• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.29-39
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• 2023

최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.357-366
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• 2023

이 연구의 목적은 대학의 자기 서사 글쓰기 수업의 교재와 관련 논의, 수업 사례를 분석하고, 이를 통해 교육 방안을 모색하는 데 있다. 자신을 인식하고 표현하여 소통하는 학습인 자기 서사 글쓰기 교과는 입시 위주의 교육을 거쳐 대학생이 되었을 때 더욱 그 필요성이 강조된다. 연구 방법과 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 서사 글쓰기가 포함된 3개 대학의 교재를 비교 분석하였다. 자기 성찰이 온전히 이루어지기 위해서는 교과 과정 내에 포함된 부분적인 수업 진행으로는 한계가 있으므로 이러한 목표에 집중하여 장기간 이루어질 수 있는 교재 구성이 필요하다. 둘째, 자기 서사 글쓰기 수업에 대한 기존의 논의와 실제 사례를 통해 자기 서사 글쓰기의 교육 방안을 분석하였다. 자기 서사 글쓰기가 효과적으로 이루어지기 위해서는 면밀한 자기 성찰과 이를 글쓰기로 연결하기 위한 단계별 접근이 이루어져야 한다. 또한, 글쓰기 과정 동안 다양한 첨삭과 피드백 활동이 거시적이고 단계적으로 진행되어야 하며, 교수자와 학생뿐 아니라 학생과 학생 간의 소통과 피드백이 필요하다. 이 연구를 통해 자기 서사 글쓰기의 보완점과 교육 방향을 모색함으로써 자기 서사 글쓰기의 수업 모델을 정립하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.425-433
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• 2023

본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5A호
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• pp.649-656
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• 2008

손상 또는 균열된 구조물의 내구성을 향상시키려는 과제는 연구자들과 엔지니어들에게 중요한 과제로 떠오르고 있다. 팻취로 보강되지 않은 균열판과 팻취보강된 균열판의 응력확대계수 및 응력등고선의 산정 및 비교에 의한 균열선단에서의 파괴거동의 특성을 적분형 르장드르 다항식에 기초를 둔 계층적 무강성요소를 사용하여 표현하고자 한다. 이 연구에서는 등가단층이론이 채택되므로, 제안된 무강성요소는 불연속 균열부를 강성이 0인 연속체로 간주된다. 그러므로 균열을 모델링하는 무강성요소의 변장비는 매우 커질 수밖에 없다. 제안된 요소의 강건성을 보이기 위해 형상비 변화에 따른 에너지방출률, 변위 및 응력값에 대한 유한요소해의 민감도는 변장비를 2000까지 증가시켜 가면서 평가되었다. 한편, 강성도미분법과 변위외삽법이 인장모우드가 발생되는 문제의 응력확대계수를 예측하는데 사용된다. 제안된 계층적 무강성요소는 팻취보강된 균열문제를 해석할 수 있는 대안중의 하나라 평가된다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.1-12
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• 2023

본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹으로 인해 대학 수업에서 시행하게 된 블렌디드러닝의 외적 수업형태가 학생들의 학업 성취도에 미친 영향, 그리고 블렌디드러닝의 내적 수업전략이 학습자의 인식에 미친 영향은 어떠한지를 분석하여 온라인수업의 바람직한 방향성을 제시하는 것이다. 본 연구는 2022년 1학기 G대학에서 미적분학I 수업을 수강하는 학생들을 대상으로 하여 실험반 117명과 비교반 707명에 대한 대면수업 및 온라인수업 그리고 교수 방법의 혼합을 통한 블렌디드러닝을 실시하고 학업성취도와 학습자 인식을 조사하였다. 연구결과로는 온라인수업만으로 한 학기를 진행했을 때보다 중간고사 이전에는 온라인수업을 진행하고, 이후에는 대면수업으로 운영하는 블랜디드 수업방식을 수행하였을 때 학업성취도가 하향되는 결과를 얻게 되었다. 미리 준비되지 않은 단순한 외적 수업형태의 블렌디드러닝은 비효과적이었으나 온라인수업으로만 이루어진 수업형태에서 동영상 및 실시간 수업의 혼합 모형은 긍정적인 학습자 인식을 보여주었다. 테크놀로지를 혼합하여 실시한 교수전략 또한 긍정적인 결과로 나타났다.

• 재활치료과학
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• 제12권4호
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• pp.97-109
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• 2023

목적 : 본 연구의 목적은 유아기 아동의 수면 습관과 인지적 문제해결 능력 간의 관계에서 놀이의 매개효과에 대하여 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국아동패널의 3차년도(2010년) 자료를 활용하여 주요 연구변수에 결측치를 제외한 총 1,734명의 자료를 활용하였다. 영유아기 아동의 수면 습관과 문제해결 능력, 놀이의 관계를 검증하고, 놀이의 매개효과를 확인하기 위해 구조방정식 모형을 사용하였다. 결과 : 본 연구에 포함된 유아기 아동의 월령은 23~32개월로 26개월이 584명(33.7%)으로 가장 많았으며, 남자는 885명(51.0%), 여자는 849명(49.0%)으로 나타났다. 수면 습관 3문항(1문항 제외), 놀이 5문항, 문제해결 능력 6문항으로 구성된 구조방정식 모형이 우수한 모형 적합도를 보였다. 놀이가 문제해결 능력에 미치는 간접효과(β = 0.137, p = .006)는 통계적으로 유의하였으나 수면 습관이 문제해결 능력에 미치는 직접효과(β = -.015, p = .871)와 총 효과(β = 0.122, p = .057)는 유의하지 않았다. 결론 : 본 연구는 수면 습관이 인지적 문제해결 능력에 직접효과는 유의하지 않았지만 간접효과는 유의하였으며, 이는 놀이가 매개변수로 작용하여 완전 매개효과(full mediation effect)를 가지는 것을 확인하였다. 잘못된 수면 습관은 인지적, 사회적, 정신적, 신체적으로 적절한 발달의 걸림돌이 되어 전생애발달에 부정적 영향을 줄 수 있다. 따라서 유아기 아동이 효과적인 수면을 취할 수 있도록 좋은 수면 습관을 만들고 수면의 긍정적인 효과가 다양한 놀이 참여의 기회를 촉진하여 아동의 인지적 문제해결 능력의 향상으로 이어질 수 있도록 성인들이 관심을 기울여야 할 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권1호
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• pp.39-45
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• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.27-45
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• 2023

정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.57-62
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• 2023

본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.