• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권2호
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• pp.133-145
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• 2003

J2EE(Jav $a^{™}$ 2 Platform, Enterprise Edition) 기반의 웹 애플리케이션은 기존의 애플리케이션이 갖는 시간적.공간적 제약을 극복하는 대안으로 대두되었다. 최근 웹 애플리케이션을 보다 빠르고 효율적으로 개발하기 위한 해결책으로 프레임워크를 이용하는 방안들이 다양하게 제기되고 있다. 본 논문에서는 계층구조를 갖는 웹 애플리케이션을 각 계층의 개발자들이 따로 프로그램을 개발할 수 있다는 점에 착안하여 프리젠테이션 계층에서 담당해야 할 여러 처리와 그 유형을 템플릿으로 제시하여 웹 애플리케이션의 프리젠테이션 계층을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 한다. 이 템플릿은 사용자가 작성하고자 하는 웹 애플리케이션의 프리젠테이션 계층에 대한 정보를 나타내는 것으로 XML 형태의 문서이며, 이것을 입력받은 코드 생성기는 사용자 정보를 파싱한 후 주어진 웹 애플리케이션 프레임워크를 바탕으로 프리젠테이션 계층의 골격 코드를 자동 생성한다. 이것은 코드 생성기를 이용하여 프레임워크의 핫스팟 클래스들을 상속받은 골격 코드를 빠르게 생성할 수 있어 보다 효율적으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있음을 의미한다. 본 템플릿과 코드 생성기를 사용함으로써 개발자는 적은 학습량으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있고, 표준화시킨 개발 과정을 내포함으로써 다른 개발자와의 협력작업을 용이하게 하여 웹 애플리케이션을 적시에 개발할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.409-414
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• 2013

본 연구는 사이버 강좌 중 사이버 위주, 사이버 중심의 완전사이버 강좌의 실효성을 점검하고, 그 개선 방향을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해서 연구자가 재직하는 B대학의 경우를 중심으로 면대면 중심의 일반 강좌, 그리고 부분사이버 강좌와 비교한 완전사이버 강좌의 강의평가점수 평균을 비교하고, 완전사이버 강좌를 운영하고 있는 교수들과의 면담을 토대로 그 개선 방향을 모색하였다. 연구 결과, 2011~2012학년도 4학기 동안의 강의평가점수 평균은 완전사이버 강좌가 나머지 두 유형에 비해 4학기 내내 일관되게 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 부분사이버 강좌의 경우는 면대면 강좌와 같은 평균점수를 나타냈다. 결국, 15주 내내 사이버 공간에서 수업이 이루어지는 완전사이버 강좌의 경우 학생들의 수업만족도가 가장 낮게 나왔음을 확인할 수 있었다, 교수들과의 설문과 면담을 통해 효율적인 완전사이버 강좌의 운영을 위해서는 60명 선에서의 수강인원의 제한과 초과 시 전문조교 지원, 콘텐츠의 수시보완을 위한 전문 인력의 협력체제, 교수자들의 상호작용 활성화를 위한 적극적인 노력, 학습 분량의 적정화를 위한 노력, 그리고 오프라인을 통한 상호작용의 노력 등이 우선 되어야 함을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.407-419
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• 2022

반도체는 제조 공정이 복잡하고 길어 결함이 발생될 때 빠른 탐지와 조치가 이뤄져야 결함으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 테스트 공정을 거쳐 구성된 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 체계적인 패턴을 탐지하고 분류함으로써 문제의 원인을 유추할 수 있다. 이 작업은 수작업으로 이뤄지기 때문에 대량의 웨이퍼를 단 시간에 처리하는 데 한계가 있다. 본 논문은 웨이퍼 빈 맵의 정상 여부를 구분하기 위해 계층적 군집 분석을 활용한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 여러 장점이 있다. 군집의 수를 알 필요가 없으며 군집분석의 조율 모수가 적고 직관적이다. 동일한 크기의 웨이퍼와 다이(die)에서는 동일한 조율 모수를 가지므로 대량의 웨이퍼도 빠르게 결함을 탐지할 수 있다. 소량의 결함 데이터만 있어도 그리고 데이터의 결함비율을 가정하지 않더라도 기계학습 모형을 훈련할 수 있다. 제조 특성상 결함 데이터는 구하기 어렵고 결함의 비율이 수시로 바뀔 수 있기 때문에 필요하다. 또한 신규 패턴 발생시에도 안정적으로 탐지한다. 대만 반도체 기업에서 공개한 실제 웨이퍼 빈 맵 데이터(WM-811K)로 실험하였다. 계층적 군집 분석을 이용한 결함 패턴탐지는 불량의 재현율이 96.31%로 기존의 공간 필터(spatial filter)보다 우수함을 보여준다. 결함 분류는 혼합 유형에 장점이 있는 계층적 군집 분석을 그대로 사용한다. 직선형과 곡선형의 긁힘(scratch) 결함의 특징에 각각 주성분 분석의 고유값과 2차 다항식의 결정계수를 이용하고 랜덤 포레스트 분류기를 이용한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 한국조경학회지
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• 제43권4호
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• pp.75-86
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• 2015

