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생성형 AI의 의료적 활용과 개인정보보호 (A Study on the Medical Application and Personal Information Protection of Generative AI)

  • 이수경
    • 의료법학
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    • 제24권4호
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    • pp.67-101
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    • 2023
  • 생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

치과 보조 인력과 치과위생사-미국의 제도 비교 (Dental Assistant and Dental Hygienist-comparison with U.S.)

  • 최영윤
    • 대한치위생과학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.65-77
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    • 2023
  • 연구배경: 치과계 특히 치과 의원들은 최근 수년간 보조 인력의 부족을 호소하고 있는 반면 치위생계에서는 미국 치과위생사와 같이 고유의 업무를 어느 정도 독자적으로 수행할 수 있는 구강 위생 전문가의 역할을 추구하고 있어 이러한 업무 범위의 조정과 치과 보조 인력의 양성에 대한 전반적인 논의가 절실하다. 연구방법: 이러한 논의에서 자주 언급되는 미국의 치과위생사와 치과 보조원제도에 대하여 미국 치과의사 협회(ADA), 미국 치과위생사 협회(ADHA), 미국 치과위생사 국가시험위원회(NBDHE), 미국 치과 보조원 협회 (ADAA), 미국 치과 보조원 국가시험위원회(DANB)에서 제공하는 면허취득을 위한 교육요건, 업무영역 등을 조사 분석하였다. 연구결과: 미국은 각 주별 제도가 서로 다르지만 일반적으로 치과위생사는 치위생 교육을 이수할 수 있는 기초 학습 능력 시험을 통과한 후에 2~3년의 전문학사 과정을 수료하고, NBDHE(National Board Dental Hygiene Examination)를 통해 면허를 취득한다. 이후, 주로 환자 검사, 구강 위생 관리 및 예방 처치와 관련된 업무를 수행한다. 치과 보조원(Dental Assitant)은 9~11개월 정도의 교육과정을 마친 후 기본적인 면허(General Chairside Assisting, GC) 취득을 위한 면허시험에 응시할 수 있고, 추가적인 업무를 위해서는 해당 업무에 대한 주별 자격시험 통과, 교육 이수 또는 학위취득, 일정 시간 및 기간 이상의 임상 경험 등이 요구된다. 결론: 우리나라의 의료 기사법과 시행령에서 지정하는 치과위생사의 업무 범위는 미국의 치과위생사와 치과 보조원의 업무를 모두 포함하고 있는데, 현재의 치과 보조 인력 부족을 해소하기 위해 미국과 같은 치과 보조원 제도를 도입한다면 이러한 업무 범위에 대한 조정과 구강 위생 관리 및 예방 업무에서의 치과위생사의 역할 확대 등의 제도적인 보완이 필요하고 이에 대한 구체적인 논의가 필요하다.

한국어 음소 단위 LSTM 언어모델을 이용한 문장 생성 (Korean Sentence Generation Using Phoneme-Level LSTM Language Model)

  • 안성만;정여진;이재준;양지헌
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.71-88
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    • 2017
  • 언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구 (A Study on Web-based Technology Valuation System)

  • 성태응;전승표;김상국;박현우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.23-46
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    • 2017
  • 2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

데이터마이닝 기법을 활용한 비외감기업의 부실화 유형 분석 (The Pattern Analysis of Financial Distress for Non-audited Firms using Data Mining)

  • 이수현;박정민;이형용
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.111-131
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    • 2015
  • 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

데이터마이닝을 활용한 소프트웨어 개발인력의 업무 지속수행의도 결정요인 분석 (A Study of Factors Associated with Software Developers Job Turnover)

  • 전인호;박선웅;박윤주
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.191-204
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    • 2015
  • 국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발 (Development of Predictive Models for Rights Issues Using Financial Analysis Indices and Decision Tree Technique)

  • 김명균;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.59-77
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    • 2012
  • 기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

주의력결핍과잉행동장애 치료 약물 Methylphenidate IR의 순응도 연구 (COMPLIANCE STUDY OF METHYLPHENIDATE IR IN THE TREATMENT OF ADHD)

