• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2021

Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.83-91
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• 2020

이 연구의 목적은 간호대학생을 위한 창의성 기반 창의융합교과목을 개발하는 것이다. 연구의 목적을 위해 Bobbitt의 교육과정 개발 모형에 의해 요구분석, 교육목표 설정, 교육목표 세분화, 교육내용 선정 및 조직의 과정을 거쳐 교과목 내용을 선정하고 전문가의 타당도 검증과정을 거쳐 창의융합교과목을 개발하였다. 창의융합교과목은 이론적 검토를 통해 창의성을 중심으로 다른 분야와 융합하는 교육내용을 구성하였으며 2학점의 교양교과목으로 제시하였고, 교육방법으로서 블랜디드 러닝을 활용한 온라인 수업과 팀별활동 중심의 오프라인 수업을 제시하였다. 또한, 교과과정을 이해, 적용, 종합·심화로 구분하여 학생들이 창의 융합적 사고의 개념을 이해하고 사고기법 및 전략학습 과정을 통해 적용하고 팀별 프로젝트를 통해 창의융합적 사고력을 향상할 수 있도록 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.153-159
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• 2022

The article discusses the use of smart technologies in the training of future specialists. Today, learning using smart technologies is becoming a new educational standard, where information is presented in a logical sequence, computer training systems have powerful functions for the educational process. The functions of smart technologies are highlighted. It is noted that smart technologies are successfully used in the field of education and professional training. The concept of "smart education" is characterized. Smart education is an educational paradigm that underlies a new type of education system. The implementation of the smart education paradigm is aimed at the process of obtaining competencies and competencies for flexible and adapted interaction with the social, economic and technological environment. Smart education should ensure that the benefits of the global information society can be used to meet educational needs and interests. A special place is occupied by computer-based educational multimedia systems that allow you to deepen your knowledge, reduce the duration of training, and increase the number of students per teacher. The main principles of smart education are highlighted. Improving the efficiency of training in a modern higher education institution is impossible without the introduction of smart technologies in the organization of the educational process.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.223-243
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• 2023

RPA는 다양한 분야에서 업무 효율성 및 생산성 향상을 위해 적용되고 있다. 그러나 RPA 도입은 경영정책에 의해 강제적인 환경에서 이루어지고 있다. 따라서 RPA를 도입한 결과는 조직원들이 이를 능동적으로 사용하는 정도에 따라 결정될 것이다. 본 연구에서는 능동적 사용행동에 영향을 미치는 요인으로 지각된 사용 용이성, 지각된 유용성, 책임성, 지각된 위험, 자기효능감을 제시하고, 능동적 사용행동은 몰입, 재발명, 학습으로 이루어진 반영적 2차요인으로 구성하였다. 이러한 연구모델을 검증하기 위해 RPA 사용 경험이 있는 다양한 업종의 직장인 207명을 대상으로 데이터를 수집하였다. 이후 SPSS 20.0 및 SmartPLS 4.0을 통해 구조 방정식으로 분석하였다. 분석 결과, 제시된 모든 변수들이 능동적 사용행동에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 RPA 도입 기업에서 조직원들이 능동적으로 RPA를 사용하는 행동을 이끌어내는 요인이 어떤 것이 있는지 인지하고 대응할 수 있도록 한다는 점에서, 지식경영 관점의 유의미한 이론적 및 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.253-259
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• 2021

인공지능이 사회 전반에 퍼진 현대사회에 걸맞게 교육부는 2025년에 유치원과 초·중·고 수업에 AI교육을 도입하고 2021년부터 관련된 학습 자료와 교재를 개발하기로 하였다. 우리나라는 유치원 및 초등학교 저학년 학생들을 위한 국가 주도 AI 교육이 이루어지지 않고 있어 체계적인 교재가 없는 실정이다. 따라서, 본 연구는 정영식·임서은(2020)이 연구한 유치원 SW 교육과정인 GSP 교육과정을 토대로 패턴 분석 기반의 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하여 제시하였다. 교재 설계를 위해 수업 절차를 도입 활동(스토리 도입, 놀이1), 전개 활동(놀이2~놀이4), 정리활동(정리, 생각 더하기)로 순차적으로 분류하였다. 각 활동에 대한 설명과 함께 교재와 교구를 제시함으로써 보충 설명을 제시하였다. 본 연구가 2025년에 이루어질 AI 교육에 도움이 되기 위해서는 실제 적용을 통한 효과를 입증하는 연구가 뒤따라야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.35-37
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• 2021

