• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.159-165
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• 2022

이 연구의 목적은 영화 ≪그린북≫에 나타난 인종주의를 살펴보고 학생들과 토의를 통해 인종차별에 대한 해결 방안을 모색하고자 한다. 이 영화는 1962년 미국을 배경으로 인종차별 사회 속에서 흑인 피아니스트 셜리 박사와 운전기사 토니와 좋은 유대를 맺는 과정을 나타낸다. 이 연구는 2021년 2학기 S 대학교 글로벌 시대의 인문학 수업시간에 다룬 주제 중 하나인 인종 주제를 활용하였다. 왜냐하면 인종주의가 발생한 이래로 현재 코로나19 팬데믹 상황에서도 끊임없는 인종차별의 문제가 발생하고 있기 때문이다. 그러므로 연구자는 이론적 배경으로 인종주의와 상호문화교육에 대해 살펴보고 영화에 나타난 인종차별 사례와 현재 발생한 인종차별 사례를 살펴보았다. 인종주의 차별 역사는 중세 유럽으로 거슬러 올라가고 종교적 갈등으로 발생하였고 백인 우월주의에 기인하였다. 이 인종차별 해결방안으로 국제기구는 상호문화교육을 제시하였다. 그리고 이 연구에서 영화를 활용한 이유는 인터넷과 함께 태어나고 성장한 디지털 네이티브 세대라고 불리는 대학교 1학년 학생을 대상으로 학생들의 관심과 학습동기를 유발하고자 하기 때문이다. 이 연구는 토의를 활용하여 인종차별에 대한 학생들의 해결책을 제시한 후에 연구자의 해결 발안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.390-399
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• 2022

본 연구는 간호대학생의 스트레스와 학업열의 및 극복력의 정도와 그 관계를 확인하고, 스트레스와 학업열의가 극복력에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G시 1개 대학 간호대학생 192명이었고, 자료수집기간은 2019년 12월 23일에서 26일까지이었다. 자료분석은 SPSS 22.0 program으로 기술통계, t-test, ANOVA, Sheffé test, Pearson's correlation coefficients, 다중회귀분석으로 실시하였다. 간호대학생의 극복력은 제 특성에서 성별, 학년, 대인관계, 지원동기, 전공만족도, 학점평균 평점에 따라 유의한 차이가 있었고, 극복력과 학업열의는 정상관관계, 스트레스와는 역상관관계로 나타났다. 다중회귀모형분석에서는 학업열의가 가장 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 주관적 건강상태 중 나쁨, 여성, 3학년 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 모형의 설명력은 33.0%이었다. 결론적으로 간호대학생의 극복력을 강화시키기 위해 정기수업시간에서부터 내재적 동기부여를 통한 학습이 권장되는 지지적인 분위기 조성과 학업에 대한 긍정적인 생각과 성취감을 가질 수 있는 다양한 학업열의 향상 교육프로그램이 제공되어야 할 것으로 생각된다. 또한, 학업열의를 향상시킬 수 있는 PBL 등 교수법 활용을 통하여 극복력을 강화하여야 할 것으로 생각된다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권2호
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• pp.224-233
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• 2023

본 연구는 P광역시 S초등학교 6학년 40명의 학생들을 대상으로 EBS 프로그램을 활용한 환경수업이 초등학생들의 환경감수성과 환경책임행동에 미치는 영향을 알아본 것이다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, EBS 프로그램을 활용한 환경수업이 초등학생들의 환경감수성을 유의미하게 향상 시키는 것으로 나타났다. EBS 프로그램을 활용한 환경수업이 학교라는 공간적 제약을 넘어 전 세계적으로 지구시민들이 환경문제에 관심을 갖고 있으며 환경문제를 해결하기 위하여 노력한다는 점을 알려준다는 점과, EBS 교육방송 환경 콘텐츠에서 제안하는 환경 문제를학습자가 자신의 문제로 삼아 기쁨, 슬픔, 분노, 두려움, 기대감이라는 정서적인 측면을 기르고, 더 나아가 일상생활, 학교생활에서 환경 문제를 찾아보고 친환경 행동에 참여, 실천하면서 환경감수성이 길러졌다고 생각된다. 둘째, EBS 프로그램을 활용한 환경수업이 초등학생들의 환경책임행동에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 EBS 프로그램을 활용한 환경수업이 지식전달에서 그치는 것이 아닌 환경과 관련된 시민적 행동, 교육적 행동, 경제적 행동, 신체적 행동, 설득적 행동으로 연결되는 학습을 제안한다는 점과 실천에 참여한 학생들이 서로 자신의 의견과 생각을 나눠보는 시간을 가짐으로써 환경에 대한 책임감이 길러졌다고 판단된다. 셋째, EBS 프로그램을 활용한 환경수업에 참여한 학생들의 수업 만족도, 흥미도, 참여도를 분석한 결과 연구집단 20명의 학생들 중 80%의 학생들이 만족했으며, 90%의 학생들이 수업이 흥미로웠다고 답했다. 또한 수업의 참여도를 묻는 질문에도 85%의 학생들이 열심히 참여했다고 답했다. 학생들이 지식으로만 환경문제를 접하고 끝내는 수업이 아니라 서로의 생각을 나누고, 행동에 변화를 주면서 환경문제에 자신이 직접 참여하고 있음을 알게 하였기에 EBS 프로그램을 활용한 환경수업에 대한 학생들의 평가가 높게 나타났다고 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.703-709
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• 2023

