• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.81-114
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• 2023

본 연구에서는 전문도서관 사서를 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 대내·외 환경변화와 정책적 지원방안에 따라 업무영역에 미치는 영향력을 분석하고, 설문조사 결과에서 분석된 현장사서들의 인식조사 결과를 토대로 전문도서관 발전에 영향을 미치는 요인과 이에 따른 정책적 제안을 도출하고자 하였다. 연구결과, 첫째, 개별 기관 내 도서관 위상 역할에 대한 인식에서는 도서관 발전계획 중요도에서 부정적인 의견이 58.3%, 도서관으로서 본연의 역할 수행여부에 대해서는 긍정적인 인식을 하는 것을 확인할수가 있었다. 둘째, 전문도서관의 위상을 높이기 위해서는 주요 기능과 역할의 중요성을 인식하여 학술연구활동에 대한 인식이 필요함을 알 수 있었다. 셋째, 도서관발전종합계획 중 전문도서관 및 운영평가 인식에서는 국가 공공 정보의 대국민 서비스 확대에 대해 가장 높게 인식하고 있었다. 또한 5년간 발전전략 중 우선 시행되어야 할 정책으로는 전문도서관 현황 갱신 및 조사를 위한 시스템 구축을 선호하는 것을 확인할 수가 있었다. 넷째, 도서관 운영평가 참여율 제고를 위한 효과적인 대안 및 개선지표에 대해 분석한 결과, 공기업 평가 항목에서 "기관 도서관 운영 평가" 항목의 가중치 부여가 평균 4.01로 가장 높게 나타났다. 따라서, 전문도서관 발전을 위해서는 현재 전문도서관의 현황을 종합적으로 파악할 수 있는 체계를 구축하고 적극적인 학술 연구를 지원하는 것이 가장 시급할 것으로 파악되었다

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권1호
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• pp.45-63
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• 2023

패턴의 규칙을 찾는 활동은 초등학생들의 대수적 사고를 신장하는 데 유용하다. 본 논문은 초등학생들에게 패턴활동을 지도하는 세 가지 주요 활동, 즉 패턴의 구조를 분석하는 활동, 규칙을 찾아 특정한 항을 구하는 활동, 규칙을 찾아 표현하는 활동을 중심으로 2015 개정 수학과 교육과정에 따른 초등학교 4학년 검정 교과용 도서의 '규칙찾기' 단원에 제시된 패턴 활동의 지도 방안을 분석하였다. 분석 결과 10종 도서에서 증가 수 패턴, 증가 기하 패턴, 계산식 패턴을 중심으로 세 가지 활동이 제시되어 있었다. 패턴의 구조를 분석하는 활동은 대부분 증가 기하패턴을 다룰 때 제시되어 있었는데, 주로 패턴을 이루는 모형의 개수를 구하는 데 초점을 두었다. 반면 규칙을 찾아 특정한 항을 구하는 활동은 세 가지 패턴에서 고루 제시되어 있었고, 대개 가까운 항을 구하는 문항이 많았다. 규칙을 찾아 표현하는 활동은 자신의 언어로 규칙을 이야기해 보거나 써보도록 제시되어 있었다. 이와 같은 분석결과를 토대로 본 연구는 초등학생들의 대수적 사고를 신장하기 위한 패턴 활동의 지도 방안에 대해 교과용 도서의 구성 및 활용 측면에서 구체적인 시사점을 제공한다.

• 사회복지연구
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• 제42권3호
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• pp.329-353
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• 2011

청소년기는 가족관계를 통해 1차적 사회관계를 경험하는 시기이기 때문에 청소년의 가족관계는 매우 중요하다. 특히 사회복지서비스를 제공받고 있는 조손가족 청소년은 일반 청소년에 비해 부정적인 가족관계로 인한 심리·사회적 문제를 일으키는 경우가 많아 그들의 가족관계를 완화하여 다시 회복할 수 있는 적응유연성이 필요하다. 본 연구에서는 조손가족 청소년의 가족관계가 적응유연성에 미치는 영향에 있어 자아존중감, 공감, 내·외통제감을 매개변수로 설정하였고, 그들 간의 경로를 파악하여 전체적인 측면에서의 통합적인 인과성을 밝히고자 하였다. 이를 위해 전국 단위의 조손가족 청소년 492명을 대상으로 Amos 19.0 프로그램을 이용하여 상관관계 및 경로분석을 실시하였고, 모형의 유의성 및 경로 간의 직·간접효과의 통계적 유의성을 검증하였다. 분석 결과, 조손가족 청소년의 가족관계는 적응유연성에 직접적인 영향을 미쳤고, 자아존중감, 공감이라는 매개기능을 통해서 간접적인 영향력이 상대적으로 높아짐을 확인할 수 있었다. 이를 통해 조손가족 청소년의 가족관계에 있어 자아존중감, 공감, 내·외통제감에 초점을 맞춘 사회복지프로그램 개발과 활용이 사회복지실천적 접근과제임을 제안하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.605-614
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• 2023