  • 황준원;조수철;김붕년
    • Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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    • 제15권2호
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    • pp.160-167
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    • 2004
  • 목 적:주의력결핍과잉행동장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder:ADHD) 치료를 위해 가장 흔하게 사용되는 속방형 메틸페니데이트(methylphenidate-immediate releasing form:MPH-IR)에 대한 약물 순응도 연구는 매우 제한적이었다. 이에 본 연구에서는 외래를 통한 평균 1년 기간의 약물치료 과정에서의 약물 순응도를 평가하고, 관련 요인을 분석하였다. 방 법:2002년 9월부터 2002년 12월까지 외래를 처음 방문하여, DSM-Ⅳ에 근거한 ADHD 진단을 받고 MPHIR로 약물치료를 시작한 환아들 중 선별기준에 합당하고, 배제기준에 해당되지 않는 환아를 무작위 선발을 하여 100명의 대상 환아를 모집하였다. 상기 환아들을 대상으로 2003년 3월부터 4월까지 약물순응도에 대한 설문조사를 실시하였고, 설문조사 후 6개월이 경과한 시점인 2003년 10월, 동일 100명의 환아에 대한 인구사회학적 정보, 발달력, 가족력, 공존장애, 약물치료력, 약물 반응, 약물순응도를 평가하였고, 심리학적 평가로서, 지능검사, 기초학습검사, 주의력장애진단 검사결과를 조사하였다. 이를 통해 평균 치료기간 1년 동안의 약물치료 순응도를 평가하였고, 순응도에 관련된 다양한 변인들을 조사하였다. 결 과:1) 평균 약물치료기간 6개월이 되는 시점인, 2003년 3월에 실시한 약물순응도 설문조사에서, 치료효과 만족도는 60%였고, 오전처방 순응율은 81%, 오후처방 순응율은 43%로 큰 차이를 보였다. 2) 평균 약물치료 기간 1년이 되는 시점인 2003년 10월의 조사에서는, 외래 약물치료를 지속적으로 받는 아동이 62%였고, 38%는 약물치료를 자의로 중단하였다. 3) 약물치료 탈락군(비순응군)과 지속적인 치료를 받고 있는 군(순응군) 사이에 임상적 특성을 비교하였을 때, 부모학력, 사회경제상태, 아동 나이 및 성별 등 인구사회학적 변인들에서 차이는 발견되지 않았고, 아동의 발달력, 출산 및 주산기 문제, 의학적 문제, ADHD 외 공존병리 등에서도 차이는 발견되지 않았다. 심리학적 변인에서는 지능에서 유의한 차이가 있었다. 순응군이 전체지능지수, 언어 및 동작성 지능 지수가 유의하게 높았고, 상식, 산수, 토막짜기 점수도 유의하게 높았다. 약물치료력에 있어서는 임상가가 평가한 약물 반응이 순응군에서 유의하게 높았고, 약물 용량도 순응군이 유의하게 높았으며, 오후 약물 순응율(2003년 3월 평가)도 유의하게 순응군이 높았다. 또한 주치의의 지휘에 따라서도 순응율에 차이를 보였다. 결 론:국내에서는 최초로, 외래 치료를 받고 있는 ADHD 아동에 대한 MPH-IR 순응도를 조사하였다. 평균 1년 치료기간동안의 순응도는 62%로 외국에서의 연구결과와 유사하였으며, 지능이 높을 때, 약물반응이 우수하고, 약물용량이 높으며, 오후약물에 대한 순응이 초기에 높을 때 약물 순응률이 보다 높았다. 결국 약물치료 효과에 대한 만족도가 순응률 결정에 가장 중요한 요인이라고 생각되며, 약물치료효과를 높이기 위한 다양한 전략을 사용하여, 약물 순응도를 향상 시킬 필요가 있다고 생각된다.

