블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.
최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
이 연구에서는 학제간 융합 연구를 수행해본 경험을 가진 과학기술 연구자들이 학제간 협업에 대하여 어떠한 인식을 가지고 있으며 협업과정에서 경험하는 어려움 및 그 어려움을 극복하고자 세우는 전략들에는 어떠한 유형이 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 학제간 협업에 대한 태도를 확인하는 5점 리커트 척도 문항들과 협업 경험에서 겪는 어려움 및 어려움 극복전략에 관해 서술하는 개방형 문항들이 혼합된 형태의 설문지를 개발하여 국내 과학기술 연구자 79명에게 투입한 후 자료를 수집하였으며 수집한 자료는 양적·질적으로 분석되었다. 연구결과, 과학기술 연구자들의 협업 태도 하위구인 중 협업의 효능감 인식이 협업의 의도에 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었으나 협업의 효능감 대한 연구참여자들의 인식 수준은 비교적 낮은 것으로 나타났다. 또한 학제간 협업과정에서 겪는 어려움은 4가지 유형(가치지향 상충, 사고방식 차이, 용어나 개념 차이, 상대분야에 대한 편견과 상호 몰이해)으로 나타났으며 이를 극복하기 위한 전략은 7가지 유형(협상과 타협을 통한 상호 양보, 공통의 언어나 매개물의 설정과 유지, 명확한 역할의 분담, 지속적인 만남과 토의, 용어의 의미조율과 모델과 가정에 대한 사전 규정, 상대 분야에 대한 있는 그대로의 인정, 타자에 대한 배려와 관심)으로 확인되었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 현대 과학의 주요한 본성인 다원주의적 특성과 그 안에서 이루어지는 다양한 협업의 특성을 반영하는 융합교육이 이루어져야 함을 제언하였다.
현대 사회의 발전으로 보면 사회는 사람들에게 쾌속하고 편리한 삶을 제공하는 동시에 불안, 우울 및 기타 심리, 정신적 질병을 유발하기도 해서 예술은 심리적 장애를 치료하는 방법과 경로로도 사용할 수 있습니다. 예술 치료는 치료에 사용하는 한 가지 창조적인 표달방식으로서 예술과 심리 치료의 융합에서 비롯됩니다. 예술은 서비스적이고 공공적인 예술활동으로서 주로 인간 심리적 문제를 해결하는 것을 목적으로 하고 비언어적인 표현과 소통기회를 제공하며 다학과 간의 융합을 통해 특수 집단의 정서를 개선하고 안정하며 간접적으로 부적절한 행동을 개선하여 심리 및 정신적 내포를 치료하는 것도 예술 치료의 중점입니다. 예술 치료는 독립적인 학문으로서 20세기 3, 40년대 유럽에서부터 시작되었으며 주로 프로이드(Sigmund Freud)와 융(Carl (Gustav) Jung) 두 심리학자의 영향을 받았습니다. 우리는 정신분석학의 이론적 기초인 융사상으로 시작하여 예술이 현대 사람들의 심리치료에 대한 유효성을 탐구하고 융사상중의 도가 관점에 대한 인용과 참고로부터 시작하여 양자 사상의 유사점을 분석하고 예술치료가 현재 생활에서의 응용과 과학기술의 발전추세를 탐구하며 예술치료와 과학기술 사이의 심층교류를 탐구하여 대중들에게 예술치료의 다양한 길을 제공하고 과학기술의 사용이 예술치료의 타당성 탐색길 중 하나가 될 수 있도록 한다.
기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.
World Wide Web (WWW)에서 Virtual Reality Modeling Language (VRML)를 이용하는 3차원 (3D) 디스플레이는 사용자에게 직관적인 정보를 더 효과적으로 제공해 준다. 웹을 기반으로 하는 해부학적 영상과 융합되는 기능적 영상의 3D 가시화는 아직까지 체계적인 방식으로 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이 연구의 목적은 2D 영상들과 함께 웹에서 VRML을 이용하여 구현되는 3D 해부학적 표면 영상들과 기능적 표면 영상들을 동시적으로 관찰할 수 있게 하고 VRML을 통해 만들어진 거리 측정 도구를 가지고 관심영역의 공간적인 위치 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 한 명의 간질 환자로부터 Magnetic Resonance (MR) 축면 영상과 발작기 및 발작간기 Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) 축면 영상들을 각각 획득하였다. 발작 진원지의 확인을 향상시키기 위해서 subtractionictal SPECT coregistered to MRI (SISCOM)을 수행하였다 SISCOM 결과로 나타난 각 2D 영상들은 모든 voxel들의 평균값 위로 1-표준편차와 2-표준편차에 해당하는 문턱 이상의 영상 값을 갖도록 하였다. SISCOM으로 나타나는 간질 발작 진원지들과 MRI 영상에서 회색질, 백색질 및 뇌척수액의 경계들을 각각 분할하고 marching cube 알고리즘에 의해 VRML 표면 영상들로 나타내었다. 축면 영상에서 실제 거리를 나타내는 x, y축의 길이를 획득하고 z축선의 길이를 계산하였다. VRML을 이용한 거리 측정도구를 만들어 이전의 VRML 표면 영상들과 융합하였다. MRI 영상을 이용하여 3D 표면 영상들의 단면을 나타내고 3D 표면 영상들의 투명도를 설정하기 위해 Java Script 루틴을 사용자 인터페이스 도구로서 삽입하였다 웹 페이지에서 구현되는 3D 표면 영상들의 투명도와 관찰 위치를 조절함에 따라 모델들 사이의 공간적인 정보를 직관적으로 알 수 있었다. 간질 발작 진원지에 대응하는 해부학적 구조를 3D 표면 영상들을 가로지르는 MRI 평면 영상들을 통해서 확인하였다 간질 발작 진원지는 뇌의 오른쪽 측두엽에서 나타났고 공간적으로 발작 진원지의 실제 위치를 VRML 거리 측정 도구에 의해 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 웹에 근거한 3D 융합 영상의 가시화와 위치 측정은 진단 및 치료 방사선학과 외과학 등의 분야에서 온라인 방식의 연구와 교육에 있어 많은 도움을 줄 것이다.
