• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.237-246
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• 2020

본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.

• 벤처창업연구
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• 제15권5호
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• pp.99-112
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• 2020

본 연구에서는 창업기업의 혁신역량 제고에 있어 주요 영향요인들과의 관계 및 기업의 혁신성과에 대한 영향력을 실증적으로 분석하였다. 기존 혁신역량연구들은 일반적인 기업 관점에서 분석하였다면, 본 연구에서는 창업 7년 이하의 창업기업들의 관점에서 분석하였다. 창업기업들에 대한 설문조사 결과, 혁신역량의 하위변수 중 학습역량, 연구개발역량, 마케팅역량은 조직문화, 조직목표와 관련된 조직역량과 기술사업화 역량과 밀접한 제품역량에 모두 일관된 유의한 정(＋)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술역량 부분은 제품역량에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나, 이러한 역량의 중요성이 낮다고 해석할 수는 없었다. 기술역량이 제품역량에 직접적으로 유의미한 영향을 주지 않고 있지만, R&D역량과의 관계에서는 유의미한 결과로 분석되었기 때문이다. 또, 기업의 특성을 기술지향성과 시장지향성으로 구분하여 각 하위변수들 간의 관계를 분석하여 보았다. 기술지향적인 기업의 기술역량은 제품역량에는 유의미한 영향을 미치지 못하였으나, 연구개발 역량에는 유효한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 창업기업들의 창업 특성이 기술, 아이디어를 근거로 일어나는 경우가 많아 초기생존율이 낮게 나오는 연구결과와도 부합된다. 이러한 결과를 토대로 기업의 성장단계별로 주요 혁신역량에 차이가 있으며, 실무적인 관점에서 창업기업역량 강화를 위한 접근방법 및 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제18권1호
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• pp.1-17
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• 2014

초등학교에서 곱셈의 교환법칙의 지도는 $3{\times}4=12$, $4{\times}3=12$와 같이 $a{\times}b$와 $b{\times}a$ 의 값을 계산하고 실제로 그 값이 같은지를 확인하는 활동을 바탕으로 하는 것이 보통이다. 이 논문에서는 첫째로, 순수이성비판에 나타난 수학적 지식에 관한 칸트의 견해를 바탕으로, 곱셈의 교환법칙의 취급 방법을 비판적으로 고찰한다. 칸트에 의하면, 수학적 지식은 선험성과 도식성이라는 특징을 지니고 있다. 두 곱셈의 계산 결과를 비교하는 방법은 선험성과 도식성이라는 수학적 지식의 특성을 충족하지 못한다. 칸트의 관점에서 볼 때, $a{\times}b$를 $b{\times}a$ 로 변환하는 필연적이고 일반적인 도식이 드러나게 교환법칙을 취급하는 것이 적절하다. 둘째로, 곱셈의 교환법칙의 도식과 관련된 기본구성단위로의 분배 전략은 (자연수)${\times}$(10의 거듭제곱), 몫 분수 맥락에서 분수의 복합적 의미, 분수의 곱셈과 같은 학습 내용을 관통하는 일반적인 성격의 것임을 논한다. 끝으로, 이상의 두 논의를 바탕으로 초등 수학교과서에서 곱셈의 교환법칙이 다루어지는 방식을 비판적으로 고찰한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.53-61
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1295-1303
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• 2022

안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.

• 시큐리티연구
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• 제50호
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• pp.11-32
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• 2017

