• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.15-31
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• 2023

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

• 의학교육논단
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• 제22권2호
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• pp.67-76
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• 2020

The structures and processes of medical education have changed little since the publication of Flexner's report, which stressed the scientific orientation of medical education and the curricular structure of 2 years of formal knowledge education and 2 years of clinical experience. However, the previous perspectives on medical education are facing challenges, and these call for new pedagogy and theories on which to base medical education practice. Considering that social dimensions of learning have been emphasized in practice, perspectives that integrate these aspects are needed. Among the various learning theories, social cognitive theory refers to the theoretical framework which contends that learning occurs within interactions with others and environments. From a social cognitive standpoint, learning through observation is a critical component in human functioning. Indeed, observational learning has particular significance in medical education in that it provides the context for which the importance and meaning of role models can be understood. In addition, as theoretical constructs such as self-efficacy and outcome expectations allow us to establish an effective learning environment, exploring the concepts of the theory could be beneficial to medical education practice. In this context, the present review article aims to provide a glimpse of the fundamental assumptions and theoretical concepts of social cognitive theory and discusses the implications the theory has on teaching and learning. Further, a review of previous studies could help explain how the theory has informed medical education practice. Finally, the author will conclude with the implications and limitations of applying social cognitive theory in medical education.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.3-15
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• 2024

지식 마이닝은 다종다양한 대량의 데이터로부터 데이터 모델링, 정보추출 및 분석, 가시화, 결과 해석 등과 같은 다양한 기법들을 적용하여 데이터로부터 유용하고 가치 있는 지식을 찾아내는 연구 분야로서, 비즈니스, 의료, 과학 연구 등 다양한 영역에서 원시 데이터를 유용한 지식으로 변환하기 위한 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여 다종다양한 데이터로부터 지식발견과 데이터 마이닝을 수행하기 위한 분석기법을 제안한다. 분석대상 데이터의 다양한 형식과 구조를 표현하기 위한 제반 모델들(다치데이터 테이블, 삼원데이터테이블)과 데이터처리(이진화 및 평탄화) 및 개념계층구조 구축과 연관규칙 추출을 위한 알고리즘들을 정의하고, 공공오픈데이터를 대상으로 본 논문에서 제안한 기법을 적용한 실험을 수행하여 제안 기법의 유용성을 실증하였다.

• 대한화학회지
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• 제63권2호
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• pp.102-110
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• 2019

본 연구에서는 G 과학고등학교의 영재학생 97명을 대상으로 설문지를 통해 과학 메타모델링 지식의 발달 단계를 탐구하였다. Rasch 모델 분석 결과 Person reliability는 0.71, Item reliability는 0.96로서 과학 메타모델링 지식의 발달 단계가 적합함을 확인하였다. 학생들의 과학 메타모델링 지식의 발달 단계는 4단계로 분류되었으며, 크게 모델을 객관적인 것으로 보는 1, 2단계와 모델을 주관적인 것으로 인지하는 3, 4단계로 나뉘었다. 1단계는 모델을 하나의 현상을 그대로 시각적으로 표상한 것으로 보는 관점이고, 2단계는 모델이란 객관적인 지식이나 이론에 해당하는 것으로서 설명을 위한 도구라고 생각하는 단계이다. 3단계는 모델을 과학자의 탐구 도구로서 바라보며, 4단계는 모델이란 잠정적인 것이며 한 가지 현상에 여러 개의 모델이 공존할 수 있다고 보는 단계이다. 본 연구에서 도출한 과학영재 학생들의 과학 메타모델링 지식의 발달 단계는 영재학생들을 대상으로 과학 모델 및 모델링에 대한 교육과정을 구성할 때 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 박물관보존과학
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• 제22권
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• pp.15-26
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• 2019

이 연구에서는 표면형상 취득에 최적화되어 있는 광학식 정밀스캐닝과 내부 형상획득에 사용되는 X-선 CT스캐닝 결과를 이용하여 삼총통의 내·외부 형상을 다각적으로 분석할 수 있는 3차원(이하 3D) 융합 모델을 제작하였다. 먼저 두 스캐닝 결과를 호환 가능한 확장자로 변환 한 다음 상호간의 정합성을 검증하고자 3D 편차분석을 수행하였다. 이 결과, 두 스캐닝 모델은 대부분(56.98%) ±0.1mm 이내의 편차를 보였으며, 이 수치는 ICP 알고리즘 기반의 정합 및 병합에 큰 영향을 주지 않았다. 병합된 데이터는 총통의 외부 표면색 및 미세형상, 내부 두께 및 구조를 잘 표현하였다. 광학식 표면스캐닝과 X-선 CT스캐닝의 3D 융합 모델은 문화유산의 디지털기록화뿐만 아니라 제작기법 해석에 유용하게 사용되었다. 향후 박물관 전시 영역에서 전시품의 과학적 조사 정보를 보다 쉽게 관람객에게 전달하는 효과를 발휘 할 것으로 기대된다.

