• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.333-348
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• 2023

인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.83-90
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• 2023

최근 젊은 세대의 전통 복식 체험이나, 퓨전 한복의 일상복화 등의 추세에 따라 한복용 헤어 액세서리의 개발이 필요한 실정이다. 본 논문의 연구 목적은 왕실 여성의 머리 장식을 활용하여 한복과 어울리는 실용적이고 현대적인 헤어 액세서리 디자인을 개발하여 한복 문화를 활용한 패션 콘텐츠 개발의 영역을 확장시키고, 전통 문화의 다양한 경험에 대한 수요를 충족시키는 것이다. 연구 방법은 문헌연구를 통해서 전통 머리모양 및 영왕비의 전통 장신구들을 조사하였고, 실증연구로 실물을 제작하였다. 제작과정은 먼저 전통 머리모양을 응용하여 나일론 메쉬로 기본 형태를 만들었고, 그 위에 장엄하고 화려한 왕실 유물을 활용한 디지털 텍스타일 프린팅 원단을 접목하여 궁극적으로 전통 장신구를 착용한 듯한 트롱프뢰유 기법을 줄 수 있도록 디자인을 설계하였다. 결과적으로 총 6개의 헤어 액세서리 디자인이 완성되었으며, 헤어 밴드, 헤어 핀, 헤어 고무밴드의 구조로 제작하였다. 또한 착용자의 헤어 스타일에 관계 없이 간편하게 착용할 수 있도록 하였고 나일론 메쉬 소재의 특유의 빳빳하면서 유연한 재질을 이용하여 볼륨감 있는 머리 모양을 효과적으로 표현하였는데, 이는 마치 머리카락과도 같은 시각적인 착시 효과를 즐길 수 있다는 장점이 있다. 이러한 연구 결과를 통해 일상의 유희와 희소성 있는 가치를 추구하는 대중들에게도 독특한 미적, 문화적 경험을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.63-77
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• 2022

한국 경제에서 창업·벤처기업의 중요성이 커지고 있다. 하지만 5년 이내 실패율이 70% 정도일 정도로 창업기업이 지속적으로 성장하고 생존해나가는 것은 어려운 상황이다. 창업·벤처기업이 신생의 불리함과 규모의 불리함과 같은 제약적 조건들을 극복하고 시장에서 경쟁 우위를 획득하기 위해서는 기존 시장의 문제점을 새로운 관점에서 해결할 수 있는 혁신성을 지니고 있어야 한다. 최근 한국 스타트업 생태계에서 눈에 띄는 현상 중 유니콘의 등장과 후발 유니콘 주자의 성장이라 할 수 있는데, 이들의 비즈니스 모델이나 사업 유형, 성장 사례는 창업·벤처기업과 스타트업 생태계의 성장에 좋은 교훈을 제시할 수 있을 것이다. 하지만 국내 유니콘과 후발 유니콘 기업의 주자들이 새로운 산업과 혁신적 비즈니스를 만들어가는 과정에 대한 이해는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 유니콘 및 중소벤처기업부의 K-유니콘 프로젝트에 참여 중인 156개 예비 및 아기 유니콘을 포함한 175개 기업을 '유니콘 기업군'이라 정의하고, 이들을 대상으로 기업 속성과 특성을 분석하였다. 나아가 이들이 새로운 시장을 형성해나가는 과정을 업종을 중심으로 상세히 살펴보았다. 특히, 새로운 시장 세그먼트를 개척한 유니콘의 경우, 이들이 비즈니스 모델 혁신을 통해 산업의 새로운 분야를 혁신해 나가는 과정도 함께 분석하였다. 또한, 유니콘 기업군으로 분석대상을 확대하여 유니콘 생태계를 조망하고 나아가 창업·벤처기업 생태계의 활성화를 위한 정책적 제언을 제시하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.48-59
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• 2024

하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.135-144
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• 2024

시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.5-14
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• 2024

PHC 말뚝은 압축력 및 휨 모멘트에 대한 저항력이 우수하며, 공장에서의 생산으로 인해 품질 관리가 효율적으로 이루어진다. 이러한 장점으로 인해 다양한 토목 및 건축 현장에서 널리 활용되고 있지만, PHC 말뚝의 설계 과정에서 중요한 요소인 주면 마찰력은 주로 경험식이나 N 값 등의 추정치를 기반으로 하고 있다. 이에 대한 실험적 연구는 상대적으로 부족하며, 환경적 요소 중 하나인 pH 값과 지하수 또는 해수의 영향 역시 간과되는 경우가 많다. 본 연구에서는 진동기계 기초의 영향을 받는 PHC 말뚝 모델을 중심으로 다양한 pH 환경(산성, 중성, 염기성) 및 해수의 영향하에 한 달 동안 수침 후, 해당 PHC 말뚝-사질토의 접촉면에 대한 반복 단순 전단시험을 수행하였다. 이를 위해 교란 상태 개념(Disturbed State Concept)을 적용하여 접촉면의 동적 거동을 정량적으로 평가하였다. 연구 결과, 화학적 환경에 따른 동적 전단응력은 중성 > 산성 > 염기성 순으로 감소하였다. 또한, pH 영향을 받은 경우와 해수의 영향을 받은 경우를 비교했을 때, pH 영향을 받은 경우에 전단응력의 감소가 더 크게 나타났다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.201-214
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• 2023

