• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.237-245
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• 2022

본 연구는 언택트시대의 배움공동체에 대한 사회적 담론이 어떠한지 살펴보고, 팬데믹이라는 사회적 상황 속에서 아동을 위한 배움공동체가 나아가야할 방향에 대해 논의해 보고자한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 2021년 1월 20일까지 1년 동안의 빅데이터를 '언택트+배움공동체'라는 키워드로 인터넷 포털사이트(구글, 다음, 네이버 등의 뉴스)에서 데이터를 수집 및 분석하였다. 분석결과, 단어빈도 및 네트워크분석에서 '마을교육공동체', '운영', '활동', '코로나19', '지원', '온라인' 등의 단어가 언택트시대의 배움공동체와 관련이 높은 것으로 도출되었다. 이는 배움공동체 내에서 마을의 교육공동체가 주축이 되어 코로나19라는 상황 속에서도 마을 활동가와 주민협의회 등이 뜻을 모아 코로나19로 멈춰진 아동의 일상을 회복하고 관계 회복을 위한 노력을 온라인 매체를 활용하여 지원 해줄 수 있다는 것을 보여준다. 결론적으로 단어빈도 분석을 통해 배움공동체와 관련된 핵심키워드를 파악하고 배움공동체에 대한 사회적 경향을 살펴보았다는데 의의가 있으며, 코로나19의 장기화로 아동의 공적 돌봄·교육의 틈새와 한계에 대한 대안으로 배움공동체의 도입 및 활성화를 위한 기초자료로써 시사점을 가진다

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권2호
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• pp.307-324
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• 2022

이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 초등 과학 국정 교과서와 동 교육과정에 따라 2022년에 출판된 초등 과학과 검정 교과서 7종의 '물체의 무게' 단원에 진술된 과학 개념의 서술과 탐구활동 내용의 특징을 비교하여 초등 과학 검정 교과서의 내용 다양성을 분석해 보았다. 이를 위해 각 교과서의 설명텍스트에서 개념 서술 내용의 흐름, 개념 서술 과정에서의 특이점을 분석하였고, 언어네트워크 분석 방법으로 노드와 링크 수, 연결중심성이 높은 중심 단어를 분석 하였다. 또한 교과서에 제시된 탐구활동에서 탐구활동 유형, 탐구과정기능 및 탐구 활동 내용을 분석하였다. 연구 결과, 검정 교과서에서는 과학 개념의 서술이나 탐구활동 내용 구성에서 다양성이 잘 드러나지 않았다. 하위 개념의 포함 여부, 중심 단어 등이 교과서별로 유사하였다. 탐구활동을 비교하였을 때에도 탐구활동 내용과 탐구 유형, 탐구과정기능이 유사하였다. 특히 이전 교과서에서 제시되지 않았던 새로운 탐구활동 주제나 실험 방법을 도입한 경우는 없었다. 하지만 동일한 교육과정을 바탕으로 개발되었음에도 불구하고 검정 교과서 체제의 장점을 살릴 수 있는 노력들이 일부 시도되고 있었다. 핵심 내용을 설명하기 위한 하위 개념의 배치 순서가 교과서마다 달라 개념을 설명하는 과정이 몇 가지 유형으로 구분되었고, 탐구활동의 내용은 동일하였지만 기존 실험에서의 어려움을 개선하고 보완하기 위해 탐구 활동 준비물이 교과서별로 서로 다르게 나타나기도 하였다. 이를 바탕으로 검정 교과서의 장점을 살릴 수 있는 시도가 계속되어야 할 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.189-196
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• 2023

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.103-109
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• 2023

본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.63-68
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• 2022

5G 서비스 등장한 후 우리의 생활 방식을 크게 변화시켰다. 특히 스마트폰과 Long Term Evolution을 통한 네트워크 서비스의 확산은 사람과 사람 사이에 음성, 문자통신에 한정되었던 기존 이동통신 방식을 완전히 바꾸었으며, 사용자와 기업 활동의 모든 측면에서 혁신적 서비스들이 등장하게 되었다. 본 연구는 5G 서비스의 사용자 사회적 특성과 사용자가 5G 서비스의 사용의도의 관계를 검증하였다. 독립변수(사회적 실재감, 주관적 규범)들과 매개변수(지각된 유용성) 및 종속변수(사용의도) 간의 관계를 규명하고, 측정변수 간의 영향관계에서 지각된 유용성의 매개효과를 검증하였다. 본 연구에서는 5G 서비스의 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하여 실증분석을 위한 데이터를 수집하였다. 연구결과, 5G 서비스의 사용자 사회적인 요인에서 사회적 실재감, 주관적 규범이 사용자들의 사용의도를 높일 수 있는 적합한 변수임을 확인하였으며, 지각된 유용성의 매개효과도 있는 것으로 검증되었다. 본 연구는 실증분석을 통해 5G 서비스의 지속 가능하고 안전한 발전을 위한 시사점을 제시하였고, 향후 관련 연구의 방향에 대해서도 제시하였다.

• 한국과학예술포럼
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• 제24권
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• pp.399-409
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• 2016

본 논문은 유네스코 지정 미디어아트 창의도시 8개 도시 중 모범적인 3개 창의도시와 주요축제를 각각 미디어아트와의 연관성을 조사하였다. 창의도시 관점에서는 그 도시만이 가지고 있는 역사, 자연환경, 인적자산 등 장점의 극대화를 바탕으로, 도시의 비전과 미디어아트 창의도시로서 일치화가 필요하며, 창의도시 컨트롤타워의 일관성 및 지속화로 도시의 지속가능한 성장을 모색해야 한다. 지역축제 관점에서는 미디어아트 관련 축제를 차별화하여 세계적인 축제로 집중육성하고 비관련 축제들을 미디어아트와 융합을 유도하고, 미디어아트 프로그램의 다양화와 대중화, 그리고 온·오프라인 축제와 아날로그·디지털 축제의 융합으로 청년들의 참여를 이끌어내야 한다. 결국 미디어아트 창의도시 구축을 위해서는 도시 고유의 장점을 극대화하면서 미디어아트의 일치화를 통해 미디어아트 창의도시로서 이미지를 제고하고, 다양한 축제들을 미디어아트 기술의 융복합화 및 차별화로 세계적인 축제를 만들 수 있는 창의도시와 지역축제의 융·복합과 협치가 필요하다는 결론에 도달하였다.