본 연구는 경주국립공원의 지구유형별 특성에 따른 관리정책에 대한 이용자의 인식 차이를 비교해 보고자 경주국립공원을 방문한 이용자를 대상으로 2012년 7월에서 8월까지 설문조사를 실시하였다. 경주국립공원 이용자의 특성, 이용행태, 공원관리정책에 대한 인식을 조사항목으로 설정하였다. 먼저, 경주국립공원 8개 지구의 주요자원과 탐방객의 이용특성을 기준으로 지구유형을 분류하였다. 불국사와 석굴암을 주요 자원으로 주로 경관감상 및 휴양을 위한 관광을 목적으로 하는 이용객들이 많이 찾는 토함산 지구는 관광형, 역사문화 학습과 환경 교육을 위한 탐방객들이 많이 찾는 남산과 대본지구는 역사문화교육형으로 분류할 수 있었으며, 남은 화랑, 서악, 소금강, 구미산 지구는 건강증진을 위한 체력 단련, 등산, 산책이 주목적으로 주민들이 많이 이용하는 공간으로 근린공원형으로 분류할 수 있었다. 관광형의 경우, 문화유적탐방을 위한 이용자가 집중되는 곳으로 이용자제한 정책을 통해 탐방객들의 만족도를 높일 수 있는 방안에 대해 고려해야 할 것으로 판단되었고, 역사문화교육형은 이용행위규제 방법에서 관리자 단속권한이 강화될 필요성이 있다고 인식하고 있었다. 반면, 근린공원형 지구의 이용자들은 대부분의 정책에 대해 가장 낮은 필요도를 느끼고 있었는데, 이러한 결과들을 통해 경주국립공원은 각 지구별로 이용자들이 느끼는 정책의 필요도가 다르다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 향후 경주국립공원의 지구별 이용자의 인식 차이를 반영한 정책 도입에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제20권3호
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• pp.145-161
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• 2008

이 연구는 가정과학 선택 여부를 결정하게 될 고등학교 1학년들이 현행 가정과학 교과서의 주생활 영역 내용과 거기에 첨가할 수 있는 내용을 얼마나 배우고 싶어하는 지를 알아보는데 목적을 두고 있다. 이 연구결과는 개정 교육과정에 따른 교과서 개발시 수요자의 요구를 반영하는데 활용될 것으로 기대한다. 요구도를 조사한 주생활 단원 내용은 현행 가정과학 교과서의 주생활 내용을 분석하여 총 56개 내용 항목(중단원별 19, 14, 23개)을 추출하였고, 교과서 이외의 추가 내용은 교과서 참고자료, 선행 연구, 미래 사회에 요구되는 영역, 교육과정의 개정 방향, 일본의 교육과정 등을 참고하여 총 49개 항목(중단원별 22, 10, 17개)을 선정하였다. 질문지는 전국 8개 시?도 소재 고등학교에서 1학년 600명을 대상으로, 2006년 12월 18일부터 28일까지 조사하였다. 회수된 질문지 중 516부가 SPSS/WIN10.0 프로그램을 이용한 빈도, 평균, 백분율, t-test, ANOVA(Scheffe 사후 검증), 상관분석에 활용되었다. 연구 결과, 학생들은 가정 과목을 대체로 흥미 있어 하였근 절반 이상이 가정과학 선택하기를 보통 이상으로 희망하였으나 교과 선택 희망도는 흥미도보다 낮았다. 주생활 교육 내용 전반적인 요구도는 보통 이상으로 약간 배우고 싶은 정도였고, 그 중에서도 주거의 디자인 관련 내용을 가장 배우고 싶어 하였으며, 소단원 중에서는 기능적인 주거 공간 만들기, 주거 디자인의 요소와 원리를 가장 배우고 싶어 하였다. 현행 교과서 내용에 대한 요구가 추가 내용보다 더 높았으나 추가 내용에 대한 요구도 상당히 높았다. 주생활과 거주 환경 중단원은 오히려 현행 내용보다 더 배우고 싶어 하였다. 세부 항목 중에서는 디자인, 미래의 주거, 건강, 안전, 쾌적한 삶 등과 관련된 내용을 더욱 배우고 싶어 하였다. 이론적이고 직접 적용이 어려운 내용은 요구도가 낮았으며, 일상생활에 적용하기 쉬운 내용을 더 배우고 싶어 하였다. 일반적 특성과 요구도와의 관계에서는 개인 특성 중 성별, 선택계열, 가정 과목 성적에 따라서는 모든 단원의 요구도에 거의 차이가 나타나지 않았으나 가정과목을 선호할수록, 가정과학 과목 선택을 희망할수록, 주거 생활 영역에 관심이 많을수록 대부분의 내용을 더 배우고 싶어 하였다. 가족 특성에서는 아버지 직업, 어머니 직업 유무, 가족 수, 방 사용 유형에 따라서는 요구도 차이가 거의 없는 반면, 주택 형태나 이웃과의 친밀도에 따라서는 차이가 있었다. 주거 환경 특성에서는 주거 지역에 따른 내용 요구도 차이가 뚜렷하였다 더불어 주변 시설이나 환경도 내용에 따라 다소 유의한 상관이 있어 주생활 내용 구성은 지역 간 또는 주변 주거 시설 환경을 고려하고 교수학습시에도 반영되어야 할 것으로 보인다.