• 제목/요약/키워드: Research Networks

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행위자-관계망 이론으로 NCS기반 교육과정 도입과정 번역하기: S대학 사례를 중심으로 (Translating the NCS-based Curriculum Introduction Process with the Actor-Network Theory: Focusing on the Case of S College)

  • 이종원;박세연;황혜림
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.391-404
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    • 2022
  • 행위자-관계망 이론(ANT)은 인간과 비인간 행위자간의 관계적 효과를 주목하며 비인간을 인간과 같은 행위자로 간주함으로서 이들 행위자간의 수많은 네트워크를 변역한다. 본 논문은 ANT를 통해 NCS기반 교육과정이 도입되는 전후 맥락과 관계되는 다양한 비인간행위자에 대해서 살폈다. 이러한 접근은 새로운 제도가 도입됨에 따라 기존의 관계망에 미치는 영향 및 갈등상황을 보다 면밀하게 살펴 볼 수 있기 때문이다. 이를 위해 연구자는 S대학에서 NCS기반 교육과정 도입여부가 논의된 2014년 10월부터 실질적인 운영이 진행되어 졸업생이 배출된 2017년 2월까지의 자료를 검토하였으며, S대학의 NCS기반 교육과정 도입과정을 이해하기 위해 ANT이론에서 Callon이 주장한 번역의 4단계를 토대로 분석하였다. 그 결과, NCS기반 교육과정이 도입된 S대학 교육과정 개편 사례에서 몇 가지 의미를 확인하였다. 첫째, 기존의 교육과정에 대한 연구가 간과했던 교육과정을 둘러싼 상황을 심층적으로 분석했다는 점이다. 둘째, 대학내에서 교육과정이 갖는 '피상적 의미'를 넘어서 '숨겨진 의미'를 해석하는데 기여했다. 셋째, 대학에 새로운 제도가 도입되는 과정에서 나타나는 기존 제도와의 충돌과 갈등 상황을 간접적으로 확인해 볼 수 있었다.

CAM 기반의 계층적 및 수평적 분류 모델을 결합한 운전자 부주의 검출 및 특징 영역 지역화 (Distracted Driver Detection and Characteristic Area Localization by Combining CAM-Based Hierarchical and Horizontal Classification Models)

  • 고수연;최영우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.439-448
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    • 2021
  • 교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

형태학적 연산과 경계추출 학습이 강화된 U-Net을 활용한 Sentinel-1 영상 기반 수체탐지 (Water Segmentation Based on Morphologic and Edge-enhanced U-Net Using Sentinel-1 SAR Images)

  • 김휘송;김덕진;김준우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.793-810
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    • 2022
  • 실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

교통방송의 유튜브 플랫폼 활용에 관한 연구 (A Study on the Utilization of YouTube Platform in Two Traffic Broadcastings)

  • 윤홍근
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.66-75
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    • 2021
  • 우리나라에서 교통 전문 방송사는 서울시에서 운영하는 TBS와 도로교통공단에서 운영하는 TBN 두 군데이다. 본 연구는 두 군데 교통방송 유튜브 플랫폼 활용 현황과 공급되는 콘텐츠의 성격, 활용과정에서 나타난 문제점 및 개선방안을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 유튜브 플랫폼 활용을 보면, TBS의 경우 2021년 3월 전담조직인 '스트리트31팀' 결성하여 총 10명으로 팀을 구성하였으며, TBN은 유튜브 전담조직은 따로 없이 4명의 TF팀 구성하여 운영하고 있다. TBS가 13개 유튜브 채널 중 구독자 110만 명을 보유한 '시민의 방송'을 비롯해 TBS FM(31만 명), TBS eFM(13만 명), 팩트iN스타(32만 명) 등이 주력 채널로 운영하고 있고, <골방 라이브>와 <짤짤이쇼> 등 오리지널 콘텐츠까지 제작하고 있다. 이에 비해 TBN은 메인인 'TBN 통' 구독자가 만 5천 명에 불과하고 12개 지역 네트워크의 유튜브 채널도 부산과 경인을 제외하고 천명도 안 되는 구독자를 보유하고 있다. 오리지널 콘텐츠는 <카린이/ 알려줄car>가 유일하지만 교훈적인 내용으로 별다른 주목을 받지 못하고 있다. 두 방송사 모두 직업의 안정성 때문에 구성원들의 관심 부족과 뉴미디어 콘텐츠 제작에 대해 소극적이다. 따라서 이들 두 방송사에 대한 유튜브 플랫폼 발전을 위해서는 내부의 조직변화 및 구성원들의 인식변화가 필요하고 라이브방송 활성화와 스타 크리에이터의 발굴이 요구되며, 스마트 미디어 환경에 걸맞은 콘텐츠 유통전략을 수립해야 한다.

