• 융합보안논문지
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• 제16권3_1호
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• pp.27-35
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• 2016

미국이 추진하고 있는 제3차 국방과학기술 상쇄전략에 대하여 그 출현 배경, 상쇄전략에 의하여 추진되는 국방과학기술 분야, 그리고 시사점을 분석하였다. 중국과 소련은 지난 수년간 군사력 현대화를 추진하여 왔으며, 미국과 국방과학기술의 여러 분야에서 수준 격차를 줄여 왔다. 미국은 과거에 누렸던 압도적인 국방과학기술의 우세성이 더 이상 보장받을 수 없다고 판단하고, 경쟁국가와 국방과학기술의 간격을 다시 벌릴 수 있는 제3차 상쇄전략을 추진하게 되었다. 핵심적으로 구상하고 있는 국방과학기술 분야는 인공지능을 응용한 학습기계 기술, 인간과 기계의 협동, 인간과 기계의 전투팀 구성, 로봇, 자율무기 등이다. 제3차 상쇄전략은 상대방 국가가 확보하기 어려운 분야이여야 하고, 중국과 군비경쟁으로 발전되지 말아야 하며, 우방국들과 갈등도 발생하지 않도록 관리되어야 할 것이다. 민간영역의 신기술이 국방영역으로 순조롭게 유입되도록 미 국방획득체계의 개선도 과제이다. 한국도 국방과학기술 분야에 대하여 스마트한 연구개발 전략 수립이 필요하다. 한국은 장차 미국의 3차 상쇄전략 기술 분야 중에서 상호 협력할 수 있는 국방과학기술을 검토하는 것도 요구된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.129-136
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• 2010

본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 담화 상황 고려 발화의도 인식 모델, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모델, 교육 및 평가 기능을 개발하였다. 실험 결과 학습자의 발화에 에러가 많아도 높은 발화의도 인식 성능을 보였으며 대화 상황에 적합한 피드백을 제공하여 학습자가 회화 연습을 끝까지 마치도록 도와 교육 효과에 이바지함을 알 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제30권4호
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• pp.94-103
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• 2019

Purpose: To evaluate the clinical feasibility of knowledge-based planning (KBP) for volumetric-modulated arc radiotherapy (VMAT) in spine stereotactic body radiotherapy (SBRT). Methods: Forty-eight VMAT plans for spine SBRT was studied. Two planning target volumes (PTVs) were defined for simultaneous integrated boost: PTV for boost (PTV-B: 27 Gy/3fractions) and PTV elective (PTV-E: 24 Gy/3fractions). The expert VMAT plans were manually generated by experienced planners. Twenty-six plans were used to train the KBP model using Varian RapidPlan. With the trained KBP model each KBP plan was automatically generated by an individual with little experience and compared with the expert plan (closed-loop validation). Twenty-two plans that had not been used for KBP model training were also compared with the KBP results (open-loop validation). Results: Although the minimal dose of PTV-B and PTV-E was lower and the maximal dose was higher than those of the expert plan, the difference was no larger than 0.7 Gy. In the closed-loop validation, D_1.2cc, D_0.35cc, and D_mean of the spinal cord was decreased by 0.9 Gy, 0.6 Gy, and 0.9 Gy, respectively, in the KBP plans (P<0.05). In the open-loop validation, only D_mean of the spinal cord was significantly decreased, by 0.5 Gy (P<0.05). Conclusions: The dose coverage and uniformity for PTV was slightly worse in the KBP for spine SBRT while the dose to the spinal cord was reduced, but the differences were small. Thus, inexperienced planners could easily generate a clinically feasible plan for spine SBRT by using KBP.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.29-34
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• 2019

유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.285-290
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• 2020

