• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.71-79
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• 2024

미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.

• 생명과학회지
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• 제26권11호
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• pp.1275-1281
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• 2016

본 연구에서는 배추를 이용하여 저염 피클을 개발하기 위한 기초적인 연구로 저장기간 중 배추 피클의 이화학적 특성 및 항산화 활성에 대해 분석하였다. 조미액 함량을 달리한 각각의 배추 피클(NCP, NCP-1)을 $-4^{\circ}C$에서 60일 동안 저장하였다. NCP 및 NCP-1의 pH는 저장 0일째 각각 $4.51{\pm}0.15$, $4.85{\pm}0.08$로 나타났으며 이후 감소하였다. 산도는 NCP 및 NCP-1에서 저장 0일째 각각 0.51%, 0.38%로 나타났으며 이후 각각 0.67%, 0.56%로 증가하였다. 염도는 1.77~2.22% 범위를 유지하였다. 색도의 L값은 NCP 및 NCP-1 모두 0일째에서 최대값을 나타났으며 이후 감소하였다. 또한, 색도의 a값은 증가하였고, b값은 감소하여 갈변 현상이 진행된 것을 알 수 있었다. 물성의 인장강도는 저장 0일째 NCP에서 $10.90{\pm}0.05kgf/cm^2$, NCP-1에서는 $11.84{\pm}0.05kgf/cm^2$로 최소값이 나타났으며 절단력은 저장 0일째 NCP에서 $1004{\pm}7.12gf/cm^2$, NCP-1에서는 $845{\pm}5.27gf/cm^2$로 최대값이 나타났다. 전체적인 기호도는 NCP-1에서 저장 45일째 $4.25{\pm}0.10$로 최대값이 나타났으며 항산화 활성은 저장 60일째 66.04%로 최대값이 나타났다. 60일간 저장기간 동안에도 연부현상이 발생하지 않았다. 그래서 최적의 배추 피클은 조미액 중 간장함량을 줄인 NCP-1이 적합하다고 판단된다. 본 연구 결과는 배추가 저염 피클제품으로서 이용 가능성이 있음을 제시하고, 수입 위주의 피클을 대체함과 동시에 배추를 이용한 식품의 다양화에 기여 할 수 있을 것이라 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• 생명과학회지
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• 제25권5호
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• pp.557-567
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• 2015

고부가가치 돌산갓 김치를 개발하고자 다시마를 주원료로 한 혼합조미농축액(CSS)과 표고버섯을 주원료로 한 혼합조미농축액 (CSL)을 첨가하여 각각 GK-A, GK-B 2종의 갓김치를 제조하였다. $4^{\circ}C$, 80일간 발효실험을 한 결과 GK-A군이 무기질, 식이섬유 함량이 높고 pH저하 및 산도 상승 지연 효과를 나타내었다. 염도는 70일째 이후 유의적 차이는 없었고, 환원당 함량은 대조군 보다 조미농축액 첨가군이 높게 나타났다. 유산균 Leuconostoc sp. 균수는 실험군이 대조군에 비하여 많았고, 적숙기를 지나면서 증가하는 Lactobacillus sp.는 대조군이 발효 20일째부터 증가하였다. 명도는 담근 초기에서 30일까지는 대조군이 높고, 황색도는 GK-B군이 20일부터 높아져 갈변 가능성이 높았다. 경도는 GK-A군이 담금 초기와 10일째 높은 수치를 나타내었다. 유리아미노산 GK-A군이 aspartic acid과 glutamic acid 함량이 전 기간에서 유의적으로 높았다(p<0.05). 단맛계 아미노산의 함량은 GK-A군이 발효 0일, 10일, 30일째 함량에서 다른 군에 비해 유의적으로 높은 수준을 나타내었다(p<0.05). 관능검사 결과는 GK-A가 가장 기호도가 우수하였다. 이상의 결과를 종합적으로 검토한 결과, 다시마를 주원료로 하여 만든 혼합조미농축액 CSS를 90 g 첨가하여 담근 GK-A군이 소비자에게 맛과 영양을 제공할 수 있는 새로운 돌산갓김치 상품으로 가능성이 있을 것으로 기대된다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권7호
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• pp.586-603
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• 2004

