현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
1988년 대통령의 지시로 시작된 용산공원 조성 사업은 용산 미8군 기지의 이전 후 이전적지의 활용 계획을 수립하면서 시작되었으나 대내외적 상황 변화로 여전히 설계 단계에 머무르고 있다. 본 연구는 1992년 미군기지 일부에 조성된 용산가족공원의 조성 과정을 살펴 현재 진행 중인 용산공원 프로젝트에 참고할 수 있는 시사점을 도출하고자 시작되었다. 서울기록원에 이관된 용산공원 및 용산가족공원 관련 공공 기록물 중 주요기록물 53건을 최종 분석하여 세 가지 시사점을 도출했다. 첫째, 용산 미8군 반환 기지 전체에 대한 공원 계획뿐 아니라 그 일부인 골프장의 공원화 계획 또한 중요하게 다뤄진 사실을 보았을 때, 미8군 골프장 부지에 조성된 용산가족공원은 용산공원의 1단계 사업으로서 위상을 가진다. 둘째, 그럼에도 불구하고 용산가족공원이 임시적으로 개장되고, 그 결과 시설에 잠식당할 수밖에 없었던 사실을 바탕으로, 반환 부지의 임시 공원화가 추진되고 있는 현재 용산공원 조성 과정에서 온전한 공원 조성을 위한 정교한 로드맵과 조성 과정의 설계가 필요하다. 셋째, 과거의 기록을 통해 현재 사업에 적용할 수 있는 교훈을 도출할 수 있다는 점에서, 장기간 진행되는 사업의 경우 더욱 공원 조성 과정에 대한 기록과 기록물의 정리 및 체계화가 필요하다. 본 연구는 공공 기록물의 전수 조사를 통해 용산가족공원 조성 과정에서 논의된 도시계획의 중요 이슈를 발굴한 점, 그동안 알려지지 않았던 용산가족공원과 용산공원의 연계성을 살폈다는 점, 현재 진행 중인 용산공원 조성 사업 과정에서 공원 아카이빙의 중요성을 재확인했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 디지털 기술의 본격 활용에 따라 시간과 장소에 구애받지 않는 유연한 학습 환경 구축의 방안으로 제안되고 있는 에듀테크가 수학 교과에서 활용되기 위하여 그 현황을 분석하는 데 목적이 있다. 이에 따라 국내외 에듀테크 현황 및 활용 동향을 확인하며, 수학교과에서 활용되는 에듀테크 플랫폼의 기능과 그 역할을 분석하였다. 분석 결과, 에듀테크 플랫폼은 위계적 학문인 수학교육에서 학습자 개별 맞춤 학습에 유용할 수 있도록 그 기능을 구축해 나가고 있으며, 나아가 학습자의 자기주도학습을 추구하고 있었다. 또한 각 수업 단계에 맞는 활동 및 평가가 가능하여 교사의 업무경감 및 학습관리와 역량 강화 수업 등에 유용할 수 있도록 발전되어가고 있음을 확인하였다. 따라서 향후 이러한 플랫폼을 효율적으로 활용할 수 있는 교수설계 및 학생의 개별 맞춤형 학습 지원 활용 방안이 함께 수행되어질 필요가 있다.
본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.
본 연구는 공원 이용자의 수요 변화에 맞춰 공원 운영 및 관리를 개선하기 위한 연구이다. 과거 공원 이용 수요에 관한 조사와 분석은 설문조사에 의존해왔으나, 최근에는 공원 이용 트렌드 및 이용자의 활동을 다각도로 파악할 수 있는 소셜미디어 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 하지만 이러한 연구들은 소셜미디어 데이터 중 텍스트 데이터에만 집중되어 있어 이미지 데이터에 담겨있는 정보를 얻기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 소셜미디어 이미지 데이터를 이용하여 공원 이용 특성 분석의 새로운 방법을 제시하고, 실제 도시공원 분석에 적용하여 공원 운영 및 관리 방안을 제안하고자 한다. 연구 방법으로는 Visual Question Answering(VQA) 딥러닝 기술을 활용한 이미지 분석 도구를 구축하였다. 이 도구를 이용해 공원 이용자의 특성과 위치, 이용행태 등의 각 도시공원 이용 특성을 파악하였으며, 이를 기반으로 공원별 운영 및 관리 전략을 마련했다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, VQA 딥러닝 기술을 활용해 도출한 이미지 분석 결과값이 기존의 텍스트 분석 결과값과 유사함을 확인하여 분석 도구의 유효성을 입증했다. 둘째, VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석은 기존의 텍스트 분석에서 얻을 수 없는 정보(성별, 연령, 이용시간 등)를 수집할 수 있음을 확인했다. 셋째, VQA 분석을 실제 공원의 이용 특성 분석에 적용하여 기존 공원의 운영 및 관리 방안을 제시했다. 본 연구의 결과를 토대로 VQA 딥러닝 기술을 이용한 공원 이용 특성 분석 방법은 향후 여러 공원 이용 특성 분석 시 중요한 방법론적 시사점을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
