• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.240-243
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• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.143-153
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• 2022

With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2B호
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• pp.161-170
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• 2006

본 연구에서는 하천에서 오염물의 혼합 특성 연구를 위한 실험 방법으로서 방사성 동위 원소를 이용한 추적자 실험 방법을 제시하였다. 현장 실험시 추적자로서 방사성 동위원소를 사용할 경우 장점은 미량의 주입으로도 추적자의 감지가 용이하며 감지할 수 있는 범위 또한 넓다. 그리고 하상에 흡 탈착되는 추적자의 양이 비교적 작아 정확하면서 효율적으로 실험을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖는 만곡구간을 선정하여 현장조사 및 추적자 실험을 7회 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하고, 다양한 산정법을 통해 종횡 분산계수를 산출하였다. 그 결과 만곡이 심한 구간에서는 추적운의 중심이 만곡의 외측에 치우쳐 이동함을 확인하였고, 종분산계수 및 횡분산계수가 직선구간에 비해 증가함을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권4호
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• pp.513-520
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• 2024

본 연구는 AI의 학교교육 영향이 확대됨에 따른 교사의 직무 변화에 대한 연구이다. 전통적으로 교사는 교실 수업, 교육과정 개발, 평가 및 피드백과 같은 핵심 업무를 담당해왔다. AI는 이러한 과정을 자동화할 수 있으며, 특히 개인화된 학습을 통해 효율성을 높일 수 있으며 학생 추적, 행동 감지 및 그룹 활동 분석과 같은 복잡한 교실 관리 작업을 지원할 수 있다. 그러나 AI는 상담 및 대인 커뮤니케이션과 같은 학생 생활 지도에 중요한 측면을 자동화가 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 직무에서 AI가 직접적으로 상담활동을 대체 하는 것은 어렵지만, 데이터 기반의 인사이트와 사전 대화 자료를 제공함으로써 교사를 지원할 수 있다. AI시대의 교사 역량 강화 요소로는 심화 학습 운영 전문성, 데이터셋 분석 능력, 개별학습 운영 능력, 학생 및 학부모 상담역량, 그리고 AI디지털 역량이 필요하다. 교사는 AI와 협업하여 창의성과 확장적 추상능력을 강조하는 수업을 운영하고, AI시스템에서 생성된 데이터셋을 분석하고 개별화된 학습 경로를 조정하는 역량을 가져야 한다. 또한 개별화된 학습과 학생 상담에 집중하여 AI로 대체되기 어려운 부분을 수행해야 한다. 교사의 기본적인 역량으로는 AI디지털 소양 능력이 필요하며, AI시스템에 대한 이해와 학생 데이터 관리 역량이 요구된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2023

현행 항공교통이용자 분석은 주로 통계적인 분석이 주류를 이루고 있으나, 이동경로, 지역별 이용자 수, 공항접근 소요시간 등 세부적인 사항에 대한 분석이 어렵다는 한계가 있다. 한편 빅데이터 기술 발전과 데이터3법 개정에 따라 빅데이터 기반 교통분석이 활성화되고 있으며, 모바일 통신 데이터는 휴대전화 단말기의 위치를 상세하게 파악할 수 있어 교통분석을 위한 좋은 분석자료가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 항공교통이용자 분석방법의 한계를 극복하기 위해 이동경로 전체를 분석할 수 있는 모바일 통신 데이터를 기반의 교통이용자 O/D(Origin/Destination) 추출 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 각 공항에 공항신호탐지 구역을 설정하고, 해당 구역의 기지국 접속이력을 토대로 항공교통이용자를 추출하고 해당 이용자의 출발지-도착지 경로상의 기지국 접속 데이터를 토대로 이동경로를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 2019년 1~12월의 기간을 대상으로 모든 국내 공항에 대하여 국내/국제선 이용자에 대해 O/D를 추출하였다. 또한 추출된 데이터의 검증을 위해 모바일 통신데이터 기반 항공교통 이용자 O/D 데이터와 항공통계데이터에 대해 상관성 분석을 수행하였다. 이를 통해 총량에는 차이가 있으나(국내선 4.1, 국제선 4.6) 상관성 0.99로 상관성이 높아 활용 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 알고리즘은 기존과 다르게 항공교통이용자의 이동행태, 지역별/연령별 비율 등 폭넓고 상세한 분석을 가능하게 하며, 향후 공항관련 정책 마련이나 지역별 시장분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제24권5호
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• pp.23-37
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• 2007

