• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.509-515
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• 2023

국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.111-117
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• 2023

본 연구는 외국인 유학생을 대상으로 한 교양 영어 수업의 실질적인 수업 방안을 제시하는 것이다. 외국인 학습자가 대학 학업 수준의 한국어 능력을 갖추지 못했을 경우 한국어 교수자가 진행하는 교양 영어 수업 내용을 이해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 각종 미디어를 활용한 주제 중심의 참여 수업 활동을 제시하였다. 이에 대한 학습자들의 태도와 인식을 분석하기 위해 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 결과 주제 기반 수업에 대한 학습자들의 만족도는 높게 나타났으며(75%) 그 이유로는 배려하는 교수자의 태도, 편안한 수업 분위기, 수업에 대한 재미로 나타났다. 다양한 참여 수업 활동에 대한 학습자들의 만족도 또한 매우 높게 나타났으며 (81.9%) 그 이유로는 학습에 유익, 흥미와 동기 유발, 참여 수업의 효율성인 것으로 나타났다. 국제화 시대 외국인 유학생의 증가 추세에 발맞추어 그들에게 맞는 현실적인 수업 방안과 다양한 수업 활동의 개발이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.635-647
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• 2023

산업의 지속적인 혁신을 위해서는 성장 잠재력이 높은 스타트업들이 지속적으로 나타나야 한다. 그동안 정부에서는 다양한 투자를 바탕으로 스타트업의 창업 지원 정책을 펴고 있으나, 여전히 스타트업은 창업 이후로 실패를 직면할 확률이 매우 높다. 이에 본 연구는 스타트업이 실질적으로 통제할 수 있으면서, 전략을 수립할 수 있는 내부적인 요인에 초점을 맞추어, 스타트업 내부 특성이 조직 결속을 통해 기업 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 스타트업의 내부적 요인 중 학습 지향성과 네트워크 지향성은 모든 종류의 조직 결속 하위요인에 유의한 영향을 미치고, 혁신성은 정서적 결속과 규범적 결속에는 유의한 영향을 미치지만, 지속적 결속에는 유의하지 않은 것이 확인되었다. 반대로, 재무적 특성, 글로벌 지향성은 지속적 결속에는 유의한 영향을 미치지만, 정서적 결속과 규범적 결속에는 유의한 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. 마지막으로 정서적 결속과 지속적 결속은 스타트업의 기업성과에 유의한 영향을 미치지만, 규범적 결속은 기업 성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과 및 시사점을 통해 오늘날의 환경을 반영한 스타트업의 인적자원 활용에 대한 발전 방향을 관련 기업 및 정부에 제공하고자 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.801-807
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• 2023

본 연구는 국내 중학교 학생을 중심으로 진행한 해외 체험 프로그램 사례를 조사하여 향후 해외 체험 프로그램 운영에 대한 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 검색 엔진을 통하여 키워드 중심으로 자료를 체계적으로 수집 및 비교·분석한 후 SPSS 23을 활용하여 빈도 분석, 독립표본 t 검정과 교차 분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 지역의 작은 학교 중심으로 해외 체험 프로그램을 운영하고 있었으며, 특히 전라남북도에서 활발하게 운영하고 있었다. 또한 교육청, 지자체 등 다양한 공적 자금이 투입되어 전액 부담 등 다양한 방법으로 우리나라와 가까운 동남아시아 국가 중심으로 실시되고 있었다. 둘째, 중학교 해외 체험 프로그램의 목적은 크게 진로 체험, 문화 체험, 관광, 자매 학교 방문으로 나타났다. 해외 체험 프로그램은 학생들에게 글로벌 역량과 세계 시민성을 함양하고, 진로 탐색의 기회를 제공하는 중요한 활동이다. 본 연구는 이러한 해외 체험 프로그램 운영을 위한 기초 연구로서 역할을 하며, 향후 공교육에서의 해외 체험 활동이 적극적으로 추진되기를 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.265-271
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• 2023

최근, 정보통신기술의 발달로 위치 정보 서비스가 점차 확대되고 있으며, 실내외 위치를 추출하기 위해 RSSI가 많이 활용되고 있다. RSSI를 이용한 실내외 위치추정법은 전파경로 및 간섭, 주변의 무선기기 장치 등의 영향을 받아 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전파 환경을 고려한 거리 추정법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전파 환경을 고려하기 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 확률적 특성을 가진 RBF 신경망과 전파 환경이 반영된 RSSI 입력과 출력을 학습하여 거리를 추정하도록 한 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 BLE 비컨 송신기와 수신기를 이용하여 최대 55[m] 범위 내의 수신기의 위치를 추정하는 성능을 기존의 평균 필터, 칼만 필터 등과 비교평가 하였다. 그 결과 제안된 방법의 거리 추정정확도가 6.7배로 높은 결과를 보였다. 이 성능평가의 결과와 같이 본 연구의 방법을 위치 서비스에 적용한다면 더 정확한 위치추정이 가능할 것으로 사료된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.135-151
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• 2023

