• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.1-10
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• 2023

본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.55-58
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• 2024

최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.8-16
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• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권9호
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• pp.907-918
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• 2007

본 연구의 목적은 뛰어난 연구 성과를 이룩한 과학 인재들의 성장과 전문성 개발과정에 영향을 미친 주요 요인을 밝히는 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서,2007년 3월부터 9월까지 과학 분야에서 권위있는 상을 수상한 국내 과학자 31명을 대상으로 심층 면담을 통한 질적 사례연구를 수행하였다. 면담내용은 전관성 발달 단계별로 Csikszentmihalyi의 개인-영역-환경 상호작용(IDF) 모형의 이론적 틀에 맞추어 분석하였다. 우선 탐색기에서는 자기주도적 학습태도,다양한 관심 및 강점의 발견,학구적이며 자유로운 가정환경,의미 있는 만남이,입문기에서는 독립적인 성격특성,전공분야에 대한 지식습득, 대학에서의 학문적 갈증과 지적탐구가 과학인재의 전문성 발달에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성장기에서는 과제집착력,몰입의 경험,관심분야 및 평생 연구주제의 발견,형식교육에서의 멘토와의 만남이,주도기에서는 우선 순위정하기,의사소통능력,창조적 연구 성과와 사명감,또 다른 재능과의 만남,평가 및 지원 체계가 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 결론에서는 면담 내용을 통해 나타나는 주요 요인의 의미를 해석하고,보다많은 과학 인재의 양성을 위해 필요한 교육적 시사점을 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권7호
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• pp.775-789
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• 2006

이 연구의 목적은 제7차 교육과정의 7-10학년 과학내용의 적정성을 분석 평가하는 것이다. 이를 위해 1) 우리나라의 제7차 교육과정, 미국 캘리포니아주 과학기준, 영국과 일본의 교육과정, 우리나라와 일본의 중학교 과학 교과서를 분석하였으며, 2) 교사, 학생, 대학교수 및 교과서 집필자의 의견 조사를 위한 설문조사를 실시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 학년의 주제 또는 단원수가 지나치게 많고 단원간 연계가 적합하지 않으므로 유사한 것은 통합하여 단원수를 줄여야 한다. 둘째, 시수 대비 및 다른 나라와 비교할 때 학습량이 많고 초 중 고교간 내용의 중복이 많은 것으로 나타났다. 특히, 10 학년 과학은 중학교 및 고교 11-12학년 과학과 중복이 심하다. 따라서 과학 개념수와 활동수는 수업 시수, 교사의 수업 부담, 실험실 여건 등을 고려하여 중복 내용 배제와 탐구 활동 수 감축 등으로 적정수준으로 감소시켜야 한다. 셋째, 학교급이 올라갈수록 학생들의 과학에 대한 이해도와 흥미가 감소하므로 실생활과 관련된 문제를 도입하여 탐구할 수 있도록 교육과정과 교과서 개선이 필요하고, 시수도 증가하여야 한다. 다섯째 심화 보충형 수준별 교육과정은 교육과정의 내용에서 규정할 것이 아니라 교수-학습 방법에서 제시해야 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.153-159
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• 2024

일반 X-선 촬영에서 경험이 없는 비숙련자의 경우, 검사 실패의 경험을 통해 숙련되는 과정을 겪는다. 이것은 불필요한 의료 피폭 가중의 문제를 유발한다. 본 연구에서는 배치 전 비숙련 방사선사가 임상 숙련도를 높일 수 있는 방안으로, 시각적, 공간적 보조 장치를 이용한 두개골 측방향 촬영 실습을 통해, 촬영 보조장치 사용에 따른 정확도와 유용성을 평가하였다. 육안적 관찰과 학습에 의존해서 촬영한 경우 영상 왜곡을 나타내는 회전 이격도 7.85 ± 1.45 mm, 기울임 이격도 4.84 ± 0.5 mm였다. 시각적 보조 장치를 이용해서 실습한 경우 회전 이격도 4.4 ± 0.76 mm, 기울임 이격도 3.01 ± 0.87mm였다. 공간적 보정 기구를 이용해서 실습한 경우 회전과 기울임 이격도는 5.2 ± 0.69 mm, 3.33 ± 0.61 mm로 나타났다. 배치 후 작업 환경과 동일한 조건에서 경험적 촬영 실습에 의한 영상 왜곡은 5.4% 감소하였으나, 기울임에 의한 영상 왜곡은 1.2% 증가하였다. 시각적 보조 장치를 이용해서 실습한 경우, 경험적 촬영 실습보다 회전이격도 40.1% 기울임 이격도 30.7% 감소하였다. 공간적 보정 기구를 사용할 경우, 기존의 경험적 실습 방식보다 회전 이격도 41.7%, 기울임 이격도 23.7% 감소하였다. 따라서 비숙련 방사선사의 배치 전 시각적, 공간적 촬영 보조 기구를 이용한 실습은 배치 후 검사 정확도 향상과 재촬영률 감소에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.317-326
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• 2024