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특성화고 진학 및 졸업 후 진로에 대한 중학생, 학부모, 산업체 인사 담당자의 인식 비교 연구 (A Comparative Study on Awareness of Middle School Students, School Parents, and Human Resources Directors in Industrial Institutions about Admission into Specialized High Schools and Career after Graduating from Specialized High Schools)

  • 이병욱;안재영;이찬주;이상현
    • 대한공업교육학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.48-67
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    • 2013
  • 본 연구는 특성화고 교육의 주요 수요자가 될 중학생, 학부모, 산업체 인사 담당자의 특성화고 진학 및 졸업 후 진로에 대한 인식을 조사하여 특성화고의 운영 방향에 관한 시사점을 제안하고자 한다. 이를 위해 충남 아산시의 중학교 3학년생과 학부모 및 산업체 인사를 대상으로 조사 연구를 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중학생과 학부모는 대체로 특성화고 마이스터고 등 직업 교육 기관보다는 일반고 진학을 희망하였고 고교 선택 요인으로 중학생은 학업 성적을, 학부모는 적성 소질을 가장 고려하였다. 둘째, 중학생 학부모 산업체 인사는 특성화고의 목적을 학생의 소질 적성 향상 및 취업으로 인식하였고, 특성화고의 긍정적인 이미지는 소질 적성을 일찍 살림, 취업이 잘됨, 졸업 후 자립이 빠름, 우수한 기술 습득 등으로, 부정적인 이미지는 사회적 편견 및 차별, 성적이 좋지 않은 학생의 진학, 승진 임금 등에 대한 불이익, 대학 진학에 불리 등으로 인식하였다. 또한 특성화고 교육이 전공분야 기초 실무 능력 향상, 직업 기초 능력 함양, 창의 인재 육성, 바른 인성 및 태도 함양에 대해 효과가 있는 것으로 인식하였다. 셋째, 다수의 중학생과 학부모가 아산시에 특성화고 설립 시 특성화고 진학 의사를 나타냈고 진학 이유는 적성 소질을 일찍 살림, 우수한 기술 습득, 조기 취업 희망 등, 미진학 이유는 적성 소질에 맞지 않음, 특성화고에 대한 인식 부족, 대학 진학에 불리, 사회적 편견 및 차별 등이었다. 또한 특성화고 졸업 후 취업과 대학 진학을 비슷하게 희망하였고 취업 이유는 대체로 사회 진출을 빨리하여 성공하고 싶거나 대학을 졸업해도 취업하기 어렵기 때문에, 진학 이유는 대체로 전공에 대한 심화교육과 학력에 따른 사회적 차별 때문이었다. 중학생 학부모 산업체 인사가 인식하는 채용 기준으로 직무 수행 능력이 가장 큰 비중을 차지하였다. 중학생과 학부모는 공업 계열 학과, 가정 가사 및 상업 관련 학과를 주로 희망하고 있으며 학과 선택을 위해 적성 소질, 미래 유망, 취업에 유리함 등을 고려하였다. 산업체 인사의 특성화고 학생의 채용 이유는 학생을 산업체의 인재로 성장, 학생이 직무 수행 능력을 갖춤, 고졸 수준의 인력이 필요함 등이었고, 인력이 필요하거나 학생이 직무 수행 능력을 갖추면 채용할 수 있다는 일부 응답이 있었다. 이상의 결과에 따른 특성화고 운영 방향에 대한 제언은 다음과 같다. 특성화고는 학생과 학부모의 다양한 요구에 부합도록 학과 및 교육과정을 다양화하고 진로 지도에 입각한 특성화고 입학 시스템을 구축하며 일 기반 현장 학습을 구축하여 학생의 직무 수행 능력을 향상시켜야 한다. 정부는 특성화고 학생의 실질적인 경력 발달이 가능하도록 선취업 후진학 정책을 정비하고 취업률 등 정량적 평가보다는 특성화고 교육의 내실화를 위한 방향으로 관련 정책을 추진하며, 특성화고 관련 기능 인력이 제대로 평가 및 대우받을 수 있는 각 부처의 협력적 지원이 요구된다.

Ensemble of Nested Dichotomies 기법을 이용한 스마트폰 가속도 센서 데이터 기반의 동작 인지 (Ensemble of Nested Dichotomies for Activity Recognition Using Accelerometer Data on Smartphone)

  • 하으뜸;김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.123-132
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    • 2013
  • 최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.