• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.50-61
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• 2024

사용자의 공간 요구사항 중심의 평면계획에 대한 수요가 증가함에 따라 소형 주택시장이 지속적으로 성장하고 있다. 하지만 건축주는 공간 구성이나 비용 견적과 같은 근거를 기반으로 평면요구사항을 개진하는데 매우 제한적인 수단을 활용하고 있어 건축가와 같은 전문가들과의 소통에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 스케치 정보 기반의 공간 요구사항을 BIM 모델의 3D 건물구성요소로 자동 변환하여 사용자의 공간에 대한 이해를 돕고, 초기 설계단계에서 예산 산정을 지원하기 위한 건물성능분석 정보를 제공할 수 있는 프레임워크 개발에 있다. 본 연구의 방법론은 프로세스 모델 개발, 프레임워크 구현 및 검증단계로 구성되었다. 프로세스 모델 개발은 프레임워크의 데이터 흐름을 묘사하고 프레임워크에 필요한 기능을 정의하는 단계이며, 프레임워크 구현은 프로세스 모델을 기반으로 시스템 인터페이스와 사용자 인터페이스를 개발하고, 이종 시스템 간의 연동 방식을 정의하는 단계이다. 검증단계는 개발된 프레임워크가 스케치 정보로 표현된 공간 요구사항을 BIM 모델의 벽, 바닥, 지붕과 같은 건물 구성요소 객체들로 자동 변환할 수 있는가를 검증하였다. 또한 프레임워크가 BIM 모델을 기반으로 재료 및 에너지 비용을 자동으로 산출할 수 있는가를 검증하였다. 프레임워크를 통해 사용자는 스케치 정보를 기반으로 3D 건물 구성요소를 효율적으로 생성할 수 있으며, 생성된 BIM 모델을 통해 공간을 이해하고 건물성능분석 정보를 제공받을 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권1호
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• pp.1-18
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• 2024

본 연구는 고등학교 1학년 노력형 학생들이 (1) 수학 서술형 평가에서 보이는 어려움에 대한 분석과 (2) 이를 극복하기 위한 쓰기 활동 지도 방안을 탐구하고자 하였다. 이를 위해 서술형 문항으로 이루어진 검사를 수행한 후 검사 결과를 바탕으로 학생들과 면담을 진행하고, 15회에 걸쳐 수학 노트 쓰기 활동을 지도하였다. 연구 결과에 따르면 학생들은 서술형 평가에서 20가지의 어려움을 보였다. 이를 '수학적 어려움'과 '서술형 어려움' 등 2가지 범주로 분류한 결과 수학이라는 과목 특성에서 보이는 어려움은 수학 개념과 원리의 이해 부족, 수학 기호 사용의 어려움, 문장제 문항에 대한 어려움, 수학에 대한 고정관념에서 오는 어려움이 있었다. 서술형 문항이라는 특성에서 보이는 학생의 어려움은 객관식 문항과는 다른 평가 방법에서 오는 어려움, 서술형 문항의 풀이 과정 기술의 어려움, 기타 심리적인 어려움이 있었다. 노력형 학생들이 서술형 평가에서 보이는 어려움을 극복할 수 있는 학습전략의 일환으로 개별 수학 노트 쓰기 활동을 지도하였고 (1) 수학적 개념의 내면화, (2) 관계적 이해를 통한 정당화, (3) 다양한 풀이 시도, (4) 수학적 기호 사용, (5) 반성적 사고, (6) 심리적 방해 요소 극복으로 범주화하고 지도 과정 및 효과에 대하여 정리하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.141-153
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• 2024

