• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.303-308
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• 2023

본 연구의 목적은 중소기업이 실질적으로 적용할 수 있는 BSC 구축을 위한 실무 가이드를 제공하는 것이며, 이를 위해 사례분석으로 텐트 폴대 제조회사인 J사의 현장요구형 균형성과표(BSC)를 통한 성과평가시스템를 구축하고 경영전략체계도를 제공하고자 하였다. 조사방법으로 1단계 BSC관련 제안요구서 비교를 통해 발주기관의 요구사항을 정리하였으며, 2단계 결과보고서 정리를 통해 BSC 구축방법을 정리하고, 3단계 BSC 4가지 관점별 중소기업 요구형 KPI 지표를 도출하고, 4단계 SWOT 분석을 통한 기업비전을 도출하고, 5단계 현장 요구형 KPI, 가중치 설정, BSC를 통한 전략맵 개발, 6단계 최종 전략체계도 작성하였다. 연구결과 BSC 4가지 관점을 부서별로 재구성하였다. 즉 재원(재무)관점은 임원관점, 고객관점은 영업부관점, 내부프로세스 관점은 설계부·생산품질부 관점, 학습·혁신관점은 관리부관점으로 간주할 수 있었다. 또한 J기업의 요구형 CSF는 총11개, KPI는 총49개 도출하였다. 연구의 한계는 해당 기업의 BSC를 통한 최종 전략체계도 까지만 진행되었으며, 향후 회사의 보상제도와 연계할 필요가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.153-160
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• 2023

실물 또는 그에 준하는 모형을 제작하여 디자인 아이디어를 검증하는 과정은 제품 개발 과정에 있어 필수적이다. 이러한 배경에서 본 연구는 디자인공학 전공을 중심으로 기초 단계부터 일정 수준 이상까지의 모형 제작 역량을 체계적으로 함양할 수 있는 교과목 개발 사례를 고찰하는데 목적이 있다. 이를 위한 이론적 고찰로서 산업디자인 등 유관 영역 및 전공에서의 모형 또는 프로토타이핑 등 메이킹 관련 선행연구들을 고찰하고, 이어서 커리큘럼 개발을 위한 방법론적 고찰로 블룸의 개선된 택사노미 모델과 석천홍의 공업디자인 프로그램 모델을 살핀다. 최종적으로는 이를 적용하여 대학 교육의 일반적 한 학기인 16주차 학습에 대응하는 강의 계획이 포함 된 신설 교과목을 제안한다. 연구의 결과, 여전히 물리적 모형을 제작하는 일은 새로운 디자인 개발에 있어 필수적이란 사실을 확인할 수 있었으며, 그에 따라 전공 영역에 맞는 체계적 교육 과정의 수립도 요구된다는 점을 확인하였다. 본 연구의 범위가 교과목 개발까지인 관계로, 후속 연구에서는 실제 적용을 통한 역량 교육으로서의 효용성 검증 및 성찰과 개선된 교과 설계제안 등의 내용이 고찰 될 필요가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권1호
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• pp.95-115
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• 2023

많은 교사들이 수학 수업에서 효과적인 논의를 하고 싶어 하지만 정작 성공적으로 수행하기란 쉽지 않다. 이에 본 연구에서는 '효과적인 수학적 논의를 위해 교사가 알아야 할 5가지 관행'에 대해서 학습하고 이를 수업에 적극적으로 적용하는 과정에서 15명의 초등학교 교사들이 실제적으로 어떤 어려움에 직면하는지를 분석하는 것에 중점을 두었다. 특히 본 연구 대상 교사들이 3~4명씩 교사 공동체를 구성하여 5가지 관행을 적용한 수업을 설계·실행·반성하는 과정을 종합적으로 분석하였다. 연구 결과, 교사들은 학생들의 수준과 수업 환경에 적합한 과제를 선정하는 데 가장 많은 어려움을 겪었고, 모든 학생들의 해결 방법을 점검하는 것, 그리고 학생들의 해결 방법을 핵심적인 수학적 아이디어와 연결하는 것에 어려움을 겪는 것으로 드러났다. 또한 효율적으로 활용할 수 있는 지도안 작성하기, 다양한 교사의 역할을 동시에 수행하기, 학생의 발표를 시각적으로 공유하기 등과 같이 기존의 선행 연구에서 강조되지 않았던 실제적이고 구체적인 어려움을 분석할 수 있었다. 본 연구 결과가 초등학교 수학 수업에서 효과적인 논의를 이끌어 가고 싶은 교사에게 실질적인 도움이 되고 교사교육자에게 구체적인 사례를 통한 논의의 장을 확장하기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.199-206
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• 2023

현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.27-36
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• 2023

최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.953-964
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• 2023

기후변화는 부정할 수 없는 오늘날 인류가 직면한 가장 시급한 과제이다. 그러나 기후변화에 대한 국민적 관심과 인식 수준은 충분치 않아 보다 적극적인 교육과 함께 이를 지원할 콘텐츠 개발이 필요하다. 특히 가치관 형성 및 윤리의식 확립이 시작되는 초·중등교육 시기부터 기후변화 교육이 활발히 이루어져야 하나 수준 맞춤형 체험기반 전문교육 콘텐츠는 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 학습자가 간접적으로 기후변화를 체험할 수 있도록 하는 혁신적인 교육 도구로써 해수면 상승 체험 3D 시뮬레이터를 개발하였다. 해수면 상승 요소로 기후변화로 인한 해수면 상승뿐 아니라 폭풍해일고를 함께 고려하였으며, 특히 장기 파고관측 빅데이터 분석을 통해 시뮬레이터 기능을 설계한 것을 주요 특징으로 볼 수 있다. 초·중등 학생들에게 친숙하게 접근하기 위해 게임 엔진 'Unity'를 채용하였다. 더 나아가 본 시뮬레이터를 활용한 교육 콘텐츠를 함께 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.486-493
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• 2023

본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.123-132
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• 2023

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.930-938
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• 2023

해사영어는 선박 운항, 해양 안전, 선내 의사소통 및 선외 교신을 위해 설계된 특수한 영어 언어체계이다. 국제해사기구 STCW(선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약)에 따르면 국제항해에 종사하는 항해사가 되기 위해서는 SMCP를 포함한 해사영어 대한 충분한 이해가 수반되어야 한다. 본 연구는 음성인식, 번역, 단어 기입 등 유형의 해사영어시험을 통하여 학생들의 해사영어 활용 능력을 측정하고 플랫폼 사용에 따른 시험 점수 향상 정도, 나아가 초임항해사로 나가기 위하여 요구되는 해사영어 시험 플랫폼 활용 시간 등을 조사하고자 하였다. 실험은 먼저 초기 시험을 통해 학생들의 일반영어능력과 SMCP 활용 능력에 대한 연관성을 조사한 후, 중간 시험 및 최종 시험을 통해 플랫폼 활용에 대한 점수 향상 정도, 응시시간 변화 등 요인을 측정하였다. 초기 시험을 통해 개인 요인(예: 토익 점수, 본인 스스로에 대한 영어능력 평가)에 따른 그룹 간 해사영어시험 점수에 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 중간시험 및 최종시험을 통해 플랫폼 활용이 유의한 시험점수 향상으로 이어졌음을 확인하였다. 해당 연구는 해사 교육분야에 다양하게 적용할 수 있는 학습 플랫폼 활용 효능을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으로 사료된다.