• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.625-632
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• 2022

국내 전력계통에 부하추종운전 중인 가스터빈 발전기들은 정격 주파수 유지에 큰 역할을 하고 있지만 종종 주파수 제어가 불량한 경우도 발생한다. 이에 가스터빈 속도제어 장치인 조속기의 제어 특성을 살펴보고 고장 유형을 분석한 후 사안 별로 대책을 제시하였다. 그리고, 가스터빈은 연료제어의 빠르기에 따라 주파수 회복에는 도움을 되지만 연소실 온도가 급격하게 변동하고 연소진동이 발생하는 등 안정운전을 저해하는 요소로 작용하기도 한다는 것을 조속기 응동시험을 통해 확인하였다. 따라서, 안정적인 전력품질을 유지하기 위해서는 철저한 설비관리를 수행하고 비례 적분 미분 제어방식에 4차산업의 핵심분야인 기계학습 알고리즘이 융합된 조속기 제어방식의 연구 필요성이 대두되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.635-647
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• 2023

산업의 지속적인 혁신을 위해서는 성장 잠재력이 높은 스타트업들이 지속적으로 나타나야 한다. 그동안 정부에서는 다양한 투자를 바탕으로 스타트업의 창업 지원 정책을 펴고 있으나, 여전히 스타트업은 창업 이후로 실패를 직면할 확률이 매우 높다. 이에 본 연구는 스타트업이 실질적으로 통제할 수 있으면서, 전략을 수립할 수 있는 내부적인 요인에 초점을 맞추어, 스타트업 내부 특성이 조직 결속을 통해 기업 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 스타트업의 내부적 요인 중 학습 지향성과 네트워크 지향성은 모든 종류의 조직 결속 하위요인에 유의한 영향을 미치고, 혁신성은 정서적 결속과 규범적 결속에는 유의한 영향을 미치지만, 지속적 결속에는 유의하지 않은 것이 확인되었다. 반대로, 재무적 특성, 글로벌 지향성은 지속적 결속에는 유의한 영향을 미치지만, 정서적 결속과 규범적 결속에는 유의한 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. 마지막으로 정서적 결속과 지속적 결속은 스타트업의 기업성과에 유의한 영향을 미치지만, 규범적 결속은 기업 성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과 및 시사점을 통해 오늘날의 환경을 반영한 스타트업의 인적자원 활용에 대한 발전 방향을 관련 기업 및 정부에 제공하고자 하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.38-48
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• 2017

건설재해의 직접적인 원인은 작업자의 불안전한 행동과 작업장의 불안전한 상태로 분류할 수 있다. 그러나 작업자의 불안전한 행동의 원인은 불안전한 상태에 비해 상대적으로 발견이 어렵다. 왜냐하면 불안전한 행동은 개인의 인지과정을 거쳐 순식간에 발생하기 때문이다. 따라서 작업자 인지과정모델을 통해 불안전한 행동의 원인을 밝히고 그 관리방안을 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 작업자의 인지과정모델을 개발하기 위해 피드백 관계를 규명하기에 알맞은 시스템 다이내믹스 방법론을 사용하였다. 개발된 인지과정모델은 작업자가 위험을 인식하지 못하는 그 상황 자체의 위험성에 대하여 강조하였으며 작업자가 위험을 인식 하였더라도 불안전한 행동을 할 수 있음을 나타냈다. 또한 불안전한 행동이 바로 사고로 이어지지 않는다는 습관은 작업자의 안전에 대한 부정적 태도인 태도로 이어진다는 점에 대해서도 규명하였다. 이러한 분석은 건설현장의 안전관리자가 작업자의 인지상태를 관리하는데 도움이 될 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제20권4호
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• pp.253-266
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• 2017

본 연구는 초등수학수업의 개선을 목표로 초등교사의 수학수업에 대한 인식을 조사함으로써 이후 수학수업개선의 방향 설정에 시사점을 제공하고자 한다. 이를 위해 수학수업분석 강의를 수강하는 초등교사의 수학수업에 대한 생각을 조사하였다. 특히 조사대상 교사들은 수학수업분석에 관심이 있을 뿐 아니라 실제 현장에서 타교사의 수학수업 분석 및 컨설팅 경험이 있는 교사들로, 조사대상 교사들이 가진 수학수업에 대한 생각들이 다른 교사들에게도 영향을 미칠 수 있다는 측면에서 이들이 가진 수학수업에 대한 인식은 중요한 의미를 가진다. 강의 수강 전에 수학을 중요 교과라고 생각하는 이유, 초등학생들이 수학을 싫어하고 어려워하는 이유, 현재 초등학교 수학교육이 제대로 이뤄지지 않은 이유, 바람직한 수학수업의 모습과 이를 위한 변화 등에 대해 서술형 문항을 이용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 분석하여 이후 수학수업의 변화에 대한 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.256-264
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• 2020

산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.15-27
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• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.19-30
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• 2020

메이커 교육은 메이커스페이스에서 모인 메이커들이 서로의 활동과 경험을 공유한 메이커 운동에 기초하여 시작되었으며, 메이커 교육에서 추구되는 교육적 가치는 구성주의 패러다임을 기반으로 한다. 본 연구의 목적은 학교 교육에 사용할 메이커 교육의 구성 요소를 도출하여 메이커 교육의 특성과 교육적 가치에 초점을 맞추고 이를 활용하는 방법을 모색하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 메이커 교육을 재개념화하기 위해 이론적 근거를 탐색하였고, 메이커 교육 수업을 진행하는 교사들의 심층면담 자료를 중심으로 진술문을 도출하고 이에 대한 타당성을 전문가들을 통해 검토 받았다. 이러한 진술문을 토대로 메이커 교육 활용을 위한 구성 요소를 도출함으로써 학교 교육에서의 메이커 교육의 방향을 설정하고 교과 수업 및 창의적 체험학습에서 활용할 수 있는 예시 틀을 제안하였다. 연구 결과, 메이커 교육에서 메이커들은 활동을 수행하기 위해 협력하고, 다른 사람들과 아이디어를 공유하고 향상시키려고 노력하며, 학습, 땜질, 디자인 사고, 메이커 활동, 공유 및 협력, 성찰 등의 자기 방향을 포함한다고 볼 수 있다. 또한 메이커 교육은 특정 활동을 필요에 따라 학생의 선택에 국한시키는 것이 아니라 학생들이 실제 겪는 문제를 해결할 수 있는 경험 학습을 강조한다. 활동의 결과물보다는 학습자의 행동 과정을 중시하고, 학습자의 실패를 용인하며 재도전을 촉진하는 촉진자로서 교사의 역할을 강조한다. 향후 각 교과(커리큘럼 전문가, 교직 / 학습 전문가, 초 중학교 교사, 부모, 지역 교육자 등) 및 학교 활동에 있어서 다양하게 활용될 수 있으며 학교 메이커 교육의 기초 연구로서 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.705-715
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• 2016

이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.