• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.523-533
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• 2022

A novel metaheuristic search method, namely black widow optimization (BWO) is employed to increase the accuracy of slope stability analysis. The BWO is a recently-developed optimizer that supervises the training of an artificial neural network (ANN) for predicting the factor of safety (FOS) of a single-layer cohesive soil slope. The designed slope bears a loaded foundation in different distances from the crest. A sensitivity analysis is conducted based on the number of active individuals in the BWO algorithm, and it was shown that the best performance is acquired for the population size of 40. Evaluation of the results revealed that the capability of the ANN was significantly enhanced by applying the BWO. In this sense, the learning root mean square error fell down by 23.34%. Also, the correlation between the testing data rose from 0.9573 to 0.9737. Therefore, the postposed BWO-ANN can be promisingly used for the early prediction of FOS in real-world projects.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.191-197
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• 2022

This study proposes an image-based Pose Intention Network (PIN) algorithm for rehabilitation via patients' intentions. The purpose of the PIN algorithm is for enabling an active rehabilitation exercise, which is implemented by estimating the patient's motion and classifying the intention. Existing rehabilitation involves the inconvenience of attaching a sensor directly to the patient's skin. In addition, the rehabilitation device moves the patient, which is a passive rehabilitation method. Our algorithm consists of two steps. First, we estimate the user's joint position through the OpenPose algorithm, which is efficient in estimating 2D human pose in an image. Second, an intention classifier is constructed for classifying the motions into three categories, and a sequence of images including joint information is used as input. The intention network also learns correlations between joints and changes in joints over a short period of time, which can be easily used to determine the intention of the motion. To implement the proposed algorithm and conduct real-world experiments, we collected our own dataset, which is composed of videos of three classes. The network is trained using short segment clips of the video. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is effective for classifying intentions based on a short video clip.

• 산경연구논집
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• 제13권1호
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• pp.1-9
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• 2022

Purpose: This study aims to find empirical evidence and clarity on the phenomenon of the direct and indirect effect of perceived behavioral control on fraud prevention through whistleblowing intention. This study also aims to understand the influence of organizational ethical culture moderating between whistleblowing intention and fraud prevention. Research design, data, methodology: The samples of this research are 236 respondents consisting of the Head of the Finance Subdivision and Head of the Reporting Planning Subdivision and the finance staff who were determined using the purposive sampling method. The data obtained were analyzed using the Structural Equation Modeling technique. Results: The study results show that perceived behavioral control positively and significantly affects whistleblowing intention. In addition, perceived behavioral control does not affect fraud prevention mediated by whistleblowing intention. Furthermore, organizational ethical culture moderates whistleblowing intention and has a positive and significant effect on fraud prevention. Conclusions: This study concludes that the phenomenon of scandal that often occurs on a television is not a habit that must be followed. It requires an active role from the community as a form of concern for whistleblowing. Futher researchers can add other construct variables, such as good corporate governance to assess the performance improvement of the organizational layers, both internally and externally

• 무역학회지
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• 제45권3호
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• pp.55-69
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• 2020

This study examines the research trends and knowledge structure of international trade studies using topic modeling method, which is one of the main methodologies of text mining. We collected and analyzed English abstracts of 1,868 papers of three Korean major journals in the area of international trade from 2003 to 2019. We used the Latent Dirichlet Allocation(LDA), an unsupervised machine learning algorithm to extract the latent topics from the large quantity of research abstracts. 20 topics are identified without any prior human judgement. The topics reveal topographical maps of research in international trade and are representative and meaningful in the sense that most of them correspond to previously established sub-topics in trade studies. Then we conducted a regression analysis on the document-topic distributions generated by LDA to identify hot and cold topics. We discovered 2 hot topics(internationalization capacity and performance of export companies, economic effect of trade) and 2 cold topics(exchange rate and current account, trade finance). Trade studies are characterized as a interdisciplinary study of three agendas(i.e. international economy, International Business, trade practice), and 20 topics identified can be grouped into these 3 agendas. From the estimated results of the study, we find that the Korean government's active pursuit of FTA and consequent necessity of capacity building in Korean export firms lie behind the popularity of topic selection by the Korean researchers in the area of int'l trade.

• 직업교육연구
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• 제37권5호
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• pp.25-53
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• 2018

