• 한국비블리아학회지
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• 제21권3호
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• pp.17-27
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• 2010

본 연구는 대학생들의 문헌 독해 실태를 분석, 문제를 파악하여 개선방안을 제언하기 위해 수행되었다. A대학교 1학년생을 대상으로 지문을 읽는 시간 독해패턴 이해력 기억력 독해습관 및 태도 등을 분석한 결과, 첫째 수능평균을 기준으로는 조사대상 학생의 58%가 양호하고 42%가 미흡한 것으로 분석되었다. 둘째 조사대상 학생의 77%는 양호한 패턴을 가지 있으나 23%는 독서패턴에 문제가 있는 것으로 파악되었다. 셋째 이해력과 기억력을 평가한 결과 각각 전체의 69%와 67%가 양호한 것으로, 31%와 33%가 보통 또는 미흡으로 평가되었다. 넷째 평소 독서습관 및 태도를 조사한 결과, 문제가 없는 것으로 파악된 학생은 평균 77%, 문제가 있는 학생은 평균 23%로 파악되었다. 본 연구에서는 이 같은 문제를 해소하기 위해 첫째 대학생들의 독해평가를 위한 과학적이고 표준화된 평가도구를 개발할 것을, 둘째 입학전형과정 또는 입학 후에 독해능력과 독서습관 및 태도를 평가할 것을 제언하였다. 그리고 평가결과 미진한 학생들을 교육할 수 있는 가칭 기초학력교육원을 운영할 것을 제언하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제7권3호
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• pp.53-76
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• 2005

복잡성(complexity)은 신제품개발 과정에서 프로젝트 팀이 빈번하게 당면하는 개발과제의 주요 속성으로 이에 대한 적절한 대처 여부는 신제품개발의 성과에 적지 않은 영향을 미친다. 복잡성이란 속성이 신제품개발의 관리에서 주목 받게 된 배경으로는, 우선 제품개발과정에서 당면하는 복잡성이 증가 추세에 있다는 점을 들 수 있다. 새로운 기술과 공법 그리고 소재의 등장, 복합 제품의 개발(예: 디지털 컨버전스), 또한 기업간 제휴를 통한 개발은 신제품개발의 복잡성 증대와 관련이 된다. 한편 신제품개발의 복잡성에 대한 미흡한 대처는 개발과정의 지연, 개발비용의 예산 초과, 제품개발의 포기 등과 같은 부정적 결과를 초래한다. 이와 같이 복잡성의 증대 추세 및 복잡성으로 인한 적지 않은 영향력을 고려해볼 때, 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 연구의 필요성은 증대된다. 그러나 아직까지 복잡성에 대한 연구는 현실적 필요성에 비해 상대적으로 적은 관심만이 기울여져 왔다. 본 고에서는 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 주요 연구과제들을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선, 주요 영역별로 나누어 그간의 복잡성에 대한 연구성과를 정리한 다음, 이를 토대로 향후 중요시되는 연구과제들을 도출하고자 한다. 신제품개발 과정의 복잡성에 대한 주요연구과제에 대한 이러한 고찰은, 향후 이 분야에 대한 연구 전개에 있어서 하나의 발판이 될 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권6호
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• pp.895-910
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• 2016

본 연구의 목적은 중학교 학생들이 소집단 논변활동 수업과 협력적 성찰에 참여하면서 나타나는 논변활동에 대한 소집단 규범과 인식적 측면에서 이해 발달 과정 및 논변활동 실행에서의 변화를 살펴보고자 하였다. 참여 학생들은 중학교 1개 학급 내 1개 소집단 구성원으로 선정되었으며, 이들의 학업 성취 수준과 학습접근방식은 다양하였다. 소집단 논변활동 수업은 광합성 단원에 대해 10차시 동안 이루어졌고, 협력적 성찰은 일주일에 한 번씩 총 7번 실시하였다. 학생들의 논변활동 수업과 협력적 성찰을 관찰한 결과 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 우선, 협력적 성찰과 소집단 논변활동 수업이 진행됨에 따라 참여 학생들의 논변활동 참여 형태와 관련된 사회적 규범이 발달하였고 논변활동의 인식적 측면에서 이해 수준이 높아지는 것을 관찰할 수 있었다. 또한, 학생들의 논변활동 산물과 논변활동 과정으로 살펴본 소집단 논변활동 능력도 향상되는 것도 확인할 수 있었다. 논변활동 산물 측면에서는 반박 관련 발화의 수가 증가하였고, 논변활동 과정 측면에서는 다양한 학생들이 논변의 구조에서 증거, 정당화, 주장을 제시하면서 논변활동 과정이 복잡해졌다. 협력적 성찰을 통해 학생들의 소집단 규범 및 논변활동의 인식적 측면에서 이해가 발달하고 이와 더불어 논변활동 능력이 발달한 것으로 보인다. 본 연구 결과는 학교 현장의 과학 수업에서 논변활동을 적용하기 위한 좋은 본보기가 될 수 있을 것이다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.454-462
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• 2010

