국제기구에서 제시해 온 해양사고 예방대책은 주로 선박의 구조 및 복원성 강화, 선원의 교육 훈련, 해상교통환경 개선에 중점을 둔 것이었다. 해양사고통계를 분석한 결과, 사고는 주로 연안해역에서 인적요인에 의해 발생하였다. 이에 기존의 사고예방대책들이 통계분석 결과에 호응하는지 검토하기 위해 사고조사기법인 SHELL모델에 대입하였다. 결과적으로 연안해역에서 인간과실을 방지하기 위해서는 선박 운항자와 항행여건 사이의 상호작용에 대한 인간공학적 접근이 필요함이 도출되었다. 이를 위해 인간의 의사결정 메커니즘으로써 라스무센의 SRK 피라미드, 사고로 표현된 해상운송시스템의 붕괴에 관한 미국 연안경비대 등의 조사 지침서, 그리고 위험성평가모델인 IWRAP, PAWSA, ES모델, PARK모델과 NURI모델의 장단점을 검토하였다. 그 결과, 비록 기존의 위험성 평가모델은 항만이나 접근수로에서 유효성이 인정되었다고 하나 연안해역에서는 보완이 필요하며, 선박운항자가 직관적으로 해역의 상대적 위험도를 인식할 수 있도록 위험표시도를 발간할 필요가 있으며 이를 위해 선박운항자가 느끼는 정성적 위험도를 정량적으로 표시하기 위한 새로운 한국형 모델의 개발 필요성을 제안하였다.
본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.
국내외 해사당국이 추진해온 해양사고 재발방지대책은 선박의 복원성 강화, 선원의 교육 훈련, 해상교통환경 개선 등이 주를 이루었다. 그러나 본 연구에서는 해양사고 통계분석을 바탕으로 선박 선원 교통환경에 대한 기존 정책의 정합성(整合性)을 종합적으로 검토하고 향후 운항자와 항행여건의 관계에 관한 인간공학적 접근이 필요함을 도출하였다. 이를 위해 교통이 밀집한 연안해역에서 인간이 느끼는 주관적 위험도를 객관적으로 평가하기 위한 수치모델의 개발 또는 개선 방안을 제시하였다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Choi, Byung Sook;Lee, Sahng Woon;Park, Raejin
천문학회보
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제46권2호
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pp.64.3-65
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2021
인공지능 기계학습에 의한 한문고전 자동번역기는 승정원일기 뿐만 아니라, 한국 고문헌 중 천문 기록에 특화되어 한자로 된 천문 고전을 한글로 번역해 서비스하고 있다. 한국천문연구원은 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 이 자동 번역기 개발을 완료한 것이다. 이 번역기의 개발 목적은 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동 번역하는 것이며, 이 연구는 현재 번역기 운용 현황을 서비스 별로 분석하고자 한다. 자동 번역관련 서비스는 크게 3가지이다. 첫째, 누구나 웹 접속을 통해 사용 가능한 한문고전 자동번역 대국민 서비스이다. 1년간 자체 시험을 거쳐 2021년 1월 12일 시험판을 오픈하여 운용 중에 있다. 둘째, 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델 등을 관리할 수 있는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼 서비스이다. 대국민 서비스와 함께 클라우드 기반으로 서비스되며, 한국고전번역원이 관리를 담당한다. 셋째, 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 활용이 가능한 천문고전 자동번역 서비스이다. 서비스 현황 분석은 기관별 관리 서비스에 해당되는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼에서 집계하여 제공하는 대시보드의 통계 기능을 활용한다. 각 서비스별 문장과 파일 번역 이용 건수, 번역 속도, 평균 자수 뿐만 아니라, 번역 모델 프로필에 따른 이용률 분석이 가능하다. 이에 따른 주요 분석 중 하나인 올해 전체 번역 이용 건수는 한 해 각 기관의 평균 방문자수 대비 87% 성과 목표에 해당되는 약 38만 건에 근접할 것으로 예측된다. 이 자동 번역기는 원문 해독 시간을 단축시키는 효과와 함께 미번역 천문 고문헌의 활용성을 높여 다양한 연구에 기여할 것이다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Choi, Byung Sook;Lee, Sahng Woon;Park, Raejin
천문학회보
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제45권1호
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pp.56.1-56.1
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2020
한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.