이 연구는 직업훈련 부정 예방교육(이하 '예방교육')에 참여한 훈련기관 관계자의 만족도 조사를 통하여 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2017년 집합교육과 이러닝으로 실시하는 예방교육에 참여한 훈련기관 관계자를 대상으로(5,939명) 만족도 조사를 실시하였다(4,263명). 최종적으로 회수된 유효 응답자료(4,237명)를 기술통계 및 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 훈련기관 관계자가 인식한 교육서비스 품질(4.42)과 만족도(4.44), 이해도(4.44) 및 도움도(4.45)는 모두 매우 높고, 교육서비스 품질을 구성하는 하위요인도 4점 이상으로 모두 높게 나타났다. 둘째, 방법별 교육서비스 품질과 만족도, 이해도 및 도움도는 집합교육에 비해 이러닝으로 참여한 훈련기관 관계자의 인식도가 모든 변인에서 높게 나타났다. 셋째, 예방교육 서비스 품질 하위요인 모두는 집합교육과 이러닝에서 각각 만족도, 이해도, 도움도에 영향을 미치는데, 교육서비스 품질 하위요인 중에서 만족도, 이해도, 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 미치는 요인은 집합교육에서는 교육내용이, 이러닝에서는 자료구성으로 나타났다. 넷째, 예방교육에서 추가적으로 희망하는 교육내용은 부정훈련 사례(70.7%), 처분규정(47.9%), NCS과정 운영 유의사항(32.8%), 훈련운영 우수사례(32.4%) 등의 순으로 나타났다. 추가 요구사항에서도 심화과정 개설, 훈련생 대상 부정 예방교육 콘텐츠 제공, 이러닝에서 집중할 수 있는 화면전환 및 시스템 안정성 등이 추가적으로 제기되었다. 따라서 이 연구의 제언으로는 첫째, 집합교육에 비해 이러닝의 만족도 등이 더 높게 나타난 것을 반영하여, 예방교육 이러닝을 보다 활성화할 필요가 있다. 둘째, 예방교육 만족도와 이해도 및 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 주고, 희망사항 및 기타의견에서도 교육내용에 대한 보완이 제시되고 있어, 예방교육 내용을 다양화 하여 보다 풍부하게 제공할 필요가 있다. 셋째, 집합교육에서 교육내용 다음으로 만족도 등에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요인은 전달방법과 교육장소로 나타난 바, 전달력이 뛰어난 강사 배정과 편의성 등을 고려한 교육장소 마련이 필요가 있다. 넷째, 이러닝에서 자료구성 다음으로 이해도와 도움도에 공통적으로 큰 영향을 미치는 요인은 운영자지원으로 나타난 바, 보다 활발한 운영자 지원활동이 요구된다. 다섯째, 직업훈련에 참여하는 훈련생을 대상으로 한 부정훈련 예방활동도 요구되며, 여섯째, 예방교육의 내용을 보다 체계적으로 구성하기 위하여 교육 요구도 분석을 수행할 필요가 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.617-624
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• 2017

음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅡ'를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역 대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 'ㅡ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 'ㅡ'를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.53-58
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• 2024

교통사고는 인간의 생명뿐만 아니라 사회적으로 큰 비용을 발생시키는 문제이다. 최근에는 교통사고 문제를 해결하기 위하여, 딥러닝 기술과 도로의 시공간적 정보를 통해 교통사고 위험도를 예측하는 연구가 진행되었다. 그러나 교통사고는 도로의 시공간적 정보뿐만 아니라 인적요소 또한 교통사고에 매우 큰 영향을 미치지만 이에 대한 연구는 상대적으로 활성화되지 않았다. 본 논문은 교통사고 데이터셋을 바탕으로 클러스터링 기법을 적용하여 운전자 그룹 및 특성을 분석하였으며, 각 운전자 그룹 및 특성에 대한 위험도를 산출하는 방법을 제시 및 적용하였다. 이 과정에서 본 논문에서 제시한 전처리 기법이 기존에 일반적으로 사용되었던 원-핫 임베딩, Min-Max Scaling 기법보다 더 높은 성능을 보임으로써 더 적합한 전처리 기법임을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.1-12
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• 2020

교수학습센터의 교수지원 프로그램 컨텐츠 분석 및 교수지원 플랫폼이 나아갈 방향에 관한 연구이다. 이를 위해 2020년 4월 문헌연구 실시, 타 대학 및 K대학의 교수지원 현황 분석, 교수자 인터뷰 분석, 전문가검증을 실시하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 24개 대학의 교수지원 프로그램 현황을 살펴본 결과, 교수법 특강, 수업컨설팅, 교수법 연구모임, 교육자료실이 대표적으로 운영되는 프로그램으로 확인되었다. 둘째, 플랫폼 기본 구조를 교원들간의 교수법에 대한 활발한 의견교환이 가능하도록 강의사례공유 게시판, 교수법 프로그램 신청이 가능하도록 교수지원 프로그램 신청 게시판, 플랫폼 활성화를 위해 Edu-tech, 교수지원 메뉴로 구성하였다. 셋째, 교수지원 플랫폼의 기본구조를 바탕으로 교수지원 플랫폼 콘텐츠를 구현하였다. 본 연구는 교수지원 프로그램 컨텐츠를 분석하고 교수지원 플랫폼이 나아갈 방향을 제시하는 연구를 실시하여 효과적인 교수지원 플랫폼 구축의 방향을 논의하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권3호
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• pp.195-213
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• 2018

본 연구의 목적은 바느질실습 프로그램을 개발하고 적용하여 중학생의 창의적 문제해결력 및 협업 능력에 미치는 효과를 검증하는 것이다. 본 연구 대상은 중학교 1학년 학생들이고, 연구 설계는 사전-사후 통제 집단 설계를 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 창의적 문제해결력의 하위 요소인 확산적 사고력과 설득력에서 실험 집단의 학생이 통제 집단의 학생에 비해 사후검사 점수가 유의하게 높게 향상을 보여, 이 연구에서 개발한 프로그램이 부분적이나마 중학생의 창의적 문제해결력 함양에 미치는 효과를 입증하였다. 질적 분석 결과, 창의적 문제해결력은 '다양한 아이디어 생성', '창의적 아이디어의 재탄생', '자기주도적 학습', '능동적인 문제 해결', '즉각적인 피드백'의 학습 경험과 연관이 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 실험 집단의 학생이 통제 집단의 학생에 비해 협업 능력에서 사후검사 점수가 유의하게 높게 나타나 이 연구에서 개발한 프로그램이 중학생의 협업 능력 함양에 미치는 효과를 입증하였다. 질적 분석 결과 협업 능력은 '긍정적인 모둠 분위기 형성', '모둠원과의 지속적인 상호작용', '함께 활동하기'의 학습 경험과 연관이 높은 것으로 확인되었다. 이상의 결과로 이 연구에서 개발한 프로그램이 연구의 목적을 달성하는 데 적합함을 알 수 있었다. 본 연구는 학생 중심의 바느질실습 수업을 설계하여 수업의 효과를 양적 분석방법과 질적 분석방법을 혼합하여 심층적으로 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.