• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.267-275
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• 2015

본 연구의 목적은 우리나라 학생들의 인지적 속성의 특징을 인지진단이론에 근거하여 국제적인 수준에서 비교 분석하고 우리나라 교육에 주는 시사점을 찾는 것이다. TIMSS 2011의 평가틀에 근거하여 9개의 인지 속성을 추출하였고 TIMSS 2011의 과학 문항 216개에 대해 각 문항이 어떠한 인지 속성들을 요구하는지 판단하여 Q행렬을 작성하였다. 총 5차례의 검토와 수정을 반복하여 타당도를 점검하고 최종적인 Q행렬을 작성한 후, 다층 IRT 분석을 실시하여 인지 속성에 따른 국가별 특성을 파악하였다. 분석을 통해 나타난 우리나라의 인지적 속성을 TIMSS 2011의 과학성취도 상위 15개국과 비교한 결과 우리나라 학생들에게 모형사용하기, 자료분석하기, 결론도출하기, 평가 및 정당화하기는 쉬운 속성에 해당하였고 회상/인식하기, 설명하기, 분류하기, 통합하기, 가설설정 및 실험설계하기는 어려운 속성에 해당하였다. 우리나라 학생들이 가장 쉬워하는 인지 속성은 자료해석하기였고 가장 어려워하는 인지 속성은 설명하기였다. 우리나라의 경우 쉬운 인지 속성의 대부분은 비교국 중에서 가장 쉽게 여기고 어려운 인지 속성은 가장 어렵게 여기는 것으로 나타나 극단적인 특성을 보였다. 따라서 특정한 인지 속성이 많이 활용되도록 하기 보다는 여러가지 인지 속성이 골고루 활용되도록 과학 교육과정과 과학 교과서를 구성할 필요가 있겠다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.201-214
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• 2020

본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 영재교육연구
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• 제25권6호
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• pp.927-949
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• 2015

본 연구는 영재교육 담당교원의 핵심역량에 대한 중요도와 실행도는 어떠한지 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 초등학교 수학과 과학영역의 영재 담당 교원 114명을 대상으로 영재교육 담당교원의 핵심역량에 대한 중요도와 실행도 설문을 실시하였으며 그 결과를 IPA Matrix를 활용하여 분석하였다. 연구결과, 첫째, 영재교육 담당 교원들의 핵심역량에 대한 중요도과 실행도에 있어 유의한 차이가 나타났다. 둘째, IPA Matrix 분석을 살펴보면 핵심역량 중 지식과 이해, 연구와 교수, 열정과 동기, 윤리와 도덕의 역량은 중요도와 실행도 모두 높게 나타났으나, 소통과 실행, 전문성 교육과정개발 역량은 중요도와 실행도 모두 낮게 분포하는 것으로 나타났다. 세부역량별 차이에 있어 인지적 역량군에서는 '영재성 발달에 대한 지식', '질문에 대한 창의적 답변 능력', '교과 간 융합능력', '창의적 문제해결력 증진을 위한 교수능력'과 정의적 역량군에서는 '영재학생의 문제행동파악'이 중요도는 높지만 실행도는 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 수학-과학 영역별 핵심역량의 중요도와 실행도를 분석한 결과, 차이가 있는 영역은 '열정과 동기'로 수학에서는 중요도와 실행도 모두 높은 영역에 위치하는 것으로 나타난 반면, 과학에서는 중요도는 낮고 실행도는 높은 영역에 위치하는 것으로 나타났다. 추가적으로 수학영역과 과학영역의 세부역량별 차이를 살펴본 결과, 수학영역에서는 '영재성 발달에 대한 지식'과 '학급에서의 영재아 판별 능력', '정보수집과 활용능력', '다양한 질문에 대한 창의적 답변능력'이 중요도에 비해 실행도가 낮은 영역에 위치하는 것으로 나타났다. 반면 과학영역의 경우는 '해당교과에 대한 고차원적 분석과 종합능력', '해당 교과와 타 교과와의 융합 능력', '영재아에게 적합한 자기주도학습력 향상을 위한 교수법', '영재학생의 문제행동 파악'과 '상담기법을 활용한 영재 상담'이 중요도는 높으나 실행도가 낮은 영역에 위치하는 것으로 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1172-1180
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• 2004

Recently, the gene expression data, product of high-throughput technology, appeared in earnest and the studies related with it (so-called bioinformatics) occupied an important position in the field of biological and medical research. The microarray is a revolutionary technology which enables us to monitor several thousands of genes simultaneously and thus to gain an insight into the phenomena in the human body (e.g. the mechanism of cancer progression) at the molecular level. To obtain useful information from such gene expression measurements, it is essential to analyze the data with appropriate techniques. However the high-dimensionality of the data can bring about some problems such as curse of dimensionality and singularity problem of matrix computation, and hence makes it difficult to apply conventional data analysis methods. Therefore, the development of method which can effectively treat the data becomes a challenging issue in the field of computational biology. This research focuses on the gene selection and classification for cancer subtype discrimination based on gene expression (microarray) data.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.259-265
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• 2016