외래 관광객 수요를 분석하고 예측하는 것은 관광 정책을 수립하고 기획하는데 지대한 영향을 미치기 때문에 관광 산업 분야에서 매우 중요하다. 외래 관광객 데이터는 여러 외적 요인들에 의해 영향을 받기 때문에, 시간에 따른 미세한 변화가 많다는 특징을 갖는다. 따라서, 최근에는 관광객 입국자 수요를 예측하기 위해 경제 변수 등 여러 외적 요인들도 함께 반영하여 예측 모델을 설계하는 연구를 진행하고 있다. 그러나 기존의 시계열 예측에 주로 사용되는 회귀분석 모델과 순환신경망 모델은 여러 변수들을 반영하는 시계열 예측에 있어 좋은 성능을 보이지 못했다. 따라서 우리는 합성곱 신경망을 활용하여 이러한 한계점들을 보완한 외래 관광객 수요 예측 모델을 소개한다. 본 논문에서는 한국관광공사에서 제공한 과거 10개년 외래 관광객 데이터와 추가적으로 수집한 여러 외적 요인들을 입력 변수로 반영하는 1차원 합성곱 신경망을 설계하여 외래 관광객 수요를 예측하는 모델을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.307-315
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• 2008

본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.591-614
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• 2023

오래전부터 NCTM(National Council of Teachers of Mathematics)과 같은 수학교육기관에서 글쓰기는 필수적인 부분으로 언급해 왔다. 그리고 최근 교육부 조사에 따르면 코로나 시대 이후 기초학력 저하의 심각성을 보고하였다. 본 연구는 수학교육에서 수학 쓰기를 재정의하고, 현재 수학교육에서 제시되는 역량 중 과거부터 언급해 온 문제해결, 의사소통, 추론 영역을 중심으로 글쓰기의 역할과 그 중요성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 연구 결과에서 문제해결에서의 글쓰기는 인지적인 부분을 정리함으로써 개념과 방법을 습득할 수 있는 능력을 기를 수 있고, 의사소통에서의 글쓰기는 재인지 과정을 통해 자신감을 가질 수 있으며, 추론에서의 글쓰기는 단계적으로 어떤 부분이 부족한지를 스스로 파악할 수 있다. 특히, AI를 활용하는 미래 사회에서 수업 환경이 달라지는 만큼 쓰기를 통한 진위성 판단이나 올바른 쓰기 문화 정착을 위해 연구가 이루어질 필요가 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제21권4호
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• pp.50.1-50.9
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• 2023

Vaccine development is one of the key efforts to control the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, it has become apparent that the immunity acquired through vaccination is not permanent, known as the waning effect. Therefore, monitoring the proportion of the population with immunity is essential to improve the forecasting of future waves of the pandemic. Despite this, the impact of the waning effect on forecasting accuracies has not been extensively studied. We proposed a method for the estimation of the effective immunity (EI) rate which represents the waning effect by integrating the second and booster doses of COVID-19 vaccines. The EI rate, with different periods to the onset of the waning effect, was incorporated into three statistical models and two machine learning models. Stringency Index, omicron variant BA.5 rate (BA.5 rate), booster shot rate (BSR), and the EI rate were used as covariates and the best covariate combination was selected using prediction error. Among the prediction results, Generalized Additive Model showed the best improvement (decreasing 86% test error) with the EI rate. Furthermore, we confirmed that South Korea's decision to recommend booster shots after 90 days is reasonable since the waning effect onsets 90 days after the last dose of vaccine which improves the prediction of confirmed cases and deaths. Substituting BSR with EI rate in statistical models not only results in better predictions but also makes it possible to forecast a potential wave and help the local community react proactively to a rapid increase in confirmed cases.