Using 3D asphalt pavement surface data, a deep and multiscale network named CrackNet-M is proposed in this paper for pixel-level crack detection for improvements in both accuracy and robustness. The CrackNet-M consists of four function-specific architectural modules: a central branch net (CBN), a crack map enhancement (CME) module, three pooling feature pyramids (PFP), and an output layer. The CBN maintains crack boundaries using no pooling reductions throughout all convolutional layers. The CME applies a pooling layer to enhance potential thin cracks for better continuity, consuming no data loss and attenuation when working jointly with CBN. The PFP modules implement direct down-sampling and pyramidal up-sampling with multiscale contexts specifically for the detection of thick cracks and exclusion of non-crack patterns. Finally, the output layer is optimized with a skip layer supervision technique proposed to further improve the network performance. Compared with traditional supervisions, the skip layer supervision brings about not only significant performance gains with respect to both accuracy and robustness but a faster convergence rate. CrackNet-M was trained on a total of 2,500 pixel-wise annotated 3D pavement images and finely scaled with another 200 images with full considerations on accuracy and efficiency. CrackNet-M can potentially achieve crack detection in real-time with a processing speed of 40 ms/image. The experimental results on 500 testing images demonstrate that CrackNet-M can effectively detect both thick and thin cracks from various pavement surfaces with a high level of Precision (94.28%), Recall (93.89%), and F-measure (94.04%). In addition, the proposed CrackNet-M compares favorably to other well-developed networks with respect to the detection of thin cracks as well as the removal of shoulder drop-offs.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.235-243
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• 2023

본 논문에서는 피지컬 컴퓨팅를 활용한 문제해결 기반 안전교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 중학생의 자기효능감과 흥미에 미치는 영향을 검증하였다. 구체적으로 본 연구에서 개발한 안전교육 프로그램은 창의적 문제해결 모형의 4단계인 문제 확인, 계획, 실행 및 평가의 단계와 피지컬 컴퓨팅 도구인 아두이노를 활용한 학습 활동을 포함한다. 중학교 3학년 77명을 대상으로 피지컬 컴퓨팅를 활용한 문제해결 기반 안전교육 프로그램을 실행한 결과 중학생의 자기효능감과 흥미 모두가 프로그램 참여 후에 유의미하게 상승하였다. 연구 결과를 토대로 피지컬 컴퓨팅과 문제해결 단계를 적용한 교육 프로그램의 효과성을 확인하고 학교 현장에서 피지컬 컴퓨팅 교육의 활성화 촉진을 위한 실천적 시사점을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.41-47
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• 2023

금융상품의 가치평가는 다양한 기술의 변화에 따라 계속 발전하고 있다. 최근에는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 가치평가에 대한 관심이 높아지면서 금융시장의 변화에 신속하게 대응하고 있다. 이러한 기술적 발전은 실시간 데이터 처리에 대한 요구와 금융시장의 다양한 특성을 고려하여 정확하고 효과적인 가치평가를 가능케 한다. 수치해석 기법은 금융기관과 투자자들 사이에서 중요한 의사 결정 도구로 사용되며, 투자의 성과 예측과 리스크 관리를 위한 필수 도구로 인식되고 있다. 본 연구에서는 금융시장의 다양한 변화와 자산 데이터를 고려하여 정확한 예측을 제공하는 수치해석 기반 금융 시스템의 특허 동향을 분석한다. 이를 통해 실질적인 산업현장에서의 금융 기술의 발전을 살펴보고 금융시장에서의 기술적 수준을 가늠할 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.968-975
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• 2023

연구목적: 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안하고자 한다. 연구방법: 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하고, 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다. 연구결과: YOLO는 배경의 영향에 따라 탐지 성능이 민감하게 변화하며, 화재의 규모가 너무 크거나 작을 때에도 화재를 제대로 감지하지 못했다. SlowFast는 동영상의 시간 축을 같이 학습하기 때문에 비정형 객체에 대해 주변이 흐리거나 밝아 형상을 명확하게 유추할 수 없는 상황에서도 우수하게 화재를 탐지하는 것을 확인했다. 결론: 화재 탐지율은 이미지 데이터 방식보다는 동영상 기반의 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용했을 때 더 적절했음을 확인했다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권4호
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• pp.71-75
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• 2023

현대사회의 변화는 소프트웨어와 인공지능을 적용한 다양한 서비스 모델이 나오고 있으며, 모든 분야에서 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 급격하게 변화되어 가고 있다. 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 소프트웨어와 인공지능에 대한 교육이 부각되고 있다. 이러한 사회적 변화에 따라 소프트웨어와 인공지능의 활용에 대한 관심이 상당히 높다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육 현장에 도입 예정이어서 많은 교육활동이 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험활동 프로그램을 운영하였던 내용을 기반으로 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 프로그램과 운영 방법에 대한 효율성을 제안하고자 한다.