• 환경생물
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• 제41권4호
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• pp.413-426
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• 2023

종분포모형은 생물다양성 보전 및 기후변화 영향평가 등을 위해 활발히 이용되는 방법론이며, 국내에서도 다양한 연구가 진행되고 있으나, 관련 연구 현황과 최근의 동향을 파악하고 시사점을 논의하여 미래 연구에 유용한 정보를 제공하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 국내의 학술지에서 출판된 학술논문을 대상으로 종분포모형의 활용 동향과 흐름을 파악하여 향후 관련 연구에서 활용될 수 있는 기초적인 정보를 제공하고자 하였다. 우리는 국내의 관련 학술논문을 수집하여 문헌학적 방법과 텍스트마이닝을 통해 분석했고 이를 토대로 종분포모형 관련 연구현황과 최근의 동향을 파악하였다. 국내 종분포모형 관련 학술논문은 1998년부터 2023년까지 총 148편이 출판되었으며, 그중 115편(77.7%)은 2015년 이후 출판된 것으로 나타났다. 다양한 알고리즘 중 MaxEnt 모델이 가장 많이 활용되었으며(44.5%), 식물을 대상으로 한 연구와 생물종 분포 및 평가, 기후변화와 관련된 주제가 주요 주제로 다루어졌다. 텍스트마이닝 분석에서 가장 많이 출현한 핵심어는 "Climate change"로 다양한 연구 주제에서 기후변화로 인한 생물다양성 변화를 고려하였다. 향후 종분포모형의 활용에는 다양한 조건에 따른 최적의 모형 선택, 모형 간 연계, 정량적인 입력 변수의 개발 등을 고려할 필요가 있으며, 현지 조사 자료의 수집 체계 개선 등을 도모하면 생물 다양성 보전과 기후 대응 등 국가 정책 수요에 유용하게 활용될 수 있는 과학적 도구로써 기여가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.49-64
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• 2021

화학·생물(화생) 위험을 초기 단계에 효과적으로 대응하기 위해서는 화생 대응 계획을 체계적으로 발전시켜야 하며, 모델링 및 시뮬레이션은 이를 위한 과학적 수단으로 활용될 수 있다. 그러나 오염 확산 모델링 분야는 많은 발전을 이루고 있으나, 화생 대응 계획을 모의하고 적절성을 분석하는 시뮬레이션 분야는 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. 이에 본 논문에서는 화생 오염 탐지, 보호, 제독 등 대응 계획을 과학적으로 모의하기 위한 모델을 제안한다. 먼저 기상 및 지형 조건을 고려하여 예측된 오염 확산 결과를 교전 모델에 반영하는 방법을 제시한다. 이어서 공개된 사상자 예측 기법을 기반으로 전투 모의 개체의 화생 피해를 모의하는 화생 전투 피해 모의 기법을 설계한다. 그리고 화생 위험 탐지·정찰, 제독, 보호 등 화생 위험 대응 계획을 체계적으로 모의하는 과업을 모델링한다. 끝으로 화생 감시소 운용에 의한 오염 탐지의 신속성을 분석하는 한편, 화생 제독소 운용 시 오염 부대 규모와 제독 부대 규모에 따른 제독 소요 시간을 분석함으로써 화생 전투 모의 실험의 가능성을 확인한다. 제안된 모델을 이용하면 향후 군의 화생 방호 체계 및 운용개념에 대한 효과 분석은 물론 재난 방재 및 모의 훈련 분야에서도 일부 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• KSBB Journal
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• 제21권3호
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• pp.224-229
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• 2006

전산모사 프로그램인 FEMLAB을 이용하여 chiral center를 가지고 있는 racemate인 ibuprofen의 R-form과 S-form의 분리 전산모사 결과와 Kromasil KR100-5CHI-TBB 칼럼을 사용하여 HPLC를 통한 실험데이터를 비교 분석하였다. Hexane/t-BME/acetic acid(45:55:1 v/v%)의 이동상의 조건에서 이론단수(number of theoretical plates), 이론단높이(HETP; Height Equivalent to a Theoretical Plate)을 구하여 축방향 확산계수($Deff_i$)를 계산하였다. PIM(Pulsed Input Method)을 사용하여 분석한 결과 ibuprofen의 농도가 증가할수록 Langmuir 등온흡착식을 따르는 비선형 거동을 보였고, 각 농도에서의 체류시간($t_R$)과 phase ratio를 이용하여 비경쟁적 Langmuir 등온흡착식의 매개변수를 추산하였고, 이 매개변수를 이용하여 경쟁적 Langmuir 등온흡착식을 결정하였다. 실험을 통해 얻은 데이터를 FEMLAB 적용하여 등온흡착식의 변화에 따른 용리띠의 변화와 두 성분이 컬럼을 이동하는 동안 두 성분간 분리 과정을 관찰하였다. Ibuprofen의 농도, 유속을 변화시키면서 실험결과와 전산모사결과를 비교한 결과 실험결과와 전산모사결과가 비슷한 경향성을 보였다. 이와 같이 FEMLAB 전산모사 프로그램의 실험적용 가능성을 확인하였고. 실험과 일치하는 전산모사데이터를 얻기 위해서 고정상내의 세공에서의 물질전달을 포함하는 물질수지식의 적용과 비선형 흡착평형식에 대한 좀 더 정확한 식이 요구된다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권6호
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• pp.691-711
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• 2022

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.