• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.1005-1013
• /
• 2021

코로나 19가 장기화되면서 기존 학력 격차가 더욱 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 담임교사에게 학업 성취도 분석을 통해 학년 및 학급 내 학력 격차 실태를 시각적으로 확인하고, 이를 활용하여 학력 격차를 개선하기 위한 수업 설계 및 방안 탐색에 도움을 주기 위함이다. 학생들의 학년 초 국어, 수학 진단평가 점수 데이터를 K-means 알고리즘을 활용하여 클러스터로 시각화하였으며, 그 결과 유의미한 군집이 형성된 것을 확인했다. 또한, 교사 인터뷰 결과를 통해서 학생의 학습 수준 및 학업 성취 확인, 개별 보충지도 및 수준별 학습과 같은 수업 설계 등 학력 격차 개선에 본 시스템이 유의미한 것으로 확인되었다. 이는 곧, 학업 성취도 데이터 분석 시스템이 학력 격차 개선에 도움이 된다는 것을 의미한다. 본 연구가 담임교사에게 학년 및 학급 내 학력 격차 개선 방안을 탐색하는 데에 실질적인 도움을 제공하며, 궁극적으로 학력 격차 개선에 기여하기를 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.139-152
• /
• 2022

플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.635-642
• /
• 2023

드론은 인공지능 기술의 발달로 단순한 원격 조종 도구를 넘어서 자율적으로 임무를 수행하는 지능형 드론으로 진화하고 있다. 해외 군사 분쟁에서의 드론 활용 사례와, 국내에서 전망한 미래 작전환경 분석에 따라 드론의 중요성이 점차 주목받고 있다. AMAD는 지능형 드론의 신속한 개발을 위해 제안되었다. AMAD를 기반으로 지능형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 디버깅, 성능 평가, 모니터링 등의 기능을 사용자에게 지원하는 통합개발환경(IDE)이 필수적이다. 본 논문에서는 지능형 소프트웨어 개발에 필요한 개발환경의 개념들을 정립하여, 이를 IDE 및 IDE와 연동하는 AMAD의 에이전트인 SVI, MPD의 설계에 반영한 결과를 설명한다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제51권6호
• /
• pp.679-695
• /
• 2024

This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.51-58
• /
• 2018

20세기 후반 산업시대가 막을 내리고, 디지털 시대로 전화되면서, 사람들은 그들이 가져온 부작용을 극복하기 위한 대안으로 감성존중의 본질적 가치를 지니고 있는 공예에 주목하고 있다. 인공지능(AI)을 통해 가상과 실제가 공존하는 새로운 세상이 성큼 다가온 오늘날, 인간의 삶에 필요한 도구로서 인간의 역사와 함께해온 공예는 미래시대를 위한 창의적인 해답을 내놓아야 하는 새로운 국면에 직면해 있다. 이에 공예는 지속적 발전을 위한 새로운 패러다임으로서 현대사회의 대표적인 트렌드인 융합과의 창발적 조우를 시도하고 있다. 이 연구는 공예와 이질적인 것들과의 융합을 시도한 창작의 실험을 소개하고자 한다. 이를 통해 융합을 창작의 요소로 활용하려는 공예가들에게 창의적 사고와 영감에 도움을 주고 나아가 새로운 창작의 가능성을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다. 2장에서는 오늘날의 공예와 한국공예의 현황을 설명했고, 3장에서는 공예에서 융합의 의미와 공예의 창작과정에서 보이는 다양한 형태의 융합사례를 소개한다. 마지막으로 4장에서는 사례분석을 기반으로 융합공예의 특성과 가능성을 살펴본다. 현대공예에서 보이는 융합의 현상에 대해 분석함으로써 융합공예의 작용 영역과 잠재적 가능성을 통해 21세기 공예의 미래를 전망해보고자 한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.83-91
• /
• 2021

농산물은 기상, 기후 등의 변화로 인해 공급이 불규칙하고, 공급량이 10% 하락하면 가격이 50% 상승하는 가격 탄력성이 매우 높다. 이러한 농산물 가격의 변동으로 인해 소상인의 경매를 통해 생산자에게 대금의 안전성을 보장하고 있다. 그러나, 과잉생산으로 가격이 폭락할 경우, 생산자에 대한 보호 조치는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 농산물에 대한 가격을 인공지능 알고리즘으로 예측하여 전자거래 시스템에 활용할 수 있는 비즈니스 모델을 설계하였다. 이를 위해, 학습 패턴 쌍으로 모델을 학습시키고, ARIMA, SARIMA, RNN, CNN을 적용하여 예측 모델을 설계하였다. 최종적으로, 농산물 예측가격 데이터를 단기예측과 중기예측으로 분류하여 검증하였다. 검증 결과, 2018년 데이터를 기반으로 실제 가격과 예측 가격이 91.08%의 정확도를 나타냈다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.115-123
• /
• 2021

