• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.47-70
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• 2022

본 연구의 목적은 기록물관리 전문요원의 조직관리적 요인, 관계적 요인, 개인적 요인이 지식공유의도와 어떠한 영향 관계를 갖는지 검증하는 것이다. 이를 위해 총 126건의 설문 데이터를 수집하여 분석하였고, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 조직관리적 요인 중 관리자의 관심과 지원은 암묵지 공유의도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미쳤으나, 평가보상제도는 암묵지 공유의도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적 요인 중 직무 스트레스는 암묵지 및 형식지 공유의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과 관리자의 노력으로 지식공유 활동에 자유롭게 참여할 수 있는 조직 문화를 조성하는 것이 선행되어야 하며, 전 직원 대상의 기록관리 교육을 통해 직무 스트레스의 원인 중 하나인 인식 개선과 박탈감을 계속해서 개선해나갈 필요가 있다는 결론을 도출하였다. 한편 본 연구에서는 기록학 분야에서 아직 연구된 바 없는 기록물관리 전문요원의 지식공유를 주제로 하여 실증적으로 검증하였다. 이를 통해 기록물관리 전문요원이 처한 업무적 문제에 대한 해소 방안으로서 현재의 인력 배치 구조를 활용하여 지식공유를 활성화할 수 있는 정책적 함의를 제공한다는 점에서 연구 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.199-206
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• 2023

본 연구는 건축시 발생되는 폐기물의 자동분류를 위해 딥러닝 알고리즘을 활용해 건출 폐기물 데이터를 각각 목재 폐기물, 플라스틱 폐기물, 콘크리트 폐기물로 분류하는 두 모델들을 통해서 성능 비교를 한다. 건축 폐기물의 분류를 위해 사용된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 이미지 분류 알고리즘 VGG-16과 NLP를 기반으로 이미지를 시퀀스화 시킨ViT, Vision Transformer 모델을 사용했다. 건축 폐기물 데이터 수집을 위해 이미지 데이터를 전 세계 검색엔진에서 크롤링 하였고, 육안으로도 명확히 구분하기 어렵거나, 중복되는 등 실험에 방해되는 이미지는 전부 제외하여 각 분류당 1천장씩 총 3천장의 이미지를 확보했다. 또한, 데이터 학습시에 모델의 정확도 향상에 도움을 주기 위해 데이터 확대 작업을 진행해 총 3만장의 이미지로 실험을 진행 하였다. 수집된 이미 데이터가 정형화 되어있지 않은 데이터 임에도 불구하고 실험 결과는 정확도가 VGG-16는 91.5%, ViT 는 92.7%의 결과가 나타났다. 이는 실제 건축폐기물 데이터 관리 작업에 실전 활용 가능성을 제시한 것으로 보인다. 본 연구를 바탕으로 추후에 객체 탐지 기법이나 의미론적 분할 기법까지 활용한다면, 하나의 이미지 안에서도 여러 세밀한 분류가 가능해 더욱 완벽한 분류가 가능할 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권11호
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• pp.659-668
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• 2018

한중 양국에 같은 고교 교육문제 주목하고 있음으로써 고교교육을 중심으로 중국 일반고교 교육과정 개혁방안의 목표와 구조, 내용, 운영 및 평가 부분에 대해 살펴보고자 하였으며, 고교 교육과정의 개혁원인과 특징, 문제점에 대해 분석하고, 문제점에 대한 제안을 해보고자 하는데 목적이 있다. 연구결과는 첫째, 중국 고교 교육과정의 개현 원인은 의무교육이 나타났기 때문이고 실제적 고교 교육에 부합하는 고교 교육과정이 필요한 원인이 있다. 둘째, 중국 고교 교육과정 육성목표의 특징은 중국 미래 사회의 발전추세에 따라 학생의 평생학습능력과 핵심능력을 초점으로 두고 있다. 구조의 특징은 교과 및 활동 교육과정의 병행과 선택 및 필수교육과정의 병행구조이다. 내용의 특징은 시대성과 기초화, 선택권을 강조했다. 운영 및 평가의 특징은 운영을 잘 이루어질 수 있도록 여러 지원을 제공하며, 발전성이 있는 평가를 채택하다. 고교 교육과정의 문제점은 교육과정 자체와 교사, 대입시험 3가지 문제점을 잡았다. 문제점에 대해 3가지 제안을 냈으며, 첫째, 고교 교육이 대입준비를 위한 것인지 아니면 국민의 교육을 위한 것인지에 대한 검토가 필요하다. 둘째, 교사의 핵심역량을 제고할 수 있는 연수를 제공하는 것이 필요하다. 셋째, 졸업 편가와 대입평가 제도에 대한 개선이 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-37
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• 2023

