• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.274-276
• /
• 2021

인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.336-344
• /
• 2019

교육부(2015)에서 "초 중등학교 2015 개정 교육과정"을 고시하고 초 중학교에서 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어교육을 2018년부터 단계적으로 초 중 고등학교의 교육과정에 필수적으로 적용함에 따라 '문제해결과 프로그래밍'이 중요한 영역으로 부각되었다. 한편, 우리가 살고 있는 이 시대는 홍수처럼 쏟아져 나오는 빅데이터를 분석하고 활용하는 능력이 더욱 강조되어 가고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라 학생들의 문제해결력과 프로그래밍/수학 흥미도를 향상시키는 수업을 구상하였고 이는 정보와 수학, 즉 프로그래밍과 통계적 소양을 겸비하는 통계-파이썬 프로그래밍 융합교육과정을 개발하고 적용해 봄으로써 유의한 차이를 검증해 보고자 한다. 실험처치 전 후 문제해결력 검사와 프로그래밍/수학 흥미도 검사를 실시하였고 대응표본 t-검정으로 비교분석하였다. 분석 결과에 의하면 문제해결력에 관한 사전 사후 검사 결과 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었으며, 프로그래밍 흥미도와 수학흥미도의 사전 사후 검사 결과 역시 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.473-489
• /
• 2018

컴퓨터 정보 리터러시는 21C를 살아가는 학생들에게 길러주어야 할 주요 핵심 역량 중 하나이다. 미국, 영국 등 세계 여러 나라는 학생들의 컴퓨터 정보 리터러시를 신장시키기 위하여 소프트웨어 교육 내용을 교육과정에 포함시키고 있다. 우리나라도 2015 개정 교육과정에서 소프트웨어 교육을 강조하였다. 위와 같은 교육적 변화에 대처하기 위해 많은 책자 형태의 소프트웨어 교육 교재들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 교재들이 컴퓨터 정보 리터러시를 신장시키기에 적합한지 알아보는 연구는 아직 미흡하다. 본 연구에서는 국가 기관의 주도로 온라인 상에 보급된 네 권의 소프트웨어 교육 교재가 컴퓨터 정보 리터러시를 신장시키기에 적합한 지 평가하였다. 연구의 대상은 초등학생에게 피지컬 컴퓨팅을 지도하기 위한 교재로 한정하였다. 우선, 교육부에서 제공한 '검 인정 교과서 평가 기준'과 '2018 ICILS 평가 틀'을 참고하여 교재 평가 기준을 개발하였다. 다음으로 소프트웨어 교육에 전문성을 갖춘 12명의 현장 교사를 선정하였고, 개발된 평가 틀을 이용하여 교재 평가를 실시하였다. 평가가 끝난 후, 평가 위원들이 매긴 점수를 평균 내어 3.5 이상을 우수한 교재로, 3.5 미만은 미흡한 교재로 구분하였다. 그리고 우수한 교재의 특징과 미흡한 교재의 특징을 추출하였다. 마지막으로 연구의 결과를 바탕으로 컴퓨터 정보 리터러시를 길러 줄 수 있는 피지컬 컴퓨팅 교육 교재 개발을 위한 시사점을 제시하였다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제8권4호
• /
• pp.104-112
• /
• 2019

This study proposed a robust detection algorithm. It detects face more stably with respect to changes in light and rotation forthe identification of a face shape. The proposed algorithm uses face shape asinput information in a single camera environment and divides only face area through preprocessing process. However, it is not easy to accurately recognize the face area that is sensitive to lighting changes and has a large degree of freedom, and the error range is large. In this paper, we separated the background and face area using the brightness difference of the two images to increase the recognition rate. The brightness difference between the two images means the difference between the images taken under the bright light and the images taken under the dark light. After separating only the face region, the face shape is recognized by using the self-organization feature map (SOFM) algorithm. SOFM first selects the first top neuron through the learning process. Second, the highest neuron is renewed by competing again between the highest neuron and neighboring neurons through the competition process. Third, the final top neuron is selected by repeating the learning process and the competition process. In addition, the competition will go through a three-step learning process to ensure that the top neurons are updated well among neurons. By using these SOFM neural network algorithms, we intend to implement a stable and robust real-time face shape recognition system in face shape recognition.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1453-1462
• /
• 2018

본 논문에서는 의상을 촬영하여 이미지 파일로 구성한 후 배경을 제외한 의상 영역만 추출한 후 대표 색상 값을 산출하고 이에 대응되는 보색을 기반으로 의상 코디네이션 서비스가 이루어지는 시스템을 구현하였다. 의상 영역을 추출할 때 발생하는 과다 세그먼테이션의 문제점을 해결하기 위하여 이방성 확산을 이용하여 이미지의 노이즈를 제거하고, 기울기를 평탄하게 구성하여 의상 영역만 세그먼테이션할 수 있도록 하였다. 사용자들의 다양한 욕구를 충족시키기 위하여 향후 보색 코디네이션 뿐 만 아니라 다양한 배색 기법을 추가할 계획이다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.341-352
• /
• 2022

