• 제목/요약/키워드: Cognitive Computing

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A Study on the Improvement Scheme of University's Software Education

  • Lee, Won Joo
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.243-250
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    • 2020
  • 본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

비선형 분석을 이용한 정신활동 상태에 따른 EEG의 변화에 관한 연구 (Some Mental Activity Which Can be Discriminated Only on Non-linear Analysis of EEG Measure)

  • Lee, J.M.;Park, C.J.;Lee, Y.R.;Shin, I.S.;Park, K.S.
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.425-430
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    • 2001
  • 이 연구의 목적은 선형적 주파수 분석방법으로는 구별되지 않는 감정상태와 인지상태의 EEG를 구별할 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 건강한 피험자들의 EEG를 세가지 다른 조건-눈을 감고 편안히 쉬고 있는 상태. 음악을 듣고 있는 상태 눈을 감고 단순한 뺄셈 연산을 수행하고 있는 상태-에서 각각 측정하였다. 점관점 상관타원 (PD2) 방법을 이용하여 각 정신상태에 따른 EEG를 분석하였다. 연산과제를 집중해서 수행했다고 보고한 집단이 그렇지 않다고 보고한 집단보다 더 높은 PD2 값을 통계적으로 유의하게 나타내었다. 또한 음악을 듣는 과제에서 높은 점수를 얻은 집단이 그렇지 않은 집단에 비해 상대적으로 낮은 PD2 값을 나타내었다. 같은 EEG 신호에 선형 분석 방법인 주파수 분석 방법을 적용하여 보았으나, 유의한 차이를 보이지 않았다.

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소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스에 관한 밀레니얼스 소비자 세분화 연구: 사이코그래픽 관점에서 (Segmenting Korean Millennial Consumers of Sharing Economy Services on Social Networking: A Psychographic-based Approach)

  • 이재헌;최재원;김기연
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.109-121
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    • 2015
  • 본 질적연구의 목적은 이머징 소셜 네트워크에 익숙한 밀레니얼스 세대 소비자들의 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스를 대하는 소비자 행동학적 동향, 사이코그래픽적 특성, 다양한 인지적 유형이 어떠한지 탐색하고 발견하는 것이다. 이를 위해, 본 연구는 Q방법론을 적용하여 최신 기술의 ICT 장비, 디바이스 또는 사회 문화적 웹서비스나 네트워킹을 능숙하게 다루는 젊은 밀레니얼 소비자들을 해석적 관점에서 4가지 차별화 된 유형의 이론적 정의를 제시한다. 최근 국내 산학 분야에서 모두 창조경제 정책에 힘입어 공유경제 서비스의 영향력이 증가하고 있지만, 아직 공유경제를 주제로 한 기존 연구들이 본격화 된 것은 그리 오래되지 않았다. 본 연구는 개인의 내재적 관심, 선호, 태도, 의견 등을 포함하는 일명 스키마타(Schemata)라고 불리는 응답자의 사고 구조의 독특한 사이코그래픽적 특성을 발견하는데 초점을 둔다. Q방법론의 연구 절차에 따라, Q모집단과의 인터뷰 및 여러 문헌들의 메타 스터디를 통해 수집한 180개의 진술문으로부터 축약한 최종 40개의 Q샘플(진술문)을 35명의 밀레니얼스 세대(P표본) 응답자이 Q소팅 하여 등급화 하였다. 마지막으로, QUANL PC 분석프로그램을 활용하여 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스에 대한 젊은 층 소비자들의 4가지 시장 세분화를 수행하였다. 도출된 유형들은 제1유형 'Early majority', 제2유형 'Laggard', 제3유형 'Opinion leader', 제4유형 'Late majority' 라고 명명하였다. 본 연구의 결과는 향후 밀레니얼스 신세대 소비자의 행동 및 심리적 특성, 시장 세분화를 깊이 있게 탐구하려는 질적 관점의 후속 연구들의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.