스마트그리드 빅데이터 기반 지역별 배전선로 부하손실 분석 (Regional Analysis of Load Loss in Power Distribution Lines Based on Smartgrid Big Data)

  • 조재훈;이해성;임한민;이병성;문채주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1013-1024
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    • 2022
  • 전력 계통에서 발생하는 부하손실은 전기품질 수준을 평가하는 지표로 활용되지만, 국내외 전력 유틸리티들의 수익 창출을 방해하는 가장 큰 요인이 된다. 따라서 전력 계통에서 발생하는 부하손실에 대한 정확한 분석은 매우 중요하다. 그러나 빠르게 증가하는 분산전원 연계로 인해 배전계통의 변동성이 증가하여 정확한 손실량을 계산해내는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문에서는 분산전원 연계로 인해 배전선로에서 발생하는 부하손실의 더욱 정확한 산정을 위하여 스마트그리드 빅데이터 인프라를 구축하였다. 또한, 스마트그리드 빅데이터의 특성 중 하나인 '불확실성'을 제거하기 위한 데이터 전처리기법을 적용하여, 부하손실 분석의 정확도를 높였다. 본 논문에서 수행한 부하손실 분석 결과는 배전설비 투자계획 또는 안정적인 전력공급 신뢰성과 전력품질을 유지하기 위한 배전계통 운영계획에 기초자료로 활용될 수 있다.

지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려한 가뭄 위험도 평가 (Drought risk assessment considering regional socio-economic factors and water supply system)

  • 김지은;김민지;최시중;이주헌;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권8호
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    • pp.589-601
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    • 2022
  • 가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.

지역문화의 실천을 위한 문화매개자의 역할 연구 : 인천의 스페이스빔, 임시공간, 인천스펙타클을 중심으로 (A Study on the Role of Cultural Intermediaries for the Practice of Local Culture : Focusing on Space Beam, Space Imsi, Incheon Spectacle in Incheon)

  • 이정은
    • 지역과문화
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    • 제7권2호
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    • pp.1-29
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    • 2020
  • 지역문화진흥법의 시행과 함께 문화매개 영역에 대한 관심이 증가하는 가운데, 본 연구자는 지역에서 독립적으로 활동해 온 문화매개자의 역할을 기술할 수 있는 이론적 논의와 사례 연구를 모색하였다. 이에 이 연구는 지역의 문화매개 활동을 지역과 문화를 둘러싼 능동적인 의미 생산 활동으로 의미화하고, 기존의 가치와 인식에 대해 대안적 의미를 생산하고 지역의 문화 공론장을 역동적으로 구성하는 데 기여하는 문화매개자 역할을 조명하는 데 그 목적을 두었다. 피에르 부르디외의 개념을 경유하여 지역을 둘러싼 의미 생산에 기여하는 문화매개자의 역할을 이론적으로 검토한 후, 지역과 문화의 매개가 기존의 중앙 집중화된 문화생산 구조에 대해 대안적 의미를 생산하고, 도시재생의 국면에서 지역의 구체성을 드러내는 로컬 기획이 문화 공론장을 역동적으로 구성하는 역할을 수행할 수 있다는 점을 논하였다. 구체적인 논의를 위해 인천에서 활동해 온 로컬 기획자(스페이스빔, 임시공간, 인천스펙타클)의 사례를 연구하였다. 연구 결과, 각각의 사례는 1) 주민들과 이슈를 공유하고 지역의 대안을 제시함으로써 삶의 환경을 변화시키는 역할 2) 지역의 전문예술 영역을 공적인 장으로 재구성하는 역할 3) 독립출판물을 통해 지역의 일상문화를 드러내고 네트워크를 형성하는 역할을 보여주었다. 이들은 각자의 영역과 관심 속에서 지역의 다양한 면모를 드러내는 과정을 통해 인천에서 문화를 둘러싼 공적 영역의 구성에 관여하고 있는 것으로 확인되었다. 이번 연구는 지역문화의 자율성과 다양성의 확보라는 과제를 둔 상황에서, 문화매개자의 역할을 지역에서 대안적 의미를 생산하는 활동주체로 의미화하고 각각의 매개 실천들의 특이성을 분석하고자 했다는 점에서 의미를 가진다.