영국은 2004년 국가재난관리법(Civil Contingencies Act 2004)을 통하여 "Emergency"라는 결과중심의 단일 재난개념을 확립하고 있으며, 이를 통하여 유형과 관계없이 다양한 위험에 대비/대응할 수 있는 시스템을 구축하고 있다. 역사적으로 볼 때는, 평시 재난관리체계와 민방위 체계가 서로 합쳐져 오늘날의 통합형 재난관리체계(Integrated Emergency Management)로 이어진 것이다. 영국의 재난관리체계는 지역단위에서의 대비 및 대응을 원칙으로 하고 있으며, 이를 위하여 각 대응기관 간의 상호협력과 정보공유를 강조하고 있다. 또한 지역사회 및 영국 전체에서 재난위험성을 진단하고 평가하는 제도, 즉 지역사회 위험목록(Community Risk Register) 및 국가위험목록(National Risk Register) 제도가 잘 구축되어 있으며, 그 평가결과 역시 국민들에게 공개되어 있다. 본 연구에서는 이러한 재난위험성 평가 제도를 비롯하여 영국 재난관리체계의 전체 특징 및 특히 최근 변화를 종합적으로 살펴보고, 이를 바탕으로 우리나라의 재난관리체계가 나갈 방향에 대한 정책적 함의를 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 (1) (영국에서 기이 이루어진) 완전 통합형 재난관리체계의 도입 그리고 이에 따른 민방위 조직의 발전적 해체 및 단일 재난개념의 사용, (2) 경찰을 비롯한 각 긴급대응기관 간 상호운용성(Inter-operability) 확보를 위한 법제도 개선, (3) (영국의 지역사회 위험목록 및 국가위험목록과 같은) 지역 및 국가단위의 재난위험성을 평가할 수 있는 제도의 도입이라는 세 가지 정책적 함의를 제시해보았다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.87-95
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• 2016

최근 인터넷과 디바이스의 발전으로 지식 정보의 양이 방대해 지면서 대용량 온톨로지를 이용한 추론 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 트리플로 표현되는 빅데이터는 기계학습 프로그램이나 지식 공학자가 각 트리플의 신뢰도를 측정하여 제공한다. 하지만 수집된 데이터는 불확실한 데이터를 포함하고 있으며, 이러한 데이터를 추론하는 것은 불확실성을 내포한 추론 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 불확실성 문제를 해결하기 위해 수집된 데이터에 대한 신뢰의 정도를 나타내는 신뢰값(Confidence Value)를 이용한 RDFS 규칙 추론 방법에 대하여 설명하고, 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크(Spark)를 기반으로 데이터의 불확실성에 대한 고려를 하지 않는 기존의 추론 방법과 달리 신뢰값 계산에 대한 방법을 응용하여 RDFS 규칙을 통해 추론되는 새로운 데이터의 신뢰값을 계산하며, 계산된 신뢰값은 추론된 데이터에 대한 불확실성을 나타낸다. 제안하는 추론 방법의 성능을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가할 때 활용되는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 신뢰값을 추가하여 실험을 수행하였으며, 가장 큰 데이터인 LUBM3000을 수행하였을 때 1179초의 추론시간이 소요되었고, 초당 350K 트리플을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.211-218
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• 2022

연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.133-144
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• 2023

본 연구에서는 실생활과 밀접한 학문인 의생활 분야에서의 환경보호에 대한 동기를 이끌어내기 위해 온라인 환경에서 성인 학습자 중심으로 버려진 우산의 천을 업사이클링하여 드링크백을 제작하는 온라인 실습 수업안을 체계적으로 개발함으로써 환경의식을 개선하고자 하였다. 본 연구는 교수학습개발 모형인 ADDIE 모형에 따라 진행되었다. 분석 단계에서 선행연구 결과를 바탕으로 교수설계 방향을 설정하였다. 설계 단계에서 구체적으로 온라인 환경에서의 실습 수업 운영을 계획하고 교육 대상자 수와 교육 내용, 교육 시간을 정하였다. 개발 단계에서 제작된 수업자료는 온라인 실습수업에 용이하도록 구성된 키트, 환경오염에 대한 경각심을 자극하는 이미지와 업사이클링에 대한 의미를 담은 이론 자료, 제작 과정을 담은 동영상, 사진 등을 PPT 자료로 정리하였으며, 교육에 대한 사후 평가 및 피드백을 위한 수업 만족도와 환경의식 관련 설문지로 구성하였다. 적용 단계는 총 두 번의 수업을 실행하였으며, 각 18명씩 총 36명의 학습자가 참여하였다. 첫 번째 수업의 피드백을 반영하여 3개월 후 두번째 수업을 실행하였다. 평가단계에서 1차 수업 학습자들이 수업 만족도와 관련한 반응에 따라 수업 설계와 자료를 보완한 결과, 2차 수업 학습자들로부터는 원활한 소통과 자유로운 자료 공유가 만족스럽다는 긍정적인 평가를 받았다. 환경의식 및 태도 관련 설문에서 두 실행에서 모두 문항의 총 평균이 4.27로 전반적으로 긍정적인 평가를 확인할 수 있었으며, 개방형 질문에서 업사이클링의 가치를 깨닫고 환경의식이 개선되었다는 평가를 받았다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.