물을 공급하기 위한 자원 중 하나인 지하수는 다양한 자연적 요인에 의해 수위의 변동이 발생한다. 최근, 인공신경망을 이용하여 지하수위의 변동을 예측하는 연구가 진행되었다. 기존에는 인공신경망 연산자 중 학습에 영향을 미치는 Optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반 Optimizer를 사용하였다. GD 기반 Optimizer는 초기 상관관계 의존성과 해의 비교 및 저장 구조 부재의 단점이 존재한다. 본 연구는 GD 기반 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 GD와 화음탐색법(Harmony Search, HS)를 결합한 새로운 Optimizer인 Gradient Descent combined with Harmony Search(GDHS)를 개발하였다. GDHS의 성능을 평가하기 위해 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용하여 이천율현 관측소의 지하수위를 학습 및 예측하였다. GD 및 GDHS를 사용한 MLP의 성능을 비교하기 위해 Mean Squared Error(MSE) 및 Mean Absolute Error(MAE)를 사용하였다. 학습결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 MSE의 최대값, 최소값, 평균값 및 표준편차가 작았다. 예측결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 모든 평가지표에서 오차가 작은 것으로 평가되었다.
급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
전기비저항을 이용한 모니터링 기술은 비파괴적으로 데이터 수집이 가능하여, 터널 및 지하구조물의 건전도 평가를 목적으로 활발히 활용되고 있다. 터널 시공에서 단층파쇄대와 같은 취약 구간은 지반의 변위 발생 및 응력 변화 등의 문제를 일으킨다. 따라서 터널 구조물의 역학적 안정성 확보를 위해 단층파쇄대 구간의 절리 상태 예측이 필요하다. 절리의 크기 및 충진물의 공극률 모니터링은 암반의 절리 상태 예측을 위해 필수적이다. 하지만 기존 연구에서는 자연상태의 암반절리 내 입자 크기의 다양성을 고려하지 못한 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 암반절리 상태 충진물의 조립토 입자혼합상태에 따른 전기비저항 실험을 수행하였다. 실험 결과, 동일한 공극률 조건에서 충진물의 크기가 작을수록 전기비저항 값이 증가하는 경향성을 확인하였다. 본 연구결과는 터널 구간 내 암반절리 내 조립토 충진물을 포함하고 있는 지반의 전방 예측 및 거동 평가를 위한 전기비저항 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 현대 대의제 대중민주주의의 개선안 도출을 위해 수행되었다. 본래의 민주주의 모델인 이소노미아(isonomia)가 퇴색하고 대중이 통치하는 데모크라시(democracy)로 현대 민주주의가 운영되면서 민주주의시스템의 문제가 심화되고 있다. 다수결 승자독식주의와 자본주의 경제시스템이 야기하는 경제적 불평등으로 인해 민주주의는 더욱 큰 문제를 드러내고 있다. 현대의 평등 정신에 의해 모든 대중이 동등한 자격의 주권자가 되는 대중민주주의는 선동가들이 권력을 장악하기 쉬운 구조다. 경제 문제를 스스로 해결하고 정직성과 용기 헌신 희생 성실성을 가진 자유인들이 동동한 자격으로 법률을 정하고, 그 법을 스스로 지키는 이소노미아는 자유인들의 양심과 덕성에 크게 의존한 시스템인데 비해, 현대 대중 민주주의는 경제력과 무관하게 주권자의 절대 평등성은 구현하였지만, 공동체에 대한 희생정신과 헌신이 없이도 주권자나 공직자가 되어 권리를 누리고 이기심을 채울 수 있는 구조가 되었다. 본 연구는 이소노미아의 본질을 구현하면서 현대 대의제 대중민주주의의 장점을 유지할 수 있는 제도로서 서비스주의 민주주의를 제시하였다. 재산 유무와 관계없이 모두에게 공평한 덕성 자격 요건을 중심으로 시스템을 구현하였다. 인간의 불완전성은 인공지능의 활용으로 보완하였다. 주권자와 공직자 대리인의 본성에 대한 가정을 새롭게 정립하고, 승자독식주의 문제를 해결하였다. 본 연구는 인류 공통원리와 서비스철학을 기반으로 하는 서비스주의 민주주의를 통해 이소노미아의 철학과 대중민주주의의 장점이 동시에 구현될 수 있음을 입증하였다. 자본주의가 20세기에 수정자본주의로 개선되었듯이, 21세기에는 현재 대중민주주의가 수정민주주의인 서비스주의 민주주의로 발전될 필요가 있다.
