• 대한공업교육학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.99-125
• /
• 2012

본 연구의 목적은 Reigeluth 의 정교화이론에 의한 공업계 고등학교 건설 교과서 10종을 비교 분석하여 제시 요소를 파악하고 차후 교과서 편찬 시 기초자료를 제공하고자 한다. 첫째, 공업계 고등학교 건설과의 7차 교육과정 교과서와 2007 개정 교육과정 교과서를 분석 하여 비교가능한 대단원을 추출하고 둘째, 정교화 이론에 의한 7가지 전략 요소에 비추어 7차 교육과정 교과서 5종과 개정 교육과정 교과서 5종을 비교 분석하였다. 연구 결과 첫째, 정교화 과정은 각 과목별 성격에 따라 개념적, 절차적, 이론적 정교화가 다양하게 활용되고 있다. 둘째, 7가지 전략요소 중 인지전략의 활성자가 가장 활발히 활용되고 있으며 비유는 10종 교과서 모두에서 활용되고 있지 않았고, 선수학습능력의 계열화 전략은 간단한 사진과 설명으로 제시되었을 뿐, 실제적으로 선수학습능력을 진단해보는 요소는 전 교과서가 미흡하였다. 셋째, 7차 교육과정 교과서가 개정 교육과정 교과서에 비하여 요약자 전략이 활발히 활용되었다. 넷째, 5종의 교과서 중 토목재료 시공을 제외한 전교과서는 6가지 전략 요소를 활발히 활용하였다. 마지막으로 이론과목에서 이론실습통합 과목보다 요약자 전략이 많이 사용되었고, 학습자 통제 전략은 오히려 이론실습통합 과목에서 많이 사용되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.35-41
• /
• 2017

사물 인터넷 기술의 발전에 따라 모바일 기기와 센서 등에 대한 수요가 급증하고 있으며, 다양한 전자 제품에 대한 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신제품들에 사용될 반도체 소자와 재료, 공정 장비들도 다양해지고 있으며, 공정마다 최적의 공정 변수를 찾는 과정들이 수반된다. 효율적인 공정 최적화를 위하여 시뮬레이션을 이용하거나 실시간 공정 제어 시스템을 사용하여 공정 변수를 찾을 수 있겠지만, 공정 데이터의 피드백과 비용, 범용성 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 효율적으로 최적의 공정 변수를 찾기 위해 소자의 목표 특성과 제작된 소자의 특성을 비교하여 공정 장비를 자동으로 제어하는 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터의 범용성을 극대화하기 위하여 온라인 기능이 구현되어 있지 않은 반도체 공정 장비에 장착할 수 있는 각종 센서 모듈과 조작 모듈들을 제작하였고, 이 모듈들을 원격에서 접근이 가능하도록 사물 인터넷 기술을 접목하였다. 최적의 공정 변수를 찾기 위한 방법은 딥러닝 기반의 인공지능을 사용하였다. 제안하는 시뮬레이터는 기존의 공정 장비들을 온라인으로 제어하고 최적의 공정 변수들을 찾을 수 있기 때문에 신제품 개발에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권11호
• /
• pp.1597-1609
• /
• 2004

립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40～85%까지 향상시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제6권11호
• /
• pp.527-536
• /
• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

• 인간행동과 음악연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.67-83
• /
• 2013

음악치료에서 사정평가는 내담자의 현재 기능과 필요를 파악하기 위하여 반드시 선행되어야 하는 과정이다. 음악치료사는 사정평가의 내용을 바탕으로 치료목적 및 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 단계적 접근과 치료전략을 수립한다. 하지만 기존의 음악치료 사정도구는 해당 영역의 행동을 열거하고 이를 관찰하여 수치화함으로써 기능을 평가하였기 때문에, 실제 인간의 음악행동을 통한 기능의 사정이 불가능하다는 단점을 지니고 있다. 또한 음악행동을 바탕으로 하는 소수의 음악치료 사정도구에서도 음악행동을 구성하는 세부기능영역, 발달단계에 따른 근거에 따른 난이도 검증 과정을 거치지 않고 사용되어 왔다. 본 연구에서는 인지기술 사정을 위한 리듬요소군을 중심으로 한 음악 프로토콜 문항을 개발하였으며 발달학적 근거와 인지기술 수준에 따른 난이도 요소를 규명하고자 하였다. 인지발달에 따른 소리정보의 그룹핑, 구조형식의 수준, 전체-부분 관계의 명료성, 반복-변동성 수준을 고려한 리듬 연주 항목과 연주행동에 내포된 정서 행동을 분석할 수 있는 리듬 사정 프로토콜을 개발하였다. 검증과정으로는 먼저 15개의 예비 리듬문항을 난이도, 복합성, 패턴 유형을 고려하여 선정한 후 이를 일반인 61명을 대상으로 난이도 검증을 실시하여 문항별 수준과 난이도 계수를 도출하였다. 둘째, 7인의 전문가 평가팀의 검증을 통해 1차 개발된 문항들을 수정 보완하여 최종적으로 20개의 리듬프로토콜 문항을 개발하였다. 본 연구의 결과는 이후 개발될 음악치료사정평가도구의 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.77-87
• /
• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 과학교육연구지
• /
• 제44권3호
• /
• pp.300-317
• /
• 2020

이 연구의 목적은 2015 개정 교육과정 초등 과학 교과서 내 지구과학 영역에 제시된 개념과 탐구 활동의 내용을 분석하고 개선 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 교과 교육 전문가 2인과 초등교사 3인이 함께 교과서 내 개념과 탐구 활동 문제점 탐색과 개선 방안 조사를 위한 설문지를 개발하였다. 설문은 두 차례에 걸쳐 진행되었으며 모두 30명의 초등학교 교사와 3명의 지구과학 내용학 전공 교수가 설문에 참여하였다. 연구 결과 초등학교 교과서의 고체 지구 영역에서는 8개의 개념 요소, 유체 지구 영역에서는 3개의 개념 요소, 우주와 통합 단원에서는 1개의 개념 요소에서 오개념이 포함되어 있는 것으로 조사되었다. 탐구 활동에서도 고체 지구에서 7개 유체 지구에서 3개, 우주와 통합 단원에서 1개씩 탐구 활동 내용에 보완이 필요한 것으로 조사되었다. 따라서 앞으로 교과서가 개정될 경우 내용 요소의 검정 과정을 강화할 필요가 있으며 나아가 교과서에 제시되는 개념의 경우 연계와 위계뿐 아니라 개념이 발달해 나가는 과정도 고려할 필요성이 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.1-7
• /
• 2022

최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.323-338
• /
• 2023

셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제28권2호
• /
• pp.179-191
• /
• 2001

비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.