• 산업과 과학
• /
• 제3권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2024

본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권4호
• /
• pp.71-79
• /
• 2024

본 연구는 컴퓨터 비전공자 대학생에게 컴퓨팅 사고와 예술과 기술의 융합적 사고 함양을 위해 퓨어 데이터를 이용한 사운드아트 프로그래밍 교과목을 개발하였다. 본 논문은 퓨어데이터를 활용한 사운드 아트 중심의 음악 프로그래밍 교과목을 설계, 개발한 교육과정을 운영한 사례를 제시하고 교육적 성과와 수업의 개선 방안을 도출하여 기술과 예술의 창의적 융합 교육 프로그램을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구를 위해 예술과 프로그래밍 기술이 융합된 교육 사례와 퓨어 데이터, 사운드 아트에 대해 살펴보았으며, 이를 바탕으로 비전공자를 위한 사운드 아트 프로그래밍 교과목을 설계, 개발하였다. 개발된 교과목을 적용한 교과과정을 운영하였으며, 운영 사례 및 설문을 통해 예술 기술 융합수업을 통한 프로그래밍 흥미도 증진, 자율적 선택권으로 인한 적극적 수업 참여, 예술에 대한 새로운 시각 마련, 컴퓨팅 사고력 증진, 협업 및 의사소통 능력 증진의 교육적 효과를 확인하였다. 우리는 본 연구를 통해 예술적 다양성과 미디어의 발전에 따른 새로운 매체의 이해 등 예술과 기술의 융합 교육의 새로운 시각을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.509-517
• /
• 2018

본 연구는 블렌디드 러닝 학습방법이 간호대학생의 자기주도학습능력과 학습만족도에 미치는 효과를 확인하기 위한 융합연구이다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 설계의 유사실험 연구이다. 연구대상은 J도 소재 간호학과 3학년 학생으로 실험군 70명, 대조군 68명 총 138명이었다. 자료분석 방법은 ${\chi}^2$-test, independent t-tset, ANCOVA를 사용하였다. 본 연구결과 성인간호학 전공 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용한 학습을 받은 실험군은 기존 면대면 강의식 수업을 받은 대조군보다 자기주도학습능력(F=4.122, p=.044)과 학습만족도(F=4.714, p=.032)가 통계적으로 유의하게 높았다. 즉, 교수중심 강의에서 벗어나 학생 스스로 주어진 과제를 학습하도록 설계된 블렌디드 러닝 학습법이 간호대학생의 학습역량을 함양할 수 있다는 것이 본 연구결과에서 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추후 다양한 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용한 반복 연구가 필요하며, 학습자들의 자기주도학습능력과 학습만족도를 고려한 콘텐츠 개발이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.53-56
• /
• 2022

본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.13-18
• /
• 2015

본 논문은 신축이음으로 배관과 배관사이에 연결되어 압력과 온도를 조절하는 이음의 안전설계에 관한 연구이다. 본 연구의 목적은 외기와 수송유체의 압력으로 인한 팽창과 수축에 의한 파이프 손상의 문제를 해결하고자 하여 파이프에 작용하는 과중한 압력을 감소시키고 사고발생을 예방하고자 하고자 한다. 3가지 유형의 신축이음을 적용하여 각각의 모델의 유동특성을 시뮬레이션 해석을 통하여 관찰한다. 각각의 모델의 형상에 따라 슬리브형, 벨로우즈형, 루프형의 신축이음 특성을 분류한다. 또한 수송 유체가 신축이음을 통과할 때, 배관에서의 열과 압력, 속도의 유동특성을 분석한다. 본 연구의 결과를 이용하면 신축이음 형상에 따른 안전설계에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 디자인 면에서 융합 기술로의 접목도 가능하여 미적인 감각을 나타낼 수 있다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.155-159
• /
• 2020

본 연구에서는 대형트럭의 판스프링의 개수에 대한 구조 해석을 수행하였다. 변형량은 4가지 모델들이 공히 작게 나왔다. Model A의 응력이 가장 큰 것으로 나타났고 Model D의 응력이 가장 작은 것으로 나타났다. Model A의 최대 응력이 Model D에 비하여 약 1.87배로 크게 나왔고 Model B에 비하여 약 1.52배 정도로 크게 나타났다. Model C와 Model D의 최대응력은 적게 나왔다. Model D가 Model C에 비하여 겹판 스프링을 한 개 더 보강한 효과로 보면 그 강도의 향상의 효과는 작게 나타났다. 따라서 겹판 스프링 3개인 Model C가 설계상 효율적이고 강도면에서도 좋다고 사료된다. 본 연구 결과를 대형트럭에서의 판스프링에 적용함으로서 판스프링의 구조 강도를 평가할 수 있고 그리고 그 결과가 대형트럭에서의 내구성이 있는 판스프링의 설계와 미적인 융합이 될 수 있다고 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1034-1035
• /
• 2020

인공지능은 스스로 학습하며 기존 통계 분석보다 탁월한 분석 역량을 지니고 있어 스마트팩토리 혁신에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 이를 증명하듯 스마트팩토리의 주요 분야인 공정 간 연계 제어, 전문가 공정 제어, 로봇 자동화 등에서 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서는 소포물 분류 시스템에 전통적인 룰 기반의 제어 방식 대신 다중 에이전트 강화 학습 제어 방식을 설계 및 적용하여 효과적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.546-548
• /
• 2022

최근 컴퓨터 비전 분야에서 Transformer를 도입한 연구가 활발히 연구되고 있다. 이 모델들은 Transformer의 구조를 거의 그대로 사용하기 때문에 확장성이 좋으며 large 스케일 학습에서 매우 우수한 성능을 보여주었다. 하지만 Transformer를 적용한 비전 모델은 inductive bias의 부족으로 학습 시 많은 데이터와 시간을 필요로 하였다. 그로 인하여 현재 많은 Vision Transformer 개선 모델들이 연구되고 있다. 본 논문에서도 Vision Transformer의 문제점을 개선한 Clustering CoaT 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.94-96
• /
• 2022

4세대 연구 패러다임의 도래와 함께 데이터가 연구의 중심이 되었고, 인공지능(AI)에 대한 연구가 활발히 진행되면서 데이터의 중요성이 심화되고 있다. 인공지능 기술을 다양한 분야에 적용하려는 노력이 증가하고 있으며, 다양한 분야의 데이터를 다루기 위한 융합 연구의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 융합 연구 플랫폼에서 데이터를 분석 및 활용하는데 필요한 메타데이터를 정의하고 다양한 분야에서 데이터 기반 융합 연구를 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.513-514
• /
• 2023

초해상은 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 합성하는 기술이다. 이 기술에 딥러닝이 적용되어, 2014년에는 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델이 발표됐다. 이후에는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders)와 GAN(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 한 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 등, SRCNN의 성능을 능가하는 모델들이 발표됐다. ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks)은 SRGAN 모델의 성능을 개선했지만, 완벽한 성능을 내지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 판별자(Discriminator) 구조를 변경하여 ESRGAN의 성능을 개선한다. 실험 결과, 제안하는 모델이 ESRGAN보다 더 높은 성능을 보일 것으로 기대된다.