• 스마트미디어저널
• /
• 제7권1호
• /
• pp.16-23
• /
• 2018

본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.607-619
• /
• 2019

본 연구는 천연기념물 물거미와 그 서식 장소를 교육 콘텐츠로 하여 물거미의 생태 관찰과 가상야외학습장(VFC) 개발을 통해 과학적 소양과 은대리 습지에 대한 아름다운 추억을 가질 수 있도록 했다. 프로그램 개발을 위해 2015개정교육과정과 교과서를 분석하였고, STEAM 수업 모델에 따라 7차시 학습자료로 개발했다. 학생들은 협력학습으로 물거미에 관한 3D 파노라마 VFC를 제작하면서 물거미에 대한 의미와 가치를 감성적으로 체험할 수 있도록 했다. 6명의 교육 전문가 패널이 개발 프로그램의 타당도를 검증한 결과, 5점 리커트 척도에서 평균 4.20(CVI=.88)로 매우 합당한 것으로 평가되었다. 개발 프로그램의 현장 적합성과 실제 학교 현장에서의 불일치 정도를 줄이기 위해 중학교 과학동아리 학생들을 대상으로 예비수업에 적용한 결과, 수업 만족도는 평균 4.24이었으며 프로그램의 유용성과 참신한 학습 내용, 융합교육 수업의 적합성 등에서 매우 만족하였다. 이 연구는 청소년들을 대상으로 한 생태와 가상현실 관련 융합교육 분야에 기여할 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.723-731
• /
• 2021

본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 벤처창업연구
• /
• 제9권1호
• /
• pp.25-32
• /
• 2014

경영혁신도구로 액션러닝 활용비중은 점차 높아지고 있으나, 5인 이하 규모의 창업인의 경우에는 활용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 사례로 경남과학기술대학교 창업대학원에서 운영하고 있는 '창업교육 및 컨설팅 융합프로그램'을 살펴보았다. 본 프로그램은 교수가 퍼실리테이터로 참가하고 대학생으로 구성된 팀이 창업대학원생 창업과제를 해결하는 프로그램이다. 본 프로그램의 운영사례는 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째, 학부생이 창업과정에 직접 참여함으로써 대학생에게 창업경험을 제공하고 창업마인드 고취 및 역량강화 효과를 기대할 수 있다. 둘째, 창업자의 입장에서는 잠재적 수요자에게 아이템을 직접 검증받는 기회를 갖는다. 검증은 팀활동을 통한 집단지성의 활용과정에서 이루어진다. 이 과정에서 만들어지는 아이디어는 창업자에게 창업과정에서 발생하는 구체적이고 현실적 현안들을 제공한다. 셋째, 참여교수의 퍼실리테이터 기능을 대학원생과 학부생이 학습하는 기회를 가진다. 본 연구결과는 지역의 창업기반과 교육기관을 연계하여 대학내 교육 프로그램을 지역사회에 확산하는 기반을 효과적으로 마련 할 수 있을것이다. 교육과정에서 대학원생과 대학생은 퍼실리테이터로 프로그램 확산에 참여하는 효과가 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.479-493
• /
• 2019

본 연구는 중고령층 문해학습자의 흥미 유발 및 학습 효과를 높이는 문해교육 방법을 제시하는데 목적을 두었다. 이를 위해 충북 중고령층 문해교사, 기관 운영자, 평생교육사, 문해학습자 총11명을 면담 및 참여관찰 하였다. 연구결과 중고령층 학습자들은 배운 것을 쉽게 잊어버리고 받아쓰기를 통해 글씨를 정확하게 익히며, 높은 경쟁 심리 등 공부가 일상생활에서 1순위가 되고 있다. 글씨 형성 의미를 알게 하는 놀이활동, 실생활과 연결된 학습, 받아쓰기가 기억력 및 인지력 향상에 효과적이다. 또한 일상생활에서 익숙한 재료를 활용한 만들기, 교과서에 나오는 극과 시로 역할극, 글씨 큰 그림 동화책 활용, 팀 단위 게임 및 활동, 배우기 쉬운 악기 및 노래 부르기, 공연 및 발표회 등 무대 경험, 실생활 및 교육문화 시설 현장 체험 등이 중고령층의 흥미와 학습 효과를 높일 수 있다. 결과 공유 발표회 및 연합 행사, 자료 및 재료비, 문해교사 역량강화 교육 및 공유, 문해교육 연중 운영, 학력인정과정과 병행 및 보조강사 지원이 중요하다. 시사점으로는 문해교사 교육, 보조강사 활용, 학력인정 문해교육과정 활성화 방안에 대한 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.177-189
• /
• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.59-72
• /
• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.65-75
• /
• 2017

탐지 모델은 인공지능 기법들이나 데이터 마이닝 기법, 또는 지능형 알고리즘들을 이용하여 어떠한 목적에 맞는 결과를 찾고자 하는 모델들이다. 사이버 보안에서는 주로 침입탐지, 악성코드 탐지, 침해사고 탐지, 공격 탐지로 활용되고 있다. 보안데이터와 같은 실제 환경에 수집되는 데이터들을 레이블이 되지 않은 데이터들이 많다. 클래스 레이블이 정해지지 않아 유형을 알 수 없는 데이터가 많아 정확한 탐지 및 분석을 하기 위해서는 레이블 결정과정이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 레이블 결정을 위해 D-S 추론 알고리즘과 비교사 방법인 k-means 알고리즘을 적용하여 각 데이터의 레이블을 융합하여 결정할 수 있는 KDFL(K-means and D-S Fusion based Labeling)제안하였으며 이를 적용한 탐지 모델 구조를 제안하였다. 제안하는 방법은 실험을 통해 기존의 방법에 비해 탐지율, 정확도, F1-measure 성능 지표에서 우수한 성능을 나타냈다. 또한 오류율도 크게 개선된 결과를 나타내어 제안하는 방법의 성능을 검증할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제40권4호
• /
• pp.69-79
• /
• 2024

현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.

• 소성∙가공
• /
• 제29권5호
• /
• pp.241-250
• /
• 2020

In this study, the methodology of the springback prediction of automotive parts applied 3rd generation AHSS was investigated using the response surface model analysis based on a regression model, and the meta model analysis based on a Kriging model. To design the learning data set for constructing the springback prediction models, and the experimental design was conducted at three levels for each processing variable using the definitive screening designs method. The hat-shaped member, which is the basic shape of the member parts, was selected and the springback values were measured for each processing type and processing variable using the finite element analysis. When the nonlinearity of the variables is small during the hat-shaped member forming, the response surface model and the meta model can provide the same processing parameter. However, the accuracy of the springback prediction of the meta model is better than the response surface model. Even in the case of the simple shape parts forming, the springback prediction accuracy of the meta model is better than that of the response surface model, when more variables are considered and the nonlinearity effect of the variables is large. The efficient global optimization algorithm-based Kriging is appropriate in resolving the high computational complexity optimization problems such as developing automotive parts.