2022 개정 과학과 교육과정은 AI를 활용한 탐구 활동을 경험함으로써 융합적 사고를 바탕으로 일상생활과 사회 속 과학 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이에 과학 교과와 AI를 융합한 과학-AI 융합교육 프로그램을 개발하고 이를 활용하여 고등학생을 대상으로 융합 수업을 진행하였다. 과학-AI 융합 수업은 감쇠진자의 운동을 정성적으로 이해하고 블록코딩 플랫폼 KNIME을 사용하여 진자의 위치를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 개별 심층 면담을 통해 학습자의 경험을 이해하고 해석하고자 하였다. Giorgi의 현상학적 연구 방법론을 바탕으로 학습자의 참여 동기, 배움과 변화, 어려움과 수업의 한계를 기술하였다. 학생들은 AI에 대한 관심과 사회적 트렌드에 대한 인식을 바탕으로 수업에 참여하고자 하는 동기를 가지고 있었다. 학생들은 직접 데이터를 수집하고 AI 모델을 구축하는 것을 배웠다. 실험 결과를 바탕으로 주변 현상을 예측할 수 있을 것으로 기대하였으며 융합 수업을 긍정적으로 인식하였다. 한편, 여전히 익숙하지 않은 플랫폼, AI 원리 이해를 어려움으로 인식하였고 따라해야만 하는 수업 방식의 한계와 수업 내용상의 한계를 인식하였다. 융합 수업의 경험은 실생활의 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는 학습 동기로 나타났으며, 학생들이 느낀 어려움과 한계는 더 심화되고 확장된 주제를 학습하고 싶은 동기로 이어졌다. 이를 바탕으로 과학-AI 융합 수업을 위한 논의 및 제언을 도출하였다. 본 연구는 과학-AI 융합 수업을 개발하고 이를 현장에 적용할 때 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.181-193
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• 2024

총괄평가는 학생들이 학습목표를 얼마나 잘 달성했는지에 대한 정보를 제공하므로, 정확한 평가를 위해서는 우수한 평가 문항을 개발해야 하며 이는 교사가 갖추어야 할 역량 중 하나이다. 본 연구는 초등 예비교사들이 총괄평가 문항을 분석하고 출제 의도와 문항 개발 과정의 어려움을 분석하고자 한다. 연구는 초등교사 양성 대학에 재학 중인 2학년 학생 45명을 대상으로 실시되었다. 3인 1조로 10개 문항을 개발하도록 하였고, 문항의 출제의도, 답안지, 문항 개발시 어려웠던 점을 작성하도록 요구하였다. 수집된 자료 중 총괄평가 문항은 Klopfer의 교육 목표 분류 체계가 포함된 이원목적분류표에 따라 평가 문항을 분석하였고, 총괄평가 출제 의도와 평가 문항 개발 시 어려웠던 점은 질적 자료 분석과정을 거쳐 귀납적으로 정리·분석하였다. 연구결과, 초등 예비교사들은 과학 내용 요소는 골고루 반영하고 있었으나, 문항 평가 영역에서는 골고루 반영하지 못했다. 가장 어려워했던 점은 난이도 조절이었다. 출제 의도에서는 문항 개발 시 고려해야 할 사항을 거의 대부분 고려하였으나 실제 개발된 문항에는 반영되지 않았다. 이러한 결과로부터 총괄평가 문항개발에는 지식과 경험이 중요하며 초등 예비교사들에게 체계적인 강의가 필요하다는 것을 제언한다.

• 대한화학회지
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• 제50권3호
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• pp.247-255
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• 2006

이 연구의 목적은 고등학생들의 화학반응속도 개념과 화학평형 개념을 조사하여 이들간의 상관관계를 알아보고자 하는 것이었다. 연구대상은 경기도 K시 소재의 인문계 고등학교 자연계열 3학년 학생 120명이었다. 이 연구를 위하여 화학반응속도와 화학평형에 관한 학습내용에서 서로 관련이 있는 것들을 선정하여 개념 검사지를 개발하였고, 문항별 응답 내용을 분석하였다. 연구결과, 화학반응속도에 관한 객관식 문항에 대한 정답률은 높게 나타났으나, 응답 이유를 묻는 문항에 대한 정답률은 상대적으로 낮아서 화학반응속도에 대한 과학적 개념 형성이 잘 되어 있지 않음을 알 수 있었다. 대부분의 고등학생들은 정반응 속도에 관한 문항의 정답률은 높았으나 역반응 속도에 관한 문항의 정답률은 낮았다. 화학평형에 관한 개념의 형성 정도에 있어서는 한쪽 반응만 생각해도 이해할 수 있는 평형개념에 대한 정답률은 높게 나타났으나 정반응과 역반응을 동시에 생각해야 하는 문항에 대한 정답률은 낮게 나타났다. 고등학생들의 화학반응속도 개념과 화학평형 개념간의 상관관계에서 전체적인 상관관계가 다소 높은 것으로 나타났다. 특히, 역반응에 관한 화학반응속도 개념이 부족한 고등학생들은 화학평형이 동적 평형 상태라는 것을 잘 이해하지 못하는 것으로 나타났으며, 화학반응 메커니즘을 충돌론으로 잘 이해하지 못하는 고등학생들은 농도와 촉매가 화학평형 이동에 미치는 영향에 대한 이해도 부족한 것으로 나타났다. 그리고 농도와 촉매에 관련된 화학반응 개념과 화학평형 개념간에 상관관계가 있으나 낮은 것으로 나타났다. 따라서 화학평형의 선개념으로 중요한 부분인 화학반응속도에 관한 과학적 개념형성이 화학평형에 대한 오개념을 줄일 수 있는 방안이 될 수 있다. 그리고 한쪽 반응에만 국한된 화학반응속도에 관한 교수-학습 방법은 동적 평형과 관련된 화학평형 개념 형성에 어려움을 초래하므로, 화학반응속도론에 근거하여 정반응과 역반응을 모두 언급할 수 있도록 하는 교수-학습 방법을 개발하여 학습지도하는 것이 화학평형 개념 형성에 효과적일 것이다.