교육의 주체는 교사와 학생, 학부모라 할 수 있고, 학급의 운영은 이들 교육주체에 의해 이루어진다고할 수 있다. 하지만 일상적인 학급활동에 대한 교사와 학부모의 교류는 매우 부족하며 가정방문 활동도 거의 없는 상황에서 교사와 학생, 학부모는 서로 상이한 생각을 가지고 바라보게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 교육인적자원부에서는 교육행정정보시스템(NEIS)의 학부모서비스를 운영하고 있지만, 학생의 참여가 배제되었고 절차와 방법이 복잡하며 개인정보 유출의 문제와 입력된 자료의 불충분으로 학생의 학교생활을 이해하기에는 한계가 있다. 학급운영시스템(e-Class)은 비고츠키(Vygotsky)의 사회문화적 구성주의에 입각하여 교육주체간 1:1일기와 상담일지, 메시지보내기, 청소분단, 주번관리, 교무수첩을 지원하여 교육주체간 활발한 상호작용과 이를 통하여 지식과 경험을 재구성하고 학급에 보다 잘 적응할 수 있도록 지지하는 시스템을 말한다. 이 연구를 통해 개발된 e-Class를 활용함으로써 교사와 학생, 학부모가 서로를 이해하게 되는 양적 질적인 도움을 제공받을 수 있으며 이를 통해 교육주체간 진정한 의사소통에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제1권2호
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• pp.5-31
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• 2000

The summit meeting of the South North Korean leaders was a turning point in the relationships between the two countries. It was followed by the Red-Cross Meeting, Minister-Level Meeting, economic agreements, which have increased the relationship more colorful in both quantities and qualities. However, the half-century period for separation was too long to overcome all the problems by only one event. The two countries have quite different social systems; one politically strong person is governing the North, while many interest groups are involved in political decision making processes in the South. In short, it would take a long time to settle down all the problems residing between the two countries. A system dynamics model is developed to describe the long term dynamics of the relations between the South and North Koreas. As a first attempt, the model focuses only on the diplomatic meeting issues between the South and North. The model aggregates diplomatic issues into 5 categories; economic issues, security issues, infrastructure, cultural issues, and past problems. It assumes that there would not be any dramatic changes between the two countries. It is a conceptual model composed of around 200 variables, and should not be used as a forecast tool. However, it captures most of the logics discussed in the papers and conferences concerning the South and North Korea relations. Many sensitivity studies and Monte Carlo simulations have shown that the simulation results matches with mental models of experts; that is the model can be used as a learning tool or as a secondary opinion until the data required by the model is collected. In order to analyze the current situation, five scenarios are simulated and analyzed; the functional approach, the conditional approach, the balanced approach, the circumstantial approach, and the strategic approach. The functional approach represents that the South makes efforts in the area where the possibility of agreement is high for the next 10 years. The conditional approach is a scenario where the South impose all difficult issues as conditions for resolving other diplomatic issues. The balanced approach is resolving the five issues with the same priorities, while the circumstantial approach is resolving issues which seem to be resolved easily. Finally, another optimum approach has been seek using the system dynamics model developed. The optimum strategy (it is named as the strategic approach) was strikingly different from other four approaches. The optimum strategy is so complicated that no one could find it with mental model(or by just insights). Considering that the system dynamic model used to find the optimum is a simplifind (maybe over simplified) version of the reality, it is concluded that a well designed system dynamics model would be of great help to resolving the complicated diplomatic problems in any kind.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.622-629
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• 2019

최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.39-48
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• 2021

국제통증연구학회(IASP)에 따르면, 신경병증성 통증은 정상 조건에서 중추신경계에 유해한 정보를 전달하는 신경계 기능 장애로 특징 지워진다. 이런 통증은 말초 혹은 중추 신경계에 확인 가능한 병변이 있는 질환과 어떠한 신경에도 병변이 없는 상태에서 발생하는 상황으로 나누어 볼 수 있다. 두 가지 상황 모두 장기적이고 만성적인 변화과정을 겪게 되며, 결과적으로 신경계가 부적절하게 적응하여 치유되기 어려운 만성통증 증후군으로 발전할 수 있다. 그러나 이러한 통증 치료는 진단에서부터 치료까지의 과정이 어려운 탓에 현재까지도 특별한 해결방안이 부족한 실정이다. 최근 자기공명영상(fMRI), 양전자방출단층촬영법(PET), 광영상(optical imaging) 등 영상분석기술이 발달함에 따라 통증을 유발할 수 있는 유해 자극에 대한 중추신경계의 반응을 영상화하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 영상 기법들을 통해 통증을 해석하고 처리하는 뇌 영역에서 시냅스 간 가소성 변화가 일어나고 있음을 확인하였으며, 신경병증성 통증을 비롯한 만성통증과 학습과의 상호 작용을 이해하는 데 많은 도움을 주고 있다. 본 연구는 병리적 통증의 기전과 통증 자극에 따른 뇌의 구조적, 기능적 변화에 대해 최근까지 밝혀진 연구들을 소개하고자 한다. 만성적 통증의 정의와 발생기전을 되짚고 새로운 연구 동향을 살펴보는 것은 통증을 완화할 수 있는 방안을 강구하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.287-294
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• 2007

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.