• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회
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• pp.115-118
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• 2018

본 연구는 대학원생의 연구 수행을 위한 학술적 역량 진단 및 평가를 기반으로 하여 성취 과정을 지원하는 대학원생의 표준 학술능력 진단평가 도입을 제안하고자함을 목적으로 하였다. 이를 위하여 호주 시드니 대학교의 대학생 학업능력 진단평가 모델인 MASUS(Measuring the Academic Skills of University Students A Diagnostic Assessment)를 연구대상으로 선정하고 질적연구 방법 중 도구적(instrumental) 사례연구를 선택하였다. 이에 따라, 자료 수집 단계에서 시드니대학교 학습지원센터 관계자와의 반구조화된 면대면 인터뷰 및 문헌자료를 정보원으로 하여 자료를 분석함으로써 MASUS의 특징과 시사점을 도출하였다. 이를 기반으로 학문적 소양으로서의 글쓰기 능력의 의미와 중요성을 고찰하고, 이를 통해 대학원생 학술 역량 진단평가 도입의 당위성을 부여하였다. 본 연구를 통해 향후 모든 대학원에서 범용적으로 적용할 수 있는 객관적이고 신뢰도 높은 표준 진단평가 모델을 개발하여 긍정적인 진단문화를 형성할 수 있기를 바라는 바이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제8권1호
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• pp.69-88
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• 2006

학습 수준이 낮은 학생들일수록 교육 내용의 조직이나 제시 방식에 따른 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있다. 따라서 교육 내용의 조직이나 제시 방식의 미묘한 차이에 따라 학습 수준이 낮은 학생들의 반응이 어떻게 달라지는지를 파악하는 연구가 필요하다. 이 논문에서는 2004년에 실시된 초등학교 3학년 국가수준 기초학력 진단평가의 한 영역인 기초 수학의 평가 결과를 토대로 하여, 동일한 성취기준에 속한 평가 문항일지라도 그 조직과 제시 방식에 따라 학생들의 정답률이 어떻게 달라지는가를 알아보았으며, 그러한 내용을 바탕으로 수학 기초학력에 미도달한 학생집단의 특성을 밝히고자 하였다. 그러한 분석 내용에 비추어 몇 가지 사례를 중심으로 현행 초등학교 수학 교과서와 교사용 지도서의 개선 및 부진아를 대상으로 한 교재 집필에 유용하다고 여겨지는 구체적이면서 실질적인 지침을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권2호
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• pp.199-206
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• 2015

본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.558-565
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• 2013

X-ray를 이용한 여성의 유방암 검사인 유방조영술은 유방암의 초기 단계에서의 진단을 위한 효과적인 방법이다. 컴퓨터 지원 검출(CAD) 시스템은 유방조영술을 통한 진단 시 의사가 놓치기 쉬운 유방암의 징후인 종괴의 검출을 도와 유방암 진단율을 높이는 수단이다. 종괴는 다양한 모양을 지니며 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 검출이 어렵고 결과적으로 비-종괴 영역을 포함한 많은 수의 종괴 후보영역이 CAD 시스템에서 검출된다. 따라서 CAD 시스템 설계 시 검출된 많은 수의 종괴 후보영역으로부터 실제 악성 종괴 영역을 분류할 수 있도록 우수한 성능의 분류기가 요구된다. 본 논문에서는 피셔 분별 사전학습을 통해 개선된 Sparse 표현(SR) 기반 분류방법을 제안한다. 개선된 SR 기반 분류기가 기존의 CAD 시스템에서 주로 사용되어온 Support Vector Machine (SVM) 분류기 보다 우수함을 비교실험을 통해 확인했다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권6호
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• pp.551-558
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• 2013

