• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.103-114
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• 2021

본 연구의 목적은 과학 교육에서 정서 연구의 역사를 살펴보고 최근 연구 동향을 탐색하여 발전 방향을 모색하는 것이었다. 이를 위하여 관련 문헌들에 대해 고찰하고 그 내용을 연구 문제에 따라 정리하였다. 그 결과, 과학 교육에서 정서 연구는 여러 가지 개념이 혼재된 상태에서 출발하여 과학적 태도와 과학에 대한 태도가 구분되면서 좀 더 체계적인 면모를 갖추게 되었고, 이후 과학 학습에 관련된 긍정적 정서 및 부정적 정서에 관한 연구로 이어져 왔음을 알 수 있었다. 하지만 인지와 정서 사이에는 복잡한 관계가 있으며, 정서를 과학 학습에 영향을 미치는 외부적인 요인으로만 취급하는 이분법적인 시도에 제한점이 있음을 확인할 수 있었다. 이와는 달리 최근 인식적 정서에 관한 연구는 과학적 실천에 정서가 동반되고 인지와 정서가 서로 영향을 주고받으며 통합되어 있다는 새로운 관점을 제공하고 있었다. 따라서 과학적 실천을 통해 과학을 공부하는 학생들이 경험하는 다양한 정서를 이해하고 부정적인 정서까지도 교육적으로 적절히 대응하기 위한 연구가 필요함을 논의하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.17-28
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• 2022

The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.7-16
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• 2023

캐릭터 애니메이션 분야에서 목표 지향적 이동을 위해 원하는 궤적을 재현하는 것은 항상 어려운 과제이다. 생성 모델을 사용하는 데이터 기반 방법은 명시적인 조건 없이 긴 동작 시퀀스를 예측하는 효율적인 방법 중 하나이다. 이러한 방법은 고품질의 결과물을 생성해내지만, 멀리 있는 목표물을 무작위로 타격하는 것처럼 더 어려운 상황의 모션을 합성(synthesis)에 있어서는 제한될 수 있다. 하지만 이는 모션 데이터 클립을 모방하는 GAN Discriminator 를 사용하고 강화학습을 통해 해결할 수 있다. 본 연구는 캐릭터들이 GAN 기반 접근법과 리워드 설계를 통해 복싱을 구현하는 것을 목표로 한다. 논문에서 사용된 두 가지의 최신 연구인 Adversarial Motion Prior 와 Adversarial Skill Embedding 에 대해 비교실험하며, 또한 복싱을 경쟁 스포츠에 적용하기 위하여 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 대규모 self-play 프레임워크인 TimeChamber 를 활용한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.133-139
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• 2024

The educational situation, which resulted from the announced self-isolation regime, intensified the forced decisions on the organization of the distance educational process. The study is topical because of the provision of distance learning based on the experience of Kyiv National University of Culture and Arts. The study was conducted in three stages. Systemic, socio-communicative, competence approaches, sociological methods (questionnaires and interviews) were chosen as methodological tools of the research. The results of a survey of teachers and entrants to higher education institutions on the topic "Using social networks and digital platforms for online classes under the conditions of quarantine restrictions" allowed to scientifically substantiate the need for deeper knowledge of such tools as Google Meet (79%), Zoom (13.78%) and Google Classroom (11.62%), which are preferred by entrants. Almost a third of entrants (34.26%) noted the lack of scientific and methodological support for learning the subjects. The study showed high efficiency of messengers in distance education. The study found that in the process of organizing communication in the student-teacher system, it is necessary to take into account the priority of Telegram on the basis of which it is necessary to implement a chatbot for convenient and effective exchange of information about the educational process. Further research should focus on the effectiveness of the use of Telegram. The effectiveness of using chatbots should also be considered. Chatbots can be used to automate routine components of the learning process.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권10호
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• pp.387-396
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• 2018

과거부터 주식시장의 주가 예측은 풀리지 않는 난제이다. 이를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만 정확한 가격을 예측하는 것은 불가능하다. 최근 분산 원장이라는 개념을 기술적으로 구현한 최초의 암호화폐인 비트코인을 시작으로 다양한 종류의 암호화폐가 개발되면서 암호화폐 시장이 형성되었고, 그 가격을 예측하기 위해 다양한 접근들이 시도되고 있다. 특히, 기존의 전통적인 주식시장에서의 주가 예측 기법들을 적용하려는 시도부터 딥러닝과 강화학습을 적용하려는 시도까지 다양하다. 하지만 암호화폐 시장은 기존 주식 시장에는 없던 여러 가지 새로운 특징을 가지는 시장으로서 전통적인 주식 시장 분석 기술뿐만 아니라 암호화폐 시장에 적합한 새로운 분석 기술에 관한 수요가 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 우선 빗썸의 API를 통하여 7개의 암호화폐 가격 데이터를 수집 및 가공하였다. 이후, Data-Driven 방식의 지도학습 기반 기계학습 모델인 그래디언트 부스팅 모델을 채택하여 암호화폐 가격 데이터 변화를 학습하고, 검증단계에서 가장 최적의 모델 파라미터를 산출하고, 최종적으로 테스트 데이터를 활용하여 암호화폐 가격동향 예측 성능을 평가한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제14권3호
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• pp.237-259
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• 2011

