• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1053-1066
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• 2020

이산화황(SO₂)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO₂에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO₂ 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO₂ 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO₂ 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1739-1756
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• 2021

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.103-110
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• 2010

미취학 아동의 창의적 사고, 다양한 경험 기반의 학습 활동, 그리고 인성 및 감성 중심의 교육에 대한 욕구를 충족시켜줄 수 있는 새로운 교육 방식으로써 체감형 교육 방식의 보급이 활발해지고 있다. 체감형 학습은 사용자의 움직임이나 감각을 통해 디지털 교육 콘텐츠를 조작하는 인간-컴퓨터 인터랙션을 활용한 교육 방식이다. 그러나 사람의 움직임이나 목소리 같은 음성/영상 인식의 정확도가 높지 않아 실제 교육 시스템 적용에는 한계를 보인다. 이러한 한계점의 극복을 위해 인간과 서비스 콘텐츠 사이에 매개체를 두고 이를 통해 사람의 움직임을 가속도, 각속도와 같은 숫자 값으로 변환/전송하여 인터랙션 하는 매개 인터페이스 개념이 제안된다. 본 연구에서는, 교육 시스템의 대상인 미취학 아동의 행동을 관찰하고 프로토콜 분석을 통하여 사용자 중심의 매개 디바이스 디자인 요구사항을 제안한다. 분석 결과, 미취학 아동들은 물체를 조작하는 데 서툴고, 무의식적으로 물체를 만지작거리거나 기대는 행동을 보였다. 또한 물건을 사용할 때 그에 종속되어 행동의 부자연스러움을 보였다. 따라서 체감형 교육을 위한 매개 디바이스는 사용자의 익숙하지 않은 조작을 보조할 수 있어야 하며, 디바이스 사용 중에도 자연스러운 행동을 유지할 수 있도록 디자인되어야 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.349-368
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• 2023

2022 개정 교육과정은 언어 소양 및 디지털 소양과 함께 전 교과의 학습을 통해 함양할 수 있는 기초소양으로써 수리 소양의 중요성을 강조하였다. 그러나 수리 소양에 관한 적합한 정의를 내리고 있지 않아 모든 교과의 교육과정에 체계적으로 이를 적용하는 것에 어려움이 있다. 이 연구는 우리나라 교육과정에서 기초소양으로써 수리 소양이 체계적으로 적용될 수 있도록, 문헌 검토를 통해 교육과정에서의 수리 소양의 정의를 명료화하고 타 교과에서의 수리 소양의 적용 양상을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 문헌 연구를 통해 수리문해력, 수학 역량 등과 같은 용어와 비교, 대조하고 수리 소양의 의미를 명료화하고 세분화한다. 다음으로 국내외 각 교육과정에서 나타난 수리 소양의 범주를 비교해보고, 수리 소양이 전 교과의 성취기준에 반영된 호주 NSW주의 교육과정에 수리 소양의 적용 양상을 분석한다. 수리 소양의 의미를 세분화하여 각 성질을 이해하고 교육과정에의 적용 양상을 살펴보는 것은 수학 교과 이외의 교과에서도 수리 소양을 반영한 교육과정을 구성하도록 도울 수 있을 것이라 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.192-217
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• 2008

차량기술사들은 자동차산업의 현장에서 신제품기획, 마케팅, 연구개발, 제조 및 관리 등의 전문적인 업무를 수행한다. 이들의 전문 기술역량은 기업과 조직의 경쟁력을 증진시키는 원동력이다. 이 연구는 차량기술사들의 전문적 업무역량 특성과 중요도를 규명하여 자동차 기술 분야의 자격검정과 공학교육을 효율적으로 연계할 수 있는 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 세부 연구문제는 첫째, 전문가(차량기술사, 자동차 관련 전공 대학교수, 자동차 전문가)들은 추론된 차량기술사의 전문적 업무역량별 중요도를 어떻게 인식하고 있는가? 둘째, 차량기술사의 업무역량에 관한 중요도 인식에 있어서 응답자의 소속집단(차량기술사, 자동차공학 전공 대학교수, 자동차 전문가)간에 차이가 있는가? 이다. 연구자들은 현직에 근무하고 있는 차량기술사 등 자동차 신제품 개발관련 전문가 협의 및 개인면담을 통해 차량기술사의 전문적 업무역량을 추출한 다음, 차량기술사 108명, 자동차 및 기계공학전공 대학교수 49명, 기업체의 자동차 전문가 55명을 대상으로 설문지를 배포하여 총 152명(72%)으로부터 설문지를 회수하여 분석하였다. 차량기술사의 전문적 업무역량에 대한 설문지는 영역 및 항목별로 빈도 및 변량분석을 실시하였다. 연구결과는 제동장치설계, 프로젝트진행리더십, 미래예측과 변화관리, 디젤엔진설계, 환경대책, 제품기획과 안전에 대한 기술이 가장 중요한 것으로 나타났고, 인사총무와 재무회계, 노무관리 등에 대해서는 중요도를 낮게 인식하고 있었다. 또한 업무영역평균의 집단별 중요도는 섀시설계영역, 엔진 변속기설계영역, 제품기획 마케팅영역, 자재 물류 품질관리영역, 디자인 차체 의장설계영역, 판매 정비 및 경영지원영역, 소재 및 엔진제조영역, 프레스 및 조립공장 제조 영역 순으로 나타냈다. 자동차개발업무관련 차량기술사의 전문적 업무역량중 고객편익과 안전관련 신기술 응용력, 경쟁력 있는 신제품개발 능력의 중요도가 높았다. 응답집단별로는 교수집단이 타집단 보다 모든 항목에서 중요도 평가 평균값이 높았고, 다음은 차량기술사, 차량전문가 순으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권3호
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• pp.445-455
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• 2016

