• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.231-241
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• 2021

본 연구는 근로자의 학업 열망이 대학교육 참여에 미치는 연구를 통해 대학교 관계자들에게 신입생유치 및 맞춤 교육을 위한 전략과 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 선행자료들을 분석하여 변수들을 도출하였고, 변수들 간의 인과관계 설정과 질문지를 개발하였다. 조사 대상은 대학교육 참여에 관심 있는 근로자 331명을 대상으로 대인면접법으로 자료 수집을 하였다. 수집된 자료는 데이터화를 하였고, 신뢰성 및 타당성 검증과 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 구조 방정식 모형의 적합도와 각 개념에 대한 인과관계를 검증하였다. 따라서 검증결과 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 적성에 맞는 직업군으로 전환한 경험자와의 멘토·멘티 제도를 통해 동기부여를 해야 할 것이다. 또한 미래를 위해 지속적인 자기계발을 할 수 있도록 프로그램을 개발하고 보급해야 할 것이다. 이를 위해 전문가와의 상담을 통해 본인의 적성과 장점을 파악할 수 있도록 지원해야 할 것이다. 둘째, 대학 관계자들은 추천을 통해 입학을 한 근로자들이 직업전환을 이룬 사례와 정보를 입학 예정자가 알 수 있도록 홍보를 강화해야 할 것이다. 또한 자기 계발을 할 수 있는 대학교육 프로그램을 개발하고 '공모전' 등을 통해 다양한 아이디어를 수용하고 재가공을 통해 근로자에게 대학교육에 대한 정확한 정보를 제공해야 할 것이다. 셋째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 직업전환과 자기계발이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있다는 프로그램을 근로자에게 제공해야 한다. 즉, 대학 입학시 해외 선진 기업 견학, 다양한 자격증 취득, 블루칼라·화이트칼라의 부서 간 이동, 이직 기회 획득 등 다양한 정보제공과 졸업 선배들의 성공 사례들을 제공함으로써 근로자들의 학습 동기 유발을 자극시켜야 할 것이다. 넷째, 대학 관계자들은 직업전환을 위해서는 대학교육에 참여하여 체계적인 교육과 사회 환경의 흐름 등을 교육받음으로써 한층 더 발전할 수 있는 곳이 대학이라는 것과 이와 관련된 대학교육 프로그램을 적극적으로 홍보해야 할 것이다. 마지막으로 대학 관계자들은 근로자가 대학교육 참여시 자기계발을 할 수 있다는 인식이 발생하도록 근로자와의 상담 및 홍보를 실시해야 할 것이고, 근로자들의 수요조사 및 분석을 통해 자기계발을 위해 필요한 사항들이 무엇인지 파악하여 이에 대한 대응방안들을 마련해야 할 것이다.

• 한국자연치유학회지
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• 제11권1호
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• pp.18-30
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• 2022

배경: 제주도 화산섬 지하자원인 현무암 "숲" 지하 공기(숨골)의 효과를 검증하기 위하여 '지하 공기정화 층을 이용한 공기정화시스템(APS)'을 개발한 후에 정화 공기 체험장을 설치하였다. 이 정화 공기를 채취하여 분석하고 인체에 유용성에 관한 탐색연구가 필요하다. 목적:현무암 "숲" 지하 공기(숨골)를 APS로 채취하여 성분을 분석하고, 이 공기를 체험한 후에 인체에 미치는 영향을 탐색하는 것이었다. 방법: 제주도의 파파빌레 지역의 4개의 지점에 APS 장치를 설치하였다. APS에서 배출하는 지하 공기를 채집하여 자원화 성분을 분석하였다. 또한 공기 밀폐 연구 체험장을 지상에 설치하였으며, 이 체험장의 음이온 농도는 5,000 ions/m³정도이었고, 체험자들이 60~120분 정도 머무르게 한 후에 혈관 상태를 조사하였다. 결과: 현무암 '숲' 지하 공기를 채취하여 분석한 결과는 O₂ 농도는 21.18%로 대기의 평균 산소 농도 20.94%보다 높았다. 폼알데하이드는 검출되지 아니하였고, CO₂농도는 419 ppm으로 실내공기보다 낮았다. 미세먼지(PM2.5) 농도는 24 ㎍/ms 이하였으며, 음이온도 5.000 ions/m³ 이상 검출되었다. 체험한 사람들의 혈관 건강 지수 개선되었고, 평균 맥박의 증가 및 스트레스 해소 등의 효과가 높게 나타났다. 결론: 현무암 "숲" 지하공기(숨골)를 분석하여 규명한 유용한 성분은 자연치유 등에 활용할 가치가 높았고, 체험한 결과에서는 맥박의 증진, 혈관과 스트레스 개선에 효과를 나타냈다. 이러한 조건은 제주지역의 현무암 숲이 자연치유와 웰니스 산업으로 확장하기 위한 새로운 지역이라고 높게 평가할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권4호
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• pp.397-415
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• 2022

