• 한국과학교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.763-777
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• 2013

본 연구는 통합을 실천하고 있는 두 학교의 사례를 통해 학교 차원의 통합 과학교육의 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 통합을 실천하고 있는 학교에서 일어나는 통합은 어떤 형태인지 그리고 일반 학교와 구별되는 그 학교의 상황 요소는 무엇인지를 수업 참관, 교사 면담, 학교교육계획서 수집, 수업 동영상 분석, 학생 결과물 수집과 같은 다중적인 방법을 사용하여 살펴보았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 학교는 통합의 유형, 수준, 교사의 역할, 학생 활동에서 차이를 드러냈으며 이러한 차이가 다른 모습의 통합 과학교육 사례를 보여주었다. 둘째, 두 학교가 통합을 실천할 수 있게 한 학교 상황 요소가 있었다. 통합교육을 실천한 학교를 대상으로 한 선행 연구 결과와 비교했을 때 '리더십', '교사 팀의 협력활동', '교육계획을 위한 시간확보', '유동적인 시간운영', '지역사회와 연계'와 같은 유사한 학교 상황요소가 발견되었다. 그러나 두 학교의 사례에서는 통합을 기존의 안정적 성격의 교육적 시도가 아닌 보수적인 교사 문화를 극복하여 학교 교육의 혁신을 추구하는 것으로 보았다. 따라서 이 연구에서는 '보수적 문화극복/혁신 추구'를 새로운 학교 상황 요소로 제안하였다. 또한 두 학교는 안정적인 교사 관계를 형성하였으나 선행 연구에 비해 단기간에 대규모로 실시되었기 때문에 선행 연구에서 제안한 '소규모의 안정적인 학습 환경' 대신 '협력적 친밀한 관계'로 요소를 수정하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1304-1310
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• 2008

본 연구의 목적은 거주자의 명령 없이도 스스로 거주자의 행위를 배워서 다가올 상황을 예측하고 이에 맞춰진 개인화 된 서비스를 제공할 수 있는 지능형 유비쿼터스 주택의 시스템구조를 제안하는 것이다. 이러한 시스템 구조가 갖춰야 할 전제조건으로 거주자의 행위패턴, 공간이동패턴, 서비스패턴을 조합한 맞춤형 서비스개념 도입이 필수적임을 도출했고, 이를 구현할 수 있는 4가지 구성요소로 Agent, Database, Working Memory, Log Data가 필요함을 확인하였다. 특히 이들 4가지 구성요소를 갖는 지능형 유비쿼터스 주택의 시스템 구조는 처음에는 거주자 행위의 사례나 패턴이 저장되어 있지 않지만 시간이 지남에 따라 각 거주자에 대한 정보가 누적되고 거주자의 라이프스타일을 인식하게 되면서 거주자별 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.457-466
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• 2005

본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.117-124
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• 2021

이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.

• 복식문화연구
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• 제29권1호
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• pp.134-151
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• 2021

The aim of this research is to develop a clothing and textiles studio course for preservice home economics teachers applying principles of Project-Based Learning (PBL) and maker education to equip future teachers with the ability to nurture creativity among adolescents. The studio course was developed in the following stages: analysis, design, development, implementation, and evaluation. We concluded that the resulting course met the following objectives extracted from the 2015 revised curriculum of home economics subjects: to promote creative and environmentally-friendly fashion design and styling abilities, gain the ability to use makerspace tools, understand flat pattern making and sewing processes, and develop creative thinking, aesthetic sense, and communication skills. Furthermore, the educational effects of PBL and maker education were confirmed through student comments on the course. Students mentioned the practicality of the material in their actual lives along with their enhanced integration of the subject material, self-directedness, aesthetic sense, ability to learn through trial and error, collaboration and communication, and sharing. Based on results from the implementation and evaluation stages, a clothing and textiles studio course should include the following modules: introduction of terms and tools, submission and sharing of clothing reformation and upcycling techniques, introduction to hand sewing, pouch making, heat-transfer printing, 3D printing, mask making, hat making, vest making, and the final team project on fashion styling. It is important for instructors to provide detailed guidelines on selecting personas for styling, looking for available materials, and selecting materials online.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.83-91
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• 2020