생산관리 시스템은 생산 공정 내의 모든 자원의 공정단위 생산계획을 현장에서 실행하는 것은 물론 생산 관련 품질 데이터까지 다루는 공장정보화시스템이다. 인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명이 화두가 되면서 제조업체들은 스마트 공장 구축에 관심을 보이나 막대한 구축비와 표준화되지 않은 생산 공정은 스마트 공장구축에 걸림돌이 되고 있다. 그래서 본 논문은 노후화된 공장에서 스마트 공장 구축을 위한 제조관리 시스템을 설계 및 구현한다. 철강 선재 공정을 위한 기초 수준의 스마트 공장을 목표로 Web 기반의 제조공정 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 REST API를 사용하여 기존 구축된 ERP 시스템과의 연동을 원활히 지원할 것이며 다양한 기기와 다양한 브라우저에서 사용할 수 있도록 확장성을 고려할 것이다. 제안한 WoT 기반 생산관리시스템을 구현하여 실용성을 보이겠다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.53-61
• /
• 2022

LNG 저장 작업 중 기계결함, 부주의 등으로 인해 사고가 꾸준히 발생하고 있다. 이전 연구에서는 위험을 미리 감지하는 압력, 온도, 가스 농도, 플로우 측정이 가능한 환경 센서 모듈을 개발하고 누출된 가스량에 따른 응답속도를 측정하였었다. 본 논문에서는 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 SPI, UART, LTE의 유무선 네트워크와 연결된 임베디드 기기들에 안전하게 전송해주는 유무선 통신 모듈의 개발을 제안한다. 먼저 환경 센서와 연동 가능한 데이터 통신 모듈을 설계한다. Local Control Part의 각 장치간 프로토콜과 Local Control Part와 Remote Control Part의 유무선 프로토콜을 설계한다. 이더넷, WiFi, LTE 통신 모듈을 설계하고 임베디드 제어기와 연동 가능한 UART, SPI 채널을 설계하였다. 그 결과, 각 임베디드 기기가 유선, 무선 동시 통신하면서 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 전송함을 UI(User Interface)를 통해 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권6호
• /
• pp.346-356
• /
• 2022

The jurisprudential legal rules govern the way Muslims react and interact to daily life. This creates a huge stream of questions, that require highly qualified and well-educated individuals, called Muftis. With Muslims representing almost 25% of the planet population, and the scarcity of qualified Muftis, this creates a demand supply problem calling for Automation solutions. This motivates the application of Artificial Intelligence (AI) to solve this problem, which requires a well-designed Question-Answering (QA) system to solve it. In this work, we propose a QA system, based on retrieval augmented generative transformer model for jurisprudential legal question. The main idea in the proposed architecture is the leverage of both state-of-the art transformer models, and the existing knowledge base of legal sources and question-answers. With the sensitivity of the domain in mind, due to its importance in Muslims daily lives, our design balances between exploitation of knowledge bases, and exploration provided by the generative transformer models. We collect a custom data set of 850,000 entries, that includes the question, answer, and category of the question. Our evaluation methodology is based on both quantitative and qualitative methods. We use metrics like BERTScore and METEOR to evaluate the precision and recall of the system. We also provide many qualitative results that show the quality of the generated answers, and how relevant they are to the asked questions.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권6호
• /
• pp.867-871
• /
• 2022

최근 빠른 유행의 변화 속에서 디자인의 변화는 패션기업의 매출에 큰 영향을 미치기 때문에 기업들은 신제품디자인 선택에 신중할 수밖에 없다. 최근 인공지능 분야의 발달에 따라 패션시장에서도 소비자들의 선호도를 높이기 위해 다양한 기계학습을 많이 활용하고 있다. 우리는 선호도와 같은 추상적인 개념을 수치화함으로써 신제품 개발에 신뢰성을 높이는 부분에 기여하고자 한다. 이를 위해 3가지 적대적 생성 신경망(Generative adversial netwrok, GAN)을 통하여 기존에 없는 새로운 이미지를 생성하고, 미리 훈련된 합성곱 신경망(Convolution neural networkm, CNN)을 이용하여 선호도라는 추상적인 개념을 수치화시켜 비교하였다. 심층 컨볼루션 적대적 생성 신경망(Deep convolutional generative adversial netwrok, DCGAN), 점진적 성장 적대적 생성 신경망(Progressive growing generative adversial netwrok, PGGAN), 이중 판별기 적대적 생성 신경망(Dual Discriminator generative adversial netwrok, D2GAN)의 3가지 방법을 통해 새로운 이미지를 생성하였고, 판매량이 높았던 제품으로 훈련된 합성곱 신경망으로 유사도를 비교, 측정하였다. 측정된 유사도의 정도를 선호도로 간주하였으며 실험 결과 D2GAN이 DCGAN, PGGAN에 비해 상대적으로 높은 유사도를 보여주었다.