생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권1호
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• pp.19-33
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• 2024

본 연구는 중학생들의 수학 흥미와 성취도의 종단적인 변화 양상을 알아보기 위해 경기교육종단연구 4-6차년도 데이터를 분석하였다. 다변량 성장혼합모형을 이용하여 분석한 결과 학생들의 수학 흥미와 성취도의 변화 양상에 이질적인 특성이 존재함을 확인하였고, 종단적인 변화 양상에 따라 학생들을 4개의 잠재집단으로 구분하였다. 학생들은 흥미와 성취도가 모두 낮은 저수준 유형, 모두 높은 고수준 유형, 학년이 올라감에 따라 증가하는 중수준-증가 유형, 학년이 올라감에 따라 감소하는 중수준-감소 유형으로 구분되었으며, 유형마다 흥미와 성취도의 종단적인 변화 양상이 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 다변량 성장혼합모형의 초기값과 기울기 사이의 상관관계를 분석한 결과, 수학 흥미와 성취도는 초기값뿐 아니라 변화율에 있어서도 서로 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 잠재집단의 결정에 영향을 미치는 요인을 개인, 수업방식, 가정 변인으로 나누어 그 영향력을 살펴보았고, 학생의 교육포부와 사교육 시간은 수학 흥미 및 성취도에 긍정적인 영향을 미치며 선행학습의 경우 그 정도에 따라 영향력이 달라지는 양상을 확인하였다. 학생이 인식한 수업방식의 경우, 교수자 중심 수업은 흥미와 성취도가 높은 집단에 속할 확률을 높이고, 학습자 중심 수업은 흥미와 성취도가 낮은 집단에 속할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 본 연구는 다변량 성장혼합모형을 통해 수학교육에서 흥미와 성취도를 비롯한 다양한 특성에 대한 학생들의 변화 양상을 분석하는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• Journal of Veterinary Science
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• 제25권2호
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• pp.29.1-29.11
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• 2024

Background: Preservation of biological tissues has been used since ancient times. Regardless of the method employed, tissue preservation is thought to be a vital step in veterinary surgery teaching and learning. Objectives: This study was designed to determine the usability of chemically preserved cadaveric equine heads for surgical teaching in veterinary medicine. Methods: Six cadaveric equine heads were collected immediately after death or euthanasia and frozen until fixation. Fixation was achieved by using a hypertonic solution consisting of sodium chloride, sodium nitrite and sodium nitrate, and an alcoholic solution containing ethanol and glycerin. Chemically preserved specimens were stored at low temperatures (2℃ to 6℃) in a conventional refrigerator. The specimens were submitted to gross and organoleptic assessment right after fixative solution injection (D0) and within 10, 20, and 30 days of fixation (D10, D20, and D30, respectively). Samples of tissue from skin, tongue, oral vestibule, and masseter muscle were collected for histological evaluation at the same time points. Results: Physical and organoleptic assessments revealed excellent specimen quality (mean scores higher than 4 on a 5-point scale) in most cases. In some specimens, lower scores (3) were assigned to the range of mouth opening, particularly on D0 and D10. A reduced the range of mouth opening may be a limiting factor in teaching activities involving structures located in the oral cavity. Conclusions: The excellent physical, histologic, and organoleptic characteristics of the specimens in this sample support their usability in teaching within the time frame considered. Appropriate physical and organoleptic characteristics (color, texture, odor, and flexibility) of the specimens in this study support the use of the method described for preparation of reusable anatomical specimens.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.261-282
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• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.