본 연구는 인류의 행복을 증진시킬 지속가능한 정치행정시스템 모델 도출을 위해 수행되었다. 지난 수천년간의 정치행정시스템 경험을 토대로 새로운 장기 지속가능발전 모델을 구축하였다. 현재 민주주의 정치시스템과 관료제 행정시스템이 주류를 이루고 있으나 많은 문제점을 노정하고 있다. 현대적 관점에서 과거의 절대왕정이나 봉건제의 특징도 다시 분석할 필요도 있다. 민주주의가 최선의 시스템이 아닐 수 있음을 인지하고 있으나, 인류는 여전히 더 나은 정치시스템을 기획해내지 못하고 있다. 전세계적으로 시민들의 정치행정시스템에 대한 불만이 높아가고 있으며 사회정의와 공정성 차원에서 문제가 심화되고 있다. 본 연구에서는 인류사회가 경험하였거나 경험하고 있는 정치행정시스템을 분석하고, 현대와 미래사회에 이상적이면서 장기적으로 지속가능할 수 있는 정치행정시스템 모델을 도출하였다. 먼저 장기 지속가능한 정치행정시스템의 요건을 제시하였다. 필요조건은 현 정치행정시스템의 문제를 해결할 수 있는 모델이어야 한다. 현대사회의 특성과 본질에 충실한 모델이어야 한다. 그리고 장기 지속가능성을 담보하기 위한 충분조건으로서 인류사회의 공통원리와 부합해야 한다. 인류사회가 요구하는 평등과 자유 등 핵심 가치를 지속적으로 보장하는 모델이어야 한다. 현 시스템의 문제를 분석하고, 새로운 시스템에 요구되는 조건을 분석한 후, 정치행정시스템의 기반이 되는 공리를 제시하였다. 공리에 기반을 두고 새로운 정치행정시스템의 구조와 운용모델을 도출하였다. 도출된 모델은 서비스주의 정치행정시스템으로 명명되었다. 두 대립자가 각자의 상호 모순을 인지하고 시공간 차원에서 변증법적으로 균형을 이루어가는 동태적 모델이다. 향후 본 모델을 검증하고 실용화하는 추가적인 연구가 필요하다.
최근 미디어 분야에도 인공지능(AI)을 적용한 다양한 서비스가 등장하고 있는 추세이다. 하지만 편집점을 찾아 영상을 이어 붙이는 영상 편집은, 대부분 수동적 방식으로 진행되어 시간과 인적 자원의 소요가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 Video Swin Transformer를 활용하여, 발화 여부에 따른 영상의 편집점을 탐지할 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 제안 구조는 먼저 Face Alignment를 통해 얼굴 특징점을 검출한다. 이와 같은 과정을 통해 입력 영상 데이터로부터 발화 여부에 따른 얼굴의 시 공간적인 변화를 모델에 반영한다. 그리고, 본 연구에서 제안하는 Video Swin Transformer 기반 모델을 통해 영상 속 사람의 행동을 분류한다. 구체적으로 비디오 데이터로부터 Video Swin Transformer를 통해 생성되는 Feature Map과 Face Alignment를 통해 검출된 얼굴 특징점을 합친 후 Convolution을 거쳐 발화 여부를 탐지하게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 얼굴 특징점을 활용한 영상 편집점 탐지 모델을 사용했을 경우 분류 성능을 89.17% 기록하여, 얼굴 특징점을 사용하지 않았을 때의 성능 87.46% 대비 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
어도는 하천에 어류의 이동이 곤란할 경우 이를 해소할 수 있도록 인위적으로 만들어진 수로 또는 장치이다. 기존 어도의 경우 대부분 콘크리트 제품으로 독성물질을 용출하여 하천환경에 부정적 영향을 미치고 있다. 이에 친환경적이고 이동효율을 높일 수 있는 어도 조성 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서 제시된 기술은 골재와 골재사이를 무독성 소재인 피마자유에서 추출한 바이오폴리머 소재와 결합한 일체형 다공성 구조물로써 표면에 식생을 활착시킬 수 있는 친환경 소재를 활용한 어도 조성 기술이다. 이에 바이오폴리머와 골재를 혼합한 친환경어도의 어류이동효율에 대하여 실규모로 조성하여 실험, 분석하였다. 실험 결과 Tag를 삽입하고 방류된 어류는 총 14종 201개체였으며, 방류된 개체의 감지율은 평균 82.6%로 높은 것으로 나타났다. 