• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.277-286
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• 2002

터널을 설계함에 있어서 굴착방법이나 지보패턴을 결정할 때 어려움을 겪는 주된 요인은 현지 지반에 작용하는 응력조건 및 암반상태를 정확히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 현장 장비의 제약, 터널을 굴착 위치까지 접근성이 난이함 등의 기술적인 제약뿐만 아니라 최근에는 민원이나 각종 인허가 등으로 더욱 많은 제약요건이 존재한다. 그럼에도 불구하고 최근들어 대안설계나 턴키설계를 통하여 직접적인 시추에 의존하지 않더라도 미지의 산악터널구간에 대한 지반정보를 획득할 수 있는 고급화된 물리탐사기술이 눈부시게 발전하는 추세이며 이를 통하여 터널굴착구간의 암반에 대한 직 간접적인 지반정보를 입수할 수 있다. 인공신경망 (ANN)의 장점은 이러한 적은 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성있는 결과를 제공하여 준다는 것이다. 본 연구에서는 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 지반정보를 입력항목으로 하여 인공신경망의 오류역전파 학습알고리즘기법에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 암반분류 (RMR)를 수행하는데 그 목적을 두었다. 이를 위하여 연장 4km에 달하는 ${\triangle}{\triangle}$터널현장에 대한 인공신경망 모형적용시 입력자료에 대한 적정성을 사전 평가하였고, 그 이후에 물리탐사자료를 입력변수로 활용하여 미지의 터널구간에 대한 RMR을 예측하였다. 그 결과 자료의 일치성이나 예측 RMR에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났으며, 향후에는 학습효과를 높이기 위한 입력변수의 민감도 분석 (sensitivity analysis)수행 및 모델과정에서 노출된 몇가지 문제점 보완등을 통하여 설계에 적극적으로 활용하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.527-536
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• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권4호
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• pp.479-488
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• 2019

이 연구의 목적은 미래 융합형 과학기술인재가 갖추어야 할 역량을 도출하고 이러한 역량을 양성할 미래학교의 인재상, 교수 학습 방법, 평가방법, 교사들의 역량 및 양성방안을 탐색하는 데 있다. 미래학교의 모습을 도출하기 위해 현장교원, 과학기술 분야 대학생 등 관련 분야 종사자 25명이 참여하여 미래워크숍을 진행하였다. 연구결과에 따르면, 미래 융합형 과학기술인재들은 빠르게 변화하는 시대에 대처할 수 있는 유연한 사고, 기존의 방식이 아닌 새로운 방식으로 문제를 해결할 수 있는 창의적 사고를 지닌 인재가 될 것으로 기대된다. 다시 말해, 예상치 못한 상황을 받아들이고 그 상황에서 적절하게 문제를 해결해나가는 힘이 필요하다는 것이다. 따라서 이와 같은 인재를 양성하기 위해서는 미래학교의 모습 역시 유연하고 활동적으로 변화될 필요가 있다. 지식기반의 정보를 전달하는 경직된 학교에서는 유연하고 창의적인 인재를 길러낼 수 없기 때문이다. 미래학교는 학생들이 자연스럽게 여러 가지 상황에 직면하여 크고 작은 문제를 해결해나갈 수 있도록 활동 기반의 수업으로 변화해야 하며, 성취기준이 아닌 상황별로 학생들이 보인 결과를 정리하여 피드백 할 수 있는 평가시스템이 마련되어야 할 것이다. 또한, 교사 역시 다양한 경험을 가지고 지속적으로 교수역량을 개발해나가는 교사가 될 수 있도록 제도와 시스템을 개편해야 할 것이다. 연구결과를 바탕으로 미래 융합형 과학기술인재 교육 방안을 제안하였다.

• 재활복지
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• 제21권2호
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• pp.233-246
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• 2017

본 연구는 디지털 세계와 물리적 세계가 접목하는 증강현실을 언어치료에 적용하기 위한 기초 연구이다. 특히, 아동들에게 동사를 지도할 때 증강현실로 구현한 동사 목록이 해당 움직임을 정확하게 나타내고 있는지와 같은 동작 타당도, 그리고 해당 동사 목록이 어휘 지도 목표로 적절한 것인지에 대한 어휘 타당도를 살펴본 연구이다. 선행 연구들을 참고하여 45개의 동사를 어휘 지도 목록으로 선정하고 이 동사들에 대하여 1급 언어재활사 자격증을 소지한 언어치료학과 교수 3명으로 하여금 어휘 타당도를 평가하도록 하였다. 그 결과, 39개 동사에서 높은 어휘 타당도를 얻었다. 높은 어휘 타당도를 얻은 39개 동사에 대한 동작 타당도를 살펴보기 위하여 언어치료 전공 석사과정 대학원생들에게 각 동사를 증강현실로 구현하여 보여주고 생각나는 동사를 기록하게 하였다. 증강현실로 구현된 동작 애니메이션을 보고 난 후 50% 이상의 대학원생이 해당 동사로 기록한 동사는 32개였다. 이차적으로는 이 32개 동사만 증강현실로 구현하여 87명의 언어치료 전공 대학생들에게 보여주고 Likert 5점 척도로 각 동사와 구현된 동작의 일치도를 평가하게 하였다. 최종적으로 30개 동사가 증강현실로 구현하여 지도하기에 타당한 동사 목록으로 선정되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 향후 공인 타당도 및 적용 타당화 연구를 지속하여 증강현실을 활용한 어휘 평가 및 지도가 언어치료 임상 현장에서 활용되기를 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.112-120
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• 2019

