• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.16-19
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• 2020

본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반의 R_CDM 으로 변환하고 그 데이터를 기반으로 다기관 임상연구를 위한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 모델링하였다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.

• 디지털콘텐츠
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• 10호통권113호
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• pp.46-51
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• 2002

국내 온라인교육 시장이 당초 급성장 할 것이라는 예측과 달리 답보상태를 벗어나지 못하고 있다. 특히 올 초 노동부의 '인터넷통신훈련시행지침'이 개정되면서 자격 요건이 강화돼 많은 업체들이 어려움을 겪어야 했다. 이러한 가운데 업계에서는 침체 및 조정기에 빠져 있는 국내 온라인교육 시장의 활성화를 위해 e-러닝산업협회를 출범시키는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 출범 4년째를 맞은 국내 온라인교육 시장의 현황과 문제점을 짚어 봤다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.893-895
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• 2016

데이터센터는 지속적으로 IT 서버의 안정적 운영을 위해 실내 환경을 관리하고 있다. 서버가 과열로 동작영향을 받지 않도록 많은 에너지를 항온항습 기능에 투자하고 있다. 기축 데이터센터들은 건축 특징, 운영 방법에 따라 에너지 효율 격차가 크게 발생한다. 본 논문에서는 IoT 기술을 이용하여 기축 데이터센터의 현재 에너지 사용효율을 확인하고, 교체, 업그레이드 필요성을 판단하는 진단시스템 기술을 구현하였다. 해당 측정 정보는 IoT 센서를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력되어, 에너지 비즈니스에 지표를 도출한다. IoT를 이용하여 구현한 진단 시스템은 설치, 데이터 수집, 분석에 3주이내의 시간 소요로, 기축 데이터센터의 에너지 효율향상에 많은 기여를 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.19-21
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• 2021

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상기반 질환 진단 및 예측 연구결과가 다양한 제품으로 출시되고 있다. 의료영상이 활용되는 다양한 질환 중 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어렵다. 본 논문에서는 인공지능을 기반 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스기반 시스템을 구축하고 진단결과를 보인다. 이를 위해 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.160-161
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• 2023

현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권7호
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• pp.9-21
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• 2015

최근 대학이러닝 환경은 급변하고 있고, 특히 글로벌 유수 대학을 중심으로 한 MOOCs 서비스의 확산은 국내 대학이러닝에도 새로운 변화와 도전을 촉진하고 있다. 급변하는 이러닝 환경 속에서 대학이러닝은 MOOCs를 중심으로 어떻게 변화하고 발전해 나갈 것인지 융복합적인 관점에서 발전방안에 대한 탐색이 요구된다. 이에 본 연구에서는 MOOCs를 기반으로 대학이러닝의 융복합적인 발전방안을 개념적 틀과 함께 제안하였다. 본 연구를 위해 대학이러닝 및 MOOCs 관련 문헌 연구, 전문가 자문회의, 대학이러닝을 둘러싼 SWOT 분석, 대학이러닝지원센터 관련자 대상 설문 등을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 MOOCs의 특성을 반영한 '개방형 고등교육 강좌 서비스', '교수학습 큐레이션 서비스', '교수학습 프랙티스 서비스', '창의적 교수학습 방법 개발 및 공유 서비스', '클라우드 기반의 교육용 플랫폼 지원 서비스' 등의 이슈를 융복합적으로 통합한 안을 도출하였고, MOOCs 기반으로 한 융복합적 발전방안을 마련하였다. 본 연구 결과를 통해 대학이러닝의 도약적 발전을 위한 방안이 제시되고, 아울러 국내 MOOCs의 도입과 적용에 대한 논의의 기초가 마련될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.231-240
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• 2019

본 연구의 목적은 특성화고등학교 교사들이 제시하고 있는 플립러닝이 활용되는데 필요한 요구를 조사하는 데 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위한 연구문제는 첫째, 특성화고등학교 교사의 플립러닝에 대한 이해 정도는 어떠한가. 둘째, 특성화고등학교 교사의 플립러닝 수업을 위한 연수 요구사항은 무엇인가 로 선정하였다. 연구문제 해결을 위해 부산의 한 특성화고등학교를 선정하여 설문조사를 통해 플립러닝의 활용실태를 조사하고, 그 결과를 기반으로 실제 A학교에서 플립러닝을 실행하는 교사 4인을 대상으로 포커스그룹 인터뷰를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 특성화고등학교 교사들은 플립러닝 수업을 실시할 의향은 높으나 플립러닝에 대한 이해와 경험은 부족하다고 느끼고 있었다. 둘째, 특성화고등학교 교사들은 플립러닝의 기본적인 이해를 돕기 위한 연수가 필요하다고 느끼고 있었으며, 플립러닝 사전학습자료 제작부터 수업, 평가까지 전 과정에서 특성화고등학교 학생들의 동기와 흥미 유발 및 유지에 초점을 맞춘 내용이 필요하다고 인식하고 있었다. 셋째, 특성화고등학교 교사의 플립러닝 수업을 위한 연수를 운영한다면, 특성화고등학교 교사의 플립러닝 이해 정도에 따라 단계별 또는 교사들의 요구에 따른 맞춤식 실습 교육이 이루어지도록 운영하여야 한다. 본 연구는 포커스그룹 인터뷰를 기반으로 하는 질적 연구이므로 연구결과를 일반화 하는데 한계가 있다. 그러나 본 연구는 교육현장에서 새로운 수업모형을 도입하고자 할 때 현장 교사들이 가진 구체적인 요구사항을 반영하여 플립러닝을 위한 지원체제와 교원연수 개발에 기초 자료로 활용할 수 있다는 측면에서 의의를 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.273-276
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• 2019

본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.112-117
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• 2021

기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-16
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• 2020

4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 활용하는 딥러닝에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 분야에서 딥러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 교통 분야에서도 교통빅데이터를 많이 활용하는 만큼 딥러닝을 연구에 이용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 본 연구에서는 통행속도를 예측하기 위하여 딥러닝 기법인 LSTM을 이용한 단기 통행속도 예측 모형을 구축하였다. 예측에 활용한 데이터인 통행속도 데이터가 시계열 데이터인 것을 고려하여 시계열 예측에 적합한 LSTM 모델을 선택하였다. 통행속도를 보다 정확하게 예측하기 위하여 시간적, 공간적 영향을 모두 반영하는 모형을 구축하였으며, 모형은 1시간 이후를 예측하는 단기 예측모형이다. 분석데이터는 서울시 교통정보센터에서 수집한 5분 단위 통행속도를 활용하였고 분석구간은 교통이 혼잡한 강남대로 일부구간으로 선정하여 연구를 수행하였다.