이 연구의 목적은 간호대학생을 위한 창의성 기반 창의융합교과목을 개발하는 것이다. 연구의 목적을 위해 Bobbitt의 교육과정 개발 모형에 의해 요구분석, 교육목표 설정, 교육목표 세분화, 교육내용 선정 및 조직의 과정을 거쳐 교과목 내용을 선정하고 전문가의 타당도 검증과정을 거쳐 창의융합교과목을 개발하였다. 창의융합교과목은 이론적 검토를 통해 창의성을 중심으로 다른 분야와 융합하는 교육내용을 구성하였으며 2학점의 교양교과목으로 제시하였고, 교육방법으로서 블랜디드 러닝을 활용한 온라인 수업과 팀별활동 중심의 오프라인 수업을 제시하였다. 또한, 교과과정을 이해, 적용, 종합·심화로 구분하여 학생들이 창의 융합적 사고의 개념을 이해하고 사고기법 및 전략학습 과정을 통해 적용하고 팀별 프로젝트를 통해 창의융합적 사고력을 향상할 수 있도록 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.576-581
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• 2021

고농도의 경우 저농도와 비교하였을 때, 발생 빈도수의 차이와 발생 환경에 대한 차이로 예측 성능의 한계를 두드러지게 보이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 저농도와 고농도로 분류하고 구분된 농도별로 특성을 학습시킨 두 가지 예측 모델을 통해 예측을 수행하는 모델을 제안하였다. 저농도와 고농도를 분류하기 위해 DNN 기반의 분류 모델을 설계하고 분류모델을 통해 구분된 저농도와 고농도를 기준으로 농도별 특성을 반영하기 위한 저농도 예측 모델과 고농도 예측 모델을 설계하였다. 농도별 예측 모델의 성능 평가 결과, 저농도 예측 정확도가 90.38%, 고농도 예측 정확도는 96.37% 의 예측 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.440-446
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• 2016

군사 비밀이나 조직의 기밀 데이터는 그 조직의 매우 중요한 자원이며 외부로부터의 접근이 차단되어야 한다. 그러나 최근 인터넷의 접근성이 높아짐으로써 보안이 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이를 위해 네트워크 내부에 대한 공격이나 침입행위를 탐지하는 이상 행위 탐지 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 이상 행위 탐지는 외부로부터의 침입에 대한 측면만 다루고 있으며, 공격이나 침입보다 더 큰 피해를 입히는 내부 데이터의 유출에 대해서는 다루고 있지 않다. 또한 기존의 이상 행위 탐지 방법을 데이터 유출 탐지에 적용할 경우 네트워크 내부의 환경과 여러 가지 변수들이 고려되어 있지 않기 때문에 많은 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 유출 탐지를 위한 이상 행위 탐지(Data Exfiltrating Detection for Anomaly Detection : DEDfAD) 방법의 정확도 향상을 위하여 DEDfAD에서 고려되어야 하는 이슈 사항들에 대하여 기술하고, 프로파일 기반의 탐지 방법과 머신러닝 기반의 탐지 방법으로 분류하여 이들의 장단점을 분석한다. 또한 분류된 접근 방법을 중심으로 이슈들과의 비교분석을 통해 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.916-923
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• 2023

연구목적: 2022년 산업재해 현황 부가통계에서 건설업 사망사고자 현황을 보면 건설업 전체 사망사고자의 27.8%가 건설장비로 인해 발생하고 있다. 현장 대형화, 고층화 등으로 발생하는 순회 및 점검의 한계를 극복하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용해 건설장비를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 해당 모델의 정확도 및 현장 적용성에 대해 분석하고자 한다. 연구방법:본 연구에서는 건설장비 중 굴착기, 덤프트럭, 이동식 크레인의 이미지 데이터를 딥러닝 학습시킨 뒤 학습 결과를 평가 및 분석하고 건설현장에 적용하여 분석한다. 연구결과: 'A' 현장에서는 굴착기 및 덤프트럭의 객체를 추출하였으며, 평균 추출 정확도는 굴착기 81.42%, 덤프트럭 78.23%를 나타냈다. 'B' 현장의 이동식 크레인은 78.14%의 평균 정확도를 보여줬다. 결론: 현장 안전관리의 효율성이 증가할 수 있고, 재해발생 위험요인을 최소화 할 수 있을것이라 본다. 또한, 본 연구를 기반으로 건설현장에 스마트 건설기술 도입에 관한 기초적인 자료로 활용이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1061-1067
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• 2023

이 단보에서는 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 활용에 앞서, 농림위성과 분광밴드가 유사한 Sentinel-2 위성영상에 대하여 대기보정을 모의하였다. second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector(6SV)2.1 복사전달모델과 기계학습의 일종인 랜덤 포레스트(random forest, RF)를 활용하여 6SV2.1을 모사한 RF 기반의 대기보정 모델을 개발한 결과, 6SV2.1로 산출된 반사도와 RF 모델로 예측된 반사도 간의 유사도가 매우 높게 나타났다.