• 제목/요약/키워드: 인공토

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Computational Thinking 기반의 인공지능교육 프레임워크 및 인지적학습환경 설계 (Designing the Instructional Framework and Cognitive Learning Environment for Artificial Intelligence Education through Computational Thinking)

  • 신승기
    • 정보교육학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.639-653
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    • 2019
  • 본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

매립석탄회가 혼합된 인공혼합토의 전단특성 (Shear Strength Characteristics of Artificial Soil Mixture with Pond Ash)

  • 김경오;박성완
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제14권10호
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    • pp.39-47
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    • 2013
  • 최근 해안을 따라 산업단지 등을 조성하기 위하여 해성점토로 이루어진 준설토를 활용한 매립공사가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 해성점토로 조성된 지반은 전단강도가 매우 작고 압축성이 크게되어 매립지반 위에 항만구조물, 도로 등 구조물을 시공하기 위해서는 지반개량이 필수적으로 수행되어야 한다. 또한 설계 당시 예측한 거동과 실제 발생하는 거동이 상이한 경우가 빈번히 발생하고 있다. 이와같은 문제를 해결하기 위해서는 지반 조성 시에 모래 등 양질의 토사를 이용하여야 하나 토사 부족 및 경제적인 문제로 인해 준설된 해성점토를 사용하는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 석탄 화력발전소에서 발생하는 석탄회중 재활용되지 않고 매립되는 매립석탄회를 활용하여 준설토와 혼합하여 인공매립토를 조성하여 부지조성에 활용하고자 인공매립토의 역학적 특성을 파악하고자 하였다. 이에따라, 점토와 매립석탄회 저회와 비회 혼합비율이 다른 인공매립토의 전단강도 특성을 살펴보았다. 실험에는 준설토를 대신하여 카올리나이트를 사용하였으며, 시료성형기를 이용하여 총 6종류의 인공매립토 지반을 조성하였으며, 전단강도 특성을 알아보기 위하여 삼축압축시험(CU TEST)을 수행하였다. 시험 결과, 매립석탄회의 혼합비율이 증가할수록 내부마찰각 증가, 점착력 감소, 간극수압계수(A)는 증가하는 경향을 보였으며, 매립석탄회 저회와 비회의 혼합에 따라 저회 보다 비회가 전단강도 및 간극수압계수(A)에 미치는 영향이 적은 것으로 나타났다.

디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 개발 (Development of Design thinking-based AI education program)

  • 이재호;이승훈
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.723-731
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    • 2021
  • 본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

내성천 유역 내 인공습지 적용에 따른 비점오염물질 저감 효율 평가 (Non-Point Source Removal Efficiency Assessment Regarding Wetland Application in NaeSeongCheon Watershed)

  • 박상준;홍지영;양동석;이서로;조태우;임경재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.394-394
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    • 2021
  • 이상기후로 인한 강우패턴의 변화는 상류 유역에서의 토양 유실, 비점오염물질의 발생을 가속화시켜 하류 수계의 수질 및 수생태 건강성에 악영향을 미치고 있다. 낙동강 수계에 위치한 내성천 유역에서는 토양 침투율이 높은 토양군으로 구성되어 있어, 강우 시 유출량 및 유사유출량의 비율이 높아 비점오염 저감을 위한 대책 수립의 중요성이 지속적으로 제기되어 왔다. 특히, 내성천 유역 내 상류에 위치한 토일천 및 낙화암천 소유역에서는 다양한 영농활동과 대규모 및 소규모 축사의 영향으로 강우 시 다양한 비점오염물질이 많이 발생하고 있다. 하류 하천에서의 수질을 효율적으로 개선하기 위해서는 비점오염 발생량이 높은 상류 소유역을 대상으로 적절한 최적관리기법 선정과 이에 대한 정량적인 평가 방법이 필요하다. 최근 식생여과대, 침사지 등과 같은 다양한 최적관리기법 중 인공습지에 대한 점오염원 및 비점오염물질 처리 효과가 국내·외 여러 모니터링 연구를 통해 증명되었다. 그러나 아직까지 유역 내 다양한 토양 및 토지이용상태와 그리고 오염원 유출 특성을 고려하여 인공습지의 조성에 따른 유역단위에서의 수질 개선 효과를 정량적으로 분석한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 장기 강우-유출 유역단위 모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 내 인공습지 모의가 가능하도록 모형 소스코드를 수정하였으며, 내성천 상류 소유역(토일천, 낙화암천)에 위치한 인공습지 조성 전후에 따른 유역 말단에서의 유사 및 비점오염물질의 저감 효율을 비교 분석하였다. 향후 본 연구의 결과는 내성천 유역을 대상으로 인공습지를 통한 유사 및 비점오염 저감 대책 수립 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

