• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.629-629
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• 2015

습지는 다양한 생태계가 형성되어있고, 토양과 물의 정화기능, 폭우방지 및 홍수 완화 등 인간이 살아가는데 중요한 역할을 하고 있다. 이처럼 중요한 기능을 제공하는 습지에 대한 관심이 증가하고 있지만 그에 따른 습지관리 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 특히, 습지 조성 후 유지관리 방안을 제시하기 위해서는 습지의 생태환경을 모니터링 하여 분석하는 것이 필요하다.이를 위해 본 연구에서는 비내섬(남한강), 옥포지구(낙동강), 세도지구(금강) 3개의 인공습지를 대상으로 생태환경에 대한 모니터링을 실시하였다. 모니터링 결과, 비내섬 습지는 천이초기단계에서 개척자식물이 유입되는 등 향후 천이도중상태의 이차초지로 천이될 것으로 판단되며, 옥포지구 습지는 안정된 천이과정을 보이고 있으나, 안정화 단계에 도달할 때 까지 지속적으로 변화될 것으로 판단된다. 세도지구 습지는 인위적 교란요인이 적기 때문에 미소입지별로 식생천이에 따라 다양한 식생이 형성될 것으로 판단된다. 본 연구의 결과 향후 봄, 여름이 추가된 사계절을 장기적으로 모니터링 하여 식물상 데이터를 구축할 수 있다면 더 정량적인 식성천이 분석을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2017

우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1180-1183
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• 2020

최근 들어 IoT와 스마트홈의 발전에 따라 낙상 사고 감지, 화상 위험 감지와 같이 일상 생활에서의 안전 감지 기능이 많이 보급되기 시작했다. 이러한 안전 감지 기능은 대부분 인공지능에 의해 수행된다. 그러나 실험실 환경에서 안전 감지의 정확도만 평가하는 경우에는 실제로 일상 생활 환경에서 체감하게 되는 성능과 꽤 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 사용하는 두 가지 기법인 리빙랩과 혼동 매트리스를 소개한다. 리빙랩은 단순히 일상 생활환경의 모사를 넘어서 사용자가 직접 기술 개발 및 제품 설계에 참여할 수 있는 통로가 된다. 또한 혼동 매트리스에서 도출되는 다양한 성능 척도는 사용 목적에 적합하게 인공지능 시스템의 성능을 평가하는데 큰 도움을 준다.

• 한국환경교육학회:학술대회논문집
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• 한국환경교육학회 2003년도 하반기 정기 학술발표대회
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• pp.102-106
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• 2003

• 기독교교육논총
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• 제74권
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• pp.107-134
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 기독교교육 현장에서 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능을 활용한 교육의 올바른 방향성 설정을 위한 기초를 제공하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 이론 및 문헌 연구로 인공지능의 역사적 발달과정을 통해 인공지능의 특징을 분석했고, 교육의 관점에서 인공지능을 활용한 융합적 교육과 현재 우리나라의 정책적 방향성을 분석했다. 이를 통해 인공지능 시대의 기독교교육의 방향성을 고찰했다. 특히 연속성(continuity)과 변화(change)의 관점으로서 시대가 변해도 기독교교육이 본질적인 연속성을 가지고 지켜나가야 하는 교육목적과 시대상을 반영해 변화되어야 할 교육과정 및 교수학습방법에 대해서 고찰했다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론으로서 인공지능 시대 인공지능을 활용한 교육이라 할지라도 기독교교육의 근본적인 목적을 상실해서는 안 될 것이다. 인공지능을 활용한 교육은 하나님께서 허락하신 사명을 높일 수 있는 도구로서의 역할을 감당하게 해야 할 것이다. 그렇기에 기독교교육은 성경에 근거한 하나님 중심의 교육으로서 창의-융합적 그리스도인 양육을 목적으로 해야 할 것이다. 이를 위해 온라인과 오프라인 학습공간이 융합된 인공지능 기반의 하이브리드 교육환경과 메타버스 교육환경을 적극적으로 활용한 교육환경을 학습자들에게 제공해 줄 수 있어야 할 것이다. 또한 학습자들의 학습 몰입도 및 효과성을 높이기 위해 앞선 교육환경을 적극적으로 반영한 인공 지능 기반 에듀테크를 활용할 수 있어야 할 것이다. 그리고 마지막으로 생동력있는 지식을 가진 그리스도인을 양육하기 위해서 학습자의 적극적인 참여와 협업, 탐구와 성찰의 과정을 통해 지식과 삶의 일치를 추구하는 구성주의 인식론을 근거 이론으로 하는 다양한 교수학습방법의 적용이 필요할 것이다. 이런 접근은 삶의 경험과 지식의 일치를 통해 믿음과 배움의 전체적인 융합을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.21-29
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• 2015