최근 지구 온난화 문제가 심각해짐에 따라 탄소 순환에 대한 교육적 요구가 커지고 있다. 이와 관련하여 탄소 순환에 대한 체계적인 이해를 위해 시스템 사고 능력의 접목이 요구되고 있다. 더욱이 급변하는 환경, 사회, 경제적 상황에서, 시스템 사고 교육은 미래 사회를 살아갈 학생들에게 요구되는 역량을 강화할 수 있으므로 더욱 강조되고 있다. 이 연구의 목적은 첫째, 탄소 순환에 대한 시스템 사고 검사 도구를 개발하고 루브릭을 활용한 분석 방법을 구성하고, 둘째, 개발된 검사도구 및 루브릭 분석 방법을 적용하여 학생들의 시스템 사고 능력을 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 탄소 순환 및 시스템 사고와 관련된 다양한 선행 연구를 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 시스템 사고 검사도구 및 루브릭을 활용한 시스템 사고 능력 분석 방법을 개발하였다. 이를 고등학생 및 대학생 172명에게 적용하여 시스템 사고 능력을 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 선행연구 분석을 통해 탄소 순환 및 시스템 사고 검사를 위한 시사점을 도출하였고, 탄소 순환에 대한 시스템 사고 검사도구 및 이를 평가하기 위한 루브릭 채점 가이드를 개발하였다. 이를 중학생을 대상으로 예비 투입을 진행하고, 전문가 자문을 통해 최종 완성하였다. 둘째, 개발된 검사도구를 활용하여 학생들의 시스템 사고 능력을 분석한 결과, 학생들은 탄소 순환과 관련된 요인을 식별하는 것과 같은 낮은 수준의 시스템 사고는 잘 수행하였지만, 시간 지연이나 피드백 과정과 같은 높은 수준의 시스템 사고는 부족한 것으로 나타났다. 지구 온난화는 현재 인류가 직면한 가장 시급한 문제 상황으로, 탄소 순환의 중요성이 커지고 있다. 이러한 복잡한 문제 상황은 시스템 사고 능력의 적용을 바탕으로 올바르게 이해하고 근본적인 해결책을 모색할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 광물과 암석
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• 제35권3호
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• pp.345-353
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• 2022