교육부가 중점 추진하는 누리과정은 교육과 보육에 대한 국가차원의 표준화된 교육과정으로서 취학전 교육의 질을 제고하고, 생애 초기의 공정한 출발선을 보장하며 전 영역에서 창의 인성 교육을 강조하고 있다. 영유아기 누리과정의 창의교육을 위한 곤충로봇을 개발하여 흥미와 교육효과를 높였다. 기존의 지면을 사용한 조립도와 온라인 홈페이지를 이용한 교육용 로봇의 조립과 학습에 VR을 이용하여 조립과 교육내용학습에 효과를 높였다. 유아들이 로봇을 학습하기 위해서는 적극적인 관심과 학습의 동기가 필요하며 정보기반사회에서의 정보기술을 활용한 창의적인 학습 또한 필요하다. 증강현실에서 사용될 마커는 로봇에 관한 3차원의 모델정보를 연계하여 증강하고, 이는 마커를 통하여 증강현실의 대상 마커와 카메라와의 상대 좌표계 변환을 구하고, 그 마커내의 패턴을 이용하여 미리 정의된 패턴 중 무엇인지에 대한 결정을 할 수 있도록 한다. 본 논문을 통하여 교육용 조립로봇의 현실세계에서의 창의교육과 증강 가상환경으로 표현되는 스마트교육을 융합하여 새로운 형태의 첨단 스마트교육을 제시하여 국가인재의 조기육성을 통한 인재대국의 기초를 마련하고자 한다.
최근 디지털의 발달로 아동들은 미디어 매체에 많이 접하고 있다. 독서 활동이 줄어 책에서의 정보를 습득하거나 습득한 정보를 정리하고 기억하는 것에 어려움을 겪는다. 증강현실이 접목된 교육이 학습에 대한 아동의 참여도와 몰입도를 높이므로, 우리는 아동의 독서 흥미도와 창의성을 높이기 위해 증강현실 기술이 도입된 독후활동 애플리케이션을 제안하였다. 또한, 5가지의 누리과정을 기반으로 애플리케이션에 들어갈 놀이 중심의 독후활동을 설계하였다. 애플리케이션 제안에서 그치지 않고 실제 수업에 사용할 수 있도록 놀이 중심의 수업 모형을 설계하였다. 수업 모형 설계에 따른 개념적인 사고의 틀을 분석하기 위해 실제 어린이집을 방문하고 전문가가 참관한 수업을 진행하였다. 참관한 전문가들에게 독후활동 수업 모델 및 운영의 적합성 검토를 위해 미리 제작한 설문지를 작성하게 하여 타당성을 검토하였다. 우리의 수업 모형 설계는 한정된 도서의 콘텐츠를 대상으로 하였으며, 윤리상의 문제로 아동 대상으로 대규모 실험을 진행하지 못하여 연구의 결과가 전체를 대표할 수 없다. 하지만 누리과정을 기반으로 한 새로운 독후활동 수업 운영의 가능성을 검토하고 제시하였다는 데에 의의가 있다.
본 연구는 외란하에서 선박 트랙 키핑에 대한 수치시뮬레이션 문제를 다루었다. 이용된 선박 모델은 새누리호 선박을 이용하여, 목포항 입구부터, 목표 부두까지 항로에서의 항로 추종를 자동제어 기법을 이용하여 시뮬레이션 수행하였다. 기존 과거 연구의 선박 트랙 키핑 문제는 주로 정속에서 수행되었으나, 본 연구에서 부두에 접안하기 전 단계까지를 감안하여, 선박 속도를 저하시키며, 접안 하기 직전 선박이 목표 지점에 도달하여 정지할 때까지의 트랙 키핑 문제를 다루었다. 사용 제어 기법은 PID기법, 외란으로 바람 영향을 고려한 트랙키핑 시뮬레이션을 수행하였고, 그 결과 접안 직전 지점까지 적정하게 속도를 저하시키며, 원하는 항로를 따라 자동 제어 됨을 알 수 있었다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
천문학회보
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제44권2호
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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