• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권4호
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• pp.740-753
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• 2022

본 연구의 목적은 교육 소외계층 저학년을 위한 사회정서학습기반의 학교밖 STEAM 프로그램 모형을 개발하고 적용하는 것이다. 이를 위해 사회정서학습(Social Emotional Learning, SEL) 기반 STEAM 프로그램을 개발하였고, 그 특징은 다음과 같다. 첫째, 본 프로그램에는 전통적인 STEAM 학습요소와 SEL 요소를 통합하여, 마음 챙김 명상-상황제시-창의적 설계-감성적 체험-성찰과 같은 일관된 구성 체계로 설계하였다. 둘째, 초등학생들이 일상생활 속 문제상황에서 수학적 사고와 과학적 탐구능력을 기를 수 있도록 구성하였다. 셋째, 각 STEAM 프로그램별 세부 주제를 스토리텔링 문제 상황과 놀이 및 교감 중심 활동으로 구성하여 교육 소외계층 아동들의 학습 요구를 반영하였다. 이러한 특징을 바탕으로 총 33차시의 5개의 프로그램을 개발하여 전국 16개 지역아동센터의 16명의 교사와 354명의 초등 저학년 학생에게 시범 적용하였고, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, STEAM 프로그램에 대한 전체 학생의 만족도는 4.16이었으며, 학생 성별에 따른 STEAM 만족도의 유의한 차이는 없었다. 둘째 전체 학생의 STEAM 태도의 하위 영역 중 흥미와 자아효능감은 유의하게 향상되었으나, 학생 성별에 따른 STEAM 태도의 유의한 차이는 없었다. 셋째, 전체 학생의 전체 사회정서학습 역량의 향상이 유의하지는 않았지만, 관계 기술은 유의하게 향상되었으며, 학생 성별에 따른 사회정서학습 역량의 유의한 차이는 없었다. 이러한 결과를 바탕으로 교육 소외계층을 위한 학교 밖 STEAM 프로그램의 효과에 관한 논의와 함께 후속 연구에 대한 방향을 제언하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.289-300
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• 2007

최근에는 온라인을 통해 교육을 제공받고자 하는 사용자들이 점차 증가하고 있는 추세이며 이와 함께 UCC(User Created Contents)라는 새로운 패러다임의 도래로 자신의 전문지식이나 개성을 표현하려는 욕구 또한 함께 증가하고 있다. 사용자들은 개인 홈페이지나 동영상, 게임 등을 통해 자신만의 개성을 다양한 방법으로 표출하고 있다. 하지만 기존의 교육 사이트는 대부분 흥미로운 요소들이 배제 된 채 획일화된 인터페이스를 통해 지루하고 딱딱하다는 인상을 많이 받게 되는 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 고객맞춤형 디자인 방법을 통해 심미성과 기능성을 지닌 다양한 디자인 요소들을 본인의 취향에 맞게 디자인함으로써 학습효율을 고취시킬 수 있는 쾌적한 환경을 만들 수 있으며 이러한 교육 공간은 사용자의 개성을 창출할 수 있게 된다. 그러므로 본 논문은 사용자 중심의 다양한 인터페이스를 지닌 온라인 교육사이트의 모델을 디자인 측면에 포커스를 두어 그 방법을 제안하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.158-161
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• 2003

A cascade structured neural network called Sigma-Pi$_{t}$ Cascaded Hybrid Neural Network ($\sigma$$\pi$$_{t}$-CHNN) is Proposed. It is an extended version of the Sigma-Pi Cascaded extended Hybrid Neural Network ($\sigma$$\pi$-CHNN), where the classical multiplicative neuron ($\pi$-neuron) is replaced by the translated multiplicative ($\pi$$_{t}$-neuron) model. The learning algorithm of $\sigma$$\pi$$_{t}$-CHNN is composed of an evolutionary programming method, responsible for determining the network architecture, and of a Levenberg-Marquadt algorithm, responsible for tuning the weights of the network. The $\sigma$$\pi$$_{t}$-CHNN is evaluated in 2 pattern classification problems: the 2 spirals and the sonar problems. In the 2 spirals problem, $\sigma$$\pi$$_{t}$-CHNN can generate neural networks with 10％ less hidden neurons than that in previous neural models. In the sonar problem, $\sigma$$\pi$$_{t}$-CHNN can find the optimal solution for the problem i.e., a network with no hidden neurons. These results confirm the expanded information processing capabilities of $\sigma$$\pi$$_{t}$-CHNN, when compared to previous neural network models. network models.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권1호
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• pp.17-23
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• 2007

Long-term potentiation (LTP) of synaptic transmission is the most widely studied model for learning and memory. However its mechanisms are not clearly elucidated and are a subject for intense investigation. Previous attempts to decipher cellular mechanisms and network properties involved a current-source density analysis (CSDA) of the LTP from small animal hippocampus measured with a limited number of microelectrodes (typically <3), only revealing limited nature of spatiotemporal dynamics. Recent advancement in multi-electrode array (MEA) technology allows continuous and simultaneous recordings of LTP with more than 60 electrodes. However CSDA via the standard Laplacian transform is still limited due to its relatively high sensitivity toward noise, inability of resolving overlapped current sources and sinks, and its requirement for tissue conductivity values. In this study, we propose a new methodology for improved CSDA. Independent component analysis and its joint use (i.e., Joint-ICA) are applied to extract spatiotemporal components of LTP. The results show that ICA and Joint-ICA are capable of extracting independent spatiotemporal components of LTP generators. The ICs of LTP indicate the reversing roles of current sources and sinks which are associated with LTP.