• 마케팅과학연구
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• 제19권3호
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• pp.49-61
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• 2009

本文为执行官提供了他们在处理日常业务问题和市场机会时如何阐述自己思考过程的培训. 本研究建立在Schank提出的教学基础上, 包括: (1)经验学习和最好的指导提供给学习者从诸如全球背景, 团队项目和专家经历等的互动的故事提炼知识和技能的机会. (2) 告诉不会导致学习, 因为在学习需要的行动训练环境中, 应强调积极使用故事, 案例和项目. 每个培训案例包括执行官解释自己的决策系统分析(DSA, 还需要执行官做DSA简报. 在训练时要求执行官写DSA简报. 在执行官学员写书面报告的说明中包括(1) DSA路线图的本质的细节(2) 警告和机会的陈述, 读者的行政地图及图内的DSA解释. 该报告的最大长度为500字, 其规则就是使行政人员培训课程行之有效. 引言之后是第二部分文献综述, 简要地总结了有关人们在对问题和机会的背景下的想法及文献. 第三部分通过使用对不同的贴牌生产客户定价相同的化学产品的培训练习来解释DSA的起源和过程, 第四部分展示一个炼油设备公司订价决策的培训练习. 第五部分提供一个商业客户办公家具采购的市场策略案例. 第六部分是结论和建议. 这些建议是关于使用培训课程和发展其他培训课程来磨练执行官制定决策的能力. 文章引导读者利用工具箱研究综合的报告, (DSA)路线图根据生态合理性理论将战略与环境相匹配. 这三个案例的研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. Todd and Gigerenzer 提出人们使用简单启发式,因为他们在自然的决策环境中通过探索信息的结构使适应性行为有可能产生. "简单是一种美德, 而不是诅咒", 有限理性理论强调了西蒙的命题中心, "人类理性的行为仿佛一把剪刀, 其刀片则是任务环境的结构和执行者的计算能力". Gigerenzer的观点和西蒙的环境的危害相关, 也和本文中三个环境结构的案例相关. "环境这个词, 在这里, 并不是指总的物理和生理的环境, 而只是指被给予需要和目标的重要有机体 本文关注了结合任务环境的结构和使用适应的工具箱启发的报告. (DSA)路线图根据生态理性理论将战略与环境相匹配. 渴望适应理论是这一方针的核心. 渴望适应理论将决策制定作为一个没有把目标整合的多目标问题模拟成一个把所有决策选项进行完全的优先顺序化. 这三个案例研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. 渴望适应用一系列的调整步骤的形式. 一个调整步骤通过仅一个目标变量的变化就可以改变在渴望网格上邻近点当前的渴望水平. 上调步骤是目标变量的提高, 下调步骤是目标变量的下降. 创造和使用渴望适应水平是对有限理性理论的整合. 文章通过提供学习者经验和实践环节增加了意愿采纳和有限合理性的理解和特点. 利用DSA图排列CTSs和撰写TOP可以清晰和深化Selten的观点 "清晰, 意愿采纳必须作为研究的解决方案整合到整个蓝图中". 这些有限理性的研究许可了在现实生活中为什么, 如何作决策的理论和在自然的环境中利用启发式的学习训练两方面的发展. 本文中的练习鼓励根据不同使用目的学习快速而简洁的启发式技巧和原则. 这也正回应了Schank的思想 "从本质上来看, 教育不是让学生们知道发生了什么, 而是让他们感受到所发生的事情. 这不容易做到. 在如今的学校教育是没有情感的, 这是一个很大的问题". 这三个案例和附加的练习问题遵守了Schank的观点. "这种教育过程最好是通过参与他们其中来实现, 也可以这样认为, 精神层面的积极讨论".