• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

• 한국과학교육학회지
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• 제34권7호
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• pp.625-634
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• 2014

이 연구는 과학 학습을 증진시키는데 필요한 교사 지식에 대한 학생들의 인식을 분석함으로써 과학 교사 효과성 요인을 조사하였다. 선행 연구를 통해 규명된 기초적인 교사 지식의 요소들은 탐색적 요인 분석(EFA)에 의해 확인되었으며, EFA 결과를 토대로 구조방정식 모델을 활용하여 확인적 요인 분석(CFA)을 실시하였다. 또한, 규명된 교사 효과성 요인에 대한 학생들의 인식을 성별 및 학업 성취 수준별로 차이를 분석하였다. 탐색적 요인 분석 결과, 과학 교사 효과성 요인으로 5개 요인(실체론적 지식, 구문론적 지식, 교육과정 지식, 학생 이해지식, 교수 전략 지식, 학생 평가 지식)을 확인하였으며, 5개 요인들을 다시 두 개의 교사 지식 범주(SMK와 PCK)로 분류하였다. 확인적 요인 분석 결과 실체론적 지식과 구문론적 지식, 학생이해 지식과 교수전략 지식 간에 각각 높은 상관을 나타내었다. 과학 교사 효과성 요인 중 학생들은 실체론적 지식을 가장 중요한 요인으로 인식하였으며, 학생평가 지식을 가장 덜 중요한 요인으로 인식하고 있었다. 또한 과학교사 효과성 요인에 대해 성별 및 성취수준에 따라 상당한 인식의 차이를 나타내었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 효과적인 과학 수업실행을 위해서 SMK와 PCK가 정합적으로 통합될 필요가 있음을 제안하였다. 이 연구는 과학 교사 전문성 계발과 예비 과학 교사 양성 프로그램 개선을 위한 시사점을 제공한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권5호
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• pp.610-623
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• 2005

본 연구는 과학적 탐구 방법의 하나로서 귀추법을 토대로 한 지구과학 탐구 활동을 고안하고 수행하는 기초를 마련하기 위한 이론 연구이다. 관련 분야의 문헌들을 탐색하여 지구과학의 본성을 지구과학 탐구의 목적과 탐구 대상의 특징이라는 측면에서 살펴 보고, 귀추법의 형식과 의미, 규칙 추리와 가설제안 과정에서 사용되는 사고 전략들, 귀추법에 바탕을 둔 수업 모형을 차례로 고찰하였다. 귀추법은 어떤 현상을 설명하기 위하여 특정한 사실이나 원리, 법칙 등과 같은 규칙을 추리해 내고 그 속에 함의된 설명적 진술이나 설명적 가설을 제안하는 과정으로서 지구 환경의 형성 원인과 과정을 연구하는 지구과학 탐구에 잘 부합하는 탐구 방법임을 논하였다. 귀추법은 또한, 확정적, 선택적, 평가적, 창조적인 성격을 지니고 있으며, 규칙 추리와 가설 제안 과정에는 자료에 대한 재구성, 발견 법적 일반화, 유추, 개념적 결합, 사전 평가에 의한 제거, 존재에 관한 전략 등이 사용되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 귀추법을 토대로 한 교수-학습 모형으로서 귀추적 탐구 모형은 지구과학 교육 현장에 적용 하기에 적절한 것으로 판단되었고, 이에 따라 귀추적 방법을 모델로 한 지구과학 수업과 이와 관련된 연구가 이루어져야 한다는 것을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.461-470
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• 2020

본 연구는 건설 전주기 (기획, 설계, 시공, 관리) 과정에서 생성되는 건설 CALS(Continuous Acquisition & Life-Cycle Support) 시스템 내의 데이터 셋 (443개)을 활용하여 토지보상비에 영향을 주는 주요 결정 요인을 분석한다. 해당 분석을 위해 기존 토지 비용 관련 연구에서 활용된 주요 변수를 활용하였다. 이를 기반으로 8개 (토지면적, 개별 공시지가, 감정평가액, 지목, 용도지역 1, 지형 고저, 지형 형상, 도로 접면)의 주요 변수를 활용하였다. 더불어, 해당 변수는 기계학습 알고리즘 기반의 Xgboost 알고리즘을 통해 변수별 중요도 평가를 진행하였고, 해당 변수 중, 개별공시지가가 가장 중요도가 높은 변수로 확인하였다. 토지보상비 결정 요인에 대한 분석 및 검증을 위해 선형다중회귀분석을 사용하였다. 검증을 위해 구성되는 변수로 종속변수는 개별공시지가 변수를 활용하였고, 독립변수는 연속형 변수 1개 (면적), 범주형 변수는 5개 (지목, 용도지역1, 지형고저, 지형형상, 도로접면)를 활용하였다. 본 연구의 모델에 대한 검증결과, 지목, 용도지역 1, 도로접면에 대한 독립 변수가 유의미한 것으로 확인하였다.