본 연구는 워드프로세서를 사용하여 영어텍스트구문을 작성하는 사용자들의 영어작문능력을 개선하는 방안을 제시하고자 한다. 컴퓨터와 IT기술의 발달로 영어작문능력 향상을 위한 컴퓨터보조언어학습이 보편적으로 사용되고 있다. 기존의 프로그램들은 일부 단어의 철자, 접속사의 필요성, 주어-동사의 수일치 등과 같은 몇몇 문법오류사항을 인식하여 표시해주는 기능이 있다. 그러나 사용자가 작성한 영어문장의 적절성에 대한 소수의 오류사항을 알려주고 있지만 영어문장에서 가장 흔하게 사용되고 있는 명사구성립의 적법성에 대한 오류인식은 하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존 워드프로세서의 문장오류인식 프로세스에 명사구성립인식 기능을 추가하여 더 나은 오류인식기능을 갖추도록 개선하여 사용자 편의성 및 문장적법성을 향상시키는 방안을 제시한다. 제안 방법은 문장 내에 사용된 명사를 추적하여 해당 명사가 문장요소로 사용되기 위한 최소단위인 명사구성립 여부를 확인하고 그에 따라 오류표기를 하여 사용자가 인식할 수 있도록 해준다. 사용자는 오류사항에 대한 인식을 통해 자신이 작성한 텍스트의 문장 적법성을 확인하고 수정하면서 문장작성 능력 및 적절한 어법의 사용에 대한 이해도가 증가할 것이라 판단된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권3호
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• pp.49-68
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• 2011

장학의 본질은 교사의 교육활동을 조력하고 학습 공동체 구축을 통해서 학교 교육의 질을 개선하는 것이다. 학교도서관은 도서관활용수업과 정보활용교육이 사서교사와 교과교사의 협동을 통해서 이루어지는 교실이다. 따라서 학교도서관은 전문가에 의한 체계적이고 안정적인 장학 활동이 이루어져야 한다. 그러나 16개 시 도교육청의 학교도서관 담당 부서를 분석한 결과 행정지원 위주인 것으로 나타났다. 학교도서관의 교육적 역할을 신장하기 위해서는 학교도서관의 교육적 가치와 사서교사의 교육적 역량을 개발하고 지원할 수 있는 새로운 장학 체계를 모색할 필요가 있다. 본 연구에서는 학교도서관과 관련이 있는 독서교육, 공공도서관의 업무를 시 도교육청 수준에서 "독서.도서관과"와 같이 하나의 독립부서로 통합하는 방안을 제안하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.127-144
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• 2021

본 연구 목적은 사서교사 역량을 재정의하고, 역량 우선순위를 분석하여 사서교사 양성 및 재교육에 대한 시사점을 도출하는 데 있다. 본 연구를 위하여 사서교사를 대상으로 AHP를 활용한 설문조사를 실시하였다. 사서교사들은 직무의 상위 계층 영역 중 정보 전문가, 교사, 경영자, 협력적 리더 순으로 우선순위를 인식하고 있었다. 하위 계층별로는, 장서개발·관리·보존, 교수·학습 매체 제작, 정보서비스, 도서관협력수업, 도서관활용수업, 콘텐츠 큐레이션의 우선순위가 높게 나타났다. 특히, 학교도서관에서는 교육과정을 지원하기 위해 장서를 개발하고 정보 자원을 제공하는 것이 중요한 역량으로 조사되었다. 이에 온·오프라인 장서를 효과적으로 관리하고 학교도서관 자원을 활용하여 다양한 교수 매체 제작 및 서비스를 제공할 수 있는 역량 함양이 필요하다는 점을 고찰했다. 이를 바탕으로 사서교사 양성 및 재교육에 대한 시사점을 발견할 수 있었다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권6호
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• pp.801-812
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.335-349
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• 2023

Bridges constantly undergo deterioration and damage, the most common ones being concrete damage and exposed rebar. Periodic inspection of bridges to identify damages can aid in their quick remediation. Likewise, identifying components can provide context for damage assessment and help gauge a bridge's state of interaction with its surroundings. Current inspection techniques rely on manual site visits, which can be time-consuming and costly. More recently, robotic inspection assisted by autonomous data analytics based on Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) has been viewed as a suitable alternative to manual inspection because of its efficiency and accuracy. To aid research in this avenue, this study performs a comparative assessment of different architectures, loss functions, and ensembling strategies for the autonomous segmentation of bridge components and damages. The experiments lead to several interesting discoveries. Nested Reg-UNet architecture is found to outperform five other state-of-the-art architectures in both damage and component segmentation tasks. The architecture is built by combining a Nested UNet style dense configuration with a pretrained RegNet encoder. In terms of the mean Intersection over Union (mIoU) metric, the Nested Reg-UNet architecture provides an improvement of 2.86% on the damage segmentation task and 1.66% on the component segmentation task compared to the state-of-the-art UNet architecture. Furthermore, it is demonstrated that incorporating the Lovasz-Softmax loss function to counter class imbalance can boost performance by 3.44% in the component segmentation task over the most employed alternative, weighted Cross Entropy (wCE). Finally, weighted softmax ensembling is found to be quite effective when used synchronously with the Nested Reg-UNet architecture by providing mIoU improvement of 0.74% in the component segmentation task and 1.14% in the damage segmentation task over a single-architecture baseline. Overall, the best mIoU of 92.50% for the component segmentation task and 84.19% for the damage segmentation task validate the feasibility of these techniques for autonomous bridge component and damage segmentation using RGB images.