K-12 학생 및 교사를 위한 인공지능 교육에 대한 고찰 (Review on Artificial Intelligence Education for K-12 Students and Teachers)

  • 김수환;김성훈;이민정;김현철
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.1-11
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 최근 초중등 교육에 도입되고 있는 인공지능 교육의 목적, 내용, 방법 등을 교육과정의 측면과 교사교육에 필요한 요인 측면을 조사하고 분석하여 우리나라 초중등 인공지능 교육의 방향을 제안하는 것이다. 1차 문헌으로는 국내외 논문 9편, 2차 문헌으로는 11편의 국내외 정책 보고서를 수집하고 분석하였다. 수집된 문헌을 서술적 고찰방법을 적용하여 분석하였으며, 문헌의 다각도 분석을 위해 교육과정 구성요소 측면과 TPACK 요소 측면에서 분석하여 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인공지능 교육 대상을 인공지능 사용자, 활용자, 개발자의 3단계로 구분하였다. 초중등 인공지능 교육에서는 사용자와 활용자 단계가 적합하고, 사용자 교육을 위해 인공지능 리터러시를 포함해야 한다. 활용자 교육을 위해 현재의 컴퓨팅 사고력 및 코딩 역량을 기반으로 하여 인공지능의 기능을 적용하여 창의적인 산출물을 만들어 낼 수 있는 역량을 목표로 삼는 것이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 교사는 교수 지식 및 플랫폼 사용 능력 외에도 문제해결, 추론, 학습, 인식 영역 및 일부 응용수학, 인지/심리학/윤리에 대한 내용 지식이 필요하므로 이에 대한 연수가 필요하다.

AI 참모 구축을 위한 의사결심조건의 데이터 모델링 방안 (A Methodology of Decision Making Condition-based Data Modeling for Constructing AI Staff)

  • 한창희;신규용;최성훈;문상우;이치훈;이종관
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.237-246
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    • 2020
  • 본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.

색채 환경 기반의 인체 반응 정보 측정 시스템 (A Measurement System for Color Environment-based Human Body Reaction)

  • 김지언;정창원;주수종
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.59-65
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    • 2016
  • 색채 환경에 따라 인지반응의 상관관계를 분석한 결과가 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 특히, 의학 분야에서 색채 환경기반 생체신호를 수집하여 환자 상태의 파악과 치료 그리고 뇌활동의 규명에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 색채조명 또는 LED를 이용한 색채 환경을 구축하여 다양한 실험을 진행하고 있으나 다른 광원에 노출 되어 심리적인 영향을 주는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 HMD(Head-Mounted-Display)를 이용하여 피험자에게 완벽한 색채 환경조건을 제공하고자 한다. 그리고 인체반응정도 측정을 위해 기억력-주의력 테스트하는 동안 BMS(Bio-Medical-System)으로 생체정보를 수집하여 색채별 인체반응정도 측정뿐만 아니라 심리적인 변화에 대한 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통하여 수집하는 생체정보는 심전도(ECG), 호흡(Respiration), 산소포화도(SpO2), 임피던스(Bio-Impedance), 혈압(Blood-Pressure) 이며 데이터베이스에 저장한다. 이와함께, 인체의 인지반응을 측정하기위해 기억력-주의력 테스트는 앱으로 구현하여 색채 조건별 인지반응 정보를 측정하고 결과를 확인 할 수 있다. 제안한 시스템을 통하여 수집된 인체반응정보를 활용하여 생리학적 정보의 정량화하는 연구를 진행할 수 있으며, 색채 환경과 생리학적 정보의 상관관계를 분석하여 의학적 진단 및 치료에 응용이 될 것으로 기대한다. 향후 연구로 구축한 시스템을 통해 수집된 데이터를 분석 및 시각화 기능을 추가하고, 치매 질환의 예측 및 치료를 위한 시스템으로 확장하여 재활프로그램으로서의 유효성을 평가하고자 한다.

텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술과 디자인 요소에 따른 감성 분석을 이용한 패션 디자인 추천 에이전트 시스템 (A Fashion Design Recommender Agent System using Collaborative Filtering and Sensibilities related to Textile Design Factors)

  • 정경용;나영주;이정현
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제10권2호
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    • pp.174-188
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    • 2004
  • 제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

EMG 데이터를 이용한 머신러닝 기반 실시간 제스처 분류 연구 (A Study on Machine Learning-Based Real-Time Gesture Classification Using EMG Data)

  • 박하제;양희영;최소진;김대연;남춘성
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.57-67
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    • 2024
  • 사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.

업무성과에 영향을 주는 업무용 모바일 어플리케이션의 주요 요인에 관한 연구 (An Empirical Study on the Influencing Factors of Perceived Job Performance in the Context of Enterprise Mobile Applications)

  • 정성훈;김기민
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권1호
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    • pp.31-50
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    • 2014
  • The ubiquitous accessibility of information through mobile devices has led to an increased mobility of workers from their fixed workplaces. Market researchers estimate that by 2016, 350 million workers will be using their smartphones for business purposes, and the use of smartphones will offer new business benefits. Enterprises are now adopting mobile technologies for numerous applications to increase their operational efficiency, improve their responsiveness and competitiveness, and cultivate their innovativeness. For these reasons, various organizational aspects concerning "mobile work" have received a great deal of recent attention. Moreover, many CIOs plan to allocate a considerable amount of their budgets mobile work environments. In particular, with the consumerization of information technology, enterprise mobile applications (EMA) have played a significant role in the explosive growth of mobile computing in the workplace, and even in improving sales for firms in this field. EMA can be defined as mobile technologies and role-based applications, as companies design them for specific roles and functions in organizations. Technically, EMA can be defined as business enterprise systems, including critical business functions that enable users to access enterprise systems via wireless mobile devices, such as smartphones or tablets. Specifically, EMA enables employees to have greater access to real-time information, and provides them with simple features and functionalities that are easy for them to complete specific tasks. While the impact of EMA on organizational workers' productivity has been given considerable attention in various literatures, relatively little research effort has been made to examine how EMA actually lead to users' job performance. In particular, we have a limited understanding of what the key antecedents are of such an EMA usage outcome. In this paper, we focus on employees' perceived job performance as the outcome of EMA use, which indicates the successful role of EMA with regard to employees' tasks. Thus, to develop a deeper understanding of the relationship among EMA, its environment, and employees' perceived job performance, we develop a comprehensive model that considers the perceived-fit between EMA and employees' tasks, satisfaction on EMA, and the organizational environment. With this model, we try to examine EMA to explain how job performance through EMA is revealed from both the task-technology fit for EMA and satisfaction on EMA, while also considering the antecedent factors for these constructs. The objectives of this study are to address the following research questions: (1) How can employees successfully manage EMA in order to enhance their perceived job performance? (2) What internal and/or external factors are important antecedents in increasing EMA users' satisfaction on MES and task-technology fit for EMA? (3) What are the impacts of organizational (e.g. organizational agility), and task-related antecedents (e.g., task mobility) on task-technology fit for EMA? (4) What are the impacts of internal (e.g., self-efficacy) and external antecedents (e.g., system reputation) for the habitual use of EMA? Based on a survey from 254 actual employees who use EMA in their workplace across industries, our results indicate that task-technology fit for EMA and satisfaction on EMA are positively associated with job performance. We also identify task mobility, organizational agility, and system accessibility that are found to be positively associated with task-technology fit for EMA. Further, we find that external factor, such as the reputation of EMA, and internal factor, such as self-efficacy for EMA that are found to be positively associated with the satisfaction of EMA. The present findings enable researchers and practitioners to understand the role of EMA, which facilitates organizational workers' efficient work processes, as well as the importance of task-technology fit for EMA. Our model provides a new set of antecedents and consequence variables for a TAM involving mobile applications. The research model also provides empirical evidence that EMA are important mobile services that positively influence individuals' performance. Our findings suggest that perceived organizational agility and task mobility do have a significant influence on task-technology fit for EMA usage through positive beliefs about EMA, that self-efficacy and system reputation can also influence individuals' satisfaction on EMA, and that these factors are important contingent factors for the impact of system satisfaction and perceived job performance. Our findings can help managers gauge the impact of EMA in terms of its contribution to job performance. Our results provide an explanation as to why many firms have recently adopted EMA for efficient business processes and productivity support. Our findings additionally suggest that the cognitive fit between task and technology can be an important requirement for the productivity support of EMA. Further, our study findings can help managers in formulating their strategies and building organizational culture that can affect employees perceived job performance. Managers, thus, can tailor their dependence on EMA as high or low, depending on their task's characteristics, to maximize the job performance in the workplace. Overall, this study strengthens our knowledge regarding the impact of mobile applications in organizational contexts, technology acceptance and the role of task characteristics. To conclude, we hope that our research inspires future studies exploring digital productivity in the workplace and/or taking the role of EMA into account for employee job performance.