• 공학교육연구
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• 제16권2호
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• pp.3-10
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• 2013

본 논문은 적정기술 공학설계 교육 워크숍의 한가지 모델을 제시함을 목적으로 한다. 2008년 여름방학부터 최근 4년간 한동대학교 공학교육혁신센터와 (사)나눔과기술에서 공동 주관하여 실시한 네차례의 전국 대학생 대상의 적정기술 워크숍내용을 제시하고 그 효과를 분석하고자 한다. 본 적정기술 공학설계 워크숍은 공학기술에 대한 연구개발의 대부분이 전세계의 구매력있는 소수의 10%만을 위해서 집중되어 있고 나머지 90%는 공학기술의 혜택에서 소외되어 있다는 문제의식에 기반하고 있기에, 본 워크숍을 "소외된 90%를 위한 공학설계 아카데미"로 명명하여 개최하고 있다. 본 워크숍에서는 대학생들에게 전세계적 빈곤의 문제를 생각하게 하고 세계적 빈부격차 해소에 공학인들이 자신의 전공을 통하여 어떻게 기여할 수 있는지 제시하고 이를 실천할 수 있는 발판을 제공하고자 한다. 그동안의 워크숍 진행에 대한 참여 학생들의 평가 결과는 매우 긍정적이다. 특별히, 2010년 여름부터는 제3세계 소외된 지역의 현지인들을 초청하여 설계문제의 고객의 역할을 부여하여 설계워크숍의 진행에 참여시키고 있다. 학생들과 현지인들로부터 매우 긍정적인 평가를 받고 있다. 더불어 본 적정기술 공학설계 워크숍의 교육적인 효과에 대해서는, 공학교육인증에서 추구하는 학습성과 중, 설계능력 뿐아니라 복합학제적 팀워크, 의사소통, 공학의 사회적 영향력에 대한 이해, 공학윤리, 국제화 등 대부분의 소프트 스킬을 실질적으로 향상시키는 효과를 가지고 있는 것으로 분석 결과에 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권6호
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• pp.519-531
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• 2021

본 연구에서는 중등 예비과학교사들이 수업 시연 강좌에 참여하면서 어떠한 정체성을 드러내는지 탐색하고자 하였다. 연구 대상은 서울 소재 사범대학의 '탐구학습과 생명과학실험 지도' 강좌를 수강하는 예비과학교사 22명이다. 연구를 위하여 예비교사들의 탐구 수업 설계 및 시연 과정에서 만들어진 모든 자료를 수집하였고, 수업 시연 및 반성 장면을 녹화 및 전사하였다. 또한, 수업 후에 9명의 예비교사를 대상으로 반구조화된 면담을 실시하고 녹음 및 전사하였다. 연구 결과, 강좌 초반에는 과학 교사 정체성이 잘 드러나지 않았다. 예비교사들의 초기 구두 반성에서는 권위적 담화가 나타났으며, 이는 예비교사들이 구두 반성 활동을 '시연된 수업에 대한 평가 활동'으로 인식하고 있음을 보여준다. 이러한 인식은 예비교사들이 대학교에 재학하는 학생으로서 과제를 수행하고 교수자에게 평가를 받는 입장으로 수업 시연 강좌에 참여함을 보여준다. 강좌 중반부 이후, 예비교사들의 과학 교사 정체성을 보여주는 담화가 관찰되었다. 중반부 이후 구두 반성에서는 종종 대화적 담화가 이루어졌으며, 이는 예비교사들이 구두 반성 활동을 '전문성 신장을 위한 배움 활동'으로 인식함을 보여준다. 또한 후반부에는 자신의 경험을 교사의 활동과 연결 짓고 해석하는 담화가 나타났다. 이는 예비교사들이 이 순간 자기 자신을 교사로서 인식함을 보여준다. 또한 강좌를 통해 실험 수업에 대한 인식이 확장되었다. 강좌 내에서 참여자들의 권위를 평등화하고, 반성의 역할 모델을 제공하였으며, 수업을 둘러싼 다양한 입장을 경험해보는 연습이 이루어졌던 것이 예비교사의 과학 교사 정체성 형성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 예비교사의 과학 교사 정체성 형성을 위한 교사 양성 과정에 관한 시사점을 제공한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권6호
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• pp.573-582
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• 2023

본 연구는 영재학교 학생들의 논문 초록의 구조를 파악하여 그 특성을 분석하고, 인공지능을 활용하여 초록을 구성하는 여러 요소를 추출하여 그 성능을 비교함으로써 과학영재교육에서 인공지능의 활용 가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 S 영재학교의 2017~2021년의 5년간 졸업 논문 263건을 대상으로 초록에 포함된 배경, 목적, 방법, 결과, 논의의 빈도나 유형이 어떠한지 분석하고 이를 파인튜닝 및 프롬프트를 활용한 인공지능을 활용한 분류 방법을 통해 그 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 영재 학생들이 작성한 과학 논문의 초록 요소의 출현 빈도는 목적, 방법, 결과, 배경, 논의(D)의 순이었고, 목적, 방법, 결과 등 초록에서 필수적으로 포함되어야 하는 요소를 모두 담은 경우는 전체 57.4%에 불과하였다. 인공지능을 활용한 이러한 요소를 분류한 결과, 파인튜닝을 이용한 경우가 가장 정확도가 높았으며 5가지 요소 중 배경, 목적, 결과는 비교적 높은 성능을 보였으나 방법, 논의에 대해서는 정확히 분류하지 못하는 경우가 많 았다. 이러한 결과는 여러 요소의 분포 비율이나 학습을 위한 적절한 데이터셋이나 정보를 제공해 인공지능을 활용해야 보다 효과적인 수단으로 활용될 수 있음을 의미하며, 이에 대한 교육적 시사점을 제시하였다.