디지털 역량 교육의 중요성이 부각되고 있는 가운데, 본 연구는 학생들의 정보 교육 격차 해소 등을 목적으로 초등학생 대상 방학 중 블록코딩 수업에 대한 사례 연구이다. 연구의 목적은 놀이 중심의 블록코딩 수업의 프로그램을 설계하여 운영하고 학생들의 흥미도 향상에 효과가 있는지 알아보는 것이다. 2차의 자문과 수정을 통해 교안을 완성하여 수업을 운영하고 학생들을 대상으로 학습 흥미도에 변화를 t-검정을 통해 분석한 결과, 본 연구에서 설계한 놀이 중심의 블록코딩 수업은 학생들의 흥미도 향상에 효과적이었다. 그리고 현실감 높은 놀이 활동을 통한 학생주도의 학습 과정과 몰입, 그리고 그룹 활동으로 인한 친교와 협업, 의사소통 등의 흥미 요소를 발견할 수 있었다. 본 연구는 코딩을 처음 접하는 학생들에게 학습 흥미를 높여주는 방안을 제안하였다는 의의가 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.208-216
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2023
The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.
현대의 비즈니스 환경에서는 협업과 상호 운용성이 조직의 성공과 수익성에 있어 중요하다. 그러나 다양한 조직 간의 작업 통합은 Identity and Access Management (IAM)의 역할과 정책의 차이로 인해 많은 커스터마이징이 필요하다. 사용자 중심의 신원 (UCI)은 사용자를 중심으로 한 분산 액세스 솔루션을 제공하여 이러한 문제를 해결할 수 있다. 이 연구는 다양한 조직 간의 IAM 역할 및 프로토콜의 충돌 속에서 자원 액세스를 간소화하는 UCI의 능력을 깊게 조사한다. 이 연구는 UCI 기반의 다중 도메인 액세스 제어 (MDAC) 프레임워크를 제시하며, 이는 온톨로지, 도메인 간의 액세스 역할 및 정책을 표현하기 위한 통합된 방법, 그리고 UCI 인프라와 통합되는 소프트웨어 서비스를 포함한다. 목표는 다양한 도메인에서의 액세스 역할 및 정책 관리에 대한 명확한 지침을 제공함으로써 조직의 자원 관리와 의사 결정을 강화하고, 궁극적으로 기업의 투자 수익률을 향상시키는 것이다.
Microplastics in water resources have been recognized as a serious problem. The discharge of microplastics from wastewater treatment plants is considered a major contributor to environmental pollution in water resources. However, a reliable analytical method for quantifying microplastics in wastewater treatment plants has not yet been established. This study proposes a reliable, quick, and easy analytical method for quantifying microplastics. For the removal of organic particles, preprocessing steps were applied including oxidation, sonication, washing, and sieving. Nile Red staining was used to visualize microplastics, and quantitative analysis was conducted using fluorescent imaging. The stained microplastics were ultimately quantified through image analysis software. Among the preprocessing steps, sonication and washing stages were particularly effective in efficiently removing interfering substances from wastewater, enhancing the accuracy of the microplastic analysis. Additionally, various solvents (methanol, acetone, and N-hexane) for the Nile Red staining solution were tested. When N-hexane was applied as the solvent, the quantity of stained microplastics was lower compared to methanol and acetone. This suggests that N-hexane has a greater potential of reducing false staining and counting of non-plastic particles. In summary, this research demonstrates a robust method for quantifying microplastics in wastewater treatment plants by employing effective preprocessing steps and optimizing the staining process with Nile Red and N-hexane.
본 논문에서는 점프 항을 포함하는 이자율 기간구조 모형의 채권 가격을 결정하기 위하여 이토의 보조정리(Ito's Lemma)를 적용하여 채권가격편미분방정식(Partial Differential Bond Price Equation; PDBPE)을 유도한다. PDBPE으로부터, 지수함수에 대한 매클로린 급수 (Maclaurin series; MS)와 적률생성함수(moment-generating function; MGF)를 이용하여 채권 가격의 수치해(Numerical Solution; NS)를 구한다. 그리고 몬테 카르로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation; MCS) 기법을 이용하여 채권의 가격을 결정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션 과정을 통하여 채권의 가격을 결정한다. 수치적 분석을 이용한 채권 가격의 NS와 MCS를 이용하여 얻은 채권 가격의 결과를 비교하기 위하여, NS의 값과 MCS의 값의 비율인 상대오차(Relative Error; RE)를 구한다. 이로부터 얻은 RE가 약 2.2%보다 작음을 확인할 수 있고, 이것은 수치적 분석뿐만 아니라 제안한 알고리즘을 이용해도 채권의 가격을 매우 정확하게 예측할 수 있음을 의미한다. 또한, 지수함수에 대한 MS를 이용하여 얻은 채권 가격의 NS가 MGF를 적용하여 구한 채권 가격의 NS보다 상대적으로 오차가 작다는 것을 확인할 수 있다.
최근 다양한 분야에서 인공지능(AI), 블록체인(Blockchain), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 신규 서비스 창출 및 새로운 디지털 시대를 만들어가고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 우리나라도 "스마트시티"에서 "플랫폼 도시"로 거듭나기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 도시 단위의 스마트시티 통합플랫폼과 주거 단위의 스마트하우징 플랫폼과 연계를 통해 새로운 서비스와 가치를 창출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트하우징 플랫폼과 스마트도시 안전망 중 하나인 스마트 119 긴급출동 지원 서비스와의 연계 시나리오를 정의하고, 스마트 119 긴급출동 지원서비스를 제공하기 위한 스마트하우징 플랫폼과 스마트시티 통합플랫폼 간 데이터 전송 규약 및 데이터 교환을 위한 메타데이터 스키마를 제안한다.
최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
현재 음성인식 기술은 꾸준히 발전하고 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성 데이터 품질이 음성인식 모델에 미치는 영향을 알아보기 위해 데이터셋을 전체 데이터셋과 SNR 상위 70%의 데이터셋으로 나눈 후 Seamless M4T와 Google Cloud Speech-to-Text를 이용하여 각 모델의 텍스트 변환 결과를 확인하고 Levenshtein Distance를 사용하여 평가하였다. 실험 결과에서 Seamless M4T는 높은 SNR(신호 대 잡음비)을 가진 데이터를 사용한 모델에서 점수가 13.6으로 전체 데이터셋의 점수인 16.6보다 더 낮게 나왔다. 그러나 Google Cloud Speech-to-Text는 전체 데이터셋에서 8.3으로 높은 SNR을 가진 데이터보다 더 낮은 점수가 나왔다. 이는 새로운 음성인식 모델을 훈련할 때 SNR이 높은 데이터를 사용하는 것이 영향이 있다고 할 수 있으며, Levenshtein Distance 알고리즘이 음성인식 모델을 평가하기 위한 지표 중 하나로 쓰일 수 있음을 나타낸다.
본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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