항만에서 하역을 수행하는 크레인 운전 훈련은 항만과 흡사한 환경에서 실제 크레인으로 훈련하는 것이 가장 바람직하지만, 시공간의 제약과 비용적인 문제가 있다. 이런 제한을 극복하기 위해 VR(Virtual Reality)을 기반으로 한 크레인 훈련 프로그램과 관련 장치가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 HMD 상에서 동작하는 VR 기반의 항만 크레인 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이터는 HMD에서 동작하는 크레인 시뮬레이터 프로그램과 피교육자의 크레인 운전 입력을 처리하는 IoT 운전 단말기, 그리고 피교육자의 훈련 정보를 저장하는 트레이닝 서버로 구성된다. 시뮬레이터 프로그램은 Unity3D로 구현한 VR 기반의 크레인 훈련 시나리오를 제공하고, 아두이노 기반으로 개발한 IoT 운전 단말기는 2개의 컨트롤러로 구성되어, 사용자의 운전 조작을 HMD로 전달한다. 특히, 본 논문의 크레인 시뮬레이터는 트레이닝 서버를 도입하여 교육자별 환경설정 값, 진도 및 훈련 시간, 운전 경고 상황에 대한 정보를 데이터베이스화하였다. 이러한 서버 이용을 통해, 피교육자는 좀 더 편리한 환경에서 시뮬레이터 활용이 가능하고, 학습 정보 제공에 의한 향상된 교육 효과를 기대할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.99-113
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• 2023

고객 기반의 산업에서 고객 Retention은 기업의 경쟁력이라 할 수 있으며, 고객 Retention을 높이는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 것이라 할 수 있다. 따라서, 미래 휴면 고객을 잘 예측하여 관리하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는데 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 신규 고객을 유치하는데 필요한 비용이 기존 고객을 Lock-in 시키는데 드는 비용 보다 많은 것으로 알려져 있기 때문이다. 특히, 수 많은 카드사가 존재하는 국내 카드 산업의 휴면 카드를 관리하고자 정부에서 휴면 카드 자동 해지 제도를 도입하고 있으며, 카드 산업에서 휴면 고객을 관리하는 것이 무엇보다 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하기 위해 Recurrent Neural Network (RNN)방법론을 사용하였으며, RNN방법론 중에서 긴 시간을 효율적으로 학습할 수 있는 Long-Short Term Memory (LSTM)을 활용하였다. 또한, 통합기술수용이론 (UTAUT)을 입각하여 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하는데 필요한 변수를 재정의하였다. 그 결과 안정된 모형의 정확도와 F-1 score를 얻을 수 있었으며, Hit-Ratio를 통하여 모형의 안정된 결과를 입증하였다. 기존 연구에서 지적된 통합기술수용이론 (UTAUT)에서 발생 될 수 있는 인구통계학적 정보의 조절 효과도 발생 되지 않은 것을 보였으며, 이로 인해 통합기술수용이론(UTAUT)를 이용한 변수 선정 모형에서 LSTM을 이용한 휴면 고객 예측 모형은 편향되지 않고 안정된 결과를 가져다 줄 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권8호
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• pp.107-118
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• 2006

터널과 관련된 여러 영향인자중 시간의 따른 투수상태와 지반의 장기거동은 터널의 이상 거동을 이해하는데 있어서 중요하다. 터널은 이러한 인자에 의해서 심각한 손상을 입을 수 있으나 시공 후 이러한 인자들에 의해 발생한 영향을 정량적으로 분석해 내는 것은 쉽지 않다. 입력과 출력간의 상관관계가 비교적 독립적이라면 터널거동에 미치는 인자들의 영향은 역해석 기법을 적용하여 예측할 수 있다. 모델을 구성하는 입출력 자료의 특성에 따라 인공신경망 기법이나 최소제곱법 등 다양한 역해석 방법이 개발 될 수 있으며 수치해석, 실험 또는 계측 결과가 역해석 모델의 구성 및 검증을 위해 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 시공 후 터널의 내공 변위 변화로부터 투수 및 지반의 장기거동과 관련된 인자들 중 배수재의 투수계수, 지하수위, 장기 이완 하중 크기 및 암반 손상 패턴 등의 변화에 의한 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 역해석 기법을 개발하였다. 역해석은 인공신경망 기법을 적용하였으며 학습데이터 확보를 위해 수치해석 모델이 개발 되고 다양한 하중 상태에 대한 거동 분석이 이루어졌다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.24-35
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• 2023

급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.