디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.445-471
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• 2023

수만년 이상의 기간동안의 장기 안전성을 확보하는 것이 처분장 건설에서의 최우선 조건이나, 건설 및 운영중 대심도 지하 사용후핵연료 처분장의 역학적 안정성 확보 역시 안전한 터널 공사 및 운영을 위해 필수적인 요소이다. 처분장의 장기 안전성에 중요한 요소인 벤트나이트 충전재 및 완충재의 차폐 성능을 저감시킬 가능성이 있는 숏크리트, 콘크리트, 그라우팅 등의 터널 지보공 및 차수공을 금지 내지는 제한하는 조건은 암반공학자 및 터널 기술자에게 매우 도전적인 과제로 판단된다. 본 연구에서는 처분장 부지 선정과정에서 올바른 처분장의 선정에 도움이 될 수 있는 대심도에 건설할 것으로 예상되는 처분장의 터널 네트워크, 처분 터널 및 처분공의 역학적 안정성을 확보하기 위한 제반 조건의 광범위한 탐색의 일환으로 지하 500 m 심도의 처분장을 무지보 상태로 건설할 경우 2차원 및 3차원 수치해석 검토를 통해 안정성의 확보 가능한 물성 범위를 탐색하고자 하였다. 예비 연구결과 처분장의 중앙터널과 처분터널 안정성 확보 가능 암반물성의 범위를 파악하였으며, 3차원 해석을 통해 수직구 주변 터널 네트워크의 안정성을 확인하여 처분장 건설을 위한 기초적인 암반 조건이 파악된 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제21권1호
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• pp.69-87
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• 2024

본 연구는 자폐스펙트럼장애(Autism Spectrum Disorder, 이하 ASD) 아동을 대상으로 음악적 단서 및 후속 자극에 따른 공동주의 반응 행동이 달라지는지 알아보고, 비장애(neurotypically developing, 이하 NT) 아동 그룹과 비교하는 실험연구이다. 본 연구의 대상자는 만 3세에서 5세 사이의 ASD 아동 13명과 NT 아동 14명이다. 본 연구에서는 공동주의 반응을 유도하는 단서(음악적 단서 대 언어적 단서)와 아동의 공동주의 반응 행동에 대한 후속 자극(언어 자극 대소리 자극 대 음악 자극)을 구성하고 총 6가지 과제 조건을 2회씩 총 12회 제시하였다. 먼저, 주의 유도 단서를 제공하고 3초 이내 대상자의 주의 전환을 평가하였고 대상자의 공동주의 반응 행동이 나타난 경우, 후속 자극을 제공하였으며 후속 자극을 제공하는 동안 대상자의 사회적 참조 행동의 발생 빈도를 측정하여 비교 분석하였다. 연구 결과, 주의 유도 단계에서는 음악적 단서를 제공했을 때 ASD 아동의 공동주의 반응 행동 수준을 높게 유도하는 것으로 나타나 선행연구와 일치한 결과를 보였다. 이어 후속 자극 제공 단계에서는 음악 후속 자극이 ASD 아동의 사회적 참조 행동의 빈도를 증가시킨 것으로 확인되었다. 이는 음악 후속 자극이 단서로서의 감각자극에서 나아가 대상자로 하여금 타인의 사회적, 정서적 정보를 이해하고 반응하도록 유도하는데 그 적용 범위가 확장된 것에 의의가 있다. 또한, ASD 아동의 공동주의 행동 이후 제공하는 후속 음악 자극이 효과적인 사회적 강화 요인이 될 수 있음을 시사한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.21-39
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• 2020

딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.39-49
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• 2024

최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.