기계학습과 GPT3를 시용한 조작된 리뷰의 탐지 (The Detection of Online Manipulated Reviews Using Machine Learning and GPT-3)

  • 체르냐예바 올가;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.347-364
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    • 2022
  • 고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

예방적 관점에서 살펴 본 아동학대 대응체계 분석 - 독일 사례를 중심으로 - (Analysis of Child protection system from a preventive Perspective : Focusing on the German case)

  • 홍문기
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권6호
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    • pp.515-522
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    • 2022
  • 본 연구는 독일의 아동학대 대응체계를 예방적 관점에서 분석하고, 우리나라에 적용가능한 함의점을 찾아보고자 하였다. 연구방법으로는 법적차원, 정책적 차원, 전문성 차원에서 분석틀을 제시하고 시사점을 도출하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 독일 아동청소년지원법은 국가의 개입 이전에 가정의 역기능을 회복할 수 있도록 예방적 지원체계를 규정하였다. 둘째, 민법에 따라 가정법원이 조기개입이 가능하도록 규정하였다. 셋째, 연방아동보호법을 통해 아동학대 대응체계를 위한 지역사회 협력을 규정하였다. 넷째, 아동학대 대응체계의 책임기구인 청소년청은 예방적 지원과 개입이 동시에 가능하도록 하였다. 다섯째, 인력의 전문성을 위해 아동청소년지원법에 자격기준을 명시하고, 3년 이상 전담공무원에게 아동보호전문인력 자격을 부여한다. 시사점은 다음과 같다. 첫째, 아동학대 신고체계로 작동하는 아동학대 대응체계를 예방적 지원체계로 확대해야 한다. 둘째, 학대받은 아동을 위한 보호조치뿐만 아니라 잠재적 위험아동에 대한 지원체계를 확립하기 위하여 네트워크 간 조기경보체계를 시스템으로 구축하여 모니터링을 확대해야한다. 셋째, 아동과 부모가 가정의 어려움으로 인해 발생하는 역기능을 지방자치단체가 유연하고 포괄적으로 지원해야 한다. 넷째, 네트워크 협력체계를 위해 아동보호협력법의 제정이 필요하다.

저선량 흉부 CT를 이용한 VGGNet 폐기종 검출 유용성 평가 (Effectiveness of the Detection of Pulmonary Emphysema using VGGNet with Low-dose Chest Computed Tomography Images)

  • 김두빈;박영준;홍주완
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.411-417
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    • 2022
  • 본 연구에서는 저선량 흉부 CT 영상을 이용하여 VGGNet을 학습시키고 폐기종 검출 모델을 구현하고 성능을 확인하고자 한다. 연구에 사용된 저선량 흉부 CT 영상은 정상 진단 8000장, 폐기종 진단 3189장이며, 모델 학습을 위해 정상 데이터와 폐기종 데이터를 train, validation, test dataset으로 각각 60%, 24%, 16%로 무작위 추출하여 구분하였다. 학습을 위한 인공신경망은 VGGNet 중 VGG16과 VGG19를 사용하였으며, 학습이 완료된 모델 평가를 위해 정확도, 손실율, 오차 행렬, 정밀도, 재현율, 특이도, F1-score의 평가지표를 사용하였다. 폐기종 검출 정확도와 손실율은 VGG16과 VGG19 각각 92.35%, 95.88%, 0.21%, 0.09%, 정밀도는 91.60%, 96.55%, 재현율은 98.36%, 97.39%, 특이도는 77.08%, 92.72%, F1-score는 94.86%, 96.97%였다. 위의 평가지표를 통해 VGG19 모델의 폐기종 검출 성능이 VGG16 모델에 비해 우수하다고 판단된다. 본 연구를 통해 VGGNet과 인공신경망을 이용한 폐기종 검출 모델 연구에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.