• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.25-30
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• 2021

2022 개정 교육과정에서 AI교육의 도입에 따라 데이터 관련 교육의 필요성이 대두되고 있는 상황에서 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상 시키는 것이 필요하다. 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상하기 위한 SW교육에 대한 방안을 연구하고자 한다. ADDIE 교수설계모형을 바탕으로 프로그램을 설계하였고, 교사를 대상으로 요구분석 설문조사를 실시하여 요구 분석을 실시하였다. 요구분석 결과에 근거하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결을 주제로 교육 프로그램을 설계하였다. 본 연구에서는 데이터 기반 문제해결의 중요성과 그 역량의 필요성을 제기하였다. 후속 연구에서는 데이터 기반 문제해결 SW 교육이 문제해결력에 어떤 유의미한 효과성을 나타낼지 밝히는 것이 필요하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.713-721
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• 2021

교육부에서 2022 개정 교육과정에 본격적으로 AI교육을 도입하면서 AI교육과 더불어 데이터 관련 교육의 필요성에 대한 공감도가 높아지고 있다. 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 역량을 기르기 위해서는 데이터에 대한 이해와 활용 역량이 기반되어야 한다. 본 연구에서는 요구분석, 선행연구분석 결과를 종합하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결 SW교육 프로그램을 개발하였다. 데이터 기반 문제해결 교육 프로그램은 데이터 과학의 내용 중 초등학생을 대상으로 적용할 수 있는 교육 요소들로 구성하여 개발되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 통해 실생활 데이터를 바탕으로 다양한 주제와 교과를 융합한 교육을 연계할 수 있다. 더 나아가 데이터에 대한 이해를 바탕으로 보다 내실 있는 AI교육 프로그램의 기반을 갖추게 될 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제43권2호
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• pp.227-238
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• 2019

이 연구에서는 데이터 기반 과학탐구에서 탐구활동과 협력적 문제해결력에 대한 초등학생들의 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경남 소재 도시의 초등학생 고학년 26명을 대상으로 20차시의 데이터 기반 과학탐구 수업을 진행하였다. 학생들은 탐구 문제를 선정한 후 디지털 탐구도구로 데이터를 수집하는 탐구 과정을 수행하였다. 수업 후 인식 조사 설문과 면담을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구에서 '탐구 설계 및 수행' 단계가 가장 유익한 것으로 인식하였다. 둘째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구를 통해 과학적 능력과 협동심이 향상되었고, 탐구문제 선정이 가장 어렵다고 인식하였다. 셋째, 학생들은 협력적 문제해결력의 향상에 대해 긍정적으로 인식하였다. 이상의 결과로부터 데이터 기반 과학탐구는 초등학생들의 과학적 탐구능력과 협력적 문제해결력 향상을 위해 필요함을 알 수 있었다. 이 연구를 바탕으로 다양한 탐구활동의 개발과 연구를 통해 미래를 살아갈 학생들에게 필요한 다양한 역량들을 함양할 수 있는 탐구 기회가 제공되기를 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.187-189
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• 2004

XML을 기반으로 한 시스템간의 통합하는 과정에서 발생하는 데이터 정의 이질성 문제, 데이터 표현의 이질성 문제, 유사표준의 중복 개발 등이 야기되므로, 이에 대한 대비책이 필요하다. 따라서 분산된 이 기종 시스템들마다 각기 구조화된 데이터베이스틀 통합하는 과정에 발생하는 시스템간의 불일치 문제를 해결할 수 있는 방법이 메타데이터를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이질적이면서도 분산되어 있는 정보 저장소로부터 메타데이터틀 수집하고. 이를 통합된 메타데이터 베이스로 구축하여, 분산된 데이터베이스에 대한 검색정보 및 데이터 트랜잭션을 할 수 있도록 제안한다. 정보 통합 방법으로는 메타데이터를 기반으로 한 가상 스키마를 이용한다. 스키마 이질성과 데이터 이질성 해결하기 위한 방법으로 메타데이터 가상 스키마를 설계하였다. 메타데이터 가상 스키마 기반으로 한 정보 통합은 XML 뷰어 어인 XDR을 기반으로 한다. 이는 XMVS 템플릿으로 분해하여, 통합 처리 할 수 있는 XML기반의 가상 스키마를 이용한 정보 통합 검색시스템을 설계 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.350-352
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• 2022

발병률이 낮은 병은 데이터 불균형 문제가 발생하며, 이는 의료계에서 겪는 원초적인 문제이다. 이런 불균형 문제를 해결하고자 Pix2Pix 로 생성적 적대 신경망 기반 의료 이미지 증강 기법을 설계하여 데이터 불균형 문제 해결 및 성능을 향상시켰다. 합성 데이터의 추가 및 기하학적 데이터 증강의 유무에 대한 4 가지 시나리오로 성능을 비교하여 제안된 기법이 가장 효과적임을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.227-235
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• 2015

빅데이터분석은 조직의 문제해결을 위한 융합적 수단이다. 효과적인 문제해결을 위해서는 문제의 형태, 데이터의 유형 및 존재여부, 데이터 분석역량, 분석을 위한 기반정보기술의 수준 등 다양한 요인을 융합적으로 고려하여 문제해결의 접근법이 결정되어야 한다. 본 연구에서는 기획 접근법으로 논리적인 하향식 접근법, 데이터기반의 상향식 접근법, 그리고 문제해결 환경의 불확실성을 극복하기 위한 프로토타이핑 접근법 등 세 가지 유형을 제안한다. 특히, 이 유형 중에서 창의적 문제해결과 상향식 접근법이 어떤 연관성을 갖는지 살펴본다. 또한 데이터 거버넌스와 데이터 분석역량을 융합적으로 고려하여 조직의 빅데이터분석의 소싱과 관련한 주요 전략적 이슈를 도출한다.

• 지능정보연구
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• 제4권2호
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• pp.45-59
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• 1998

다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.101-103
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• 1999

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.119-122
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• 2022

연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.764-767
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• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.