• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.128-138
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• 2014

토목 분야 Building Information Modeling(BIM) 활성화를 위해 시급한 과제 중에 하나가 토목 구조물에 대한 라이브러리(Library)의 구축이다. 라이브러리의 구축을 통해 BIM 모델링의 시간을 단축할 수 뿐 아니라, 정확한 물량산출과 표준화된 모델의 공유가 가능해진다. 그러나, 건축분야에 비해 국내 토목 구조물에 대한 표준화된 라이브러리는 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 국토교통부에서 제공하는 2차원 표준도를 기반으로 옹벽 및 암거 구조물을 라이브러리로 구축하였다. 상용 BIM 소프웨어를 사용하여 각각 구조물에 형상과 철근을 모델링하는 방법을 적용하였으며, 특히 라이브러리를 재활용하고 범용적으로 쓸 수 있기 위한 치수 및 물량 파라미터들을 정의하는데 주력하였다. 구축된 라이브러리를 실제 사업에 투입했을 경우, 정확하고 신속한 물량산출이 가능하고 형상정보가 1개의 라이브러리로 통합 관리되어 기존 2D 도면에 비해 관리가 용이하다는 것을 파악 할 수 있다. 또한 콘크리트 형상을 파라미터의 조정으로 쉽게 바꿀 수 있다는 것을 알 수 있다. 그러나, 철근의 경우에는 형상 파라미터를 조정함에 따라 스트럽 및 겹이음 철근의 조정이 제대로 되지 않아 아직까지는 수동으로 물량을 조정해야 하는 한계점이 있다. 본 연구의 결과를 통해 토목구조물은 비정형적이고 개별 사업에 따라 단품적으로 생산되기에 라이브러리의 구축이 어렵다는 인식에서 벗어나 국내 토목 시설물 기준 및 시방서에 따른 꾸준한 라이브러리 추적을 통해 BIM 적용 확산을 앞당길 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.334-350
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• 2017

이 연구의 목적은 첫째, 자유학기제에 적합한 과학 탐구 중심의 융합인재교육 프로그램을 개발하고 둘째, 자유학기제 교육과정의 중학생에게 적용하여, 학생들의 과학, 기술/공학, 수학에 대한 흥미, 자기효능감 및 관련 진로 선택에 미치는 효과를 살펴보는데 있다. 프로그램 개발을 위해 문헌 조사와 선행 연구를 바탕으로 개발의 방향을 과학 탐구 중심으로 정하고 프로그램 주제 및 개발 모형을 선정하였다. 개발된 프로그램 초안의 적절성을 위해 2회에 걸쳐 예비 적용과 전문가 집단의 컨설팅을 통해 수정 보완하였다. 연구의 대상은 2015년부터 자유학기제가 전면 시행된 광역시 소재 G중학교 1학년 92명이며, 프로그램 적용 전 후에 학생들에게 나타나는 흥미, 자기효능감 및 진로 선택 변화를 알아보고자 단일집단 사전 사후 대응표본 t-검정을 실시하였다. 프로그램의 적용은 2015년 10월 첫째 주부터 10월 셋째 주까지 진행되었으며 사전 검사 및 사후 검사는 프로그램 처치 전 후 1주일 이내에 각각 실시하였다. 또한 학생들의 구체적인 반응을 알아보고자 14명을 선택하여 심층 면담을 실시하였다. 이에 따른 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석(Analysis)-설계(Design)-제작(Build)-평가(Assessment)의 4단계로 구성된 ADBA 모형을 적용하여 'RC 비행기' 주제의 융합인재교육을 개발하였다. 개발된 프로그램은 학생들의 흥미와 관심사에 기반을 둔 체계적 전문적 프로그램으로 학생들의 학습 동기를 유발한다는 점과 능동성을 갖춘 자기주도적 학습 경험을 제공할 수 있다는 점에 의의가 있다. 둘째, 개발된 융합인재교육 프로그램은 자유학기제 교육과정 내 중학생의 과학, 기술/공학, 수학에 대한 흥미, 자기효능감, 관련 진로 선택의 모든 정의적 영역에서 통계적으로 유의미한 효과를 미쳤다. 흥미 영역은 과학, 기술/공학, 수학 교과에 대한 학생들의 인식 변화에 기인하며, 자기효능감 영역은 과학, 기술/공학, 수학 교과에 대해 학생들의 성공적인 경험을 통해서 상승하였으며, 진로 선택 영역은 과학, 기술/공학, 수학이 실생활에 유용하고 해당 직업을 가지면 재미있을 것이라는 인식의 변화로 상승하였다. 이 연구로 개발된 융합인재교육 프로그램은 자유학기제 정책의 교육 목적에 적합하며 자유학기제와 융합인재교육의 접목이라는 점에서 중요한 의미를 가진다. 또한 중학생들의 '행복교육'과, '창의 융합형 인재' 양성에 기여할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.