• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.481-490
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• 2022

컴퓨팅 기술의 발전으로 빅 데이터 시대가 도래하게 되어 우리는 주변의 수많은 데이터와 생활하고 있다. 초등학생들도 예외는 아니다. 따라서 초등학교부터 데이터 처리하는 것을 학습하는 것이 매우 중요하다. 초등학생들은직관적인 사고를 하기 때문에 데이터를 바로 그림으로 표현하는 데이터 시각화가 중요한 학습 요소이다. 본 연구에서는 초등학생들이 생활 속의 데이터를 시각화해 봄으로써 이것이 정보 처리 역량에 얼마나 효과적인지를 연구한다. 초등학교 3학년 학생들에게 데이터 시각화 도구를 이용하여 8차시의 데이터를 조직화하고, 시각화한 후에, 상호작용의 절차를 체험하는 것으로 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 7개 학급에 186명의 학생들에게 적용하고 수업 전과 수업 후 지식정보처리 역량 요소를 평가하였다. 사전·사후 검사를 실시한 결과 지식정보처리 역량에 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 데이터 시각화 프로그램은 효과가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.115-122
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• 2024

Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.

• 한국의류산업학회지
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• 제26권1호
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• pp.65-77
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• 2024

This study aimed to propose effective ways to integrate CLO into educational settings by conducting a comparative analysis of pattern functions in YUKA and CLO, specifically focusing on skirt prototypes and variations. CLO, being a 3D virtual sample CAD tool, is mainly used in education to facilitate the creation of 3D virtual clothing. In order to explore the applicability of CLO's pattern functions in pattern education, CAD education experts were asked to produce two types of skirt prototypes and two skirt variations. Subsequently, in-depth interviews were conducted. In addition, the skirt pattern creation process was recorded on video and used for comparative analysis of YUKA and CLO pattern functions. The comparison revealed that CLO provides the pattern tools necessary for drafting skirt prototypes. The learning curve for acquiring the skills necessary for drafting and transforming skirt prototypes was found to be relatively shorter for CLO compared to YUKA. In addition, due to CLO's surface-based pattern drawing method, it is difficult to move or copy only specific parts of the outline, and there are some limitations in drawing right angle lines. In the pattern transformation process, CLO's preview function proved to be advantageous, and it was highly rated on user convenience due to the intuitive UI. Thus, CLO shows promise for pattern drafting education and is deemed to have high scalability as it is directly linked to 3D virtual clothing.

• 상하수도학회지
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• 제37권6호
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• pp.347-361
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• 2023

Water utilities are making various efforts to reduce water losses from water networks, and an essential part of them is to recognize the moment when a pipe burst occurs during operation quickly. Several physics-based methods and data-driven analysis are applied using real-time flow and pressure data measured through a SCADA system or smart meters, and methodologies based on machining learning are currently widely studied. Water utilities should apply various approaches together to increase pipe burst detection. The most intuitive and explainable water balance method and its procedure were presented in this study, and the applicability and detection performance were evaluated by applying this approach to water supply pipelines. Based on these results, water utilities can establish a mass balance-based pipe burst detection system, give a guideline for installing new flow meters, and set the detection parameters with expected performance. The performance of the water balance analysis method is affected by the water network operation conditions, the characteristics of the installed flow meter, and event data, so there is a limit to the general use of the results in all sites. Therefore, water utilities should accumulate experience by applying the water balance method in more fields.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.71-101
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• 2017

미국 무역위원회(United States International Trade Commission)는 불공정 무역으로 인해 무역 질서를 해치는 경우 상계 관세(Countervailing Duties)와 반덤핑 관세(Antidumping Duties) 등을 징수하고 있다. 본 연구에서는 상기 연구 목적을 달성하기 위하여 상계 관세 및 반덤핑 관세와 관련된 데이터를 수집해 양적 분석을 수행하였다. 몇 가지 데이터 마이닝(Data mining) 기법을 활용한 본 연구의 양적 분석 결과, 미국의 상계 관세 및 반덤핑 관세 부과 경향이 우리나라의 중공업 산업의 성장률에 유의한 영향을 미친다고 잠정적으로 결론 내릴 수 있었다. 본 연구의 가장 큰 기여점은 '미국의 보호주의 무역기조가 울산지역의 주력산업의 경영성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다'는 직관적인 명제를 과거 데이터를 가지고 객관적으로 검증해보고 그 영향 정도를 계량화해 측정할 수 있도록 한 것이라고 할 수 있다.