본 연구는 합성 모데나이트(Na_6.6Al_6.6Si_41.4O₉₆·20.4H₂O, Na-MOR)를 이용한 다양한 중금속의 포획 연구를 하기 위한 기초 단계로, 고분해능 X-선 분말 회절을 이용하여 치환체의 격자상수 및 부피 변화를 이해하기 위한 목적으로 실험을 진행하였다. 열중량 분석법(Thermogravimetric analysis, TGA)으로 측정한 결과, 1가 양이온 치환체(Cs-MOR, Na-MOR)는 단위포 당 19.4, 20.4개의 물분자가 존재하였으며, 2가 양이온 치환체(Pb-MOR, Sr-MOR, Cd-MOR)는 단위포 당 21, 23.1, 23.2개가 존재하는 것을 확인하였다. 측정한 모든 물질은 사방정계에 속하는 Cmcm의 공간군을 가지는 것으로 확인할 수 있었다. 치환 전 물질인 Na-MOR과 비교했을 때, 치환체의 (110)면과 (200)면의 회절강도가 명확하게 변화하였으나, 전체적인 피크의 위치는 거의 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 Na-MOR에서는 확인이 되지 않았던 (220)면의 피크가 Pb-, Cd-, Sr-MOR에서 뚜렷하게 관찰되었다. 이를 통해서 양이온 치환에 따른 원자들의 분포 변화가 주로 ab-평면상에서 나타나지만, 격자상수의 변화는 미세할 것으로 짐작할 수 있었다. Whole profile fitting 방법을 사용하여 치환된 모데나이트의 미세한 격자상수의 변화를 관찰하였다. 치환체의 격자상수 및 격자부피의 변화는 치환된 양이온의 반경 및 전하수에 따라 서로 다른 경향성을 보였다. 1가 양이온의 경우, 이온반경이 증가할수록 a-축의 길이는 증가하지만, 반면에 b- 및 c-축의 길이는 감소하였다. 2가 양이온의 경우, 이온반경이 증가할수록 대체적으로 a-축의 길이가 감소하고, b- 및 c-축의 길이는 증가하였다. 격자부피는 1가 또는 2가 양이온 치환체들이 각각 독립된 경향성을 가지며, 이온반경에 따라 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.623-634
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• 2022

하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권1호
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• pp.17-28
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• 2023

디지털 기반 지능 정보 사회로의 진입에 발맞추어 과학 교육과정에서는 과학과의 교과역량 함양을 강조하고 있으며, 역량 평가의 측면에서 컴퓨터 기반 평가가 관심을 받고 있다. 컴퓨터 기반 평가는 높은 실제성을 갖는 형태로 문항을 구현할 수 있고, 평가 결과를 데이터베이스로 축적하여 환류 체계를 구축함에 있어서도 이점이 있다. 다만, 평가 타당도 개선, 측정 효율성 저하, 관리 요소 증가 등의 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 학업성취도 평가가 지필평가에서 컴퓨터 기반 평가로 전환되는 과정에서 새로운 평가의 도입에 따른 학생들의 반응을 살펴보기 위해 2021년도에 시행된 학업성취도 평가의 지필평가와 컴퓨터 기반 평가의 병행시행 결과를 분석하였다. 특히, 동일한 문항을 평가 매체만을 변화시켰을 때 학생들의 성취에 미치는 영향, 컴퓨터 기반 평가의 장점을 살린 새로운 기능을 포함하여 문항을 구성했을 때의 변화가 학생들의 성취에 미치는 영향을 살펴보았다. 중학교 3학년 학생 7,137명이 지필평가와 2종의 컴퓨터 기반 평가 중 하나에 응시한 결과를 분석하였다. 평가 시행 후 집단별로 문항의 정답률과 변별도 평균을 산출하였으며, 학업성취도 출제 경험이 있는 과학교사 8명이 참여한 전문가 협의회를 통해 응답 특성에 대한 전문가 의견을 수렴하였다. 결과에 따르면 지필평가와 단순 모드 전환형 평가에서의 학생들의 성취 결과는 큰 차이는 없어 매체 효과가 거의 나타나지 않았다. 다만, 서답형 문항의 정답률이 컴퓨터 기반 평가에서 다소 높게 나타났음을 확인하였고, 이는 응답의 편이성과 관련되는 것으로 분석하였다. 한편, 컴퓨터 기반 평가 도입에 따라 새로운 기능들이 적용된 문항들에서 유사한 문항의 정답률과 차이가 10%p 이상인 문항들이 존재하였다. 학생들의 답지 반응을 분석한 바에 따르면, 이는 새로운 기능을 통해 마련한 혁신적인 문항들이 학생들의 이해 수준을 보다 세밀하게 파악한 결과로 볼 수 있었다. 결과를 토대로 컴퓨터 기반 평가를 도입하고 개발할 때 유의할 사항을 논의하고 시사점을 제시하였다.