• 대한지구과학교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.56-71
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• 2023

본 연구의 목적은 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용한 예비 지구과학 교사들이 말하는 논증구조의 역할과 실효성을 탐구하고, 이 과정에서 예비교사들이 보여주는 PCK 특성을 탐구하려는 것이다. 논증구조를 활용한 수업 계획과 성찰을 체험하는 일련의 교수적 추론과정에서 교사의 PCK가 발휘되므로, 본 연구에 참여한 예비교사들이 보여주는 미래지향적 가족유사성 PCK의 특성을 탐색하였다. 이를 위해 15명의 예비 지구과학 교사들이 참여하여 논증구조를 활용하여 수업설계와 수업시연을 체험하고, 학기말에 수업 체험에 대한 심층면담을 실시하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 예비교사들의 가족유사성 PCK의 특성을 분석하기 위해 의미연결망 분석을 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 예비교사들은 논증구조를 적용하면서 수업을 조직적으로 계획하고, 사실에서 결론에 이르기까지 관련된 논증요소를 구분함으로써 짜임새 있게 수업을 구성하였다. 논증구조 구성요소별 특징을 살펴보면, 예비교사들은 사실과 결론의 징검다리인 논거, 반박, 한정어 등을 찾아내는 데 어려움을 겪은 것으로 나타났다. 논증구조로 인해 가장 많은 영향을 받은 PCK 영역은 과학수업 실천 부분으로, 수업내용에 적합한 수업모형선정, 과학수업을 통한 데이터 리터러시와 디지털 역량개발 등을 예비교사들은 강조하였다. 연구결과를 토대로 교수적 추론 도구로서 논증구조의 잠재력과 활용 가능성, 논증구조를 활용한 과학수업을 체험한 중등학교 학생들의 과학탐구와 추론 역량 개발의 가능성, 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용하는 교사교육 프로토콜 개발의 필요성 등을 결론으로 제언하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제51권6호
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• pp.61-74
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• 2023

그린인프라스트럭처(Green Infrastructure)의 개념은 자연 시스템과 도시 사회 시스템 간의 밀접한 관계를 강조하며, 생태 환경을 보호하고 인간의 삶의 질을 향상시키는 서비스를 제공한다. 녹시율은 도시의 녹지 공급을 측정하는 중요한 지표로, 녹피율보다 더 많은 3차원 공간 요소를 포함한다. 가로 녹지는 도시 그린인프라스트럭처의 중요한 부분이며 가로 녹시율의 개선은 도시 기후 위기에 대처하고 인간의 복지를 향상시키는 데 매우 중요하다. 본 연구는 중국 쓰촨성(四川省) 청두시(成都市)의 3순환가로 이내 지역을 중심으로 한다. 연구 목적은 첫째, 스트리트뷰 이미지 데이터를 활용하여 가로 녹시율의 공간 분포 특성 및 도시 공원 녹지 시스템과의 상관관계를 분석하는 것이다. 둘째, 낮은 녹시율 가로의 특성을 분석한다. 셋째, 공간 구문론을 활용하여 도로 교통과 가로 녹시율의 연결성을 분석한다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 연구 범위 내에서 남서부 가로 녹시율은 북동부보다 높다. 가로 녹시율의 공간적 분포는 도시 공원 녹지와 상관관계가 있다. 둘째, 낮은 녹시율의 가로 이미지는 주로 상업 시설 집적 지역, 도시 신규 건설 지역, 고가가로 및 주변, 도시 4급 이하 가로, 교차로 지역에 집중되어 있다. 셋째, 도시 교통과 인구 집중 지역에서 높은 통합도와 낮은 녹시율의 가로는 주로 1순환가로 중심 지역에 집중되어 있다. 이는 향후 쓰촨성 청두시 가로 녹시율를 개선하기 위한 기초자료를 제공할 수 있다.

• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.191-205
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• 2023

인공 지능 (AI), 특히 텍스트 생성 서비스 분야에서의 발전은 두드러지게 나타나고 있으며, AI-as-a-Service (AIaaS) 시장은 2028년까지 550억 달러에 달할 것으로 예상된다. 본 연구는 합성 텍스트 미디어 소프트웨어의 품질 요소를 탐구하였으며, 이를 위해 ChatGPT, Writesonic, Jasper, 그리고 Anyword와 같은 산업의 주요 서비스에 주목하였다. 소프트웨어 평가 플랫폼에서 수집된 4,000개 이상의 리뷰를 바탕으로, Gensim 라이브러리를 활용한 잠재 디리클레 할당 (LDA) 주제 모델링 기법을 적용하였다. 이 분석을 통해 11개의 주제가 도출되었다. 이후 이 주제들을 AICSQ 및 AISAQUAL과 같은 기존 논문에서 다루었던 AI 서비스 품질 차원과 비교 분석하였다. 리뷰에서는 가용성 및 효율성과 같은 차원이 주로 강조되었으며, 이전 연구에서 중요하게 여겨졌던 사람다움과 같은 요소는 본 연구에서 강조되지 않았다. 이러한 결과는 AI 서비스의 본질적 특성, 즉 사용자와의 직접적인 상호작용보다 의미론적 이해에 더 중점을 둔다는 특성 때문으로 해석된다. 본 연구는 단일 리뷰 원천 및 평가자들의 인구 통계의 특정성과 같은 잠재적 편향을 인정하며, 향후 연구 방향으로는 이러한 품질 차원이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 개별 차원이 전체 평점에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 깊은 분석을 제안한다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.49-63
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• 2003

