• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.276-284
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• 2021

본 연구에서는 코로나19로 시행된 원격수업에 대한 2년제 대학생과 4년제 대학생의 만족도 차이를 분석하였다. 분석결과, 원격수업 유형별 만족도 차이에서는 첫째, 남학생이 여학생보다 대면과 비대면의 혼합형 강의에 대한 만족도가 높게 나타났다. 둘째, 모든 유형의 원격수업에 대한 만족도는 2년제 학생이 4년제 학생보다 높은 것으로 나타났다. 셋째, 학년에 따른 원격수업 유형별 만족도에서는 4년제에서 학년에 따른 원격수업 유형별 만족도 중 대면과 비대면의 혼합형 강의에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 다음으로 원격수업의 운영·내용·교수와의 상호작용·시험 등에 대한 만족도 차이를 분석한 결과, 2년제 학생이 4년제 학생보다 만족도가 높게 나타났다. 그리고 학년에 따른 원격수업의 만족도에서는 2년제와 4년제 모두 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 결과적으로 본 연구를 통해 대학유형에 따라 전반적으로 원격수업의 만족도는 유의미한 차이가 있는 것이 확인되었다. 즉 2년제 학생이 4년제 학생보다 원격수업에 대한 만족도가 높게 나타났다. 분석결과를 토대로 앞으로 원격수업의 효과를 높이기 위해서는 대학유형별 학습자의 특성을 반드시 고려하여 개발되어야 한다.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.1-18
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• 2021

대학도서관은 유학생들이 학습 자원을 얻는 가장 주요한 정보원에 속하므로 유학생들의 학업에 미치는 영향이 크다. 그러나 현재 대다수의 대학도서관은 영어를 제외한 다국어 지원 서비스를 적절히 제공하지 않기 때문에 영어가 모국어가 아닌 유학생들의 학업 수행을 어렵게 만들 수 있다. 따라서 본 연구는 대학도서관 서비스 중 다국어로 제공할 수 있는 서비스를 유학생 맞춤형 서비스로 정의하고, 이러한 맞춤형 서비스가 대학도서관 이용자 만족도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 더 나아가서, 본 연구는 유학생 맞춤형 서비스를 적절히 제공하고 있는 대학도서관의 유학생들과 그렇지 않은 대학도서관의 유학생들의 이용자 만족도를 비교하였다. 이를 위해 서로 다른 두 대학에 재학 중인 중국인 유학생을 대상으로 설문 조사하여 총 138부의 응답을 분석하였다. 본 연구는 유학생 맞춤형 서비스가 유학생의 대학도서관 이용 만족도에 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 특히, 다국어 서비스의 지원은 안내 책자/표지판, 홈페이지를 통한 자료 접근 및 이용, 그리고 이용자 교육 등과 같은 서비스에 대한 만족도에 긍정적인 영향을 주었다. 본 연구의 결과는 대학도서관이 유학생들의 학업 활동을 효과적으로 지원하는 서비스에 대한 실질적 함의를 시사한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권1호
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• pp.62-75
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• 2022

이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정 중 '태양'에 관한 내용 요소를 중심으로, 3D 프린터를 활용한 체험형 STEAM(Science, Technology, Engineering, Arts & Mathematics) 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 2개의 중학교 77명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결력, STEAM 태도 및 수업만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D프린터를 활용하여 태양촉각모델을 제작하고 시각장애 체험을 통해 학생들이 체험 위주의 적극적인 학습이 가능하도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '소통', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '배려', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p< .05)를 얻었다. 셋째, 3D프린터 활용 시각장애 중심의 체험형 STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.66 ~ 3.97로, 전반적으로 수업에 대한 긍정적인 반응을 나타내었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.383-390
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• 2021