본 연구는 중소기업 종사자를 대상으로 개인의 창업역량이 창업의도에 미치는 영향을 분석하고자 했으며, 창업역량과 창업의도간에 창업효능감과 창업멘토링의 매개효과를 확인하고자 했다. 창업역량의 하위변수로는 창의성, 문제해결, 의사소통, 마케팅으로 구분하여 분석하였다. 전국에 소재하는 중소제조기업에서 종사자를 중심으로 수집한 설문지 368부를 실증 분석에 사용하였다. 매개변수 간 인과관계가 없는 병렬이중매개모형을 실증분석에 활용하였다. 분석 결과 첫째, 창업역량 중에서 창의성, 의사소통, 마케팅은 창업효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 창업역량 중에서 창의성, 의사소통, 마케팅은 창업멘토링에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 셋째, 창업효능감과 창업멘토링 모두 창업 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 창업역량 중에서 창의성과 마케팅은 창업의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 다섯째, 창업효능감과 창업멘토링은 창업역량 중에서 문제해결을 제외하고 창업의도에 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 중소기업 종사자의 창업의도를 강화하기 위해서는 창업효능감과 창업멘토링이 중요한 요인이고 개인의 창업역량 중에서도 마케팅과 창의성이 중요한 영향을 미치기에 이에 대한 교육 및 사전준비가 필요하다는 것을 확인하였다. 후속 연구로는 다변량 모형 적용이나 시계열 데이터 분석 및 외부 환경 요인을 고려한 연구, 세부화된 인구 특성을 고려한 창업역량과 성과 간의 차이를 검정하는 연구도 필요할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.75-88
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• 2024

우리나라는 수요 곡물의 대부분을 수입으로 의존하기 때문에 주요 곡물 수출 국가의 재배 면적과 생산량 예측을 통해 식량안보를 증진시킬 수 있다. 특히, 밀 주요 수출국인 우크라이나를 대상으로 재배지역의 변화 전망을 파악하는 것이 장기적인 밀 수급에 대한 미래 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모델을 사용하여 과거 기후조건(1970~2000)에서 우크라이나 지역의 밀의 기후적합도를 평가하고자 하였다. 우크라이나 통계청으로부터 밀 생산량과 재배면적 통계자료를 수집하였다. 또한, 위성영상을 활용하여 작물의 재배면적과 수량에 대한 공간자료인 EarthStat 자료를 수집하였다. 모델로 계산된 기후적합도와 밀 관측지점과 비교하여 임계값을 설정하였다. EarthStat 자료와 실제 관측자료를 비교한 결과 일정 지역에서 재배면적과 수량이 일치하지 않는 지역들이 존재하였다. 과거 기후 조건에서 산출된 기후적합도의 경우에도 지역적인 차이를 보였다. 예를 들어, 우크라이나의 서북부 지역에서 0.8 이상의 높은 기후적합도의 분포를 보였으나 동남부 지역에서는 0.15 수준의 낮은 기후적합도를 보였다. 그러나, 기후적합도의 행정구역별 통계량과 실제 밀 재배면적과 생산량을 비교한 결과 일정 수준의 상관관계를 가졌다. 특히, 단위면적당 생산량과 기후적합도의 상관계수는 0.647로 중위 정상관을 나타냈다. 이러한 결과는 기후적합도를 활용하여 재배면적 추정 및 단위면적당 수량 예측이 가능함을 시사하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.150-157
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• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제55권4호
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• pp.298-305
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• 2023

버킷 림프종(Burkitt's lymphoma)은 B-세포에서 발생하는 비호지킨 림프종의 한 형태로, 빠른 성장과 면역계 장애와 관련된 특성으로 인해 약물이 투여되지 않으면 생존율이 감소하거나 나쁜 예후로 이어질 수 있다. Food and Drug Administration (FDA) 승인된 약물의 최적 활용, 안전한 약물을 병용하는 방법은 시간과 비용 절감을 가능하게 한다. 이 접근법은 새로운 치료법 개발을 하기 보다는 기존에 FDA 승인된 약물을 적응증이 다른 환자에게 빠르게 접근할 수 있는 가능성을 제공한다. 이 연구는 BTK를 표적으로 하는 이브루티닙(Ibrutinib)과 EGFR/HER2를 표적으로 하는 라파티닙(Lapatinib) 병용 치료 전략의 잠재력을 확인하였다. 버킷 림프종의 잘 알려진 Ramos 및 Daudi 세포주가 이 연구에 활용되어 이 병합 치료의 영향을 밝히는 역할을 하였다. 이브루티닙과 라파티닙의 병용치료가 단일 약물 대비 세포 증식을 상당히 억제하는 것을 보여주었다. 또한 병용 치료가 세포 사멸을 유도하고 S 및 G2/M 단계에서 세포주기 중단을 유발하는 것을 관찰하였다. 이 접근법은 약물 개발 일정을 간소화하는 데 그치지 않고 이미 존재하는 자원의 활용을 극대화하는 것을 의미한다.