• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.111-117
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• 2023

본 연구는 외국인 유학생을 대상으로 한 교양 영어 수업의 실질적인 수업 방안을 제시하는 것이다. 외국인 학습자가 대학 학업 수준의 한국어 능력을 갖추지 못했을 경우 한국어 교수자가 진행하는 교양 영어 수업 내용을 이해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 각종 미디어를 활용한 주제 중심의 참여 수업 활동을 제시하였다. 이에 대한 학습자들의 태도와 인식을 분석하기 위해 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 결과 주제 기반 수업에 대한 학습자들의 만족도는 높게 나타났으며(75%) 그 이유로는 배려하는 교수자의 태도, 편안한 수업 분위기, 수업에 대한 재미로 나타났다. 다양한 참여 수업 활동에 대한 학습자들의 만족도 또한 매우 높게 나타났으며 (81.9%) 그 이유로는 학습에 유익, 흥미와 동기 유발, 참여 수업의 효율성인 것으로 나타났다. 국제화 시대 외국인 유학생의 증가 추세에 발맞추어 그들에게 맞는 현실적인 수업 방안과 다양한 수업 활동의 개발이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.591-618
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• 2023

본 논문은 보험 손실 추정을 위한 회귀 설정에서 다양한 분포 가정의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교 분석합니다. 감마 분포는 일반적으로 보험의 손실 분포의 비대칭성을 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 최근 연구는 보험자료의 분석에 있어서 손실 분포의 두꺼운 꼬리의 중요성을 강조합니다. 실제 주택 화재 보험 데이터 분석을 통해 우리는 회귀 방법에서 다양한 분포 가정의 효과를 비교합니다. 우리의 결과는 보험손실에 대한 분포 가정의 선택이 "초과 손해 보험" 및 "한도 보험"을 포함한 다양한 보험 상품의 보험료 결정에 중요하다는 것을 보여줍니다. 또한 주택 화재 보험의 통계적 모형설정에 있어서 실제 고려 사항에 대해 논의합니다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.235-243
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• 2023

본 논문에서는 피지컬 컴퓨팅를 활용한 문제해결 기반 안전교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 중학생의 자기효능감과 흥미에 미치는 영향을 검증하였다. 구체적으로 본 연구에서 개발한 안전교육 프로그램은 창의적 문제해결 모형의 4단계인 문제 확인, 계획, 실행 및 평가의 단계와 피지컬 컴퓨팅 도구인 아두이노를 활용한 학습 활동을 포함한다. 중학교 3학년 77명을 대상으로 피지컬 컴퓨팅를 활용한 문제해결 기반 안전교육 프로그램을 실행한 결과 중학생의 자기효능감과 흥미 모두가 프로그램 참여 후에 유의미하게 상승하였다. 연구 결과를 토대로 피지컬 컴퓨팅과 문제해결 단계를 적용한 교육 프로그램의 효과성을 확인하고 학교 현장에서 피지컬 컴퓨팅 교육의 활성화 촉진을 위한 실천적 시사점을 제시하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.844-850
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• 2023

연구목적: 본 논문은 백열전구를 이용하여 단락보호 전원공급 장치를 개발하고, 이를 학습 교구로 활용하는 연구에 관한 것이다. 전기 안전과 에너지 절약을 동시에 고려한 이 연구는 교육과 산업 분야에서 중요한 응용 가능성을 가지고 있다. 백열전구를 활용한 단락보호 전원공급 장치는 기존의 전원공급 장치와 비교하여 안전성과 효율성을 향상시키는데 도움이 되며, 학습 교구로 학습자들에게 전기 안전 교육을 제공함으로써 실생활에서의 전기 안전 지식을 습득하는데 기여한다. 연구방법: 백열전구를 사용하여 단락보호 전원공급 장치를 개발하고 개발된 장치의 성능 평가 및 안전성 확인을 통해 학습 교구로 활용할 수 있는 새로운 전원공급장치를 제작 한다. 결론:백열전구를 활용한 단락보호 전원공급 장치의 개발과 학습 교구로의 응용 가능성을 탐구한 연구이다. 이를 통해 전기 안전과 에너지 절약에 기여할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시하였으며, 교육 분야와 산업 분야에서의 응용 가능성을 열어놓았다. 이러한 연구는 전기 안전 및 에너지 관리 분야에서의 연구와 교육에 기여할 것으로 기대된다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권2호
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• pp.85-100
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• 2023

