• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.45-51
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• 2021

고속도로 토공에서 대부분을 차지하는 성토부의 다짐도 평가는 일반적으로 평판재하시험에 의해 이루어진다. 평판재하시험은 전통적인 시험법으로 높은 신뢰성을 가지고 있지만, 반력장비를 공수해야 하고, 시험 시 개소당 약 40분의 시간이 소요됨에 따라 광활한 토공부 전체를 관리하기에는 한계가 발생할 수 있다. 한편, 국토해양부에서는 이를 극복하고자 2010년에 '포장 하부구조 다짐관리 잠정지침'에서 간편한 다짐도 평가방법 기준을 제시한 바 있다. 하지만 10년이 지난 지금까지 고속도로공사 현장에서는 활용하고 있지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 잠정지침에서 제시한 시험법 중 충격재하 방식의 LFWD(Light Falling Weight Deflectometer)를 활용한 다짐도 평가방법에 대한 활용성을 검증하고자 하였다. 이를 위하여 현장 토질 성상 및 다짐도별로 평판재하시험 및 LFWD시험을 실시하여 상관관계를 도출하였다. 시험결과, 80% 이하의 상대 다짐도를 가진 지반에서는 시험데이타의 일관성이 없었으나, 그 이상에서 상관도가 증가하는 경향을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 충격재하 방식의 시험값의 일관성 확보를 위하여 본 연구 결과를 참고하여 시험방법 또는 시험장비를 개선한다면 토공부 다짐도 관리 사각지대를 해소하는 데에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.369-377
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• 2021

보건의료 환경에서 증강현실 스마트글라스는 업무의 흐름에 방해 없이 환자나 치료 관련 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 또한 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스의 도입으로 학생들은 원격협업과 실시간 정보활용을 통해 수행자신감을 키울 수 있다. 본 논문은 보건의료 시뮬레이션에서 증강현실 스마트글라스 활용에 대한 인식과 태도를 보건의료 전공 대학생, 컴퓨터 전공 대학생, 개발자 및 교수진을 대상으로 조사하였다. 편의표집을 통해 95명의 데이터를 수집, SPSS 25.0을 활용한 통계분석이 이루어졌다. 증강현실 스마트글라스에 대한 인식과 태도 조사결과 개발자와 교수진 집단에서 가장 높은 점수가 확인되었고, 모든 항목에서 보건의료전공 학생이 컴퓨터전공 학생보다 인식과 태도점수가 높게 확인되었다. 증강현실 스마트글라스 시뮬레이션을 통한 기술 습득에 대한 기대가 가장 컸고, 큰 화면과 성능이 중요한 요소로 보고되었다. 보건의료전공 대학생과 컴퓨터전공 대학생의 인식과 태도의 차이에 대한 자세한 원인분석을 통해 융합 연구를 위한 전략 수립이 증강현실 스마트글라스 기술의 보건의료에서의 활발한 적용을 가능하게 할 것이다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제13권3호
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• pp.305-316
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• 2020

이 연구에서는 대학생들이 인식하고 있는 외계행성에 대한 개념을 빅데이터 분석을 하기 위해 외계행성 교육 프로그램과 교육을 받기 전, 후의 개념 변화를 알아보기 위한 질문지를 개발하여 적용하였다. 이를 통한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육을 받기 전에는 외계행성을 단순히 '태양계 바깥(외계)의 행성' 정도의 맥락으로만 이해하고 있었으나, 교육을 받은 후에 중요 키워드 중심으로 '태양계 바깥 항성 주위를 공전하는 행성' 개념으로 확장되었다. 둘째, 대학생들은 매스컴에서 접했던 간접 경험을 토대로 도플러효과, 식현상, 중력렌즈를 활용한 관측한다는 정도의 간단한 답변을 하여 관측 방법에 대한 개념이 매우 부족하였다. 그러나 학생들은 외계행성 탐사와 관련된 내용을 교육 받으면서 외계행성 탐사에 대한 인식이 구체화되었다. 셋째, 대학생들은 외계행성 탐사의 중요성을 단순히 외계생명체의 발견을 넘어서서 태양계를 비롯한 행성의 생성과정과 연구 방법, 인류의 발전으로 확장시키고 있었다. 넷째, 대학생들은 외계행성과 관련된 내용을 지구과학 교육과정에서 소개한다면 과학지식 뿐만 아니라 흥미와 호기심을 일으킬 수 있으므로, 교육과정에서 외계행성에 대한 교육이 필요하다고 인식하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.423-431
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• 2020