행동경제학은(Behavior Economics)은 인간이 합리적인 의사결정을 한다고 가정하는 전통경제학을 부정하고, 경제학에 심리학 기반의 인지적 원리를 적용하여 개인의 의사결정이 어떻게 이루어지는지 설명하기 위해 발전해 왔다. 개인은 의사결정에 있어서 효용을 극대화하기 위한 정보와 시간이 부족하며, 정보를 처리하기 위한 인지적 능력에도 한계가 있다. 따라서 인간의 합리성이란 제한된 합리성일 수밖에 없다. 제한된 합리성으로 인해 인간은 최선의 선택을 하지 못하고 자신이 충분하다고 생각하는 만족할 만한 수준에서 사고를 멈추고 단순한 모형이나 대략적인 추측에 의존하여 의사결정을 하게 된다. 이 단순화되는 의사결정 과정에 작용하는 것이 바로 휴리스틱(Heuristic)이다. 휴리스틱은 기존 경험이나 특정 정보만을 이용하기 때문에 의사결정이나 행동에 편향(Bias)이 생기게 된다. 구비문학은 언어 대중의 어림짐작과 사고의 편향성에 기반을 두고 전승되어 온 특징이 있기에, 행동경제학의 휴리스틱과 편향의 개념을 구비문학에 접합해 논의할 여지는 충분하다. 이 글은 대중의 사고유형과 행동양식을 단문으로 표현한 속담, 민속적인 언어 놀이인 수수께끼를 휴리스틱에 기반한 편향의 관점에서 논의했다. 그 결과 속담은 인간 행동에서 드러나는 편향의 문제점을 지적하는 측면이 강했던 반면, 수수께끼는 편향을 적극적으로 이용하는 면이 더 우세한 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 고등학교 과학 교과의 효과적인 수업방법에 대해 고등학교 과학교사들과 고등학생들이 가지고 있는 인지프레임을 조사하고, 그들이 2009 개정 과학과 교육과정의 고등학교 과학에서 제시하고 있는 교수학습 방법을 어떻게 이해하고 있는지를 알아보는 것이다. 이를 위해 275명의 고등학교 과학 교사와 275명의 고등학생으로부터 데이터를 수집하였고, 수집된 데이터는 언어네트워크 분석법을 통하여 단어 분석과 프레임 분석을 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 고등학교 과학 교사들은 문제해결능력과 탐구능력을 향상시킬 수 있는 학생 중심의 수업이 효과적이라고 인식하고 있다. 반면 고등학생들은 교사들이 충분한 자료를 제시하여야 하고 대학 진학에 도움이 될 수 있는 수업이 효과적이라고 인식하고 있다. 둘째, 두 집단은 모두 2009 개정 과학과 교육과정을 충분히 반영하지 못한 인지프레임을 가지고 있다. 특히 두 집단은 융합 또는 통합이라는 요소를 그들의 인지프레임에 연결시키지 못하고 있고, 여러 과학 분야의 내용들이 서로 밀접하게 관련되어 있다는 사실을 인식하지 못하고 있다. 그러므로 교사들이 고등학교 과학 교육과정에 대해 명확하게 이해하고 이를 실행할 수 있도록 현직 연수를 강화시킬 필요가 있다.
최근의 프로그래밍 패러다임은 객체지향프로그래밍과 이를 기반으로 하는 비주얼프로그래밍이 주류를 이루고 있다. 그러나 객체지향프로그래밍은 기존의 구조적프로그래밍기법에 비하여 개념이 어렵고 복잡하여 IT 관련학과 학생들을 교육하기에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 학생들이 다양한 입출력 장치를 부착하고 로봇제어가 가능한 트레이닝 키트를 사용하여 객체지향 프로그래밍 학습 의욕 고취와 동기를 유발할 수 있도록 Java 가상머신을 내장한 Java 로봇 트레이닝 키트를 설계하고 구현하였다. 개발된 Java 로봇 트레이닝 키트는 USB 인터페이스로 컴퓨터와 통신 가능하며, 다양한 입출력 장치와 DC 모터 및 서보모터를 구동할 수 있는 범용 입출력 포트를 내장하여 교육용 로봇제작과 응용프로그래밍 실습이 가능하다. 따라서 IT 융합시대를 맞이하여 학문과 전공간의 벽이 낮아지고 창의 공학적 객체지향 프로그래밍언어 교육의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇 트레이닝 키트가 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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