본 연구는 초, 중등 교육에서 IT 융합을 통한 학교 숲 활용 교육 방안을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위해 학교 숲 활용 교육에 대한 선행 연구를 분석하여 기존의 학교 숲 활용 교육의 문제점을 파악하였으며 초, 중등 교육 전문가의 인터뷰를 통해 학교 숲 활용 교육에 대한 요구를 분석하였다. 기존의 문제점과 요구 분석을 통해 IT융합을 통한 학교 숲 활용 교육 방안을 제시하였으며 전문가의 내용 검토를 통해 적합성을 탐색하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 동식물의 수집 및 관찰, 재배 및 수확, 간단한 공예 활동으로 이루어진 기존의 교육에 더하여 Hands-on Activity 중심의 IT 융합 수업을 제안하였다. 둘째, 다양한 재료, 피지컬 컴퓨팅 도구, 프로그래밍 툴을 활용한 IT융합 수업을 제안하였다. 셋째, 초등학교 실과의 식물 가꾸기, 동물 기르기 관련 단원과 중, 고등학교 기술 가정과의 생명기술 관련단원 등 2015 개정 교육과정과 연계한 수업 뿐 아니라 중학교 자유학기 활동 및 방과 후 학교 등 다양한 교육활동에서 활용할 수 있는 방안을 포함하였다. 학교 숲은 농업, 생명기술 관련 영역의 학습을 위해 매우 중요한 학습 공간이다. 따라서, 제시된 IT융합 수업을 통해 창의 융합 인재 양성을 목표로 하는 2015 개정 교육과정의 목표를 달성할 수 있는 교육 공간으로서의 가치가 재발견됨은 물론이며 재평가되는 계기가 될 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-74
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• 2021

3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.77-91
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• 2023

사용자의 행위를 상호적인 탐색과정으로 활용하는 인터랙션 방식과 기술들이 다양하게 진화하고 있다. 특히 최근에는 각종 센서 기술의 발전으로 접촉에서 비접촉 방식으로 서비스 방식이 변화하고 있지만 인터랙션 방식에 대한 개발자들의 무분별한 정의로 인해 오히려 탐색과정이 복잡해지는 양상을 띄게 되었다. 이러한 방식은 오히려 사용자가 전시콘텐츠를 학습하기에 앞서 개발자가 정의한 인터랙션 가이드를 먼저 학습해야하는 번거로움을 야기하고 있다. 따라서 전시 체험자를 위한 원활한 문화콘텐츠 정보 소통을 위해서는 다양한 연령대의 사용자를 위한 손쉬운 인터랙션에 대한 사전 연구가 필요하며, 비접촉 전시콘텐츠 개발 시 사용자 상호작용의 사용편의성 제고를 위한 연구 역시 반드시 필요한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 전시콘텐츠 분야에서 활용도가 높고 보편적 상호작용이 가능한 비접촉 인터랙션을 연구하고 행위(제스처) 디자인을 제안함으로써 개발자와 사용자의 혼란을 줄일 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저 문화자원 서사구조를 기반으로 기존 연구들을 고찰하고 문화콘텐츠로써 인터랙션 지점을 도출하였으며 사용자가 인터랙션 방식을 자연스럽게 추측하고 학습할 수 있는 손짓 기반 비접촉 행위 중 가장 효율성이 높은 탐색과정을 선별하였다. 나아가 비선형 내러티브 기반 인터랙션의 의미와 공간적 행위 요소 분석결과를 바탕으로 학습적 효과와 효율성이 높은 어포던스 행위를 도출하였다. 본 연구과정을 통해 사용자가 전시형 문화콘텐츠 탐색활동 과정에서 자연스럽게 비접촉 인터랙션을 이해하고, 전시콘텐츠에 몰입하는 과정에서 비접촉 인터랙션을 활용하는데 도움이 되는 행위를 최종적인 모델로 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.101-117
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• 2024

본 연구의 목적은 시대적 요구와 대학교육의 목적 및 인재상에 부합하는 패션디자인 및 머천다이징 전공역량을 도출하는데 있다. 이를 위하여 자료에 대한 내용분석과 전문가 심층면접을 진행하였다. 첫째, 자료의 내용분석은 국내외 패션 관련 전공학교의 홈페이지에 공개된 학과소개, 교육목표, 인재상, 교육과정 등의 내용은 물론, 국가직무능력표준(National Competency Standards, NCS)과 미국 의류학회(International Textile Apparel Association, ITAA)의 고등교육프로그램 Meta-goal의 내용을 키워드 중심으로 코딩한 후 여섯 개의 핵심역량을 추출하였다. 둘째, 전문가 심층면접은 국내외 의류업체와 학계에 종사 중인 경력 23년에서 31년 사이의 전문가 6인을 대상으로 진행하였다. 면접 내용은 녹화하여 전사한 후 핵심어를 도출하였으며, 산출한 코딩 결과의 적절성을 확보하자 연구원 간 교차점검을 실시하였다. 분석결과 도출된 전공역량은 다음과 같다: 공감소통, 사회적 책임, 전문가적 사고, 창의융합적 사고, 글로벌, 도전적 리더. 이를 바탕으로 시대적 요구에 부합하는 역량 설정과 이를 달성하기 위한 교육과정 수립은 환류 체계 구축을 위한 중요한 시도로 향후 교육과정의 개발 및 실행, 학생들의 전공역량 수준 향상이 이루어지는 선순환 구조를 위한 후속 연구 진행이 필요하다.