 수 있었다. 본 연구 결과로 '캠벨얼리'와 '탐나라'에서 꽃 발달 단계를 정확하게 추정하는 형태적 지표가 개발되었다. 이를 이용하면 두 품종에서 소포자 배양 시기의 판정이나 '탐나라'에서 무핵과 유도를 위한 지베렐린 처리 시기의 판정 등에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권3호
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• pp.136-143
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• 2006

방사선 치료 시 환자 호흡에 의한 치료부위의 움직임 영향을 줄이기 위해 환자 복부에 배치한 적외선 반사체 표식자의 호흡에 따른 주기적 움직임을 분석하여 안정된 일정 영역에서만 방사선이 조사되도록 하는 호흡연동 방사선치료 방법이 임상에서 활용되고 있다. 이러한 호흡연동 방사선치료에서 표식자의 운동 주기 중 안정된 특정 위상영역을 기반으로 방사선 조사 구간을 설정하는 방법은 진폭변위를 기반으로 하는 방법보다 안정적으로 치료를 수행할 수 있는 장점이 있으나, 치료 시 방사선 조사 구간 내 표식자 진폭의 변화가 발생해도 설정 위상 기반영역에만 포함되면 방사선이 조사되는 경우가 발생할 수 있어, 실제 호흡량의 변위에 따른 내부 장기의 움직임 정도를 정확히 반영하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 위상기반 호흡연동 방사선치료 시 발생할 수 있는 표식자 진폭의 변화와 이로 인한 치료 부위의 움직임에 의한 오차를 분석할 수 있는 프로그램을 개발하여 정확성과 임상 적용 타당성을 분석하였다. 모의치료 시 설정된 방사선 조사 구간 내 가상의 진폭 변위를 주어 작성한 치료 기록 파일과 팬텀을 사용하여 임상에서 발생할 수 있는 진폭 변위의 크기와 불규칙한 변화가 발생하였을 경우의 환경 설정 후 방사선을 조사하고 생성된 치료 기록 파일들을 개발한 프로그램으로 분석하였을 때, 정확한 오차 구간의 판별과 오차 계산이 수행됨을 확인할 수 있었다. 실제 위상기반 호흡연동 방사선 치료 환자에 적용하였을 때에도 설정된 허용기준을 벗어나는 지점의 오차 영역 인식과 오차 계산이 정확히 수행됨을 확인하여, 향후 위상기반 호흡연동 방사선치료 시 발생할 수 있는 방사선 조사 구간 내 환자 호흡량의 변화로 인한 치료 표적의 변위 오차 분석에 유용한 도구로 사용될 것으로 생각된다.