• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.200-207
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• 2020

팹랩(Fab Lab)의 설립목적은 전세계 지역 커뮤니티의 지속 가능한 발전을 도모하는 것이다. 이를 위해 팹 재단(Fab Foundation)은 2054년까지 도시의 자급자족률을 50% 이상을 유지하는 자원 순환형 사회를 준비하고 있다. 팹랩은 선진국에서 창업이나 전문가를 위한 제작 공간뿐만 아니라, 학습과 창조를 위한 개방형 혁신 공간으로 자리매김하고 있다. 또한, 신흥국에서는 개인 혹은 커뮤니티의 요구를 반영하는 적정한 신기술을 제작하고, 공유하는 디지털 제작터의 역할을 수행하고 있다. 인도 전역에 70개의 팹랩이 있으며, 이는 러시아의 48개를 앞서는 신흥국 최대 규모이다. 인도의 팹랩은 6개월마다 주기적인 모임을 통해 협업 프로젝트를 진행하고, 많은 스타트업을 양산해내고 있다. 본 연구의 주제인 팹랩 빅얀 아쉬람은 인도 농촌의 대안학교에 디지털 랩의 개념을 이전하는 장소로 정의하고 있다. 본 연구에서 구루쿨라(Gurukula) 제도의 현대판인 빅얀 아쉬람이라는 농업공동체 대안학교가 팹랩이라는 디지털 패브리케이션과 성공적으로 결합하여, 제4차 산업혁명의 새로운 시민주도의 메이킹 커뮤니티로 거듭난 사례를 살펴보았다. 이를 바탕으로 현지 실정에 맞는 인도 팹랩의 발전 모델을 탐색해 보았다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제42호
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• pp.97-116
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• 2020

본 논문에서 현대사회는 인구감소와 평균수명의 증가로 평생교육과 원격교육의 필요성이 증가되고 있으며 많은 사람들이 질 좋은 교육적 혜택을 받을 수 있게 되었다. 게다가 일상과 학습이 함께 결합되는 교육의 대중화와 일상화가 교육적 특징이다. 개개인은 더욱 쉽게 지식에 다가갈 수 있게 되었으며 이에 동영상이 중요한 역할을 담당하게 되었다. 영상 콘텐츠는 교육의 대중화와 일상화를 이끌어내는 가장 기본 매체이며 정보통신기술의 발달과 미디어 콘텐츠 제작, 편집기술의 대중화로 누구나 쉽게 만들고 공유할 수 있게 되었다. 영상교육콘텐츠 사업은 SNS를 통해 세계적으로 증대할 것으로 보이는데 특히, 화예디자인 관련 영상콘텐츠 교육산업은 환경이 필수인 시대에 적합한 콘텐츠 분야로 여겨진다. '1인가구, 1인 미디어' 시대가 특징인 현시대에 식물로 구성된 환경은 인간의 정서적인 능률과 환경의 쾌적성, 안정감을 회복시켜서 스트레스로부터 보호해 준다. 즉 본능적으로 인간은 자연에 대한 선호성을 가지고 있기 때문에 식물은 인간성 회복을 위해 중요한 역할을 한다. 이러한 배경 하에 화예디자인은 고성장, 고부가가치 및 고용 창출 효과가 높은 유망산업분야가 될 것으로 기대된다. 인류 4차 혁명시대에 경쟁력 있는 영상콘텐츠는 미래국가의 성장을 좌우 할 것으로 예상되면서 화예디자인 분야 교육콘텐츠 산업에 수요자 눈높이에 맞는 의견과 감성적인 사고가 반영된다면 더욱 발전된 화예디자인 분야의 발전을 기대해 볼 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.185-191
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• 2021

본 연구의 목적은 플립드러닝 기반의 PBL(Problem-Based Learning) 수업 모형을 활용하여 중학교 영어 수업을 개발하고, 그 효과를 살펴보는 데에 있다. 최근 들어서, 플립드러닝과 PBL을 결합하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있지만, 중고등학교 교과 수업에의 적용 연구는 아직 많지 않은 상황이며, 이에 본 연구의 시도는 이론적, 실제적 의의가 있을 것으로 기대한다. 수업 모형은 선행연구 검토를 통해 구체화시켰고, 수업 개발은 일반적 설계 절차(분석-설계-개발-실행-평가)를 따랐으며, 관련 전문가들의 자문으로 타당성을 확보하였다. 수업의 효과를 검증하기 위하여 영어 학업성취도 검사와 영어과 핵심역량 검사를 수업 처치 사전과 사후에 실시하였다. 영어 학업성취도 변화는 대응표본 t 검증의 방법으로 분석하였고, 핵심역량과 성취도 검사 수행 수준(상위, 하위)이 사전-사후 점수 변화에 미치는 효과의 양상은 혼합모형 반복측정 분산분석의 방법으로 분석하였다. 분석 결과 학업성취도와 핵심역량 모두 상승하였으며, 성취도 검사 하위 집단의 학생들이 상대적으로 더 큰 폭의 향상을 보였다. 결론적으로 플립드러닝 기반 PBL 수업은 중학생의 영어 학업성취도와 핵심역량 향상에 효과적인 것으로 보이며, 특히, 학업 성취도가 낮은 학생들에게도 효과적인 수업 방법으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.703-708
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• 2022

