• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.210-216
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• 2022

The army is concerned about the decrease in enlistment resources due to the low birth rate and the weakening of military combat power due to the shortening of the military service period. Now, the military's quantitative growth is no longer limited and it is a time for qualitative growth. To this end, the Army has been applying the Israeli learning method Havruta to recruit training to improve the quality of training since 2019. After applying Havruta, several scholars have studied the effect of recruit training applying Havruta. As a result, it was verified that recruit training applying Havruta improves the inner motive, creativity, and military service value of trainees. This study investigated how trainees' inner motive, creativity, and military service value affect their satisfaction and achievement. In addition, it was studied whether the effect of recruit training applied with Havruta on achievement differs according to the educational background (high school graduate or higher) and military family (professional soldiers within 4th degree) of the trainees. To this end, a survey was conducted on 472 recruits, and the structural relationship between each variable and the moderating effect were analyzed using the structural equation model. As a result of the study, military service value did not affect training satisfaction. Also, there was a difference in the effect of creativity on training satisfaction according to the educational background of new recruits, and there was a difference in the effect of military service value on training satisfaction and training achievement according to military family members. The purpose of this study is to contribute to the improvement of the army's recruit training development plan and effective training system.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.25-32
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• 2016

본 연구는 화상 온라인 하브루타 토론을 통한 사회과 의사소통능력에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위하여 초등학교 5학년 학생과 협력학교 학생들 간의 비교 연구를 통해서 살펴보았다. 연구결과 첫째, 화상 회의 장비 및 스마트 기기를 활용한 화상 온라인 수업은 학생들의 수업 흥미 및 참여도를 향상시킨다. 둘째, 하브루타 토론 방법은 학생들이 상호 질문과 토론의 과정을 통해 지식을 스스로 습득하고 내면화 시키며, 발표 및 토론 참여도 향상에 도움이 된다. 셋째, 화상 온라인 수업을 위해 새로운 수업안의 구안 및 교육과정 재구성이 필요하며, 협력 교사간 충분한 준비와 토론과정을 거쳐 수업안을 작성한 후 수업을 전개해야하며, 수업 연구일지 작성 등의 자기 수업 반성의 과정은 화상 온라인 협력 수업의 질을 높이는데 긍정적인 영향을 미친다. 넷째, SNS를 활용한 토론 활동은 보조적인 활동으로 활용하는 것이 좋으며, 형성평가를 할 때는 두 교사가 각자 자기 교실의 학생들의 성취도를 확인하는 것이 좋다. 화상 협력학습을 할 수 있는 기자재를 확대 보급하여 화상 온라인 협동 학습을 할 수 있는 학교가 많이 생길 필요가 있다. 화상 온라인 수업의 효과를 극대화하기 위한 다양한 연구 및 교사 연수가 필요하다. 소인수 학급 학생들과 대도시 학급 학생들이 자유롭게 협력학습을 할 수 있는 서버를 교육청에서 마련할 필요가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.855-863
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• 2022

본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.