현대사회의 변화는 소프트웨어와 인공지능을 적용한 다양한 서비스 모델이 나오고 있으며, 모든 분야에서 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 급격하게 변화되어 가고 있다. 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 소프트웨어와 인공지능에 대한 교육이 부각되고 있다. 이러한 사회적 변화에 따라 소프트웨어와 인공지능의 활용에 대한 관심이 상당히 높다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육 현장에 도입 예정이어서 많은 교육활동이 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험활동 프로그램을 운영하였던 내용을 기반으로 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 프로그램과 운영 방법에 대한 효율성을 제안하고자 한다.
본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.
도시 하류의 가용수량과 관련된 생활용수 회귀수량은 아직까지 정확한 회귀수량 파악이 어려운 상황이다. 본 연구에서는 생활용수 물순환시스템을 면(面)적 개념으로 물 유입, 물 전달, 물 유출 단계로 정의하였다. 대상지는 전라남도 함평군 일대로 선정했으며 물순환계통도 작성 및 완전·불완전 계측지점의 분류를 통해 단일 유입~단일 유출지점으로 설정하였다. 총 6년(2017년 1월 1일~2022년 12월 31일)간 일단위의 유입량·유출량 자료로 시계열예측모형(ARIMA 모형, 전이함수모형)을 구축하였고 학습기간과 검증기간으로 분리하여 유입량·유출량을 예측하였다. 그 결과, 두 모형 모두 안정적인 잔차와 통계적 유의성 확보로 단기 예측 실현 가능성을 보여 초기 단계의 물순환시스템을 구현하였다. 향후에는 불완전 계측지점, 미계측지점, 기상조건을 추가하고 최적의 모형을 선정하여 대상 유역의 실제 회귀량을 예측하고 효율적인 물 운영이 가능하길 기대해본다.
지하철은 현대 도시의 교통 체계에서 중요한 역할을 하는 대중 교통 수단이다. 하지만, 갑작스런 고장 및 시스템 불통 등의 이유로 혼잡을 야기시키는 경우가 종종 발생하여 불편을 초래하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지하철 시스템의 효율적 운영을 위해 머신러닝을 활용한 고장 예측 및 예방 연구를 진행하였다. UC Irvine의 MetroPT-3 데이터셋을 활용하고, 로지스틱 회귀를 이용하여 지하철 고장 예측 모델을 구축하였다. 모델은 0.991의 높은 정확도로 비고장 상태를 예측하나, 정밀도와 재현율은 상대적으로 낮아 고장 예측에 있어 오류 가능성을 시사하고 있다. ROC_AUC 값이 0.901로, 모델이 무작위 추측보다 뛰어난 분류를 할 수 있다. 구축한 모델은 지하철 시스템의 안정적인 운영 운영에 유용하나, 성능 개선을 위한 추가 연구가 필요하다고 생각한다. 따라서 학습 데이터가 많고 데이터의 정제가 잘 이루어진다면 고장 예측을 통해 사전 점검을 하여 예방할 수 있다.
직접공기포집 기술은 기후 변화 완화에서 중요한 역할을 하고 있다. 국제에너지기구와 기후변화에 관한 보고서에서는 이러한 중요성을 강조하고 있고, 탄소의 지속적인 배출에도 불구하고 이를 감소시킴으로써 지구 온난화를 1.5 ℃로 제한하는 것을 목표로 한다. 직접공기포집 기술은 초기 비용에도 불구하고 연구 및 개발, 운영 학습 및 규모의 경제를 통한 비용 절감의 가능성을 보여주고 있다. 최근 고투과도를 갖춘 고분자 막의 발전은 막 기반 직접공기포집 기술에 대한 잠재력을 제시하고 있으나, 효과적인 대기 중 CO2 분리를 위해서는 CO2에 대한 높은 선택성과 투과성을 갖춘 막을 필요로 한다. 현재 연구는 막 최적화 연구를 다수의 연구팀에 의하여 연구되고 있으며, CO2 포집 효율을 향상시키는 데 중점을 두고 있다. 본 연구에서는 직접공기포집의 중요성, 발전 중인 비용 동향 및 기후 변화 완화에 있어서 막의 발전이 중요한 역할을 강조하고 있고, 덧붙여서 이 연구에서는 막 기반 DAC에서의 permeance와 selectivity의 이론적 배경, 조건, 구성, 장단점에 대해 알아보았다.