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 학습용 데이터 집합이 확보되어 있을 경우, 매우 강력한 분류 알고리즘이다. 따라서 패턴인식은 물론 기계학습 분야에서 결함진단 도구의 하나로 이용되고 있다. 본 논문에서는 최적 특징과 SVM 을 이용하여 볼 베어링의 결함유형과 결함의 정도를 진단한 결과를 기술하였다. SVM 학습용 특징데이터에는 12 개의 시간영역 특징과 9 개의 주파수영역 특징들이 포함되어 있으며 이들 특징들은 다양한 베어링 결함조건에서 측정된 진동신호와 진동신호의 이산 웨이블렛 변환신호로부터 추출되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.63-78
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• 2019

본 연구는 학교 현장에 지속적이고 체계적인 기초학력 지원을 위해 2015년부터 초 중등 교사를 대상으로 활용되고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템의 사용성 문제를 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사용자 유형(학교관리자 및 교사)별 UX/UI를 기초 설문조사, 사용자 테스팅, 심층 인터뷰, 전문가 휴리스틱스 등 사용성 평가를 수행하였다. 이러한 양적/질적 사용성 평가결과 분석을 통해 도출된 개선사항을 반영한 프로토타입을 개발하고 이를 반복적으로 평가함으로써 사용자 중심의 시스템으로 개선하였다. 본 연구는 전국단위로 활용하고 있는 기초학력 진단-보정 학습 시스템을 사용자 유형(관리자/교사/학생)별 맞춤형 기능 및 UX/UI 개선을 통해 사용자 친화적 시스템으로 개발하였다는데 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.9-17
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• 2023

본 논문에서는 베어링의 결함 진단을 위한 단일 클래스 분류의 진동 이상 탐지 시스템을 제안한다. 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적 및 시간적 손실을 줄이기 위해 정확한 결함 진단시스템은 필수적이며 문제 해결을 위해 딥러닝 기반의 결함 진단 시스템들이 널리 연구되고 있다. 그러나 딥러닝 학습을 위한 실제 데이터 채집 환경에서 비정상 데이터 확보에 어려움이 있으며 이는 데이터 편향을 초래한다. 이에 정상 데이터만 활용하는 단일 클래스 분류 방법을 활용한다. 일반적인 방법으로는 AutoEncoder를 통한 압축과 복원 과정을 학습하여 진동 데이터의 특성을 추출한다. 추출된 특성으로 단일 클래스 분류기를 학습하여 이상 탐지를 실시한다. 하지만 이와 같은 방법은 진동 데이터의 주파수 특성을 고려하지 않아서 진동 데이터의 특성을 효율적 추출할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 진동 데이터의 주파수 특성을 고려한 AutoEncoder 모델을 제안한다. 분류 성능은 accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, f1-score 0.901이 나왔다. 주파수 특성을 고려한 네트워크 설계로 기존 방법들보다 우수한 성능을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.801-807
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• 2024

선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.517-525
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• 2015

본 연구자는 TOEIC 블렌디드 학습을 운영하면서 면대면 학습과 학습효과를 비교할 필요성을 느꼈다. 학습효과가 떨어질 경우에는 블렌디드 학습을 중단하기 위해서였다. 따라서 본 연구자는 학습자들의 한 학기 동안의 성적 향상도, 학습자들의 자가진단 점수, 온라인 과제 참여도와 문제풀이 평균점수를 활용하여 두 학습을 비교하였다. 이러한 비교를 하기 위해 t-test, 피어슨 상관관계, 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 큰 차이는 아니라 할지라도 블렌디드 학습이 면대면 학습보다 효과가 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 블렌디드 학습의 학습자들이 오프라인 수업과 수업 게시판을 통해 교수자와 소통할 수 있는 반면, 매주 온라인 수업의 출석을 독려하는 문자를 받았으며, 학습자들의 온라인 수업의 참여가 온라인 과제 또한 적극적으로 참여할 수 있게 영향을 끼친 탓이라고 분석하였다. 이러한 연구결과는 향후 TOEIC 블렌디드 학습을 운영하고자 하는 교수자들에게 많은 참고가 될 것이다.