• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.177-186
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• 2018

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

• 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.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2012

현대 지식 정보 사회에서 컴퓨터 교과 교육의 흐름은 학습자의 논리적 사고력, 창의력, 문제해결력 등의 고차원적 사고를 길러줄 수 있는 컴퓨터 과학 학습으로 나아가고 있다. 본 연구는 학습자의 문제해결력 향상을 위해 알고리즘적 사고 신장의 필요성을 인식하고 초등학생의 알고리즘 학습을 위해 앵커드 수업을 활용하여 알고리즘 수업을 설계하고 그 효과를 검증하고자 하였다. 앵커드 수업을 위하여 문제해결과정의 앵커드 수업 모형을 활용하고 일상생활에서 알고리즘을 사용할 수 있는 예를 찾아 앵커로 제작하여 수업에 투입하였다. 초등학교 학생들을 대상으로 전통적 알고리즘 학습을 실시한 통제집단과 앵커드 수업을 활용한 알고리즘 학습의 실험집단으로 구분하여 실험처치 수업을 실시한 결과 실험집단이 통제집단에 비해 문제해결력 향상에 더 큰 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.45-51
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• 2012

프로그래밍은 문제분석, 논리적 사고력, 절차적 문제해결과 같은 다양한 능력을 요구하므로 많은 학생들이 어려워하고 있다. 본 논문에서는 알고리즘의 개념을 쉽게 정립할 수 있도록 알고리즘 시각화 시스템을 이용하여 교육한 후 학업성취도 및 설문평가를 통하여 시스템의 효용성을 분석하였다. 평가를 위해 3개 대학의 프로그래밍과 알고리즘 교과목을 수강하는 학생들을 2집단 각각 6팀으로 분류하여 교육을 실시하였다. 알고리즘 시각화 시스템을 이용하여 교육을 적용한 집단은 비적용집단 보다 학업성취도가 17.4점 이상 높게 나타났다. 또한 적용집단에 설문조사결과 흥미도, 집중도, 이해도, 효과성, 편리성이 높게 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3729-3749
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• 2021

At present, deep convolution network-based salient object detection (SOD) has achieved impressive performance. However, it is still a challenging problem to make full use of the multi-scale information of the extracted features and which appropriate feature fusion method is adopted to process feature mapping. In this paper, we propose a new adjacency auxiliary network (AANet) based on multi-scale feature fusion for SOD. Firstly, we design the parallel connection feature enhancement module (PFEM) for each layer of feature extraction, which improves the feature density by connecting different dilated convolution branches in parallel, and add channel attention flow to fully extract the context information of features. Then the adjacent layer features with close degree of abstraction but different characteristic properties are fused through the adjacent auxiliary module (AAM) to eliminate the ambiguity and noise of the features. Besides, in order to refine the features effectively to get more accurate object boundaries, we design adjacency decoder (AAM_D) based on adjacency auxiliary module (AAM), which concatenates the features of adjacent layers, extracts their spatial attention, and then combines them with the output of AAM. The outputs of AAM_D features with semantic information and spatial detail obtained from each feature are used as salient prediction maps for multi-level feature joint supervising. Experiment results on six benchmark SOD datasets demonstrate that the proposed method outperforms similar previous methods.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.45-56
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• 2022

가뭄 및 갈수시에 용수부족 현상이 발생하나 회귀수량을 고려한 대응이나 대책 마련이 진행되지 않고 있다. 이에 본 연구에서 자료기반의 기계학습 모형(LSTM)을 통해 회귀수량 중 하수종말처리장의 방류량을 예측하였다. 입력자료로 방류량, 유입량, 강수량, 수위를 사용하였고 예측 결과의 정확도를 개선하기 위하여 추가적으로 입력변수의 변동성 분포를 고려하였다. 방류량 자료의 변동성을 확인하기 위해서 관측값과 분포 사이의 잔차를 복합삼각함수 형태로 가정하여 이론적인 확률분포와 함께 방류량 최적의 분포 형태로 나타내었다. 변동성 분포를 고려한 입력자료를 이용한 결과와 그렇지 않는 결과를 비교한 결과, 오차정도가 감소함을 보였으며 이는 변동성 분포가 계절성을 상대적으로 잘 재현하였기 때문이라 판단된다. 따라서 본 연구에서 구축한 하수종말장처리장의 방류량 예측 모형을 활용할 경우 보다 정확한 회귀수량 예측이 가능하여 효율적인 하천수 관리 체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국분말재료학회지
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• 제29권6호
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• pp.459-467
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• 2022

Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.313-320
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• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.296-310
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• 2021

엘니뇨는 전지구적인 규모로 기후 변화를 유발하는 대표적인 해양-대기 상호작용 현상으로서 지구과학 분야에서 매우 중요한 교수-학습 소재로 사용되고 있다. 본 논고에서는 적도 해류계의 분포 특징 및 발생 역학에 관해 정리하였으며, 엘니뇨 시기의 적도 해류계 변동과 관련 오개념에 관해 조사하였다. 엘니뇨 시기에는 북적도해류, 남적도해류, 적도잠류들이 유의미하게 약화된다. 그러나 북적도반류는 중심축을 중심으로 남쪽 성분은 강화되고 북쪽 성분은 약화되면서 적도 쪽으로 남하하기 때문에 엘니뇨 시기의 북적도반류의 변동에 대해서는 일반화할 수 없다. 또한 서태평양에서는 북적도반류의 남하 폭이 커져 결과적으로 적도 서태평양에서는 동향류가 관측된다. 일부 대중 매체를 통한 과학 기사, 중등학교 평가 문항 뿐만 아니라 현직 교사들을 대상으로 한 설문 조사 결과 분석을 통해 엘니뇨 시기의 적도 해류계의 변동에 관한 개념이 통일되지 않았음을 확인하였다. 이는 기존에 사용되고 있는 엘니뇨 모식도의 부정확한 해석과 적도 해류 및 파동 역학에 관한 이해 부족과 연관된다고 유추할 수 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제28권4호
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• pp.133-142
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• 2023

이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.