• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.61-71
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• 2021

코로나19로 인한 온라인 학습이 확대되고 있는 상황에서 기존 메이커 교육은 학교 수업 현장에 적용하기에 한계를 지닌다. 본 연구는 초등학교의 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업을 설계하는 목적을 지닌다. 또한, 이에 대한 반응 확인과 함께 학습자의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결력 향상에 도움이 되었는지를 살펴 보고자 하였다. 이를 위해 선행연구 검토와 교육과정의 재구성을 통해 수업을 설계하였다. 면담을 통한 교수자와 학습자 반응 확인, 대응 표본 t검증을 활용한 사전-사후 분석이 이루어졌다. 연구 결과, 초등 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업은 공감하기, 메이킹 문제 정의하기, 재료 및 도구 특성 파악하기, 리믹스를 활용한 알고리즘 설계 및 코딩하기 등을 포함한 총 10단계로 구성된다. 학습자의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 대한 사전-사후 분석 결과, 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구는 초등교육 맥락에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 실제적인 메이커 활동이 온라인 환경에서도 실제적으로 적용 가능하다는 점을 확인한 의미를 지닌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.495-501
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• 2021

본 연구의 목적은 유아교사의 갈등관리유형이 협동적 조직문화에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 연구대상은 중소도시 I시 유아교육기관에 재직 중인 교사 138명이다. 검사도구는 유아교사의 협동적 조직문화 및 갈등관리 유형에 대한 설문지를 사용하였다. 수집된 자료는 연구대상의 pearson의 적률상관 관계를 분석하고, 유아교사의 갈등관리 유형이 협동적 조직문화에 미치는 영향력을 알아보기 위해 단계적 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 유아교사의 협동적 조직문화와 갈등관리 유형 전체는 관계가 있었다. 협동적 조직문화 전체는 특히 갈등관리 유형의 통합형과 가장 높은 관계가 있었으며, 그 다음은 타협형, 배려형, 지배형의 순서로 나타났다. 반면 회피형과는 관계가 없는 것으로 나타났다. 둘째, 유아교사의 협동적 조직문화에 미치는 갈등관리 유형의 하위요인은 통합형이 가장 높은 영향력을 지니고 그 다음은 배려형이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 협동적 조직문화의 하위영역에서 협동적 지도성에는 통합형이 가장 높은 영향력 지니고, 그 다음은 배려형이 영향력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 교사의 협동성, 동료지원, 학습 동반자에는 통합형이 가장 많은 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유아교육 현장에서 유아교사의 갈등관리에 대한 중요성을 인식시키는 계기가 되었으며, 갈등관리 유형과 협동적 조직문화에 대한 인식을 제고하게 되었다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권2호
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• pp.112-119
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• 2021

국립공원공단에서는 공원 자연 생태계의 효율적 보전·관리를 위해 2012년부터 생태계 건강성 평가를 실시하였다. 그러나 자연공원법 개정, 정책 변화, 관리 지표 부재에 따라 지표 개선의 필요성을 인식하였다. 특히 기존지표에서는 해양생태계평가 지표 부재, 정책변화와 시대적 요구를 반영하지 못하는 어려움이 있었다. 또한 기존 평가시스템은 멸종위기종, 생태계교란종, 종다양도, 수질 (BOD, DO), 서식지파편화 지표 등으로 생물종 중심의 비중이 높았다. 평가결과는 5등급 체계로 구성되어 각 지표에 대한 즉각적인 변화를 분석하기 어려웠다. 따라서, 평가시스템 개선을 통해 BPI와 서식지복원지표를 추가하였다. 종다양도는 4개 분류군을 대상으로만 평가하였으나, 10개 분류군으로 전체 공원을 평가하였다. 평가 등급은 5개 상태, 5 등급에서 5개 상태, 10 등급으로 세분화하여 픽토그램으로 제시하였다. 평가결과 개선 전과 전체적으로 유사한 경향성을 보였고, 3단계에서 5단계로 확대 되었다. 그러나 월악산국립공원은 개선 전 평가 결과보다 낮고, 주왕산국립공원은 높게 평가되었다. 본 연구는 생태계 건강성 평가 시스템 개선을 통해 국립공원 생태계의 과학적·체계적 관리에 기여하고자 한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권2호
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• pp.310-321
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• 2022

이 연구의 목적은 VR/AR을 활용한 창의교육 프로그램이 학생들의 창의적 문제해결력과 수업만족도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 충북지역 소재 J 고등학교 1학년 7개 학급, 총 179명을 이 연구의 대상으로 하였다. 창의적 문제해결력 검사지의 사전·사후 설문 검사 값을 두 대응표본 t검정(two-dependent sample, t-test)을 실시하여 자료를 분석하였으며, 수업만족도의 값은 기술통계량 및 인터뷰를 실시하여 결과를 분석 및 해석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 실행을 제외한 문제발견 및 분석, 아이디어 생성, 실행계획, 설득과 소통 및 혁신 성향에서는 통계적으로 유의미한 결과 값을 나타내었다. 둘째, 수업만족도에서는 평균 3.75로, 정규 수업시간에 학습자들이 주어진 시간 내에 창의적 아이디어와 산출물 및 모둠을 통한 결과물을 이끌어내기에 어려움이 있었으나, 대체적으로 긍정적인 반응을 나타내었다. 이는 융합인재교육(STEAM)과 같이, AR/VR 활용 창의교육 프로그램이 학생들의 문제해결을 위해 아이디어를 생성하거나 확장시키는 과정에서 학생들의 학습동기 및 흥미를 증가시킨 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1177-1185
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• 2022

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.355-360
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• 2023

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.343-350
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• 2022

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.