인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.87-96
• /
• 2002

Aeromagnetic and gravity data were analyzed to delineate the subsurface structure of the Yeongdong basin and its related fault movement in the Okcheon fold belt. The aeromagnetic data of the total intensity (KIGAM, 1983) were reduced to the pole and three dimensional inverse modeling, which considers topography of the survey area in the modeling process, were carried out. The apparent susceptibility map obtained by three dimensional magnetic inversion, as well as the observed aeromagnetic anomaly itself, show clearly the gross structural trend of the Yeongdong basin in the direction on between $N30^{\circ}E$ and $N45^{\circ}E$. Gravity survey was carried out along the profile, of which the length is about 18.2 km across the basin. Maximum relative Bouguer anomaly is about 7 mgals. Both forward and inverse modeling were also carried out for gravity analysis. The magnetic and gravity results show that the Yeongdong basin is developed by the force which had created the NE-SW trending the magnetic anomalies. The susceptibility contrast around Yeongdong fault is apparent, and the southeastern boundary of the basin is clearly defined. The basement depth of the basin appears to be about 1.1 km beneath the sea level, and the width of the basin is estimated to be 7 km based on the simultaneous analysis of gravity and magnetic profiles. There exists an unconformity between the sedimentary rocks and the gneiss at the southeastern boundary, which is the Yeongdong fault, and granodiorite is intruded at the northwestern boundary of the basin. Our results of gravity and magnetic data analysis support that the Yeongdong basin is a pull-apart basin formed by the left-stepping sinistral strike-slip fault, which formed the Okcheon fold belt.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권3호
• /
• pp.473-488
• /
• 2021

The enterprise resource planning (ERP) system is a standardized and advanced business process that many companies are implementing now-a-days through customization. However, it affects the efficiency of operations as these customizations are based on uniqueness. In this study, we analyzed the impact of customized modules and processing time on customer service request (CSR), by utilizing the stacked CSR data during the construction and operation of ERP, focusing on small and medium-sized enterprises (SMEs). As a result, a positive correlation was found between unit companies and the length of ERP implementation; ERP modules and the length of ERP implementation; ERP modules and unit companies; and the type of ERP implementation and ERP module. In terms of CSR, a comparison of CSR processing time of CBO (customized business object) module and STD (standard) module revealed that while the five modules did not display statistically significant differences, one module demonstrated a statistically very significant difference. In sum, the analysis indicates that the CBO-type CSR and its processing cost are higher than those of STD-type CSR. These results indicate that companies planning to implement an ERP system should consider the ERP module and their customization ratio and level. It not only gives the theoretical validity that should be considered as an indicator for decision making when ERP is constructed, but also its implications on the impact of processing time suggesting that the maintenance costs and project scheduling of ERP software must also be considered. This study is the first to present the degree of impact on the operation and maintenance of customized modules based on actual data and can provide a theoretical basis for applying SW change ratio in the cost estimation of ERP system maintenance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.25-31
• /
• 2022

본 연구의 목적은 국내 대학의 인공지능(AI) 전공 교육과정에 대한 실태 분석을 통해 향후, 더욱 체계적인 AI 교육과정 운영을 위한 시사점을 탐색하는 것에 있다. 이를 위해, 사전 연구를 통해 개발한 산업계 수요 기반의 대학 AI 전공 표준형 교육과정을 활용해 국내 대학(SW중심대학 외 총 51개교)과 해외 QS Top 10 대학의 관련 교육과정을 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 국내 대학의 경우 파이썬 중심의 프로그래밍 과목이 부족하였다. 둘째, AI 응용, 융합 등의 심화학습을 위한 과목이 적었다. 셋째, AI 개발자 직무를 수행하기 위해 요구되는 과목(ex, 컨테이너 인프라 구축, DevOps 실습 등)의 과목이 부족하였다. 넷째, 전문대학의 경우 AI 수학 관련 교과 개설 비율이 낮았다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 향후 체계적인 AI 전공 교육과정 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.257-269
• /
• 2021

본 연구에서는 성공적인 노화를 위한 신체적, 정신적, 사회경제적 측면의 웰에이징 교육 요구를 분석하여 웰에이징 교육 프로그램의 개발 및 운영을 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 조사도구는 웰에이징에 관한 인식과 신체적, 정신적, 사회경제적 측면의 웰에이징 교육 요구를 알아보기 위한 문항으로 제작되었다. 2021년 2월 한 달 동안 한국갤럽의 온라인·모바일 조사를 통해 만 19세 이상 성인 1949명을 대상으로 조사하였다. 웰에이징 교육 요구를 분석하기 위해서 기술통계분석, 분산분석, Borich 요구도 분석 및 IPA분석이 실시되었다. 연구결과, 웰에이징을 위한 교육 요구도의 전체 우선순위로 보았을 때 경제력, 운동, 만성질환관리 등이 높게 나타났으며, 교육 요구도가 낮은 순으로는 감염질환관리, 자립심, 사회적 책임으로 조사되었다. 특히 경제력은 전체 응답자의 82.4%에 해당하는 중년기(35~49세)를 제외한 모든 연령대에서 교육 요구도가 가장 높게 나타났으며, 중년기에서는 운동과 만성질환관리의 교육 요구도가 가장 높게 나타나 생애주기별 웰에이징 프로그램이 필요함을 시사하였다. 본 연구의 결과는 웰에이징을 위한 교육 프로그램 개발 및 운영 플랫폼을 구축하는데 실증자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.