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총의치에 있어서의 인공치아 선택

  • 김창희
    • 대한치과의사협회지
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    • 제27권6호통권241호
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    • pp.521-526
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    • 1989
  • 인공치아의 선택은 각 환자에 직접 관련이 있는 몇가지 물리적 요소와 생물학적 요소에 대한 지식과 이해를 요한다. 그러므로 치과의사가 생물기계학적 정보를 모으고 관련성을 찾고 평가해서 환자 개개인의 심미적 요구와 기능적 요구를 충족시킬 수 있도록 선택해 줄 유일한 사람이기 때문에 이 단계의 치료는 반드시 치과의사가 해야 한다. 인공치아의 선택은 비교적 간단하고 시간이 걸리지 않는 과정이나 여기에는 충분한 경험과 확신성의 개발이 요구된다. 이러한 지식과 정보를 토대로 하여 선택된 치아도 임시의치상에 배열될 때 까지는 예비적 선택이 되며 최종선택은 환자의 구강내에게 평가되고 관찰한 후에 결정한다.

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크기에 강인한 인공물 축출 방법 (Scale-invariant man-made structure extraction algorithm)

  • 손길호;김상희;이용웅
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.539-544
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    • 2008
  • 이 논문에서 크기의 변화에 강인한 인공물 축출 알고리듬을 제안한다. 인공물은 크기 및 카메라 센서의 특성에 따라 영상에 다양한 크기로 나타난다. 이 논문은 이러한 크기 변화에 강인한 인공물 축출 방법을 제안한다. 우선 LoG(Laplacian of Gaussian)를 이용하여 최적의 크기를 찾아낸다. 이를 이용하여 우리는 이웃한 정보를 포함할 수 있는 MAP-MRF(Maximum A Posterior-Markov Random Field) 레이블링(Labeling) 방법을 기반으로 인공물 축출을 위한 비용함수를 제안하였다. 인공물은 서로 근처에 존재하기 때문이다. 여기서 정보 비용함수(Data cost function)는 방향 히스토그램(Orientation histogram)을 이용하여 정의하였고, 스무딩 비용함수(Smoothing cost function)는 ICM(Iterated Conditional Modes)을 이용하여 정의한다. 최종적으로 이 알고리듬을 위성영상에 적용하여 알고리듬의 성능을 증명한다.

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메이커 교육 기반 인공지능 챗봇 수업 개발 (Development of AI Chatbot Education based on Maker-education)

  • 양환근;이태욱
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.619-621
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    • 2020
  • 본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

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Ditch상 인공주입방식을 이용한 인공함양 및 주입량 평가 연구 (Evaluation of Artificial Recharge Characteristics by using the Methods of Ditch and Injection well)

  • 이영동;신동민;김병준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.25-25
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    • 2020
  • 최근 기후변화와 함께 한국은 매년 가뭄이 지속적으로 발생하고 있으며 피해지역도 다양하게 나타나고 있다. 이에, 가뭄에 능동적으로 대처하고, 지하수자원을 확보할 수 있는 인공함양 및 취수시설의 실증시설을 구축하여 상시 가뭄지역을 대상으로 적용하고자 한다. 최종적으로 연구지역의 소규모 평탄지 하천 중·상류지역 충적층에 인공함양을 통해 가뭄대책 마련을 위한 인공 주입시설을 설치하고, 대수층 발달이 양호한 하류지역에 수평집수정을 이용한 취수시설을 설치하여 취수-공급의 지속적인 순환방식의 통합적인 인공주입·취수시스템을 구축하고자 한다. 연구지역은 가뭄 및 상수도 미 보급지역으로 인해 제한급수가 이루어지고 있는 충청남도 홍성군 운곡리 지역을 대상으로 하였으며, 연구지역 주 대수층인 충적층은 시추조사 결과 지표하 0.5~12.3m에 분포하며, 실트질 모래 및 실트질 자갈로 구성되어있다. 대수층의 수리성은 양수 및 회복시험결과 3.79×10-4~7.71×10-3(평균 3.13×10-3)cm/sec로 인공함양을 위한 지반 특성으로 양호한 수리특성을 보인다. 본 연구에서는 연구지역의 지층분포 및 수리지질특성을 고려하여 현장시험 대수층에 인공함양 방법 중 Ditch 및 Ditch+injection Well을 설치하고 공경, 여재등 여러인자에 따른 인공 주입에 의한 함양특성과 수위변동 모니터링을 분석하였으며, 분석결과를 토대로 향후 최적의 취수시설을 구축하여 국내 상시 가뭄지역의 대체수자원확보와 용수공급 방안으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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시스템 사고를 활용한 인공지능 교육과 메이커 교육 융합 효과성 예측 (Predicting the Effect of Fusion of Artificial Intelligence Education and Maker Education Using System Dynamics)