연구 배경: 자궁경부암은 조기검진을 통해 사망률과 의료비 부담을 감소시킬 수 있는 질환으로, 아직까지 우리나라에서는 자궁경부암이 여성암 중 높은 발생률을 보이고 있으나, Pap test를 통해 자궁경부암을 조기에 발견하고, 치료할 수 있는 것으로 알려져 있다. 연구 목적: 이 연구는 자궁경부암 조기검진 수검행동에 영향을 미치는 인지-행동적 요인을 고려하여 행동변화단계별 교육 프로그램을 개발하였고, 이를 40세 이상의 여성 주민에게 적용해봄으로써 행동변화단계별 맞춤형 교육 프로그램의 효과를 평가하고자 하였다. 연구 방법: 이 연구는 서울시 서초구에 거주하는 40세$\sim$59세 사이의 여성 주민을 대상으로 2003년 9월 1일부터 11월 14일까지 자료를 수집하였으며, 서초구의 5개 지역(동)에서 교육 중재군(162명)과 대조군(121명)을 선정하였다. 또한 행동변화단계별 교육 프로그램은 범이론적모형(TTM)을 활용하여 개발되었고, 교육 중재군의 교육내용 전달방법으로 인터넷 서비스와 우편 서비스가 활용되었다. 연구 결과: 조사대상자중 88.9%가 일생 중 1번 이상, 65.4%가 최근 2년 동안 1번 이상 자궁경부암 조기검진을 수검한 것으로 나타났다. 행동변화단계별 교육 프로그램의 효과를 살펴보면, 교육 후 인지 행동적 요인 중 태도와 변화의 과정이 통계적으로 유의하게 높아졌고, 행동변화단계 중 유지단계가 가장 많이 증가하였다. 교육내용 전달 방법은 인쇄된 교육자료를 활용한 우편 서비스가 인터넷 서비스보다 효과적인 것으로 나타났고, 행동변화단계별 전환 양상에서도 우편 서비스 중재군이 인터넷 서비스 중재 군보다 긍정적인 변화를 나타내었다. 한편 행동변화단계별 교육 프로그램에 관한 만족도 평가에서는 전달방법에 따른 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 결론: 이 연구는 지역사회 여성 주민의 자궁경부암 조기검진에 관한 수검 행동을 증진시키기 위해 행동변화단계에 따른 맞춤형 교육 프로그램을 개발하여 적용하였고, 그 결과, 행동변화단계별 교육 프로그램이 자궁경부암 조기검진의 수검 행동을 증진시키는데 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.733-746
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• 2021

연구목적: 본 연구는 철도차량 내 승객 이상행동 및 위험상황 중 중요한 위험요소를 도출하기 위하여 승객 및 운용기관 종사자의 의견을 조사하고 분석을 하였다. 연구방법: 일반국민 20~60대 성인남녀 1,000명 및 전국 11개 기관의 종사자 429명에게 설문조사를 수행하였다. 일반국민에게는 지하철, 일반철도, 고속철도 등으로 구분하여 철도차량 내 발생 가능한 위험 상황에 대한 설문을 조사하였으며 운영기관 종사자들에게는 지하철 내의 위험 상황에 대한 설문을 조사하였다. 연구결과: 승객위험요소 발생에 대한 빈도 및 중요도를 판단근거로 선정된 철도차량내 승객 위험요소(이상행동 및 위험 상황) 중 주요 위험요소로 '차량 문끼임', '성추행', '주취행동', '싸움/폭행', '배회'. '마스크 미착용'으로 선정하였다. 결론: 승객에게 영향을 미치는 주요 위험요소는 일반 국민 및 철도운영기관의 종사자들의 설문조사를 통하여 선정되었다. 본 연구에서 얻은 결과인 철도차량내 주요 위험요소 발생시 신속하며 지속적으로 감지할 수 있는 AI 기술이 적용된 CCTV 감지 시스템이 개발될 예정이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1A호
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• pp.53-59
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• 2010