최근 드론 산업은 다양한 분야에 활용될 가능성이 제시되면서 급속히 확장되고 있다. 드론 시장 규모가 성장함에 따라 드론 관련 자격증에 관한 관심도 증가하는 추세이다. 하지만 현재 드론 관련 자격제도 및 교육체계가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 드론 교육 훈련의 현실적인 어려움을 해결하고자 관련 기술 연구를 통해 드론 교육의 필요성과 기능성 게임의 특징, AR을 활용한 교육 훈련 효과성을 분석하였다. 이후 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 드론 국가 자격과정 실기시험을 기반으로 연습모드와 시험모드로 구분하고 교육과정이 끝날 때마다 결과화면이 나타나도록 하여 플레이어가 수준별 학습과 스스로 결과에 대해 평가를 할 수 있도록 설계하였다. 또한, 인식률 및 응답속도 대응을 위한 하이브리드 처리 시스템과 네트워크 및 AR 운용 시스템을 구축하였으며, 설계 내용을 토대로 AR을 활용한 드론 교육 훈련 게임 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서 제시한 AR을 활용한 게임 콘텐츠를 드론 교육 훈련에 활용하는 것으로 환경적인 어려움이 보다 완화되고 플레이의 몰입감을 향상시켜 좀 더 효과적인 드론 교육 훈련을 경험할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1709-1722
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• 2022

지구온난화로 인해 발생한 기온 상승은 엘니뇨, 라니냐 현상을 초래하였고, 해수의 온도를 비정상적으로 변화시켰다. 해수 온도의 비정상적인 변화는 특정 지역에 강우가 집중되는 현상을 발생시켜 이상 홍수를 빈번하게 일으킨다. 홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 복구하고 방지하기 위해서는 침수피해 지역을 신속하게 파악하는 것이 중요한데 이는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 통해 가능하다. 본 연구에서는 멀티 커널(kernel) 기반의 수정된 U-NET과 TerraSAR-X 영상을 활용하여 다양한 특성 맵 추출을 통해 반전 잡음(speckle noise)의 효과를 저감하고, 홍수 전, 후의 두 장의 영상을 입력자료로 활용해 홍수 발생 지역을 직접적으로 도출해내는 모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 두 장의 SAR 영상을 전처리하여 모델의 입력자료를 제작하였고, 이를 수정된 U-NET 구조에 적용하여 홍수 탐지 딥러닝 모델을 학습시켰다. 해당 방법을 통해 평균 F1 score 값이 0.966으로 높은 수준으로 홍수 발생 지역을 탐지할 수 있었다. 이 결과는 수해 지역에 대한 신속한 복구 및 수해 예방책 도출에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.639-650
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• 2022

대규모 표사이동으로 인해 침·퇴적이 발생되는 해안에서는 시간이력에 따라 그 현상이 가속화되는 경향이 있기 때문에 적절하고도 시급한 대책을 강구하는 것이 중요하다. 해안침식의 대책방안 중 환경친화적 대책으로 알려진 양빈공법의 경우 입경의 크기에 따라 침식양상이 변화되므로 적정 입경의 크기, 범위 등에 대해 결정하기 위해서는 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 양빈사의 입경변화와 부분양빈의 적용, 파랑과 바람이 공존하는 조건 등을 변수로 설정하였을 때 발생되는 지형변화의 특성을 검토하고자 하였다. 이러한 요인들은 수치모형실험에서 해석하기 어려운 부분이 존재하기 때문에 수리모형실험을 통해 정성적인 해석을 수행하거나 양빈수행 이후에 현장모니터링 등을 통해 그 효과를 검토하게 된다. 하지만 실험과 모니터링 등은 제반사항이 발생되기 때문에 다양한 조건에 대한 예측 연구에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터의 활용을 통한 머신러닝 기법을 이용하여 침·퇴적 경향을 재현함으로써 발생 가능한 현상에 대해 예측함과 동시에 머신러닝 기법의 적용성을 검토하고자 하였다. 학습데이터는 수리모형실험결과를 이용하였으며 연구결과 머신러닝을 이용한 지형변화는 단기예측의 경우 기존연구와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으나 세굴 및 모래톱의 형성 등에서는 다소 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.