어도를 통과하여 상류로 소상한 어류는 총 6종 40개체로 평균 통과율은 21.7%로 확인되었다. 일주기 이동패턴을 확인한 결과 모든 어류가 주간에 주로 이동하는 것으로 나타났다. 바이오폴리머를 활용한 어도와 콘크리트 어도의 기능적 차이가 크지 않은 것으로 판단되며, 바이오폴리머를 활용한 어도는 기존 콘크리트 어도를 대체해 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 우리 사회는 4차 산업혁명의 물결 속에서 지능정보사회로 전개되고 있으며 이러한 변화는 모든 분야를 혁신시키는 긍정적 효과를 가져 올 것이다. 하지만 기술의 양면성으로 순기능과 동시에 역기능이 발생되고 있다. 지능화에 의해 해킹, 테러, 개인정보 침해, 불법콘텐츠 유통 등 사이버 역기능에 대한 위협은 더욱 심각해 질 것이다. 지금까지 인터넷의 보안 체계는 사후적(Proactive) 보안체계였으나 근래에 예방적(Preventive) 보안체계 방안인 신뢰네트워크에 대한 제안이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 신뢰네트워크 기술 중 하나인 Bright Internet에 대해서 지능정보사회의 사이버 역기능 해소 가능성을 분석하고자 한다. 본 연구에서는 지능정보사회의 사이버 역기능을 정의하고 Bright Internet 5대 원칙 도입에 대한 지능정보사회의 사이버 역기능 변화에 대한 인식을 분석한다. 연구결과 Brighit Internet 신뢰네트워크 도입으로 인한 지능정보사회의 역기능 해소가 가능하며 특히 사이버 범죄 및 테러, 권리침해 영역의 개선이 클 것으로 예측되었다. 5대 원칙 중에는 확인 가능한 익명성의 원칙과 국제 협력 조사 원칙이 역기능 해소의 기대치가 높게 나타나 효과가 클 것으로 분석되었다.
본 연구는 딥러닝 모델 중 VGG-16 및 ResNet50 모델을 활용하여 전시 정원의 유사성 평가 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. VGG-16과 ResNet50 모델을 기반으로 전시 정원 유사성 판단을 위한 모형을 개발하였고, 이를 DRG(deep recognition of similarity in show garden design)모형이라 한다. 평가를 위한 방법으로 GAP와 피어슨 상관계수를 활용한 알고리즘을 사용하여 모형을 구축하고 1순위(Top1), 3순위(Top3), 5순위(Top5)에서 원본 이미지와 유사한 이미지를 도출하는 총 개수 비교로 유사성의 정확도를 분석하였다. DRG 모형에 활용된 이미지 데이터는 국외 쇼몽가든페스티벌 전시 정원 총 278개 작품과 국내 정원박람회인 서울정원박람회 27개 작품 및 코리아가든쇼 전시정원 이미지 17개 작품이다. DRG모형을 활용하여 동일 집단과 타 집단간의 이미지 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 전시 정원 유사성의 가이드라인을 제시하였다. 첫째, 전체 이미지 유사성 분석은 ResNet50 모델을 기반으로 하여 데이터 증강 기법을 적용하는 것이 유사성 도출에 적합하였다. 둘째, 내부 구조와 외곽형태에 중점을 둔 이미지 분석에서는 형태에 집중하기 위한 일정한 크기의 필터(16cm × 16cm)를 적용하여 이미지를 생성하고 VGG-16 모델을 적용하여 유사성을 비교하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 이때, 이미지 크기는 448 × 448 픽셀이 효과적이며, 유채색의 원본 이미지를 기본으로 설정함을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 전시 정원 유사성 판단에 대한 정량적 방법을 제안하고, 향후 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 정원 문화의 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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