“소리의 비 가시성(非 可視性)”은 소음을 제어하고자 하는 공학자에게 주어진 근원적인 어려움 중의 하나이다. 따라서 이러한 비 가시성을 완화할 수 있는. 다시 말하면 소음을 볼 수 있는 방법에 대한 탐구는 많은 관심과 시도가 있어왔다. 이들 방법 중 대표적인 것으로 이론적 또는 수치적인 방법을 이용하여 소음을 가시화 하려는 많은 시도를 들 수 있다. 수치적인 방법의 경우에는 난류 유동의 가시화 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루어왔으나 난류 소음의 가시화에는 부족한 상태이다 실험적인 방법의 경우는 마이크로폰 제작 기술의 발달로 인한 가격 인하로 많은 수의 마이크로본을 손쉽게 확보할 수 있게 되었고 매우 빠른 신호처리 기술의 발달이 확보됨으로써 많은 진전이 이루어졌으나, 가시화된 음장 정보의 정확한 해석 등이 여전히 어려운 분야로 남아있다. 또한 음장 가시화 결과에는 항상 유한한 측정 자료로 인한 오차가 포함되어 있으며, 이로 인하여 논문의 제목에서 강조한 바와 같이 소음인의 탐지 및 소음원의 공간적인 분포를 결정하는 데 어려움이 있다. 이 논문은 음장 가시화와 관련된 간략한 역사를 레오나르도 다빈치의 유명한 와류 유동 그림에서 출발하여 현대적 개념의 선형 혹은 평면형 마이크로폰 배열에 의해 수행되는 음향 홀로그래피 분야를 전반부에 설명하고, 음향 홀로그래피 구현에 있어서 발생하는 어려운 문제와 최근의 연구 동향을 후반부에 소개하는 방식으로 구성되어 있다. 최근의 문제 중에서는 자동차나 기차와 같이 이동하는 소음원을 가시화하기 위한 이동 후레임(moving frame)을 이용한 홀로그램 구성 방법과 닫힌 공간에서의 소음원 탐지를 위해 필요한 소리의 반사 효과 제거에 대하여도 기술하고 있다. 또한, 최근에 연구되는 또 다른 중요한 분야로서 “우리는 두 마리의 새가 지저귀는 것인지 아니면 한 마리의 새가 두 개의 목소리를 가지고 지저귀는 것인지 알 수 있을까?" 라는 질문으로 표현할 수 있는 공간상에 분포하는 소음원의 상호 의존관계를 구분하는 분야에 대한 문제 제기와 현실적인 접근 방법을 논하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.101-107
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• 2014

본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.23-44
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• 2013

본 연구는 대구광역시에 소재하고 있는 D대학교 대학생 519명을 대상으로 개인재무관리역량을 측정하고 측정된 결과를 통해서 일반사회적 특성이 개인재무관리역량에 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 했다. 먼저 대학생들의 재무관리태도에 대한 개인재무관리역량 평균 점수는 남학생이 72.24점, 여학생이 71.65점으로 비교적 높게 나타났으며, 남학생이 여학생보다 평균점수가 조금 높게 나타났다. 통장개설 경험이 있는 대학생, 용돈기입장을 작성하는 대학생의 평균점수가 높게 나타났다. 또한 모의 학력이 중졸이하인 대학생의 평균점수가 73.67로 가장 높게 나타났으며, 모의 학력이 대학원 이상인 대학생의 평균점수는 63.35로 낮게 나타났다. 다음으로 재무관리지식에 대한 대학생들의 개인재무관리역량 평균점수를 살펴보면 남학생의 평균점수가 63.26점이며, 여학생의 평균점수는 63.43점으로 나타나 거의 차이가 없었다. 다만 통장개설 경험이 있는 대학생, 용돈기입장을 작성하는 대학생, 신용카드개설 경험이 있는 대학생에게서 높은 평균점수가 나타났으며, 전공계열 간에도 차이가 나타났다. 공학계열 대학생이 재무관리 지식에 대한 평균점수가 66.88점으로 가장 높게 나타났으며, 예체능계열의 대학생의 평균점수는 53.39점으로 가장 낮게 나타났다. 마지막으로 재무관리기능에 대한 대학생들의 개인재무관리역량 평균점수를 살펴보면 남학생의 평균은 64.26점으로 나타났고, 여학생의 평균점수는 63.58로 조금 낮게 나타났다. 재무관리 기능에 대한 대학생들의 평균점수는 용돈기입장을 작성하는 대학생, 부모의 월평균소득이 300만원이상 400만원이하의 대학생 평균점수가 65.26점으로 가장 높게 나타났으며, 부모의 월평균 소득이 200만원 미만인 대학생의 평균점수는 60.43점으로 가장 낮게 나타났다. 또한 전공계열간에도 대학생의 평균점수에 차이가 나타났다. 공학계열의 대학생 평균점수는 69.67점으로 가장 높게 나타났고, 보건계열 대학생의 평균점수는 63.21점으로 가장 낮게 나타나 대학생 전공계열 간에도 재무관리기능 평균점수에 차이가 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.127-135
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• 2012

지속가능한 수자원 관리 시스템을 위한 수문 예측은 안정적인 장단기 용수 공급에 있어 중요한 과제이며, 이를 위해는 다양한 기후 정보를 이용한 시스템의 평가가 우선되어야 한다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 연간 월 강우와 하천 유량 예측을 위해 본 시험지역에 운용되고 있는 유량 모의 시스템 (flow modeling system, FMS)을 소개하고, 관측된 강우 자료를 '최적 예측 강우 시나리오 (the best rainfall forecast)'로 가정하여 FMS의 기후 예측 정보에 대한 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 기본적으로 FMS에 의해 예측된 월 강우량 앙상블의 중앙값이 관측 강우량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우 예측 모델 입력자료로 사용되는 초기 월 강우량은 2개월까지의 예측에 간섭하며 이 후 예측치는 동일한 범주로 수렴하여 관측자료로 부터 추정된 통계치에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 예측 모델이 최대 2개월간의 예측 효용성을 가짐을 의미한다. 월 강우량 앙상블을 이용하여 예측된 하천 유량 앙상블은 4-6개월까지의 예측 효용성을 보였다. 예측된 강우량 대신 실제 관측 월강우 시계열 자료를 유량 예측을 위한 강우 입력자료로 적용한 결과, 예측된 유량의 범주가 현저히 감소하였으며 예측의 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시험 지역에 대한 신뢰도 높은 강우 예측 자료의 확보가 기존의 수문 예측 시스템 개선에 기여할수 있다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.75-94
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• 2021