본 논문에서는 폐질환 조기 검출을 위하여 Broncho vascular, Emphysema, Ground Glass Reticular, Ground Glass, Honeycomb, Normal의 6가지 폐조직에 대한 새로운 분류기법을 제안하였다. 단순 베이즈 분류기와 아다부스트 학습 기법을 도입하여 459개의 결합 히스토그램 특징인자로부터 유효한 특징인자를 선별함으로써 폐조직을 분류하였다. 다중 해상도 해석, 체적 LBP 및 CT 휘도를 기반으로 하는 결합 히스토그램 특징인자는 정확도, 민감도, 특이도 결과에서 기존의 3D AMFM보다 우수한 결과를 보였다. 제안한 특징인자와 3D AMFM 특징인자의 정확도는 각각 90.1%과 85.3%로서 제안한 특징인자의 우수한 분류 성능을 확인하였다.

• Advances in Computational Design
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• 제1권4호
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• pp.315-327
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• 2016

Damage detection and localisation in structures is essential since it can be a means for preventive maintenance of those structures under service conditions. The use of structural modal data for detecting the damage is one of the most efficient methods. This paper presents comparative performance of various state-of-the-art meta-heuristics for use in structural damage detection based on changes in modal data. The metaheuristics include differential evolution (DE), artificial bee colony algorithm (ABC), real-code ant colony optimisation (ACOR), charged system search (ChSS), league championship algorithm (LCA), simulated annealing (SA), particle swarm optimisation (PSO), evolution strategies (ES), teaching-learning-based optimisation (TLBO), adaptive differential evolution (JADE), evolution strategy with covariance matrix adaptation (CMAES), success-history based adaptive differential evolution (SHADE) and SHADE with linear population size reduction (L-SHADE). Three truss structures are used to pose several test problems for structural damage detection. The meta-heuristics are then used to solve the test problems treated as optimisation problems. Comparative performance is carried out where the statistically best algorithms are identified.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권10호
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• pp.3038-3047
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• 1996

In telerobot systems, visual servoing of a task object for a slave arm with an eye-in-hand has drawn an interesting attention. As such a task ingenerally conducted in an unstructured environment, it is very difficult to define the inverse feature Jacobian matrix. To overcome this difficulty, this paper proposes an auto-tuning fuzzy rule-based visual servo algorithm. In this algorithm, a visual servo controller composed of fuzzy rules, receives feature errors as inputs and generates the change of have position as outputs. The fuzzy rules are tuned by using steepest gradient method of the cost function, which is defined as a quadratic function of feature errors. Since the fuzzy rules are tuned automatically, this method can be applied to the visual servoing of a slave arm in real time. The effctiveness of the proposed algorithm is verified through a series of simulations and experiments. The results show that through the learning procedure, the slave arm and track object in real time with reasonable accuracy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.6116-6132
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• 2017

The proxy re-encryption allows an intermediate proxy to convert a ciphertext for Alice into a ciphertext for Bob without seeing the original message and leaking out relevant information. Unlike many prior identity based proxy re-encryption schemes which are based on the number theoretic assumptions such as large integer factorization and discrete logarithm problem. In this paper, we first propose a novel identity based proxy re-encryption scheme which is based on the hardness of standard Learning With Error(LWE) problem and is CPA secure in the standard model. This scheme can be reduced to the worst-case lattice hard problem that is able to resist attacks from quantum algorithm. The key step in our construction is that the challenger how to answer the private query under a known trapdoor matrix. Our scheme enjoys properties of the non-interactivity, unidirectionality, anonymous and so on. In this paper, we utilize primitives include G-trapdoor for lattice and sample algorithms to realize simple and efficient re-encryption.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.139-149
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• 2013

As the importance of technology forecasting while countries and companies manage the R&D project is growing bigger, the methodology of technology forecasting has been diversified. One of the forecasting method is patent analysis. This research proposes quick forecasting process of emerging technology based on keyword approach using text mining. The forecasting process is following: First, the term-document matrix is extracted from patent documents by using text mining. Second, emerging technology keyword are extracted by analyzing the importance of word from utilizing mean values and standard deviation values of the term and the emerging trend of word discovered from time series information of the term. Next, association between terms is measured by using cosine similarity. finally, the keyword of emerging technology is selected in consequence of the synthesized result and we forecast the emerging technology according to the results. The technology forecasting process described in this paper can be applied to developing computerized technology forecasting system integrated with various results of other patent analysis for decision maker of company and country.