유아의 소프트웨어 교육 관련 국내 최근 연구의 경향 분석 (An Analysis of Research Trends Related to Software Education for Young Children in Korea)

  • 천희영;박소연;성지현
    • 한국보육학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.177-196
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    • 2019
  • 본 연구는 2016년부터 3년간 발표된 유아 소프트웨어 교육 관련 국내 최근 연구들의 경향을 게재 경향과 연구방법의 측면에서 분석하는데 연구의 목적을 두었다. 분석대상은 한국학술지인용색인과 국가학술연구정보 공유 시스템에서 검색된 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구 26편이었다. 발표된 연구의 게재 경향은 발표 연도, 발표 형식, 학문 분야의 범주에 따라 살펴보았다. 연구방법 측면에서는 연구의 주제 특성과 연구방법 유형, 그리고 연구변인의 특성을 분석하였다. 연구의 결과를 연구의 게재 경향 측면에서 살펴본 바, 2016년부터 최근 3년간 발표된 연구 편수는 연도별로 점차 증가하며, 학술지 논문 형태로 대다수가 발표된 것으로 나타났다. 전체 분석대상의 61.5%(16편)가 유아교육 및 아동학 관련 학문 분야에서 발표된 논문이었다. 연구방법 측면에서는 먼저, 연구의 주제와 연구대상 관련하여 유아 소프트웨어 교육 프로그램 개발 연구, 또는 만4세와 만5세를 대상으로 효과 검증을 한 연구가 다수를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 연구방법으로는 실험연구와 문헌연구방법 (각 8회), 조사연구(7회)의 순으로 많이 적용된 것으로 나타났다. 연구변인의 특성으로서 많이 다루어진 측정변인은 유아의 인지적 특성 변인으로 나타났다. 연구에 적용된 프로그램의 특성과 관련하여, 첫째, 프로그래밍 도구 환경을 중심으로 분류한 결과 가장 많은 6편의 연구가 피지컬 컴퓨팅 환경의 프로그램을 사용하였으며, 연구에 사용된 프로그래밍 도구 로봇 중에서는 Albert가 가장 많이 사용된 것으로 나타났다. 프로그램의 적용 기간은 5주~48주로 차이가 있었다. 분석대상 연구들에서 컴퓨팅 사고력은 소프트웨어 교육에 의해 향상되는 문제해결 능력으로 개념화된 경우가 가장 많았으며, 그 하위요인별 개별도구로써 측정되었음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과 유아의 소프트웨어 교육 관련 연구가 최근 증가하는 경향을 보이지만 연구 편수의 축적과 연구방법 측면에서 개선이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.