  • 양환근;이태욱
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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    • pp.117-120
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    • 2020
  • 본 논문은 인공지능 메이커 교육과 관련한 요소를 논문 네트워크 키워드 분석과 다양한 빅데이터를 종합하여 핵심용어를 선정 후 인공지능 메이커 교육을 시스템 다이내믹스의 Vensim프로그램으로 인과지도(Casual Loop Diagramming)를 구조분석(모델의 구조)하여 예측 결과를 토대로 향후 미래 상황 추출 및 정책 결정 연구에 영향을 기여한다. 연구 결과 인공지능 교육 정책은 추후 인공지능 교육과 메이커 교육을 융합한 교육 관련 산업이 증대할 것으로 예측되며 교육 경쟁력 향상과 창의적 인재 양성, OTT를 이용한 인공지능 교육 콘텐츠 향상으로 학습에 활용성이 증대하게 된다. 또한 인공지능 교육 정책은 프로그래밍 교육으로 연결되어 성장기 학습자들의 사고력과 정서 발달에 도움 되며 다양한 교재 및 기기 등장으로 인한 학습에 다양성 역시 증가할 것으로 예측된다. 학교 차원에서는 교수·연구 지원 활동이 증가하여 수업 전문성을 가진 교사가 늘어나 학교 교육의 질은 확대되고 학부모는 인공지능 교육 정책에 긍정적으로 된다. 시스템 다이내믹스는 구조가 형태를 결정짓는다는 세계관에 기초하여 피드백 루프와 동태적 형태 유형을 파악하며 다양한 가능성이 존재하게 된다. 이는 추후 다양한 연구를 통해 인공지능 교육 정책 인과지도의 확대로 연결될 수 있음을 암시하며 본 논문을 통해 인공지능 교육 연구 확산에 시발점이 되었으면 한다.

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인공지반의 설계하중 산정에 관한 연구 (A Study on the Design Load of Artificial Soil Ground)

  • 윤성철;김태균
    • 한국조경학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.36-46
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    • 2009
  • 이 연구의 목적은 녹화를 위한 인공지반이 구조물에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 인공지반 녹화 시 고려해야 할 기술적 사항은 건물에 미치는 하중과 식물의 생육에 관한 것이다. 인공지반이 구조물에 미치는 영향에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 펄라이트와 자연토양이 혼합된 인공지반이 구조물에 미치는 하중으로 인한 영향을 분석하였다. 인공지반이 구조물에 미치는 하중은 인공지반이 포화되었을 때 최대가 되며, 강우강도가 인공지반의 침투능을 증가할 때 인공지반이 포화된다. 인공지반의 포화 여부를 판정하기 위하여 강우 강도는 도시배수시설물 설계에 이용되는 10년 빈도 10분 강우 강도를 이용하였고, 침투능은 정수위투수계수 측정법을 이용하여 산정하였다. 인공토 및 혼합토는 그 비율에 따라 투수계수가 변하며, 특히 다짐 정도에 따라 변동이 큰 것으로 나타났으나, 대부분의 경우 재현기간 10년의 10분 강우강도를 초과하지는 않았다. 따라서 인공지반의 포화단위중량을 구조물 설계의 설계하중으로 적용하여야 함을 알 수 있다.