수학 학습장애는 정상적인 수학적 역량 획득을 저해하는 학습 장애의 한 유형으로, 아동, 청소년의 5- 10% 정도가 겪는 학습 장애의 한 분야이다. 현재 수학학습장애를 진단하기 위하여 기초학력평가나 표준화된 검사가 사용되고 있다. 검사 결과를 토대로 아동의 사전지식을 파악하고, 취약한 영역을 찾는 것 역시 중요하다. 본 연구는 수학학습장애의 유형을 파악하고, 중재의 출발점을 알려줄 수 있는 포괄적인 진단 검사가 포함해야 하는 구성요소를 찾는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 신경심리학적 이론에 근거하여 수학학습에 영향을 주는 기본적인 인지적 요인들을 찾고, 관련되어 활성화 되는 두뇌 영역과 그들의 세부적 기능을 살펴본다. 또 수학학습장애 아동의 신경심리학적 특징을 살펴 본 다음 수학학습장애의 유형을 분류한다. 그 결과를 바탕으로 교육현장에서 사용될 수 있는 심층 진단 검사의 개발을 위한 기초연구를 수행하고자 한다.

• 한국가구학회지
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• 제27권4호
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• pp.362-374
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• 2016

The ability of 'creative thinking' is one of the most important fact for designers to complete their design process. It is not only the overall concept of the process but also all details related to each steps of the process such as planning product strategies, research, finding ways to solve problems image development, broadening ideas, etc. It is, however, not easy to creative as designers by natural learning through experiences unless they have geniuses for creative designing. Many experienced designers in the field are even in dilemmas being not be able to differentiate from copying other designs. This study is focused on the researches on the works of famous designers, architects and artists who have shown great creativities throw their works or processes. It is aimed to define their ways of thinking which could be fundamental motives for the creativeness, various behavioral methods to solve problems in creative ways, technical approaches to improve creativities, and overall intuition in the design working processes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-234
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• 2016

우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권1호
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• pp.63-68
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• 2020

최근 급격한 미디어의 변화에 따라 이에 부합하는 리터러시 교육의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 증가하는 필요성에 비해 리터러시의 효율성에 대한 충분한 연구가 이뤄지지 않았던 것이 사실이다. 예를 들면 통합적 미디어 리터러시가 청소년 학습에 미치는 효과에 대한 연구와 같은 실증적 접근 등을 들 수 있겠다. 이에 본 논문은 기존 영상교육과는 차별화되는 멀티미디어 교육을 연구대상으로 삼고 청소년들에게 텍스트와 비디오와 사운드 등을 융합한 교육에 대한 결과를 학습 효과적 측면에서 연구했다. 멀티미디어 교육이 과연 청소년들의 학습에 긍정적 영향을 미치는 지에 대한 학문적 탐구다. 연구방법으로 양적 조사와 질적 조사를 병행한 결과, 멀티미디어 교육은 학습능력 향상에 유의미하다는 결론을 얻었으며 이를 바탕으로 멀티미디어를 활용한 교육으로 언어 교육과 같은 외연 확대와 동시에 실습 위주의 학습자 참여 교육을 제시했다. 이와 같은 여러 가지 교육정책에 대한 제언은 멀티미디어 교육이 단지 기존교육의 보조수단이 아니라 전인적 인격을 달성하는 교육의 핵심으로서 모든 학습활동의 중심으로 자리할 수 있다는 자신감으로 확산될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.813-826
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• 2022

카메라를 이용한 영상 처리와 그에 따른 인공지능 기술의 발달로 다양한 분야의 기술이 발전하기 시작했다. 하지만 보드가 가벼울수록 연산이 많이 필요한 영상 처리 알고리즘을 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 경량 임베디드 보드에서 물체 인식 알고리즘을 위한 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 비교적 적은 양의 계산으로 segmentation을 처리하는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 ROI(Region of Interest)를 결정할 수 있다. 영역을 마스킹한 후, 더 정확한 딥러닝 알고리즘을 사용해 물체 감지를 할 수 있다. Python에서 입력 이미지를 처리하기 위해 OpenCV를 사용했고 ENet과 YOLO(You Only Look Once)를 사용하여 이미지를 처리했다. 이 알고리즘을 실행함으로써 평균 오차가 절반으로 감소해 정확한 객체 검출을 처리할 수 있고 경량 임베디드 보드에서 실시간으로 객체 인식을 실행할 수 있다. 이 연구는 자율주행과 IoT에서 저가격 경량화된 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.