• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권1호
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• pp.177-188
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• 2024

In this research, a cohort of two children, aged 7-8 years, was selected to participate in a specialized three-week training program aimed at enhancing their working memory. The program consisted of three sessions, each lasting approximately 30 minutes. The primary goal was to investigate the impact and developmental trajectory of working memory in school-aged children. Working memory plays a significant role in young children's learning and daily activities. To address the needs of this demographic, products should offer both educational and enjoyable activities that engage working memory. Digital educational tools, known for their flexibility, are suitable for both older individuals and young children. By updating software or modifying content, these tools can be effectively repurposed for young learners without extensive hardware changes, making them both cost-effective and practical. For example, memory training games initially designed for older adults can be adapted for young children by altering images, music, or storylines. Furthermore, incorporating elements familiar to children, like animals, toys, or fairy tales, can increase their engagement in these activities. Historically, working memory capabilities have been assessed predominantly through traditional intelligence tests. However, recent research questions the adequacy of these behavioral measures in accurately detecting changes in working memory. To bridge this gap, the current study utilized electroencephalography (EEG) as a more sophisticated and precise tool for monitoring potential changes in working memory after the training. The research findings were revealing. Participants showed marked improvement in their performance on n-back tasks, a standard measure for evaluating working memory. This improvement post-training strongly supports the effectiveness of the training program. The results indicate that such targeted and structured training programs can significantly enhance the working memory abilities of children in this age group, providing promising implications for educational strategies and cognitive development interventions.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.122-129
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• 2023

제4차 산업혁명 기술의 혁신적 발전에 따라 전쟁의 패러다임이 변화하고 있다. 특히, 미군의 군사혁신 측면에서 제안된 모자이크전은 다양한 무기, 플랫폼, 정보시스템, 인공지능 등 다양한 자원과 능력을 조합하여 유동적인 작전 수행과 상황에 대응하는 능력을 강화하는 것을 목표로 한다. 이러한 개념의 도입은 AI 참모와 인간 지휘자의 결합으로 효과적이고 신속한 지휘통제를 촉진할 수 있다. 모자이크전은 이미 러시아의 침공에 대응하기 위해 우크라이나군의 작전에 도입된 바 있다. 본 논문은 미래전의 모델로 제안되고 있는 모자이크전 개념을 중심으로 전장 패러다임 변화에 따른 한국형 모자이크전 개념 도입을 위한 조건을 도출하고 전략을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.483-492
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• 2011

최근 과학예술융합교육(Science, Technology, Engineering, Art and Mathematics; STEAM)의 중요성이 증대되고 있으며, 로봇활용교육도 좋은 대안으로 고려되고 있다. 현재 대부분의 초등 로봇활용교육은 방과후교실로 운영되고 있는데, 주로 과학과 로봇에 관심이 많은 남학생들을 중심으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 먼저 초등학생들이 로봇을 활용하여 STEAM에 대한 흥미를 유발하게 되는지를 살펴보고자 하였다. 로봇활용의 범주를 5가지(추상적 이해형, 구조중심형, 운동중심형, 지능중심형, 가치지향형)로 나눈 후, 초등정규교육과정을 분석하여 적용 가능한 모든 교과와 단원을 추출하였다. 그리고 추출된 단원에 대하여 정규수업시간 내에 수행이 가능한 로봇을 활용하는 교안을 개발하고, 5개월간 적용하였다. 분석 결과, 로봇활용교육이 STEAM에 대한 흥미를 유의미하게 증진시키는 것으로 나타났으며, 특히 여학생의 경우가 더 두드러졌다. 이와 더불어서, 정규 수업에서 로봇활용교육을 운영하는 데 있어서 당면하게 되는 문제점들에 대해 논하고, 향후 STEAM을 위한 로봇활용교육과 관련한 제언을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.91-107
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• 2003

하이퍼링크 기반 추론은 웹의 하이퍼텍스트 기능을 이용함으로써 접근성, 멀티미디어 기능,빠른 응답 시간, 서버의 안정성, 사용 및 업그레이드의 용이성, 플랫폼 독립성 등을 갖는 의료 전문가시스템을 구현할 수 있도록 해 준다. 전문가의 규칙에 따라 서로 하이퍼링크된 HTML문서들은 웹 서버에 적재된 후 추론 기능을 제공하게 되는데, 이러한 HTML문서들은 자체 개발한 WeBIS (Web-based Inference System)라는 GUI 기반 의사결정 그래프 편집 도구에 의해 자동으로 관리된다. 그럼에도 불구하고, 의료분야 전문가시스템이 다루는 규칙베이스의 크기가 큰 경우에 지식공학자가 이들 규칙들을 수작업으로 입력, 관리하는 것이 매우 어렵게 된다. 따라서, 본 연구에서는 고혈압 관리를 위 한 의사결정 그래프 자동 생성 시스템을 개발하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 본 연구에서는 하이퍼링크 기반 추론 기법을 이용하여 웹 기반 의료 전문가 시스템을 개발하는 방법론을 제시하였고, 그 응용으로써 빠른 응답속도와 안정성을 보이는 웹기반 고혈압 관리 시스템을 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.615-625
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• 2014