시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 골드버그 장치 활동 수행과정에서 나타나는 남학생과 여학생의 특성을 살펴보고 영재프로그램 개발 및 지도방안에 대한 시사점을 마련하고자 하였다. 연구 대상은 경기도 소재 초등학교 영재학급 5학년 학생 16명으로 4명씩 한 조로 구성하여 남학생 2그룹, 여학생 2그룹으로 편성하였다. 최종 과제는 구슬이 목표 지점에 가장 늦게 도착하도록 골드버그 장치를 제작하는 것으로 학생들의 수행과정을 참여 관찰하여 질적으로 분석하였다. 골드버그 장치 활동을 계획, 제작, 결과, 평가 및 반성 단계로 나누어 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 계획 단계에서 여학생은 골드버그 장치 과정을 글로 자세히 설명하였으며 남학생은 시각적으로 간단하게 나타냈다. 둘째, 제작 단계에서 남학생은 설계했던 대로 장치를 구현하려는 과제집착력을 보였으나 여학생은 간단하고 쉽게 나타내는 모습을 보였다. 셋째, 장치 제작의 정교성 및 효율성은 남학생이 우수하였고 재료 사용의 독창성 및 다양성은 여학생이 우수하였다. 넷째, 평가 및 반성 단계에서 남학생은 개별적으로 평가를 하였고 여학생은 다른 사람의 생각을 반영하여 평가하는 모습을 보였다. 이에 영재프로그램 개발 및 지도 시 성별을 고려하여 교수학습내용을 재구성하거나 다양한 수업전략을 모색할 필요가 있다. 나아가 성별에 따른 영재학생의 수행과정에 대한 보다 폭넓고 체계적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
이 글은 최근 혁신정책과 환경정책의 영역 확장과 중첩으로 관심이 높아지고 있는 환경친화적 혁신정책을 시스템 전환과 정책통합의 관점에서 살펴본다. 그 구체적인 사례로 핀란드의 환경정책과 혁신정책 통합 노력을 전략수립, 집행, 평가 단계로 나누어 분석하였다. 핀란드 사례와 비교를 통해 우리나라 환경-혁신 정책통합의 현황과 문제점을 살펴보고 향후 정책통합을 효과적으로 추진하기 위한 정책 시사점을 도출하였다. 사례 연구 결과 핀란드는 지속가능한 발전과 친환경 혁신이라는 포괄적인 혁신정책 의제를 제시하면서 환경정책과 혁신정책의 통합을 시도하였다. 핀란드에서 환경-혁신정책 간의 수평적인 연계 노력은 정책수단을 설계하고 집행하는 단계에서 더욱 분명하게 나타난다. 핀란드는 정책집행 수준에서 환경정책과 혁신정책의 통합을 시도하면서 환경 목표를 기술프로그램에 포함하였으며, 특정 프로그램에서는 환경기술 산업을 위한 구체적인 설계까지 이루어졌다. 또한 작고 안정적인 비공식적 네트워크를 통해 환경정책과 혁신정책의 정보 교환과 커뮤니케이션이 이루어지면서 이것이 사회적 학습과 피드백으로 이어지고 있다. 평가의 전통 관행이 정책 영역 전반에 걸쳐 있으며, 환경-혁신정책 통합에 대한 성과 평가도 다소 일시적이지만 시도하고 있다. 이때 성과 평가는 경제적 성장보다는 생태효율성이라는 환경 영향을 평가하는데 초점을 두고 있다. 최근 우리나라에서도 환경, 자원 에너지 등에 관한 논의가 활발해지면서 이에 대한 적극적인 정책적 노력을 시도하고 있다. 이에 따라 환경 목표가 경제, 혁신 정책과 통합되고 이들 정책과 균형을 이뤄야 한다는 논의가 지속적으로 이루어지고 있다. 향후 보다 실효성있는 정책통합이 이루어지기 위해서는 정책 설계 및 집행, 그리고 평가가 일련의 주기로 진행되어야 한다. 무엇보다도 정책 수단을 설계하고 집행하는 단계에서 정책 간 수평적 연계와 통합을 강화할 수 있는 실질적인 정책 수단 개발이 뒤따라야 한다.
디지털 미디어 시대로의 전환에 따라 디지털 미디어를 통한 뉴스의 수용, 생산, 공유 능력(뉴스 리터러시)의 중요성이 커지고 있지만, 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준에 대한 진단과 뉴스 리터러시 향상 방안에 대한 논의는 부족하다. 이에 본 연구에서는 한국언론진흥재단의 '2020 언론수용자 조사'의 데이터를 활용하여 배경변인(도시화 정도, 성별, 연령, 학력)에 따른 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준을 분석하고 뉴스 리터러시 관련 활동의 양과 뉴스 리터러시 수준의 관계를 살펴보았다. 분석 결과 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준은 전반적으로 높지 않았으며 집단 간 차이도 두드러졌다. 또한, 뉴스 리터러시 관련 활동의 양과 뉴스 리터러시 수준 간의 상당한 관련성을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 우리나라 성인 전반의 뉴스 리터러시 향상을 촉진하기 위한 정책적 지원이 필요하다는 점, 한정된 자원의 효율적 배분을 위해 성인 학습자의 배경변인에 따라 뉴스 리터러시 교육 지원의 우선순위를 결정할 필요가 있다는 점, 우리나라 성인들의 뉴스 리터러시 수준을 지속적으로 모니터링해 나갈 필요가 있다는 점 등을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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