Purpose - The purpose of this study is to identify the factors of shocking events in the career aspect experienced by Korean workers in the context of the Covid-19 pandemic, and to find out whether these career shocks affect individual perceptions of the importance of subjective career success. Design/methodology/approach - In the survey of 146 respondents, the career shock events experienced in the context of the Covid-19 pandemic were largely divided into three categories; 'work change', 'employment anxiety', and 'life anxiety'. For the subjective career success, seven dimensions - 'financial security', 'financial achievement', 'entrepreneurship', 'positive relationship', 'positive impact', 'learning and development', 'work-life balance' - were used. Findings - As a result, there was no difference in the perception of subjective career success due to the experience of 'work change' during the Covid-19 period. However, the respondents who experienced 'employment anxiety' came to recognize that 'financial security' and 'financial achievement' were more increasing in terms of the degree of difference of importance. And respondents who experienced 'lifetime anxiety' perceived that the degree of difference of importance was increasing in the six dimensions except for 'social influence'. Particularly, the increase in the importance of 'work-life balance' and 'positive relationship' was found to be the greatest among the career success dimensions. Research implications or Originality - Finally, it was concluded that changes in the external environment such as Covid-19 pandemic influence as a career shock and affect the level of importance in subjective career success perception. Based on the results, the theoretical implication on current career study and some practical implications for organizational career management were suggested.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권3호
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• pp.41-47
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• 2024

최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.105-114
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• 2024

최근 소프트웨어 역량이 강조됨에 따라 대학에서는 전공 구분없이 모든 학생들에게 소프트웨어 교육을 진행하고 있다. 비전공자들은 소프트웨어 교육에 대한 동기부여가 부족하고, 생소한 학습 콘텐츠에 대한 체감 난이도가 높은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 학습자 특성에 맞는 소프트웨어 교육을 제공해야 한다. 예술계열 학생들은 시각에 대한 이해와 표현력이 뛰어나므로 시각적 문해력을 활용하면 프로그래밍 교육의 학습효과를 높일 수 있다고 본다. 본 연구에서는 일상의 문제를 순서도와 의사코드로 분해하여 절차적으로 시각적 이미지를 구성한다. 이를 교육용 프로그래밍 언어인 플레이봇을 이용하여 코딩을 하고 문제를 해결하도록 진행하여 수업의 효과를 분석하고자 한다. 이를 통해 학생들은 프로그래밍의 개념을 이해하고, 문제를 컴퓨팅적 사고로 해결하는 과정을 이해할 수 있으며, 프로그래밍을 자신의 전공에 활용하는 방법을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.59-64
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• 2024

고령화가 심화되면서 암 발병률이 증가하고 있다. 피부 암은 외적으로 보이지만 사람들이 알아채지 못하거나 가볍게 간과하는 경우가 많다. 이에 초기 발견 시기를 놓쳐 말기의 경우 생존율이 7.5~11%로 사망에 이를 수 있다. 하지만 피부 암을 진단함에 있어 육안으로 진단하는 것이 아닌 정밀검사, 세포 검사 등 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 Attention CNN 모델 기반 피부암 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전문의로 하여금 피부 암을 초기에 발견하여 신속한 조치를 취할 수 있도록 하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 피부암 종류에 따른 이미지 데이터 불균형 문제에서 분포 비율이 낮은 데이터에는 Over Sampling 기법을, 분포 비율이 높은 데이터에는 Under Sampling 기법을 적용하여 완화하고 Attention layer가 없는 모델과 있는 모델을 비교하여 Attention layer가 없는 사전학습 모델에 추가한 피부암 분류 모델을 제안한다. 또한, 특정 클래스에 대하여 데이터 증강 기법을 강화하여 데이터 불균형 문제를 해결할 계획이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.58-67
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• 2024

4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.29-38
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• 2024

경피적 대동맥 판막 치환술(TAVR) 후에는 인공 심박동기 삽입술(PPI)을 비롯한 TAVR 이후 합병증에 대한 철저한 관리가 필요하며 그에 따라 정확한 예측 모델에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 기존의 이미지 의존적 방법론에서 벗어나 ECG 정보를 중심으로 예측하는 XGBoost 기반의 최적의 PPI 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 심전도상의 특정 신호들인 DeltaPR, DeltaQRS 등을 주요 지표로 삼아, 환자의 전도 장애 및 PPI와의 연관성을 파악하며, 기존의 이미지와 ECG 데이터를 결합한 모델과 ECG 기반의 모델 보다 뛰어난 AUC 0.91 성능을 달성하였다. 본 연구에서 제안하는 모델은 두 병원의 데이터를 기반으로 최적의 PPI 예측 모델을 구현 및 검증하였으며, 검증 결과 ECG 데이터의 특성이 PPI 예측에 큰 영향을 미치며 95.28%의 높은 유사도를 보였다. 이로써 본 연구의 예측 모델이 다양한 병원 데이터에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 최적의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 PPI와 각 특성 간의 상관관계를 명확히 했으며, 고비용의 의료 이미지에 의존하지 않고 ECG 데이터를 사용하여 높은 정확도로 PPI를 예측할 수 있음을 입증하였다. 이는 의료 결정 과정에서 인간 개입의 의존도를 줄이며, 신뢰할 수 있고 실용적인 PPI 예측 모델 개발로의 중요한 진전을 의미한다.