디지털드로잉 과목은 최근 혁신 교육과정의 움직임에 따른 평가 요소들의 세분화 단계와 평가의 점진성이 요구 되어진다. 본 논문에서는 드로잉을 평가하기 위한 혁신기준제시와 루브릭 평가에 의한 제안을 목적으로 한다. 본문에서는 혁신평가 기준으로서 초급 평가의 기준은 기술적 솜씨인 선의 정확성과 일관성, 그림의 비율과 균형 유지이며, 중급에서의 다양한 브러시와 도구를 효과적으로 활용한 능력을 위주로 제안을 하였다. 고급 평가 부분에서는 AI 자료 수집과 창의성을 중심으로 한 새로운 시각이나 독창성 및 주어진 주제에 대한 독특한 관점이나 해석의 부분이다. 아울러 디자인 원칙 이해로서 레이아웃, 색상, 형태 등의 디자인 원칙을 통한 작품의 일관성과 조화와 표현력, 감정 전달을 통한 디지털 드로잉 소프트웨어의 다양한 기능을 적극적으로 활용한 능력을 중심으로 한 완성도에 관한 평가 부분을 도출하였다. 루브릭 평가도입의 중요성은 교수자에게는 객관적이고 일관된 평가를 가능하게 하며, 이러한 예술 과목에서의 루브릭 평가 연구의 핵심은 학습자의 강점과 약점을 명확하게 파악할 수 있도록 도와주고, 학습자는 각 항목에 대한 피드백을 통해 개선할 부분을 파악하며, 그에 따라 더 나은 혁신의 드로잉 기술을 발전시킬 수 있기에 학문적 연구가 필요한 주요 항목이라 하겠다.
본 논문에서는 미앤더라인 배열 구조를 이용한 이중 다이폴 준-야기 안테나의 이득 향상에 대하여 연구하였다. 미앤더라인 도체 모양의 단위 셀로 구성된 4×1 미앤더라인 배열 구조를 이중 다이폴 준-야기 안테나의 두 번째 다이폴 안테나 위에 배치하였다. 기존의 스트립 도파기를 사용하였을 때와 성능을 비교하기 위해 1.70 -2.70 GHz 대역에서 이득이 7 dBi 이상을 가지도록 설계하였다. 비교 결과, 제안한 미앤더라인 배열 구조를 사용하였을 때가 평균 이득이 더 크게 나타났다. 제안된 미앤더라인 배열 구조를 이용한 이중 다이폴 준-야기 안테나를 FR4 기판 상에 제작하여 특성을 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 실험 결과, 전압 정재파비(voltage standing wave ratio; VSWR)가 2 이하인 대역은 1.55-2.82 GHz이고, 이득이 7 dBi 이상인 주파수 대역은 1.54-2.83 GHz으로 측정되었다. 기존 스트립 도파기를 사용하였을 때 보다 이득이 7 dBi 이상인 주파수 대역폭이 증가하고 평균 이득도 조금 증가하였다.
학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.
목적: 태아수종으로 진단된 환아를 대상으로 태아수종의 특성과, 사망률과 연관된 위험 인자를 분석하고자 한다. 방법: 1990년 1월부터 2009년 6월까지 서울아산병원 신생아 중환자실에 입원하여 태아수종을 진단받고 치료한 환아 71명을 대상으로 후향적 의무기록 분석을 시행하여 태아수종아의 특성, 산모의 특성, 태아수종의 원인 등을 조사하였다. 또한 이들 생존군과 사망군의 2군으로 나누어 사망률과 연관된 위험 인자에 대한 분석을 시행하였다. 결과: 전체 71명의 환아(평균 재태연령: 33주, 출생체중: 2.6 kg) 중 생존한 환아의 수는 38명(53.5%), 사망한 환아의 수는 33명(46.5%)으로 나타났다. 태아수종의 원인 중, 비면역성 원인은 총 71례 중 68례(95.8%)로 나타났고, 이 중 특발성이 가장 많았고, 유미흉, 심기형, 쌍생아간 수혈, 태변복막염, 심부정맥, 선천성 감염 순으로 나타났다. 면역성 원인은 총 71례 중 3례(4.2%)로 Rh 부적합증이 2례, ABO 부적합증이 1례로 나타났다. 위험인자의 다변량 분석에서, 낮은 5분 아프가 점수(P=0.001), 유리질막병을 동반한 경우(P=0.030), 그리고 출생 시재태주령 별 50백분위수에 해당하는 표준체중을 10일내 회복하지 못하는 경우(P=0.042)에 사망률이 유의하게 증가하였다. 결론: 본 연구에서는 낮은 5분 아프가 점수, 유리질막병의 동반 그리고 재태주령 별 50백분위수에 해당하는 표준 체중을 10일 내 회복하지 못하는 경우가 태아수종의 사망률을 높이는 유의한 위험인자로 나타났다. 낮은 5분 아프가 점수 및 유리질막병을 동반한 경우는 출생 초기의 상태를 반영하고 표준 체중 회복의 지연은 출생시 태아수종의 심한 정도를 반영하기 때문에, 태아 수종에 이환된 신생아의 경우 출생 초기의 상태와 태아 수종의 정도가 예후 예견에 도움이 될 수 있을 것이라고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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