현재 ISO, OGC 등의 국제표준화 기관들을 중심으로 지리정보 표준화에 대한 작업이 활발하게 진행 중에 있으며, 이러한 결과로 다수의 GIS 표준이 제정되었다. GIS DB 들간의 공간정보 공유, 상호 교환, 유통 등의 상호운용성을 높이기 위한 표준화 작업들은 개방형 인터페이스 설계 표준에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 표준화 작업에서는 지리정보 DB 자체에 대한 스키마 설리 절차 및 방법 등은 고려하고 있지 않고, 상호운용을 위한 인터페이스를 표준화하거나 공간 DB의 추상스키마 표준만을 제안하고 있다. 설계 표준 없이 서로 다른 데이터 모델에 따라 개별적으로 구축된 지리정보 DB들간의 표준 인터페이스를 통한 데이터공유는 데이터 모델의 상이성으로 인해 정보의 손실이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 GIS DB를 구축할 때 서로 다른 GIS S/W를 이용하더라도, 구축된 지리정보시스템들간의 공간 데이터 모델, 논리적 구조, 의미 구조 등을 통일할 수 있도록 하기 위한 지리정보 DB의 설계 지침을 제시한다. 특히, ISO 추상 스키마 표준을 관계형 모델, 객체-관계형 모델, 객체 중심 모델, 기하 중심 모델로 변환하는 표준 지침을 제안한다. 그리고 기존의 상용 GIS S/W를 대상으로 논리적, 물리적 설계 지침에 따른 각 S/W의 적용 예제 모델을 제시하여 DB 설계 지침으로 활용하기 위한 토대를 제공한다. 본 논문에서 제시한 지리정보 DB 설계 지침의 응용 스키마, 개념적 및 논리적/물리적 구현 스키마를 적용하여 GIS DB를 구축하는 경우에는 각 DB들 간의 상호운용성이 원활해지고 각 스키마들의 산출물을 통하여 통일화된 스키마 정의 및 카탈로깅 지원이 가능해진다.템 개발은 지자체 GIS 재사용의 문제를 해결해 줄 수 있을 것이다.정들이 단계적으로 성과를 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.770-788
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• 2021

본 연구는 중학생들이 온실 효과와 지구 온난화를 이해하고, 이를 지구 복사 평형 관점에서 설명할 수 있는지 심층적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 '대기권과 날씨' 대단원 수업을 완료한 중학교 3학년 118명의 학생을 대상으로, 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화에 대한 선택형 및 서답형으로 구성된 학생 이해 온라인 평가를 2021년 7월 13일부터 7월 24일까지 실시하였다. 최종적으로 97명의 학생 응답을 수집하여 분석한 결과, 과반수(61.9%)가 넘는 학생들이 복사 평형의 의미를 옳게 기술하였으나 제시된 자료와 무관하게 사전 지식이나 구체적 사례를 들어 설명하는 경우가 많았다. 대부분의 학생들(92.8%)은 대기가 있는 지구에서 온실 효과가 나타나는 것을 알고 있었지만, 온실 효과를 복사 평형이 깨진 상태로 생각하는 경향이 높았으며(32.0%), 달과 지구 모두 복사 평형이 일어난다고 응답한 학생(47.4%)은 절반에 미치지 못했다. 온실 효과의 원인으로 대기의 재복사를 찾아낸 학생은 다수(69.1%)였으나, 지구로 입사한 태양 복사량보다 방출한 지표 복사량이 더 크다고 응답한 학생은 소수(39.2%)에 불과하였다. 또한 절반 정도의 학생들(49.5%)이 온실 기체의 증가와 대기 흡수, 이로 인한 지표로의 재복사의 관계를 잘 이해하고 있었다. 그러나 온실 기체가 증가할 때, 지표 방출에 대해서는 증가(14.4%), 일정(9.3%), 감소(7.2%), 무응답(18.6%)으로 의견이 매우 다양하게 나타났다. 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화는 지구계의 균형과 상호작용이라는 빅 아이디어로 연결된 커다란 하나의 의미망이므로 학생들이 지구 온난화로 인한 기후 변화를 이해하고 적용하고 해석하는 개념 체계가 될 수 있다. 따라서 현재 인류에 닥친 기후 변화 위기와 관련해 학생들이 정확한 이해에 근거하여 과학적으로 사고하고 과학적 개념을 정립할 수 있도록, 정교한 프로그램 개발과 수업 경험을 제공하고 그 효과를 점검하는 후속 연구가 진행 되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.1-22
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• 2009

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.