• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.138-144
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• 2019

Understanding teachers in the early childhood education is crucial as it can not only affect the quality of children's education but also cause many critical problems such as child abuse. A significant amount of research work has been made on the use of robots in childcare classrooms. The finding from the research has shown many advantages such as the improvement of learning performance, social/emotional skills, creativity, concentration period, physical and cognitive development. However, most of the study has been implemented at the K-12 classrooms but not much has been focused on the education at the early childhood classrooms. Importantly, it is very crucial to understand teachers' perception, demands and technical competence about the new teaching tool, in order to maximize its educational effect. This paper investigates some critical issues existing in both teaching and managing in the early childhood education. It will also explore teachers' perceptions and expectations on the use of robots to identify some dilemmas that exist in their working and teaching environment. A survey study was conducted with 119 early childhood educators in South Korea. It analyzed the educators' perception of using robots to improve their teaching performance and to make better outcomes for children, investigated job satisfaction and difficulties that they have in the current work environment. This paper concludes with several guidelines for integrating and setting robotics in the early childhood environment, in order to engender productive outcomes for the future early childhood education.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.221-235
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• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.203-213
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• 2014

본 논문에서는 곤충 종의 외관구조인 머리, 몸통, 날개, 다리에 대한 관찰자의 일반적이고 수평적인 관찰특성에 따라 자유롭게 곤충 종을 관찰함으로써 관찰 곤충 검색엔진에서의 사용자 만족도 제고와 보다 효율적인 관찰학습의 방법을 제안한다. 자연생태 환경에서 초보 학습자의 효율적인 관찰검색과 효과적 학습을 위해서는 생물학적 분류체계가 아닌 곤충 종의 외관구조 즉, 외부 신체구조의 모양과 특성 중심의 곤충관찰 기반의 검색(Insect Search by Observation based on Insect Appearance: ISOIA)이 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 곤충의 외관구조인 머리, 몸통, 날개, 다리에 대한 관찰자의 일반적인 관찰방법에 따른ISOIA 검색방식을 제안하고, 기존의 ISBC와 ISOBC 검색체계에 대한 사용 만족도를 비교 분석하여 본 논문에서 제안하는 ISOIA 검색 방안이 우수함을 보이고자 한다.

• 의학교육논단
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• 제20권2호
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• pp.72-77
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• 2018

Observation of the current Korean medical education and training system shows that certain negative traits of unchangeable solidification engraft themselves so deeply into the overarching system that they are now hampering the state of the national health welfare. Focusing only on undergraduate medical education, we can point out some glaring side-effects that should be of concern to any stakeholder. For instance, a graduate can legally begin his career as an independent practitioner immediately after passing the licensing exam and return to the old stuck school-year system of 2-year-premedical and 4-year-medical programs where outcome-based and integrated curricula are incomplete and unsatisfactory. In terms of learning opportunities, the balance between patient care and public health, as well as that between in-hospital highly specialized practice and community-based general practice, has worsened. Every stakeholder should be aware of these considerations in order to obtain the insight to forge a new direction. Moreover, our medical schools must prepare our students to take on the global roles of patient care within the Fourth Industrial Revolution, health advocacy for the imminent super-aged society, and education and research in the bio-health industry, by building and applying the concept of academic medicine. We will need to invest more resources, including educational specialists, into the current undergraduate medical education system in order to produce proper outcomes, smart curriculum, innovative methods of teaching and learning, and valid and reliable monitoring and evaluation. The improved quality of undergraduate medical education is the starting point for the success of the national system for public health and medical care as a whole, and therefore its urgency and significance should be emphasized to the public. The medical society should go beyond fixing what is broken and usher in a new era of cooperation and collaboration that invites other health professionals, governmental partners, law-makers, opinion leaders, and the general public in its steps toward the future.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.299-307
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• 2021

COVID-19 대유행이 전 세계로 확산됨에 따라 실시간 원격 화상 강의가 진행되면서 학습자만족 요인이 중요해졌다. 본 연구는 실시간 원격 화상강의의 학습자만족에 영향을 미치는 5개요인(시스템 요인, 콘텐츠 품질, 상호작용, 자기주도성, 학습동기)을 검증하였다. 수도권과 충청권 대학생의 유효 설문지 160개를 대상으로 구조적 방정식 모델을 분석한 결과 2개요인(시스템 요인, 콘텐츠 품질)을 제외한 3개요인(상호작용, 자기주도성, 학습동기)이 학습자만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대학은 실시간 원격 화상 강의 만족도 모델 개발과 평가를 통해 학습자만족을 지속적으로 높여야 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.613-626
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• 2022

Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.96-105
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• 2023

This study focuses on developing a building object recognition technology for efficient use in the remodeling of buildings constructed without drawings. In the era of the 4th industrial revolution, smart technologies are being developed. This research contributes to the architectural field by introducing a deep learning-based method for automatic object classification and recognition, utilizing point cloud data. We use a TD3D network with voxels, optimizing its performance through adjustments in voxel size and number of blocks. This technology enables the classification of building objects such as walls, floors, and roofs from 3D scanning data, labeling them in polygonal forms to minimize boundary ambiguities. However, challenges in object boundary classifications were observed. The model facilitates the automatic classification of non-building objects, thereby reducing manual effort in data matching processes. It also distinguishes between elements to be demolished or retained during remodeling. The study minimized data set loss space by labeling using the extremities of the x, y, and z coordinates. The research aims to enhance the efficiency of building object classification and improve the quality of architectural plans by reducing manpower and time during remodeling. The study aligns with its goal of developing an efficient classification technology. Future work can extend to creating classified objects using parametric tools with polygon-labeled datasets, offering meaningful numerical analysis for remodeling processes. Continued research in this direction is anticipated to significantly advance the efficiency of building remodeling techniques.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.17-25
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• 2021

인구 고령화는 요즘 우리 사회에서 피할 수 없는 문제인데, 현재 아시아의 고령화 추세가 두드러지고 고령인구도 어마어마한데, 이 가운데 2050년이 되면 중국 인구의 35%가 60세 이상이 돼 세계에서 가장 심각한 고령화 국가가 될 것으로 세계보건기구(WHO)는 내다보고 있다. 실제 보도와 조사에 따르면 최근 도시 생활에 급격한 기술 발달과 극적인 변화로 도시 거주 노인의 삶의 질과 정신에 부정적인 영향을 끼친 고령자와 ICT기술의 비중이 큰 디지털 격차가 뚜렷하다. 저자는 중국 도시노인을 주요 연구 대상으로 삼았으며, 기존 문헌과 정보의 수집과 실제 데이터 연구를 통한 연구 방법, 중국 도시노인의 ICT 이용 실태에 대한 서술적 수집 및 어려움의 원인을 정리하였다. ICT를 마스터하고 학습하기 위한 노인 사용자 대표로서 도시 노인이라는 것을 알 수 있다. 이번 연구는 고령자의 ICT 수요는 다층화돼 있고 다양한 ICT 서비스를 숙달할 수 있는 노인 이용자의 능력도 세분화돼 있어 고령자가 ICT 서비스를 보다 잘 이용하고 즐길 수 있고 계층적이고 목표적인 방식으로 교사와 서비스를 제공할 수 있는 것이 다음 연구 방향이 될 수 있다고 결론지었다.