• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.425-464
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• 2017

<지식채널e>는 한국교육방송공사의 미니 다큐멘터리로서, 교육 콘텐츠로 널리 활용된다. 이 연구의 목적은 <지식채널e>의 교육 현장에서의 활용 실태를 조사하여, 성공적인 교육 콘텐츠의 특성을 분석하고, 교육용 미디어 콘텐츠가 지향해야 할 방향을 알아보고자 하는 것이다. 이를 위하여 초, 중, 고등학교 교사 361명을 대상으로 설문조사를 실시하여, 학교 교육에서 <지식채널e>의 활용 빈도, 접근 방법, 학습 활동, 문제점 및 개선점을 분석하였다. 연구 결과, <지식채널e>가 학교 교육에 활용되는 빈도는 초등학교, 중학교, 고등학교 순이었으며, 교사들은 교육을 위한 방송 콘텐츠를 선정할 때 교육과정 내용과의 적합성을 중시하는 것으로 나타났다. <지식채널e>는 수업 동기 유발 자료로 주로 활용된다. 초등 교과별로 살펴보면, 사회, 도덕, 과학 등 내용 지식의 성격이 강하거나 다양한 관점의 접근이 필요한 주제에서 활용도가 높다. 그러나 수업과 직접적으로 관련된 자료를 찾기가 어렵고, <지식채널e>와 유사한 콘텐츠가 풍부해졌기 때문에 <지식채널e>에 대한 활용도가 떨어지고 있다. 이를 개선하기 위해서는 <지식채널e>를 제공하는 플랫폼을 개선하고, <지식채널e>의 제작 방식을 소셜 미디어 환경에 맞게 전환해야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.532-534
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• 2022

5G 시대가 상용화를 넘어 고도화되는 시점에서 기존 단순 물류 창고 업무를 처리하던 곳들이 IT 융합기술과 플랫폼을 접목하면서 스마트 물류 창고로 탈바꿈하고 있다. 스마트 물류 창고는 5G 기반으로 AI, 딥 러닝, 로봇 기술로 제품의 정확한 수요 및 재고 예측이 가능하고, 입출고 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공한다. 이커머스 시장이 커짐에 따라 스마트 물류 분야도 급격한 성장을 이루고 있다. 본 논문에서는 스마트 물류 창고 시스템을 구현하며, 5G 기반 물류 자동화 로봇 활용으로 신속하고 정확한 물류 시스템 구축하는 방법을 연구하여 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.345-349
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• 2009

소결 북마킹(social bookmarking) 시스템은 사용자가 북마크를 저장하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 웹 기반(web-based) 시스템으로 폭소노미(folksonomy)를 이용한 대표적인 웹2.0 서비스이다. 소셜 북마킹 시스템에서의 스패머(spammer)란 자신들의 이익을 위해서 시스템을 고의적으로 악용하는 사람을 말한다. 스패머는 많은 양의 잘못된 정보를 시스템에 포스팅(posting)하기 때문에 전체 소셜 북마킹 시스템의 리소스(resource)를 쓸모없게 만들어 버린다. 따라서, 스패머를 빠른 시간 안에 탐지하고 그들의 접근을 차단하는 것은 시스템의 붕괴를 방지하기 위해 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 사용한 태그에 대한 데이터를 추출하여, 사용자가 스패머 인지 아닌지를 예측하는 모델을 기계학습의 다양한 방법을 적용하여 생성한 후 그 성능을 비교해 보았다. 구체적으로, 결정테이블 (decision table, DT), 결정트리(decision tree, ID3), 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier), TAN(tree-augmented $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) 분류기, 인공신경망(artificial neural network)의 방법을 비교하였다. 그 결과 AUC(area under the ROC curve)와 모델 생성시간을 고려하였을 때 나이브 베이즈 분류기가 가장 만족할 만한 성능을 보였다. 나이브 베이즈 분류기의 분류 결과가 가장 좋았던 이유는 성능을 비교하는 데 사용된 AUC가 결정트리 계열의 방법(ID3 등)보다 나이브 베이즈 분류기에서 일반적으로 높게 나오는 경향이 있다는 것과, 스패머 탐지 문제가 선형으로 분리 가능한 경우(lineally separable)와 유사할 가능성이 높기 때문으로 여겨진다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.51-75
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• 2021

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.151-162
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• 2020