• 과학교육연구지
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• 제36권1호
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• pp.153-165
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• 2012

이 연구에서는 중학생(N=300)을 대상으로 질문지와 면담을 통해 주요 동물의 분류에 관한 오류와 그 이유가 되는 사고 내용을 조사하였다. 연구결과, 척추동물과 무척추동물로 분류하는데 있어서 뱀(31.7%), 새우(28.3%), 거북이(25.6%), 개구리(24.7%), 불가사리(10.7%) 등의 순서로 오류의 빈도가 높았다. 이러한 오류의 이유는 각 동물의 운동 특성과 외형적 특성에 따른 직관적 사고, 다른 동물의 특성에 비유하여 잘못된 유추를 하는 것, 각 동물의 척추 관찰 부족 때문인 것으로 나타났다. 또한 척추동물의 하위분류군을 구분함에 있어서 '도롱뇽은 파충류(45.3%), 거북이는 양서류(40.3%)'로 대안개념을 갖는 오류가 높게 나타났다. 그 이유는 분류 용어의 모호함으로 인한 혼동과 각 동물의 생리 생태적 특성을 분류 기준의 특성에 연계시키지 못하는 것에 있었다. 박쥐, 고래, 펭귄의 분류에서는 사회 문화적 요인이 오류의 빈도에 영향을 주었다. 동물 분류의 교수 학습이 암기 위주의 주입식보다는 관찰을 통한 분류 기준의 특성을 탐색하는 활동의 지도가 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.

• 한국지구과학회지
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• 제25권7호
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• pp.519-531
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• 2004

본 연구의 목적은 인지 수준에 따른 고등학생들의 지구와 달의 운동에 대한 생각을 알아보는 데 있다. 연구를 수행하기 위하여 경기도 수원시에 소재한 일반계 고등학교 10학년 학생 73명을 선정하여, 인지 사고 수준이 상, 중, 하인 학생 5명을 표집, 질적 분석의 대상으로 삼았다. 연구 결과, 학생의 인지 수준이 높을수록 지구와 달의 공전과 자전에 대한 개념이 비교적 논리적이고 과학적으로 정립되어 있었다. 인지 수준이 중간인 학생의 경우, 보편적으로 수업 시간에 학습한 내용을 비판 없이 무조건 수용하고 암기하려는 수동적인 학습 태도를 가지고 있었으며 파지된 개념이 확장되지 못하고 쉽게 망각되었다. 또한, 지구와 달의 운동을 설명하는 과정에서 유년적 개념 및 직관과 오인이 나타났으며 논리적 오류를 범하는 경우도 있었다. 특히 달의 위상 및 계절 변화의 원인에 대한 설명에서 학생들의 오개념이 심한 것으로 나타났다. 인지 수준이 낮은 학생들은 대체로 과학을 비롯한 학업 성취도가 낮음을 이유로 의욕적인 논리적 사고를 하려고 하지 않았으며, 개념을 인지하고자 하는 태도에서도 소극적이었고, 수동적인 ‘학습된 무기력’이 나타났다.

• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.15-26
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• 2006

최근 고령화 사회 진입에 따라 고령 사용자의 컴퓨터 사용규모와 관심이 점점 증가하면서 컴퓨터의 사용성(usability)에 대한 유니버설 디자인 문제가 제 기되고 있으며, 특히 MS Windows의 유니버설 UI디자인의 중요성에 대한 인식도 커지고 있다. 따라서 본 연구는MS windows 사용에 있어 사용자의 나이, 능력에 상관없이 고령 사용자 및 컴퓨터 사용 초심자에게 보다 직관적이고 쉽게 사용할 수 있는 MS Windows의 유니버설 GUI 디자인의 개념을 설정하는 것을 목적으로 하였다. 특히, MS Windows의 학습과 사용에 있어 가장 어려움이 많을 것으로 예상되는 고령 사용자의 요구 사항을 조사, 분석하고 이 에 대한 해결안을 GUI 디자인에 반영하는 것을 중심으로 진행하였다. 연구 방법은 사용자 조사 방법으로서 고령자 대상의 컴퓨터 교육과정에서 MS Windows를 교육하는 4주 동안 보조 교사로 참여하여 관찰을 실시하였으며, 이를 보완할 수 있는 탐색 테스트와 인터뷰를 추가적으로 진행함으로써 불편 요소와 요구사항을 추출하였고 이를 기반으로 US Windows의 새로운 GUI 디자인 안을 제시하였다. 디자인 해결안은 MS Windows의 디폴트 값 설정, 쉬운 개념모형 형성을 위한 MS Windows 기능 단순화, 진화과정에 따른 MS Windows기능과 환경설정의 개인화, 화면에서의 시각적 문제 해결, 조작 과정상에서의 인터랙션 문제 해결 등의 방향에서 아이디어를 포함하였으며, MS Windows XP 환경에서 제공하는 사용자 로그인에서 사용자의 수준에 따라 초보자 모드로 접근 가능하여 운영 가능하도록 하였다. 본 연구는 고령 사용자의 MS Windows 활용에 대한 문제점과 요구사항을 장기적인 참여관찰을 통해 추출함으로써 신뢰도 높은 디자인 문제를 발견했다는데 의의를 찾을 수 있으며, 향후 해결안으로 제시된 디자인 안의 사용성에 대한 검증이 이루어져야 할 것이다.