본 연구는 지속 확대 설치되고 있는 교통신호기가 교통사고 예방에 어떤 효과가 있는지 분석하기 위한 것이다. 대전광역시 교통신호기 1,602개소 중에서 2013~2019년까지 7년간 TCS에 등록된 신호위반 등 교통사고 자료 7,045건을 수기 검색하였다. 교통사고 다발 상위 20개소 교차로를 특정하고, 교통사고 조사기록과 현장지도를 열람하여 위반차량의 주행 방향, 신호현시를 비교분석하고, 신호위반 교통사고 원인을 신호운영 설계(운영) 미흡과 운전자 과실(고의)을 구분해서 문제점 및 개선안을 제안하였다. 분석 결과 직좌동시신호와 중복현시 등에서 신호위반 교통사고 75%가 발생하였고, 황색신호에서 발생하는 교통사고 대책으로 황색신호시간 연장 또는 전적색(All Red)신호 운영시 교통사고가 줄어들었다. 비보호 좌회전은 정상신호로 개선이 필요하다. 또한, 경찰에서는 교통사고 현장지도 및 신호관련 자료에 대하여 수기 열람으로 교통사고 예방대책 수립시 많은 인력과 활용도가 떨어져 교통업무관리시스템(TCS)의 개선이 필요하다. 본 연구는 현장에서 수집한 방대한 데이터를 분석하여 개선방안을 제시한 것으로 신호운영에 기여할 것으로 판단된다.

• 의학교육논단
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• 제25권2호
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• pp.139-158
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• 2023

Defining a competent doctor is important for educating and training doctors. However, competency frameworks have rarely been validated during the process of their development in Korea. The purpose of this study was to validate the patient-centered doctor's competency framework, which had been developed by our expert working group (EWG). Two rounds of Delphi questionnaire surveys were conducted among a panel of experts on medicine and medical education. The panel members were provided with six core competencies, 17 sub-competencies, and 53 enabling competencies, and were asked to rate the importance of these competencies on a 5-point Likert scale. Between April and July 2021, a total of 28 experts completed both rounds. The data of the Delphi study were analyzed for the mean, standard deviation, median, inter-rater agreement (IRA), and content validity ratio (CVR). A CVR >0.36 and IRA ≥0.75 were deemed to indicate validity and agreement. This study found that five enabling competencies were not valid, and agreement was not reached for three sub-competencies and two enabling competencies. In consideration of CVR and the individual opinions of panel members at each session, the final competencies were extracted through consensus meetings of the EWG. The competencies were modified into six core competencies, 16 sub-competencies, and 47 enabling competencies. This study is meaningful in that it proposes patient-centered doctor's competencies enabling the development of residents' milestone competencies, an assessment system, and educational programs.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.43-45
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• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.90-103
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• 2023

이 연구의 목적은 교직과정을 이수하는 교육대학원생의 심리적, 재정적 어려움으로부터 파생된 불안과 이들이 가진 교직에 대한 희망 사이의 갈등상황을 파악하는 것이다. 이를 위해 지구과학교육 전공 교육대학원생 3명을 연구 대상자로 선정해 내러티브 탐구기법을 적용하여 분석하였다. 첫째, 연구 참여자들의 심리적 불안에 영향을 주는 요소는 전공 지식의 부족, 멘토의 부족, 늦은 출발, 재정적 문제와 차별, 정보의 부족 등이다. 둘째, 연구 참여자는 자신의 삶은 가치가 있다는 인식, 학생들을 선하게 변화시킬 수 있다는 인식, 자신은 점점 발전하고 있다는 인식에서 희망을 얻는다. 셋째, 연구 참여자들은 자신이 가진 희망 요소에 의해 현 상황을 감내하고 있지만 어려움으로부터 파생된 불안과 교직으로 진출하고자 하는 희망 사이에서 심리적 갈등상황에 놓여 있다. 이러한 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 교직과정을 이수하는 교육대학원생의 수요를 바탕으로 정보의 수집 및 분석하여 그들의 요구를 충족시킬 수 있는 제도 개선이 필요하다. 둘째, 불안을 극복하지 못하는 교육대학원생들을 대상으로 심리상담 프로그램이 필요하다. 이 연구는 향후 현시점의 교육대학원이 현직 교사의 재양성에만 초점을 두지 않고 구성원 모두의 만족감을 높일 수 있는 방향을 제시함으로써 더 나은 교육대학원의 환경이 마련될 수 있길 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.