국방부는 미래전에 대비하기 위한 국방 개혁안을 토대로 2010년 "군사시설 종합 발전계획(Mater Plan)"을 수립하였다. 이것은 합동성 및 3군 균형발전을 고려한 군사력 구조조정 및 군 자산관리를 위해 전국에 산재한 군사시설을 통폐합하기 위한 계획이었다. 그러나 현용 국방 군사 시설기준을 적용하여 "군사시설 종합 발전계획"을 추진하기 위해서는 시설 기준의 부재 및 비합리적인 시설규모 산정 사례 발생으로 제 개정의 필요성이 대두 되었다. 미래 전장 환경은 플랫폼(Plat form)기반에서 네트워크 중심전(Network Centric Warfare) 기반으로 변화하면서 C4I(Command, Control, Communication, Computer & Intelligence) 체계를 이용한 지휘 통제 능력이 더욱 요구되고 있다. 그러므로 국방 정보기술(IT)과 시설이 잘 융합되어야 성공적인 임무수행을 보장할 수 있을 것이다. 따라서 국방부도 시설 통폐합에 따른 지휘통제 시설의 정보통신기반과 설비의 구축을 네트워크 중심전 수행에 맞는 정책, 설계 기준 및 운용 지침을 시급히 갖추어야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 국방 I3A Framework를 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.53-63
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• 2018

정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.173-193
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• 2010

월드와이드웹 (WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스가 서비스 지향 컴퓨팅환경으로서 운영하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 구축되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 지향 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 발견을 효율적으로 지원할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계 및 검색기법들을 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계와 기존의 검색기법들은 실질적으로 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 지속적이고 체계적으로 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 통한 복합 검색기법을 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크는 실증적인 프로토타입 시스템으로 개발하였으며, 실제 운영되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 복합 검색기법을 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 의미 있는 실험결과를 보고한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.228-235
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• 2008

세계 여러 나라는 2001년 9. 11테러 이후 공항과 항공기에 대한 보안시설을 강화하고 탑승객과 적재 화물에 대한 검색 수준을 높이는 등 항공테러를 방지하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 미국은 9.11테러의 피해 당사국으로 2001년 이후 관련 법제를 강화하고 조직을 개편함은 물론, 보다 많은 예산을 확보하여 보안장비를 개발하고 있다. 가까운 일본의 경우에도 2007년 11월 20일부터 자국에 입국할 때 지문과 화상정보를 제공하지 않으면 입국이 거부되는데 일본 법무성은 개정된 '입국관리 및 난민인정법'에 따라 16세 이상 모든 외국인을 대상으로 이 제도를 실시하며 지문정보는 데이터베이스화 하여 일본 당국에 보관되며 체류 관리와 범죄수사에 이용된다면서 이번 조치는 테러를 방지하기 위한 절차라고 밝혔다. 그런데 보안장비와 시설의 개발이나 검색, 지문과 화상 등 관련 정보의 데이터베이스화를 비롯한 대부분의 분야는 과학기술의 요구되고 있다. 이 과정에서 과학기술 콘텐츠의 적용 필요성을 절감한 선진국을 중심으로 이미 오래 전부터 많은 예산과 인력이 투입되어 장비개발과 시설보완에 진력하였다. 그 결과 과학기술의 발전과 콘텐츠 응용 정도에 따라 테러예방 분야도 눈부신 발전을 해 온 것이 사실이다. 특히 컴퓨터와 정보통신 기술을 응용한 콘텐츠는 테러예방은 물론이고 안전을 목적으로 한 여러 분야에서 필연적으로 요구되고 있다. 예를 들면, 공항 출입자에 대한 단순한 모니터링으로부터 탑승수속과 화물에 대한 검사, 탑승객에 대한 보안검색과정은 물론이고 근래에는 전자여권의 제작과 판독, 생체정보의 입력과 확인에 이르기까지 넓게 생각하면 콘텐츠가 적용되지 않는 경우가 없을 정도로 보편화 되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 항공테러 예방을 위한 콘텐츠 적용 사례 가운데 현재 사용 중인 콘텐츠 응용 장비와 시설, 그리고 콘텐츠를 이용한 일부 보안시스템에 대하여 연구하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.622-629
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• 2019

최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.