• 한국보건간호학회지
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• 제19권1호
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• pp.74-94
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• 2005

The purpose of this study was to compare the effect of education between CAI(Computer Assisted Instruction) and lectures for smoking cessation among male students who attended vocational high schools. Conducted from February 24th to April 26th, 2003, the study design was quasi-experimental with nonequivalent control group pretest-posttest design. The study subjects were 60 male students in K vocational high school in Daegu city, who were present smokers and had more than 7.0 ppm concentration level of carbon monoxide. Thirty students were randomly chosen as the experimental group which applied CAI education method for smoking cessation. The other 30 students served as the control group which received lecture education method of 40 minutes on four consecutive days. CAI education for smoking cessation was composed of ready-made individual learning contents, counseling by using cyber-communication, writing a letter to stop smoking, and writing a written agreement for smoking cessation. Lecture education for smoking cessation was composed of a ready-prepared lecture for the group, writing a letter to stop smoking, and writing a written agreement for smoking cessation. To measure smoking related knowledge, Jeong Ree Roh(1996)'s smoking related knowledge scale$(Cronbach's\;{\alpha}=0.84)$ was modified and used by the researcher. To measure smoking related attitude, Jeong Ree Roh(1996)'s smoking related attitude scale$(Cronbach's\;{\alpha}=0.91)$ was modified and used by the researcher. Smoking related knowledge scale's Cronbach's $\alpha$ was 0.83 in the pilot study and 0.93 in this study. Smoking related attitude scale's Cronbach's a was 0.80 in the pilot study and 0.98 in this study. To determine the smoking amount, the number of cigarettes smoked per day was checked. The concentration level of CO in the exhaled breath was measured (Micro CO Cat. No. MCO2, UK). Data was analyzed by $x^2-test$, t-test, repeated measures ANOVA. simple main effects, and time contrast test with SPSS/Win 11.0 program. The results of this study were as follows: 1. The first hypothesis. that 'Smoking-related knowledge score in the experimental group by using CAI education for smoking cessation will be higher than that in the control group by using lecture education for smoking cessation', was not supported. 2. The second hypothesis, that 'Smoking-related attitude in the experimental group by using CAI education for smoking cessation will be higher than that in the control group by using lecture education for smoking cessation'. was supported(F=6490.79. p=0.000). 3. The third hypothesis. that 'Smoking amount in the experimental group by using CAI education for smoking cessation will be less than that in the control group by using lecture education for smoking cessation'. was supported. 1) The third-1st sub-hypothesis. that 'The number of cigarettes smoked per day in the experimental group by using CAI education for smoking cessation will be less than that in the control group by using lecture education for smoking cessation'. was supported(F=134.19. p=0.000). 2) The third-2nd sub-hypothesis. that 'The concentration level of CO by ppm per one exhaled breath in the experimental group by using CAI education for smoking cessation will be lower than that in the control group by using lecture education for smoking cessation"' was supported(F=268.55. p=0.000). From the above results. CAI education can be an effective intervention to improve smoking-related knowledge and attitude. and to reduce the number of cigarettes smoked per day and the concentration level of CO by ppm per one exhaled breath. Lecture education can be effective to improve smoking-related knowledge. In the future, when CAI education and lecture education for smoking cessation are applied on the school nursing field. the students can gain a comprehensive understanding of smoking cessation, changes in smoking-related knowledge. smoking-related attitude and reducing smoking amount. Furthermore, CAI education for smoking cessation could be developed as an individual self initiative program and could give a guideline to apply CAI education for smoking cessation in other field.