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

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권4호
• /
• pp.434-442
• /
• 2023

The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.273-283
• /
• 2014

본 연구는 문제풀이 중심으로 운영되는 고등학교 생명과학 수업에서 교육매체의 일종인 교실응답시스템(CRS)의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 교수 학습 전략으로 CRS 활용반(34명)은 학생들이 CRS단말기로 응답한 결과를 교사가 즉시 파악하고 개인별 응답 이유를 질문한 후 피드백을 하였다. 비교반(35명)에서는 CRS를 사용하지 않았으며 학생들에게 일괄적인 피드백을 하였다. 연구 결과, CRS 활용이 학생들로 하여금 수업 활동에 흥미와 집중력을 높여주는 것으로 인식되었다. 그러나 학업 성취도의 향상에 있어서 CRS 활용반과 비교반 사이에 유의한 차이는 없었다. 다만 성적 수준에 따라 그룹을 나누었을 때, 중위그룹에서는 CRS 활용반과 비교반 사이에 학업 성취도의 향상에 유의한 차이를 보였다. 진단평가 및 형성평가에서 CRS 활용의 효과를 높이기 위해서는 다양한 수준의 문제들을 사전에 개발하고, 학생들의 응답 이유를 정확히 파악하여 더욱 많은 학생들에게 개인별 맞춤형 피드백을 할 수 있는 교수 전략의 개발이 필요함을 제안한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제34권1호
• /
• pp.1-15
• /
• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 정보교육학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.383-391
• /
• 2009

사이버가정학습체제는 사교육비 절감과 지역간 학력격차 해소, 학생들의 학력수준에 맞춘 수준별 학습실현 등을 통하여 정규학교교육의 문제점을 보완하고 궁극적으로는 공교육의 내실화를 목적으로 추진된 이러닝 학습체제이다. 본 논문에서는 사이버가정교사의 직무활동을 분석하고 직무활동에 대한 사이버가정교사 정보활용능력 요소를 도출하여 사이버가정교사 정보활용능력 요소에서 사이버가정교사 정보활용능력 평가기준을 마련하였다. 연구 결과 첫째, 사이버가정교사의 직무를 교수 학습, 상담 활동, 과정 운영 및 관리, 전문성 개발로 나누어 구조화 하였다. 이렇게 구조화된 사이버가정교사 직무 수행 활동은 사이버가정교사 정보 활용 능력 기준 요소를 추출하는데 기본적인 자료로 활용하였다. 둘째, 사이버가정교사의 직무 수행 활동에 기초하여 도출된 정보 활용 능력 요소는 총 53개의 요소로 정리하였으며 교원 ICT활용능력(ISST) 요소에 기초하여 사이버가정교사 정보활용능력기준(ISSCT)을 사이버 가정교사의 정보활용능력 평가기준으로 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.115-121
• /
• 2021

본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.45-51
• /
• 2022

COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제17권4호
• /
• pp.769-777
• /
• 2021

연구목적: 지진재난은 다양한 변수와 돌발상황들로 예측할 수 없는 상황이 빈번하게 발생하게 때문에 업무과정 자체가 일률적이지 못해 재난안전부서 공무원들은 지진 대응 행동 매뉴얼 숙지에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 경상북도청 재난안전대책본부에 한하여 이루어지고 있는 현재의 업무 상황을 구체적이고 정확하게 파악하여 업무 진행 과정에 필요한 매뉴얼 학습의 시리어스 게임 시나리오 설계방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 GBS(Goal Based Scenarios)모형을 기반으로 시나리오를 설계하고, 경상북도 재난 현장조치 행동 매뉴얼을 기반으로 미션과 역할을 부여하는 과정에서 경상북도청 지진관련 공무원들이 실제적인 과제를 해결하는 지식과 기능을 습득할 수 있도록 하였다. 연구결과: 제안된 기법의 시나리오 데이터는 지진관련 다양한 정보를 논리적 데이터로 가공하여 지진상황훈련을 위한 게임상 표현을 위하여 단순화, 추상화하여 체계적인 절차로 구현하였다. 결론: 시리어스 게임을 통한 학습으로 지진 상황 발생 시, 경상북도청 재난안전대책본부의 관련 공무원들은 다양한 지진재난에 신속한 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.125-137
• /
• 2021

국내 CCTV 설치 대수는 약 130만 대 이상으로 연평균 15% 이상 증가하고 있다. 하지만 설치수요 대비 한정된 예산으로 인해 50만 화소의 저화질 CCTV로 인프라가 구성되면서 영상 내 객체 식별에 한계가 발생하고 있다. 공공분야 CCTV는 범죄 예방, 교통 정보수집(단속), 시설물의 관리, 화재 예방 등 다양한 분야에서 활용성이 높고 특히 설치되어 있는 것만으로도 각종 범죄 해결에서 큰 역할을 수행하기 때문에 공공 CCTV는 국내외적으로 증가하는 추세이다. 하지만 현재 공공 CCTV는 안개, 눈, 비 등의 환경적 요소로 인한 식별이 불가능한 문제와 저화질 CCTV 설치로 인한 수집 영상의 품질 문제 등의 잠재적인 문제점을 인지한 채 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공공 CCTV의 대표적인 저화질 요소를 제거하기 위해 먼지, 물방울, 안개 등으로 인해 발생하는 영상 내 빛의 산란광 감쇄 방법 방법과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 입력 영상을 4K 이상 영상으로 화질을 개선하는 알고리즘 적용 방법을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.15-27
• /
• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.