• 대한공업교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.142-163
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• 2019

본 연구의 목적은 목공 제품(새집, Birdhouse) 제작 체험 활동 프로그램에서 디자인 씽킹 활용이 예비기술교사인 대학생들의 만족도와 문제해결력에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 설문 대상자는 비교과프로그램으로 체험활동을 실시한 33명 대학생들이며, 설문 문항은 만족도, 문제해결 자신감, 어려웠던 점 및 어려움 원인 등이며, 분석은 통계프로그램을 활용하였다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 체험 활동에 대한 전체 만족도 평균은 4.39로 다소 높은 편이다. 응답 평균이 가장 높은 것은 '제작하는 과정에서 성취감'과 '주위의 조언이 도움 됨'(M=4.46)이었다. 남녀별, 학년별로 유의미한 차이는 없지만, 학생들은 주어진 작품이 아닌 조별로 디자인 씽킹을 활용하여 서로 다른 새집을 제작하여 흥미로웠고 만족하였다. 따라서 문제해결 자신감, 성취감과 만족도가 높아 다른 학생들에게 추천하고 싶다고 하므로 디자인 씽킹을 활용한 제작 체험 활동 프로그램은 효과적이라고 판단된다. 둘째, 디자인 씽킹을 활용한 조별 체험활동 후 문제해결 자신감 응답 평균은 3.80 정도이다. 학생들은 조별로 새집 제작 체험 활동을 통해서 문제해결능력과 어려운 상황에 대한 대처능력 등 문제 해결에 자신감을 가질 수 있는 기회가 되었다고 하였으므로, 추후 체험활동에서는 어려웠던 점을 분석하여 보완하면 만족도 향상에 도움이 될 것이다. 셋째, 문제해결능력 자신감 설문 문항에서, 가장 높은 상관관계를 보인 것은 '나에겐 여러 문제를 해결할 능력이 있다'와 '나는 언제나 새롭고 어려운 상활을 대처할 능력이 있다'이다. 따라서 학생들의 문제해결능력 자신감 향상을 위해서는 문제해결능력 역량을 강화할 수 있는 교수·학습 프로그램을 마련해야 할 것이다. 넷째, 주어진 설계도가 아닌 직접 설계하고 제작하는 과정에서 가장 어려웠던 점은 '작품 아이디어의 수정·발전 과정'이라고 하였으며, 어려움을 느낀 가장 큰 원인은 '해결 지식 부족과 제작 능력 부족'이다. 따라서 디자인 씽킹을 활용한 목공 제품을 만들기 위해서는 제작 전에 목공 및 디자인 씽킹에 대한 충분한 교육을 받는다면 작품 제작에 도움이 될 것이다. 종합한 결과, 창의성과 문제해결력 향상에 도움이 되는 디자인 씽킹을 활용한 팀별 학습은 만족도가 높았다. 따라서 다른 체험활동에서 디자인 씽킹을 적용하고 분석하는 연구 결과는 학생들의 문제해결력 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.