• 지식경영연구
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• 제10권3호
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• pp.51-80
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• 2009

The purpose of this study is to empirically analyze the impact that occurs when Korean organizations make practical use of various information technology tools and systems in the knowledge management process, such as sharing, learning and creating knowledge. Such a process is usually made through online and offline knowledge management activities. This paper also verifies how the externalization of tacit knowledge, and the internalization of explicit knowledge via the Internet and offline socialization activities have altered the mechanisms of knowledge transfers inside organizations. For the research, a survey was conducted on the satisfaction and usability levels of information technology, and the impact of IT usage on the results of knowledge management activities and knowledge transfers. 622 Korean organizations were surveyed, including major listed firms and public organizations. The results were examined as an online/offline integration process using SECI's Model proposed by Nonaka (1994, 1995). The analysis shows that information technology satisfaction and the usage of information technology help accelerate the pace of the knowledge flow and amplify the volume of the knowledge transfer by boosting the externalization and internalization processes-also known as knowledge management activities. However. there is no distinct correlation between information technology and socialization, an offline knowledge transferal activity. In particular, the quality of knowledge-an end result of knowledge transfer-does not improve merely by the externalization of online knowledge and instead requires the internalization of knowledge processes. Above all, the research reveals that offline socialization processes vastly contribute to the improvement of knowledge quality. This paper suggests that in order to ensure a transfer of quality knowledge, an organization or a company should focus on the use of information technology rather than the satisfaction level of information technology, and that knowledge transfers via the Internet has limitations in creating high quality of knowledge. For an organization to ensure the transfer of high-quality knowledge, the organization should not entirely hinge the transfer of knowledge online, as it is essential to have an offline method-a form of socialization such as a 'community of practice.'

• 기술혁신연구
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• 제13권2호
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• pp.23-43
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• 2005

Industrial clusters are geographical concentrations of interconnected companies, specialised suppliers, service providers, firms in related industries, and associated institutions (for example, universities, standard agencies, and trade associations) that combine to create new products and/or services in specific lines of business. At present, the concept of industrial cluster becomes very popular worldwide, policy makers at national, regional and local levels and business people in both forerunner and latecomer countries are keen to implement the cluster concept as an economic development model. Though understanding of clusters and related promoting policies varies from one place to another, the underlying benefits of clusters from collective learning and knowledge spillovers between participating actors strongly attract the attention of these people. In Thailand, a latecomer country in terms of technological catching up, the cluster concept has been used as a means to rectify weakness and fragmentation of its innovation systems. The present Thai government aspires to apply the concept to promote both high-tech manufacturing clusters, services clusters and community-based clusters at the grass-root level. This paper analyses three very different clusters in terms of technological sophistication and business objectives, i.e., hard disk drive, software and chili paste. It portrays their significant actors, the extent of interaction among them and the evolution of the clusters. Though are very dissimilar, common characteristics attributed to qualified success are found. Main driving forces of the three clusters are cluster intermediaries. Forms of these organizations are different from a government research and technology organization (RTO), an industrial association, to a self-organised community-based organization. However, they perform similar functions of stimulating information and knowledge sharing, and building trust among participating firms/individuals in the clusters. Literature in the cluster studies argues that government policies need to be cluster specific. In this case, the best way to design and implement cluster-specific policies is through working closely with intermediaries and strengthening their institutional especially in linking member firms/individuals to other actors in clusters such as universities, government R&D institutes, and financial institutions.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.895-901
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• 2004

본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.53-60
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• 2017

디지털 시대로의 급격한 변화와 경영환경의 복잡성 증가는 미래에 대한 불확실성을 높여왔다, 이에 기업들은 미래를 대비하고 경쟁력을 강화하는 방법의 일환으로 교육에 대한 꾸준한 투자를 해 왔으며 경영 교육의 하나로 경영 시뮬레이션 게임이 활용되었다. 본 연구에서는 저자가 직접 개발에 참여했던 웹 기반의 에듀테인먼트 경영 시뮬레이션 게임들(제조, 유통, 금융)을 중심으로 그 설계와 개발 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 개발 방법론은 크게 나누어 비즈니스 시뮬레이션 게임 설계 방법론과 비즈니스 시뮬레이션 게임 개발 방법론으로 나누어 볼 수 있다. 기존의 개발 방법론 연구 모형이 존재치 않아 개발 사례를 중심으로 경험적 바탕으로 개발 모형을 제시 하였다. 본 논문에서는 전체적인 컨텐츠 개발 방법을 제시하였고, 그에 따른 세분화된 과정의 방법론을 제시 하였다.