2020년 코로나로 인해 테크놀러지를 사용하는 교육(온라인교육 포함)이 그 가치를 확실히 인정받았다. 교사 위주였던 예전 교습 방법이 완전히 바뀌어졌다. 주어진 교과 과정을 온라인으로 예습하고 클라스에서는 토론을 하는 "flipped 학습"이 자리를 잡아가고있다. 아프리카에서는 온라인 클라스는 현지인들에게는 상상이 되지 않는 옵션이다. 하지만 이제 기술을 통한 교육 가치가 인정받기 시작했다. 먼 학교를 가야하는 학생들을 위해 작은 분교/정보 센타가 많이 세워져야한다. 한꺼번에 모이지 못하고, 정해진 소수의 팀이 와서 거리를 두고 컴퓨터를 통해 학습을 하고, 그후에 다음 팀이 와서 학습한다. 몇대의 컴퓨터를 공유하면서 교사가 없는 상황에서도 각자 인트라넷 전자 도서관을 통해서 학습을 한다. 학생들은 생전 처음 경험하는 힉습방법이지만, 오히려 자유롭게 스스로 주도하여 배우는 것을 경험한다. 학생들뿐 아니라, 교사 훈련도 되며 커뮤니티의 정보 센타가 되어 공동체가 힘을 얻을 것이다. 이렇게 훈련된 교사, 스텝들이 곳곳에 정보센터를 세워 훈련을 확장해 나갈 수 있다. 기술과 문제 파악, 현지 적용의 몇가지 STEM 프로젝트를 통하여 스스로 배울 수 있다는 깨달음으로 학생들은 배움에 대한 기쁨을 얻는다. 지난 2-3년간수행된 3천여명에 대한 STEM/IT교육의 결과가 이를 증명하고 있다. 스스로 배움을 터득해 나가고, 먼저 배운 학생들이 인턴이 되어 다른 학생들을 가르치는 실제적인 새로운 인재상을 통하여 임파워링의 플랫폼과 연속 채널을 구축하는데는 "IT" 가 최적이다. 그동안 탄자니아의 10개 도시에서 진행된 STEM교육의 결과와 앞으로 진행될 유니세프 프로젝트와 코이카 프로젝트를 통하여 Scale-up에 대한 내용도 본 발표에서 소개된다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.65-79
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• 2022

Covid-19로 인해 비대면 수업이 지속되고 있다. 과거부터 e-러닝 수업은 있었지만 코로나로 인한 비대면 수업은 실시간 수업과 녹화수업이 결합되거나 대면과 비대면이 결합된 블랜디드(blended) 수업이라는 것이 차이점이다. 또한 전용 스튜디오가 아닌 곳에서 자가 촬영하거나 다양한 강의 플랫폼을 선택할 수 있다는 점이 특징이다. 비대면 수업의 이점은 시간과 공간을 초월하여 학습할 수 있고, 반복 시청, 학습속도를 조절할 수 있다. 녹화수업은 시간과 장소적 제약이 없지만, 실시간 수업은 시간적 제약은 있지만, 학습자와의 커뮤니케이션 효과가 높다는 장점이 있다. 비대면 수업이 대면수업이나 e-러닝과 비교하여 충분한 품질을 제공하는지를 평가하는 일은 포스트 코로나 이후에도 블렌디드 수업을 고려한다면 필요한 일이 될 것이다. 본 논문에서는 비대면 수업의 서비스 품질평가를 위해 Kano 품질속성 관점에서 학습자들이 원하는 필수속성을 도출하고 품질개선 방안을 제안하였다. 비대면 수업이 갖추어야 할 기능의 정도를 X축, 학습자의 만족도를 Y축으로 나타낸 후 23개의 품질속성을 6개로 분류하였다. 그리고 만족계수, 불만족 계수, 고객만족개선지수를 도출하였다. 학습자들의 50%가 비대면 수업에 만족했지만 선호도는 만족도 보다는 약간 높게 나타나 비대면 수업의 지속 가능성을 암시하고 있다. 고객만족개선 지수로 볼 때, 수업 품질을 개선했을 때 만족도 증가폭이 가장 큰 속성들은 학습자의 질문에 대한 교수의 신속한 답변, 교과내용을 반영한 충실한 강의 콘텐츠, 교수가 알기 쉽게 설명해 주는 것, 모바일 폰에서도 학습할 수 있는 고품질의 콘텐츠 개발, 출석체크의 공정성, 그리고 실시간 수업은 정시에 수업 시작 순이었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.213-218
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• 2007