본 연구는 과학학업성취와 관련된 주요 정의적 변인들인 흥미, 자기조절능력, 과제집착력이 투지(Grit)와 어떤 구조적 관계를 보이는지를 탐색하고자 하였다. 고등학교 학생 180명(남학생 77명, 여학생 103명)이 투지, 흥미, 자기조절능력, 과제집착력과 과학학업성취(중간시험, 기말시험점수)를 조사하는 설문에 답하였다. 본 연구자들은 위 다섯 가지 요인들과 관련된 선행연구 고찰을 바탕으로 하여 두 개의 가설모형을 설정하였다. 하나의 가설모형에서는 투지가 흥미에 영향을 주고, 투지가 다시 자기조절능력과 과제집착력에 영향을 미치며, 이 후 자기조절능력과 과제집착력이 과학학업성취에 영향을 미치는 모형으로, 이모형에서는 흥미가 자기조절능력과 과제집착력에 간접적으로 영향을 주고, 그 사이를 투지가 매개하는 것으로 가정하였다. 이와 다른 모형에서는 투지와 흥미가 독립적인 요인으로 작용하여, 각각 자기조절능력과 과제집착력에 영향을 미치는 모형으로 가정하였다. 수집된 자료와 가설모형을 바탕으로 하여 요인간의 상관관계와 모형의 적합도 확인을 위해 구조방정식 분석을 실행하였다. 그 결과를 통해 학생들의 투지와 흥미는 독립적인 요인으로 작용하는 모형이 최적의 모형으로 선택되었다. 또한 과제집착력이 흥미와 자기조절능력과 깊은 상관관계를 나타내는 것을 확인할 수 있었으며, 본 연구에 참여한 남학생과 여학생 집단 간의 변인별 상관관계 비교를 통해 투지와 흥미, 과제집착력, 자기조절능력, 그리고 학업성취 간의 구조적 관계가 남학생과 여학생에게서 다르게 나타날 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 그동안 중요하게 연구되지 않았던 투지와 과제집착력과 같은 요인들에 대한 조사를 제안한다. 투지와 과제집착력에 대한 연구를 통해 학생들의 흥미가 감소하는 원인과 학생들이 어렸을 때 가졌던 과학에 대한 흥미를 유지하기 위한 방안을 탐색할 수 있으며, 과학학업성취와 관련된 다양한 정의적 요인들에 대해 조사하는 연구가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권5호
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• pp.841-856
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• 2015

본 연구에서는 과학 정체성 개념을 사용하여, 과학에 대한 흥미는 높지만 과학 관련 진로에 대한 포부가 낮았던 초등 4학년 학생들의 진로 포부의 변화를 설명하고자 하였다. 이를 위해 연구목적에 맞는 참여자를 선별하였고, 14명의 학생을 대상으로 2회(4학년, 5학년)의 심층면담을 실시하였다. 과학 경험에 대한 학생들의 설문조사, 교사로 부터 제공받은 자료 또한 심층면담 자료를 뒷받침하는 보조 자료로 사용하였다. 1차면담(4학년)에서 과학 관련 진로에 대한 포부가 낮았던 14명의 학생들은 2차면담(5학년)에서 다양한 변화를 보여주었는데, 6명은 지속적으로 낮은 진로 포부를, 6명은 보통의 진로 포부를, 그리고 2명은 높은 진로 포부를 보였다. 이 가운데 세 명의 초점 학생을 선정하였고, 과학 정체성 요소와 진로 포부의 관계를 깊이있게 탐색하였다. 연구 결과, 진로와 관련하여 개인마다 가치를 두는 과학 정체성 요소가 달랐으며(윤우는 타인의 평가, 태우는 자신의 흥미, 인제는 과학 능력), 이러한 요소에 따라 요소들 사이의, 그리고 요소와 과학 관련 진로 포부 사이의 상호작용은 개인마다 다른 양상을 보여주었다. 시간이 흐르면서 참여자들이 겪은 경험과 주변의 타인들과의 상호작용은 과학 정체성 요소의 변화에 영향을 주었고, 이는 요소들 사이의 상호작용을 통한 과학 관련 진로 포부의 변화로 이어졌다. 동료와의 관계에 대한 인식(나에 대한 동료의 평가와 동료에 대한 나의 평가에 대한 인식)과 과학 관련 진로에 대한 인식 또한 학생들이 자신에 대해 판단하고 과학 관련 진로에 대한 포부를 형성하는데 중요하게 영향을 미치고 있어, 이를 고려한 주변의 지원과 과학 관련 진로에 대한 안내가 필요함을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.35-52
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• 2019

전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.