저출산 문제로 인한 병역자원 감소와 병 복무기간 단축에 따른 군 간부 대비 병 복무 선호 현상은 우수한 군 간부확보정책에 대한 추가적인 고찰을 필요로 한다. 이와 관련된 연구들은 대부분 사회과학에서 주로 사용되는 방법론으로 분석하였으나, 본 연구는 대량의 문헌조사에 적합한 텍스트 마이닝의 방법론으로 접근한다. 이를 위해, 본 연구는 공군 부사관 지원자 자기소개서에서 차별적인 특성의 단어들을 추출하고 합격 및 불합격의 극성을 분석한다. 본 연구는 총 3단계로 이루어졌다. 첫번째, 지원분야를 일반분야와 기술분야로 나누고, 자기소개서에서 특성을 가지는 단어들을 분야별 빈도수 비율의 차이대로 순서화 한다. 각 지원분야별 비율의 차이가 클수록 해당 지원분야의 특성을 나타내는 것으로 정의하였다. 두번째, 이 특성을 나타내는 단어들을 LDA를 통해 단어들의 Topic을 군집화하고 이를 바탕으로 Label을 정의하였다. 세번째, 이 군집화 된 지원분야별 단어들을 L-LDA를 통해 합격과 불합격의 극성을 분석하였다. L-LDA값의 차이가 합격에 가까울수록 합격자들이 많이 사용하는 단어로 정의하였다. 본 연구를 통해, 공군 부사관 자기소개서의 차별적 특성을 추출하기에는 LDA보다 L-LDA가 더 적합함을 알 수 있다. 또한, 이러한 방법론은 별도의 서면 또는 대면 설문 방식이 아니라, 대량 문서에 대한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석시간을 단축하고, 전체 모집단에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 따라서 본 연구인 공군 부사관 선발결과 분석을 통해, 선발제도 및 홍보제도에 활용 가능한 정보를 제공하고, 군 인력획득 분야 연구에 있어 활용 가능한 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.3-24
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• 2012

본 연구는 대구광역시에 소재하고 있는 D대학 대학생 494명을 대상으로 경제이해력을 측정하고 측정된 결과를 통해서, 일반 사회적 특성, 금융경험, 경제생활 경험, 경제교육 경험 등이 경제이해력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 했다. 일반사회학적 특성에 따른 경제이해력을 먼저 살펴보면, 성별로는 여학생이 평균 48.33, 남학생의 평균이 46.76으로 대체로 낮게 나타났다. 대학생의 전공계열별로는 간호계열 대학생의 경제이해력 평균이 58.67로 가장 높게 나타났으며, 인문 사회계열평균 53.56, 다음으로 공학계열 49.00, 보건계열 45.78, 예 체능계열 평균 39.64로 경제이해력 평균이 가장 낮게 나타났다. 부의 학력에 따른 대학생의 경제이해력 평균에 차이가 나타났다. 부의 학력이 중학교졸업 이하인 대학생의 이해력 평균이 50.11로 가장 높게 나타났으며, 다음으로 고등학교 졸업 학력을 둔 대학생의 이해력 평균은 49.57로 나타났으며, 대학원 졸업 학력을 둔 대학생의 이해력 평균이 35.13으로 가장 낮게 나타났다. 모의 학력에 있어서도 고등학교 졸업 학력을 둔 대학생의 이해력이 49.35로 가장 높게 나타났으며, 대학원 졸업 학력을 가진 대학생의 이해력 평균이 40.00으로 가장 낮게 나타났다. 다음으로 금융 경험적 특성에 따른 이해력에서는 통장을 개설한 경험이 있는 대학생의 평균이해력은 48.47로 나타났으며, 개설한 경험이 없는 대학생의 이해력 평균은 30.20으로 낮게 나타났다. 경제생활 변수에 따른 이해력을 살펴보면 용돈의 수령형태에 있어서 용돈을 거의 받지 않는 대학생의 이해력 평균이 50.88로 가장 높게 나타났으며, 필요할 때 마다 수령하는 대학생의 이해력 평균은 44.23으로 가장 낮게 나타났다. 경제 교육적 변수에 따른 이해력을 살펴보면 경제 교육을 받았는가의 질문에 교육을 받은 적이 있다라고 답한 대학생의 평균이 50.09로 나타났고, 경제교육을 받은 적이 없다라고 답한 대학생의 평균은 45.23으로 나타났다. 경제교육이 필요하다라고 답한 대학생의 이해력 평균은 50.24로 나타났고, 경제교육이 필요치 않다라고 답한 대학생의 이해력 평균은 44.29로 나타났다.