정보생산을 촉진하는 새로운 형태의 사이버공간이 나타나면서 지식의 창출과 지식을 얻는 형태가 변화하고 있다. 최종사용자에게 웹 애플리케이션을 제공하는 컴퓨팅 플랫폼인 web 2.0의 도입으로 손쉽게 자신이 필요한 정보를 분류할 수 있는 웹 컨텐츠가 활발히 제공되고 있으며 제공된 컨텐츠를 활용하여 수많은 정보 속에서 자신만의 보석을 찾아 손쉽게 지식을 쌓아 관리를 하고 있다. 이러한 지식공유서비스는 무분별한 정보, 중복된 지식, 그리고 단순한 관리로 인해 자신이 원하는 지식을 얻기란 쉽지 않은 것이 사실이다. 본 논문에서는 온라인상의 정보를 탐색하기 위해서 인터넷을 이용하던 네티즌들이 정보생산자로서 참여하는 공간으로 등장한 '지식공유서비스'를 기반으로 지식 창출 및 관리자로서 시니어를 활용하여 지식의 수용자로서 유아들을 위한 NIE (News In Education) 활용 교육 체계를 제안한다. 뉴스는 유아부터 성인까지 활용될 수 있는 좋은 교육 자료로서 NIE를 통하여 사고력, 논리력, 표현력, 창의력 등 여러 영역에 걸친 능력을 향상시킬 수 있다. 특히 유치원이나 학교의 교과과정에 맞추어 이러한 능력들을 더욱 배가 시킬 수 있다는 점에서 NIE가 더욱 각광받고 있다. 본 연구는 미디어 융합의 결과로 인터넷 뉴스를 활용해 생활과 분리되지 않은 통합교육을 할 수 있는 SCORM 기반의 유아용 콘텐츠를 생성하여 유아 교육에 활용하고자 한다. 또한, 유아용 NIE 교육 콘텐츠는 시니어들을 NIE 강사로 양성하였을 때 학습 자료로도 활용된다. 시니어들을 NIE 강사로 양성함으로써 시니어의 일자리 창출 및 지역사회 통합과 1세대인 여성시니어와 3세대인 아동 간의 세대통합을 이끌어 낼 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 시니어 NIE 콘텐츠를 생성하고자 한다. NIE에 생성되는 지식을 생성하고 관리하기 위한 지식 솔루션으로 위키의 기능을 추가하여 개발하고자 한다. 위키를 사용하므로 개별적으로 존재하던 지식을 공동의 지식으로 공유할 수 있으며 의견을 하나로 통합하는 과정에서도 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 위키를 이용한 시니어 NIE 콘텐츠에서는 교수 학습 계획안 및 NIE 아이디어를 공동 작업을 통하여 효율적으로 지식을 생성할 수 있으며 여러 사람들이 여러 단계를 거치면서 하나의 정제된 지식을 생성하게 되므로 양질의 교수 학습 계획안이나 NIE 아이디어를 창출할 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권2호
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• pp.181-202
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• 2015

현재 우리나라의 사서 계속교육은 도서관 확충과 교육수요 증가에 따른 대응, 교육과정 확대 및 충실화를 위한 전문인력 확보, 교육의 세분화 요구에 대처하기 위한 맞춤형 교육과정 개발 운영, 급변하는 지식정보 생태계에 대응하기 위한 사서직 역량 개발, 사이버 교육콘텐츠 확보 등 다양한 요구에 직면하고 있다. 이러한 문제에 근거하여 본 연구에서는 국내외 사서교육기관 현황을 분석하여 시사점을 도출하고, 발전 방향을 제안하였다. 특히, 사서 계속교육에 있어서의 국립중앙도서관의 역할을 중시하였다. 구체적으로는 정보환경과 교육수요 변화에 대응하고 사서계속교육의 국가 주도성을 강화하기 위하여 현재의 사서 계속교육 체제를 '교육원'과 같은 전문기관으로 개편하고, 이를 통하여 사서 교육전문인력을 양성하고 교육플랫폼의 변화를 수용한 새로운 형태의 교육 시스템을 구상할 수 있다고 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.535-546
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• 2019

Recently, there have been a lot of researches on the whole face replacement system, but it is not easy to obtain stable results due to various attitudes, angles and facial diversity. To produce a natural synthesis result when replacing the face shown in the video image, technologies such as face area detection, feature extraction, face alignment, face area segmentation, 3D attitude adjustment and facial transposition should all operate at a precise level. And each technology must be able to be interdependently combined. The results of our analysis show that the difficulty of implementing the technology and contribution to the system in facial replacement technology has increased in facial feature point extraction and facial alignment technology. On the other hand, the difficulty of the facial transposition technique and the three-dimensional posture adjustment technique were low, but showed the need for development. In this paper, we propose four facial replacement models such as 2-D Faceswap, OpenPose, Deekfake, and Cycle GAN, which are suitable for the Cox platform. These models have the following features; i.e. these models include a suitable model for front face pose image conversion, face pose image with active body movement, and face movement with right and left side by 15 degrees, Generative Adversarial Network.