최근 들어 적외선을 이용하여 콘크리트 구조물의 결함 또는 공동 등을 평가하려는 비파괴 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이는 유지관리기법의 중요한 부분을 이루고 있다. 적외선 화상분석(Infrared Thermography)을 콘크리트 표면에 적용할 경우, 콘크리트의 표면온도는 표면을 구성하는 재질과 열적특성(비열, 열전도율, 열전달율)에 따라 그 응답이 다르게 나타나게 된다. 서로 다른 배합을 가지는 시멘트 모르타르에서는 공극률이 다르게 구성되고, 표면에서 공극률의 차이는 열에 노출된 뒤, 냉각되는 과정에서 열적 거동이 다르게 평가된다. 한편 이러한 공극률은 강도 및 염화물 확산계수와 같은 역학적/내구적 특성에 영향을 주기도 한다. 본 연구에서는 외부에서 열을 가하여 측정하는 능동방식(active type)을 이용하여, 표면의 온도변화를 분석하였다. 물-시멘트비 55%와 65%인 시멘트 모르타르 시편을 제작하였으며, 공극률, 압축강도, 염화물 확산계수 등의 물리적 특성값들이 평가되었다. 이후 동일한 실내조건(온도 $20{\sim}22^{\circ}C$, 습도 55-60%)에서 적외선 화상분석 기법을 적용하였다. 시간의 경과에 따라 공극을 많이 포함하는 시편의 경우, 표면 온도가 상대적으로 증가하였으며, 온도가 일정해지는 시점(임계시점)이 단축되고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 콘크리트와 같이 공극과 골재를 가지고 있는 복합재료의 품질 평가에 적용할 수 있음을 시사한다. 한편 공극률과 실험상수를 고려하여, 공극률에 따라 변화하는 임계시간에 대한 계산식을 제안하였다. 본 논문에서는 시멘트 모르타르의 공극량의 변화에 따른 물리적 변화와 이에 따른 열특성 변화가 논의될 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.225-244
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• 2009

기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신 기기로 구성되어 있기 때문에 정보통신환경의 변화는 기계경비시스템의 기술, 운영체계, 운영방법 등에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 기계경비시스템의 기술개발 동향 및 실태를 분석하고 기술개발 전망을 제시하는데 있다. 본 연구는 문헌연구와 기계경비시스템을 사용하는 수요자와 공급자와의 면담을 통한 분석과, 기술개발업자와 시스템 설치 기술자를 대상으로 한 설문조사를 통해 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 국제적으로 경쟁력이 있는 DVR 기술은 본래의 기능인 영상녹화 기능을 위주로 Motion Detection 기능과 상황변화 인식 기능, 목표물 추적 기능 등과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있는 하이브리드 DVR 기술개발 쪽으로 진행될 것이며, 상황변화를 인식할 수 있는 기술은 현장에 설치된 많은 카메라를 소수의 인원이 효과적으로 감시할 수 있게 하여 기존의 CCTV시스템의 기능을 보다 향상시킬 수 있을 것이다. 그리고 영상전송기능을 수행하는 인터넷 서버기술과 영상인식 소프트웨어가 카메라에 내장된 'Embedded IP카메라' 기술개발은 CCTV시스템의 구성체계를 보다 간소화 시킬 수 있을 것이다. 생체인식 중 지문인식기술과 얼굴인식기술은 국제적인 경쟁력을 가지고 기술개발이 진행되지만 얼굴인식기술은 인식기술에 있어서는 선진국과 비슷한 수준인 것으로 평가되고 있으나 인식거리를 확보하는 기술과 감시 기능, 3D인식 기술부분에 있어 다소 신뢰성이 떨어져 이를 보완하기 위한 지속적인 개발이 이루어질 것이다. RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 물품의 반입 반출의 감시 통제 등을 위해 유용하게 적용될 것으로 평가되고 있어 RFID의 하드웨어와 소프트웨어 기술개발이 활발하게 진행될 것으로 전망되지만 시장여건과 새로운 제품 도입을 꺼리고 수입 의존도가 높은 현상을 개선하기 위하여 개발된 제품을 사용할 수 있는 여건 조성 등 기술개발을 촉진하기 위한 적극적인 지원이 필요한 것으로 분석된다. 행동패턴을 인식하여 침입상황을 감지하는 센서기술은 기존의 오작동이 많은 공간감지 센서를 대신하여 경보신호의 신뢰도를 향상시켜 자신있는 현장대응을 가능하게 해줄 수 있는 기술로 적극적으로 개발이 이루어질 것으로 전망된다. 행동패턴인식기술과 영상변화를 탐지하고 분석하는 영상인식기술은 유사한 기술로 서로 연계될 수 있으며, 경보신호전송 기술, 영상추적기술, RFID의 무선인식 및 추적 기술, 그리고 이를 관리하기 위한 미들웨어 기술을 통합하여 이상상황에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 통합관제시스템을 구축할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제18권1호
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• pp.47-59
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• 2000

본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.