최근 머신러닝, 빅데이터, 머신러닝 등의 기술 발전을 기반으로 인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있고, 미래 산업의 핵심으로 떠오르고 있다. 이에 우리나라에서는 AI 국가전략을 발표하는 등 미래 AI 기술 발전과 환경 구축의 발판을 마련하고 있으며, 교육 분야에서도 AI 인재 양성을 위한 각종 정책을 개발하고 있다. 그런데 AI의 중요성이나 필요성에 대해서는 많은 사람들이 동의하고 있으면서도, 구체적인 필요성에 대한 공감대 형성은 부족하다고 할 수 있다. 관련 연구를 살펴보면 AI교육의 내용이나 방법론 등의 방향에서 많은 차이를 보이고 있는데, 이는 필요성에 대한 인식이 방향을 설정하는 전제 조건이 되고, 이에 따라 교육 내용과 방법이 결정되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 전문가와 학교 현장의 AI교육 필요성에 대한 인식 차이를 분석해보고 이를 토대로 모두가 공감할 수 있는 AI교육의 필요성에 대한 인식을 분석함으로써 향후 AI교육의 방향을 탐색하고자 한다.

• 환경영향평가
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• 제30권2호
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• pp.89-104
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• 2021

본 연구는 최근 국립공원을 찾는 사람들이 많아짐에 따라 국립공원 관리의 정책 방향을 검토·결정하는데 필요한 국립공원 이용·보전 관리에 대한 시민의 여론을 확인하고자 진행하였다. 지금까지 국립공원 이용 및 인식과 관련한 설문 조사, 빅데이터 분석 등이 수행됐으나 공원 관리의 쟁점 사항 및 이용에 관한 조사 문항 등이 부족하며 조사 대상이 탐방객으로 국한되는 등의 한계가 있었다. 따라서 시민들의 국립공원 이용과 현재 운영되고 있는 제도에 대한 인식을 확인하기 위해 일반 시민을 대상으로 설문 조사를 진행하였다. 연구결과 탐방객을 상대로 진행된 선행연구들과는 달리 일반 시민들은 고지대 탐방보다는 저지대 탐방을 선호하는 결과가 나타났다. 또한 국립공원에서는 산정부 탐방 금지 정책에 대해 일반 시민들은 현재의 정책을 유지하거나 탐방예약제를 소폭 도입하는 것을 선호하는 것으로 나타났다. 그리고 탐방예약제를 이용해본 시민들의 비율도 매우 적은 것으로 나타났다. 도출된 결과를 바탕으로 탐방객과 일반 시민의 차이점을 고찰하고 공원 관리 원칙과 방향성의 변화, 국민의식과 탐방형태의 변화에 따른 정책여건을 전망하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.239-259
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• 2022

2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.149-156
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• 2022

최근 전 세계적으로 COVID-19이 유행하는 상황 속에서 이와 관련된 가짜뉴스가 심각한 사회적 혼란을 야기하고 있다. 이러한 배경에서 가짜뉴스를 정확하게 탐지하기 위해, 뉴스가 소셜 미디어를 통해 파급되는 과정과 같은 소셜 컨텍스트 정보를 활용하는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들이 널리 사용되고 있다. 그러나 대부분의 기 구축된 가짜뉴스 탐지를 위한 데이터들은 뉴스 자체의 내용 정보 위주로 구성되어, 소셜 컨텍스트 정보를 거의 포함하지 않는다. 즉, 이 데이터들에는 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법을 적용할 수 없으며, 이러한 데이터의 한계는 가짜뉴스 탐지 연구 분야의 발전을 저해하는 방해 요소이다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해, 기존의 저명한 가짜뉴스 데이터인 CoAID 데이터를 기반으로, 소셜 컨텍스트 정보를 추가적으로 수집하여, CoAID 데이터의 뉴스 내용 정보와 해당 뉴스들의 소셜 컨텍스트 정보를 모두 포함하는 CoAID⁺ 데이터를 구축한다. 본 논문에서 구축한 CoAID⁺ 데이터는 기존의 대부분의 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 적용될 수 있으며, 향후 새로운 소셜 컨텍스트 기반 탐지 기법들에 대한 연구도 더욱 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 논문은 다양한 관점에서 CoAID⁺ 데이터를 분석하여 진짜뉴스와 가짜뉴스의 파급 패턴 및 키워드에 따른 파급 패턴도 파악하여 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.263-278
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• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.