• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.194-195
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• 2016

IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.237-251
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• 2023

본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고 학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의 답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을 구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험 데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안 데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이 향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은 97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게 채점하는 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.75-82
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• 2012

센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크에 독립적으로 센서 데이터 의미를 해석하고 처리하기 위해 제안되었다. 그러나 기존 센서 레지스트리 시스템 구조는 정적 처리 방법을 제공한다. 즉, 이용할 데이터 영역을 고려하지 않고 불필요한 연산을 수행함으로써 전체적인 처리 성능을 저하시킨다. 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템 구조의 문제점을 해결하기 위해 센서 메타데이터 영역화와 재사용성에 기반한 성능 개선 모델을 제안한다. 제안 모델은 센서 레지스트리 시스템에서 모바일 디바이스로 전송되는 센서 메타데이터의 영역을 상황 맞게 결정할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 센서 메타데이터의 재사용성을 지원함으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이 논문에서는 성능 비교 평가를 통해 제안 모델의 장점을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.673-676
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• 2002

XML은 모든 분야의 데이터를 저장하고 다른 형태의 데이터로 변화될 수 있는 강한 힘을 지니고 있다. 웹에서의 가상 교육에 대한 데이터도 XML로 저장한다면 한번 저장된 데이터는 어떤 사이트에서든 조금의 수정없이 바로 사용할 수 있다. 물론 이 데이터 구조가 미리 정의되어 모든 사이트에서 이 구조대로 XML 데이터를 만들어야 가능하다. 현재 사이버 교육 사이트들의 강좌 데이터는 데이터베이스에, 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 것은 ASP, 가져온 데이터를 사용자에게 서비스하는 최종 산출물은 HTML로 구성되어 있어 이 데이터는 더 이상 가공을 할 수 없게 된다. 즉 각각의 사이버 교육 사이트들의 데이터는 서로 공유될 수 없다. 본 논문은 현재 사이버스쿨의 한계를 벗어날 수 있도록 새로운 표준으로 제안되어진 XML을 이용하여 사이버 강좌 관리시스템을 위한 통일된 XML 데이터 구조를 정의하고 웹에서 어떻게 사용해야 하는지 모델을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.318-321
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• 2008

국제물류 EPCglobal Network 프레임워크에서 대용량 운송 데이터베이스의 누적과 경영 전략의 의사결정에 필요한 지식 탐사를 위해 데이터 웨어하우스 시스템 도입이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 국제물류 통합 플랫폼을 지원하는 데이터 웨어하우스를 설계하기 위해 현재 데이터베이스 시스템을 분석하고 다차원 데이터 모델인 사실 별자리 스키마 구조를 이용한다. 또한 설계된 데이터웨어하우스를 통해 의사결정을 지원할 수 있는 지식탐사를 위한 질의들의 예를 보여준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.197-207
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• 2022

본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택 가능한 블록을 생성하고 추천해 주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 '엔트리' 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.162-164
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• 2007

현재 전국 16개 시도교육청에서는 제작한 대량의 인터넷 동영상을 서비스하고 있으나 제작 인터넷 동영상 콘텐츠의 재사용 및 공동활용을 높이기 위해서는 인터넷 동영상 개발 과정에서 필요한 효율적 콘텐츠 개발 방법과 품질관리를 포함한 콘텐츠 관리가 요구된다. 인터넷 동영상 공동 활용을 위해 다수의 정보저장소를 사용함으로 메타데이터 등록의 중복 작업이 발생하며, 이를 해결하기 위해서는 인터넷 동영상 공동 활용을 위한 시스템적인 연계가 필요하다. 이 논문에서는 인터넷 동영상 콘텐츠의 유통을 위한 인터넷 동영상 메타데이터의 역할과 요건, 그리고 교육정보 메타데이타의 특성을 살펴보고 인터넷 동영상 메타데이타 적용 원칙 및 메타데이타 필수 구성 요소를 도출하였다. 또한 인터넷 동영상 메타데이터의 전국교육정보공유체제 및 사이버가정학습서비스와 효과적으로 연계 하기 위한 모델을 제시한다

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.57-59
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 다양한 분야에서 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 대화 시스템을 구현하기 위한 방법으로 인공 신경망(neural network)을 기반으로한 end-to-end learning 방식이 제안되었다. End-to-end learning 방식을 이용한 식당 예약 시스템 모델의 학습을 위해 페이스북은 영어로 이루어진 식당 예약에 관련된 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하였다. 하지만 end-to-end learning 방식의 학습은 많은 학습 데이터가 필요하다는 단점이 존재하는데, 액션 템플릿(action template)의 정의를 통해 도메인 지식을 표현함으로써 일반적인 end-to-end learning 방식보다 적은 학습량으로 좋은 성능의 모델을 학습할 수 있는 Hybrid Code Network 구조를 제안한 연구가 있다. 본 논문에서는 Hybrid Code Network 구조를 이용하여 한국어 식당 예약 시스템을 구축할 수 있는 방법을 제안하고, 한국어로 이루어진 식당 예약에 관련한 학습 대화 데이터를 구축하는 방법을 제안한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.101-113
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• 2007

본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.527-529
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• 2021

본 논문은 올바른 재활용품 분리배출에 대한 교육과 학습을 제공하는 AI 기반 분리배출 교육 플랫폼 서비스를 기획하고, 재활용품을 인식하고 판단하는 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현에 집중한다. 리사이클링 봇은 대량으로 수집되는 이미지데이터를 이용하여 인식 판단하기 위한 AI 학습모델을 적용하고 실험을 진행하여 결과를 확인하였다.