• 현장농수산연구지
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• 제24권4호
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• pp.53-61
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• 2022

적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO₂ 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.87-102
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• 2017

3D프린팅에 대한 관심이 증가함에 따라, 3D프린팅에 선행되어야 할 3D모델링 교육에 대한 관심으로 증가하고 있다. 그러나 현존하는 3D모델링 소프트웨어들은 대부분 외국 브랜드에서 개발하였고, 이에 따라 인터페이스가 모두 영어되어 있기에 이러한 용어에 익숙하지 않은 한국인 입문자들을 대상으로 3D모델링 소프트웨어 교육을 수행하기에는 제약이 있다. 본 연구는 이러한 현실을 반영하면서 3D프린팅을 위한 한국형 3D모델링 교육용 소프트웨어를 개발할 때 고려해야할 사항이 무엇인지 탐색하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 3D모델링 경험이 없는 사람들로 하여금 입문자들의 접근이 용이하다고 알려진 대표적인 무료공개 3D모델링 소프트웨어 123D Design나 Tinker CAD 중 하나로 집만들기 과제를 수행하게 한 후, 이에 대한 설문을 진행하였다. 결과적으로 Tinker CAD에 대한 사용자 경험이 123D Design에 대한 것보다 호의적이고, 전자를 경험하면서 발생한 오류가 후자를 경험하면서 발생한 오류보다 적으며, 전자에서 과업을 완료한 사람의 비율이 후자에서 과업을 완료한 사람의 비율보다 높음을 확인할 수 있었다. 종합논의에서는 Tinker CAD의 특성(입체도형을 통해 쉽게 모델링 가능)과 웹 기반 구동방식을 적용한 입문자 교육용 3D모델링 소프트웨어 개발 및 123D Design의 특성(세밀한 치수조작과 도형정렬 가능)과 윈도우 기반 구동방식을 적용한 초?중급자 교육용 3D모델링 소프트웨어 개발을 제안하였다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제22권4호
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• pp.185-197
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• 2019

목적: 호스피스 자원봉사자는 환자와 가족의 곁에서 보이지 않는 손의 역할을 하며 호스피스 완화의료팀 내에서 중추적인 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 호스피스 자원봉사자 역량강화를 위한 지속교육과정의 효과를 혼합연구방법을 통해 파악하고자 하였다. 방법: 본 연구는 G도 J시에 소재한 G대학교의 매주 4시간씩 총 20시간의 호스피스 자원봉사자 지속교육 과정에 참여한 호스피스 자원봉사자 30명을 대상으로 하였다. 자료의 양적연구를 위해 대상자의 교육 전후 호스피스 태도, 의미 있는 삶, 자기효능감, 자원봉사활동 만족도를 조사하였다. 자료는 SPSS Window 20.0을 사용하여 기술통계, paired t-test, Wilcoxon signed-rank test로 분석하였다. 질적 연구를 위해 교육 참여자들에게 포커스그룹 인터뷰를 시행하였으며, 수집된 자료는 내용분석하였다. 결과: 호스피스 자원봉사자 지속교육 과정의 효과에 대한 양적연구 결과, 호스피스 자원봉사자의 호스피스 태도(t=-2.52, P=0.018)와 자기효능감(z=-2.06, P=0.40)을 향상시키는 것으로 나타났다. 질적 연구 결과, 참여자들은 자신의 신체를 다치지 않으면서 효과적으로 환자들을 돌볼 수 있는 방법과 영적 돌봄을 제공할 수 있는 실제적인 방법을 알기 원하였다. 참여자들은 삶의 마무리를 돕는 봉사에 대한 자부심과 베푸는 기쁨이 나의 삶에 감사로 돌아오기 때문에 지속적으로 봉사활동을 하고 있었으며, 개인시간 할애가 많음에도 불구하고 환자를 잘 돌보고 싶은 열정으로 지속적 배움에 대한 열의를 나타냈다. 결론: 호스피스 자원봉사자들은 지속교육 과정을 통해 환자와 가족을 돌보기 위한 역량 강화를 원하였으며, 이러한 교육은 호스피스 태도와 자기효능감을 높이는 것으로 나타났다. 자원봉사자들의 역량강화를 위해서는 대상자들의 신체적·사회적·영적인 접근을 모두 강화시키는 지속교육이 필요하다. 효율적이고 체계화된 지속교육을 위해서는 웹기반 교육과정 개발 및 지역별 컨소시엄 형성이 도움이 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.338-343
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• 2016

웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터 셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸 분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권2호
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• pp.87-108
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• 2008

본 연구의 핵심 내용은 장애인을 위한 도서관서비스의 강화를 위해 국내 도서관의 장애인서비스 현황 및 요구에 대한 조사 분석과 국제도서관연맹(IFLA), 미국도서관협회 (ALA) 등 외국기관들이 장애인을 대상으로 제정한 각종 지침과 정책 등에 대한 조사 분석을 통해 국내 도서관들이 장애인서비스를 실시할 때 길잡이 역할을 할 수 있는 장애 유형별 지침과 기준의 구성요소를 도출하는 것이다. 도출된 구성요소는 도서관내외부의 물리적 접근성 및 이동권 보장, 접근 가능 장서 구축, 서비스와 프로그램, 보조공학기기, 웹 접근성과 유니버설 디자인, 인력자원의 개발과 활용, 국내외 유관기관과의 협력 등의 일곱 가지로 유형화시켰으며, 각 요소별로 기준 및 지침에 포함되어야 할 주요 내용도 명시하였다.

• 영재교육연구
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• 제25권2호
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• pp.261-277
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• 2015

본 연구는 영재교육에 있어서의 ICT 교육 요소의 도입과 관련하여 영재학생을 지도해야 할 담당 교사들의 인식을 확인해 봄으로써, 교사들이 영재교육에서의 ICT 교육에 대한 어떤 태도를 가지고 있는지, 또 그러한 교육을 위해 얼마나 준비되어 있는지 등을 살펴보는 것을 주요한 목적으로 수행되었다. 본 연구를 위하여 영재교육 분야를 담당하고 있는 다양한 학교급의 교사 그룹을 대상으로 조사를 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, (1)교사들이 미래사회의 인재를 육성해야 할 영재교육에서 ICT 소양 교육이 매우 중요하다고 인식하고 있는 반면, 교사 스스로의 ICT 역량은 그다지 높지 않은 것으로 인식하고 있었으며, (2)영재교육 활동 중 학생들의 ICT 활용은 자료검색이나 발표자료 제작 등 기초적인 수준에 머물러 있는 것으로 나타났다. 급속히 변화하고 발전하는 ICT의 특성 상, 영재교육 현장에서의 효과적인 ICT소양교육을 위해서는 SW 프로그래밍 등의 수준 높은 활동이 가능하도록 ICT 능력을 갖춘 교사의 양성 및 현직 교사의 재교육과 함께 HW 및 SW 구비 등 학교 현장의 관련 인프라 확충에 힘쓸 필요가 있다.

• 보건행정학회지
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• 제23권1호
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• pp.52-58
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• 2013

This study was conducted to investigate the responsiveness and its related factors of public health center for novel influenza A (H1N1) epidemic. The data was collected through a web-based survey conducted during February to April 2011. The 182 respondents were team leaders or persons who were responsible for H1N1-related work at public health centers during the H1N1 prevalence. The related factors affecting the responsiveness were different by urban or rural area. In the level of gu (urban) area, cooperation with the public organizations, preparing its own response plan were the significant factors. But, in the level of si or gun (rural) area, cooperation with private organizations (clinic or pharmacy), physical (facilities, equipments, and medicines), and human infrastructures (public health professions, education and knowledge, and motivation) were more important factors. Therefore, how to cope with H1N1 prevalence in the future should be different by local characteristics. As a result, there are several challenges that public health centers should prepare for the further emerging infectious diseases. First, it is needed to make standard manuals which could strengthen education and training in order to respond appropriately, as well as to prepare enough physical infrastructures for the crisis. Next, the public health center should prepare correct media response and cooperation system with public and private organizations.