학술문헌의 표와 그림에는 중요하고 가치 있는 정보가 포함되어 있다. 표와 그림은 정제된 연구의 본질을 나타내며 이는 원시 데이터세트에 가장 가까운 것이라 할 수 있다. 그렇다면, 연구자들은 검색시스템을 통하여 이러한 이미지 데이터에 쉽게 접근하여 활용할 수 있는가? 본 연구에서는 이용자연구 문헌조사와 국내외 사례조사 분석을 통하여, 이미지 데이터에 대한 이용자 인식 및 니즈를 파악하고 이미지 검색시스템에 대한 잠재적인 기대효과 및 활용방안을 모색해보고자 한다. 대다수의 연구자들은 표 및 그림 색인 기능과 기존 검색 기능을 결합한 시스템을 선호하는 것으로 나타났다. 특정 개체 유형(그림 및 표)으로 검색을 제한할 수 있는 고급 검색 기능의 제공을 매우 중요하게 평가했다. 이와 관련하여, 그림과 표에 대한 검색 제한의 구현에 가장 높은 만족도를 주었다. 전반적으로, 연구자들은 표와 그림을 색인화하는 시스템의 많은 잠재적 용도를 발견할 수 있었다. 교육, 발표, 연구 및 학습을 위한 정보와 특수한 유형의 정보를 찾는 데 도움이 될 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 시스템의 유용성은 기능이 기존 시스템에 통합되고 풀텍스트에 원활하게 연결되며 완전한 캡션이 있는 고품질 이미지를 포함하는 경우 가장 높게 나타났다. 이용자 중심 이미지 검색시스템에 대한 기대효과와 활용방안 또한 논의되었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.359-366
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• 2022

본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.363-380
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• 2023

본 연구의 목적은 초등학교 교사가 수학 교과서 과제를 수학적 모델링 과제로 변형하는 과정에서 경험하는 어려움과 수학적 모델링 과제 개발을 위한 지식 변화의 사례를 분석하는 것이다. 이를 위해 10년 경력의 초등교사가 교사연구공동체의 반복적인 논의에 참여하면서 초등학교 5학년 수학의 자료와 규칙성 영역 중 평균 지도를 위한 과제를 수학적 모델링 과제로 변형하였다. 연구결과, 첫째, 교사는 과제 변형 과정에서 현실성의 반영, 수학적 모델링 과제의 적절한 인지적 수준 설정, 수학적 모델링 과정에 따른 세부 과제의 제시에 어려움을 겪었다. 둘째, 반복된 과제 변형을 통해, 교사는 학습 내용과 학생의 인지적 수준을 고려한 현실성 있는 과제의 개발, 과제의 복잡성 및 개방성 조정을 통한 과제의 인지적 수준 조정, 학생의 과제 해결 과정에 대한 사고실험을 통한 수학적 모델링 과정에 따른 세부 과제의 제시를 수행할 수 있었으며, 이는 수학적 모델링의 개념과 과제의 특징 등 수학적 모델링 과제 개발을 위해 요구되는 교사 지식이 향상되었음 보여준다. 본 연구결과는 향후 수학적 모델링 교사교육과 관련하여, 교과서 과제 변형을 통한 수학적 모델링 과제 개발 역량 향상의 기회를 제공하는 교사교육, 수학적 모델링의 이론 및 실제를 결합한 교사교육, 교사연구공동체에의 참여를 통한 교사교육이 필요함을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2023

현재 진행되는 고령화 및 인구절벽으로 대표되는 인구구조적 문제는 한국군 경계임무에 심각한 도전이 되고 있다. 본 연구의 목적은 AI모델을 적용해 군 경계체계를 지능화하는 것이다. 본 연구를 통해 제4차 산업혁명과 그 핵심이 되는 인공지능 알고리즘의 의의가 경계근무 상황실 내에서의 단순작업을 기계화하여 작업효율을 극대화하는 것임을 실증한다. 하나의 완성된 시스템으로서 군경계체계를 개발하기 위해, 지능화·자동화된 군(軍) 경계체계라는 목표로부터 필요한 인공지능 기술인 다중 객체 추적(multi-object tracking, MOT) 기술을 선택한다. 또한 체계 사용자의 접근성 및 체계 이용의 효율성을 담보하기 위해서는 데이터 시각화(data visualization)와 사용자 인터페이스(user interface)를 꼽았다. 이 추가 요소를 결합하여 하나의 유기적인 소프트웨어 애플리케이션을 구성한다. CCTV 영상 데이터 수집한 장소는 00부대 제1정문 및 제2정문에 설치된 CCTV 카메라이며, 지통실의 협조 아래 영상 수집을 진행하였다. 실험결과를 통해 경계체계를 지능화·자동화시켜 더 많은 정보를 경계체계 운용인원에게 전달할 수 있음을 보였다. 그러 나 여전히 개발된 소프트웨어 경계체계 역시 한계점이 존재한다. 이를 설명하여 군 경계체계 개발의 향후 방향성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.217-242
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• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.