인공어초는 해양환경을 개선하고 어류와 해양생물들에게 주거지를 제공하는 인공 수중 구조물이다. 특히 인공어초가 느슨한 모래, 연약한 점성토와 같은 연약지반에 설치될 경우 인공어초의 자중에 의해 인공어초의 침하가 발생하게 된다. 본 연구에서는 관입실험을 통해 토목섬유 보강 넓이에 따른 인공어초의 지지력 보강효과를 확인하였고, 실내 대형 토조 실험을 통해 침하 저감효과를 확인하였다. 관입실험과 실내 대형 토조 실험을 통해 지오그리드와 같은 토목섬유를 인공어초 하부에 포설하게 되면 지지력이 증가하며, 침하가 감소하는 경향을 나타내었다.

• 방송과미디어
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• 제25권1호
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• pp.83-99
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• 2020

본 연구는 '인공지능이 그린 그림은 예술적 가치가 있는가?' '인공지능을 활용한 21세기의 현시대 예술은 무엇인가?' '어떻게 실현되는가?'라는 실천적 질문에서 출발하였다. 4차 산업혁명은 초실감(Hyper-Reality), 초지능(Hyper-Intellect), 초연결(Hyper-connect)로 '초(Hyper)의 시대'를 예고하고 있다. 이 혁명은 현시대 예술가에게 현실과 가상을 분간할 수 없는 혼합현실환경, 예술의 창작활동에 훌륭한 조수로서 역할을 할 수 있는 인공지능, 예술적 경험을 가상과 현실을 넘나들며, 언제 어디서나 즉각적으로 체험할 수 있는 기술을 제공한다. 실천적 질문에 대한 해답을 찾기 위하여 주관기관 홍익대학교, 참여기관 서울미디어대학원대학교, (주)브이알애드가 2018년 5월부터 2019년 12월까지 2년간 진행한 한국콘텐츠진흥원 문화기술 연구개발 지원사업 '인공지능 기반 창작 아틀리에 발굴 및 구축 기술 개발 프로젝트'를 통하여 인공지능 엔진(stNET, vidNET, hdtNET, omniNET)을 개발하였고 예술가와 4번의 전시를 통하여 성능 및 가치를 실증하였다. 인공지능은 그동안의 예술적 장르와는 차별화된 특이점을 가지고 있으며 응용 범위 또한 다양하다. 현시대 예술가에게 새로운 장르 개척의 훌륭한 조수로서 역할이 가능하다는 것이다. 그동안 현대 예술의 조형과 개념 미술에 한정적 메시지를 넘어, 인공지능기반 초 실감, 실 시간, 직관적 인터랙션을 통하여 직접적 예술 경험을 체험할 수 있다는 점에서, 현시대의 예술가에게 초 경험 예술(Hyper-Experience Art)의 시작인 동시에 새로운 장르 개척의 단초가 제공된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.484-484
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• 2023

지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.847-857
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• 2021

최근 국내 학교에서는 코로나-19와 심각한 기후 위기와 관련 환경교육과 빠르게 우리에게 다가온 4차산업혁명 관련 인공지능교육에 대한 관심도가 날로 높아지고 있다. 특히 인공지능교육은 초등학교 5~6학년에 적용될 가능성이 높아 1~4학년과의 연계성 관련 대책이 필요한 실정이다. 또한, 초등학교 저학년은 컴퓨터에 능숙하지 않은 학생들이 많아 현재 사용되는 교구를 사용하기에 많은 제한이 따를 수 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능교육의 연계성 확보를 위해 초등학교 저학년 대상 인공지능교육 프로그램을 개발하고자 하였다. 프로그램의 주제는 최근 관심도가 높아지고 있는 환경교육 주제를 바탕으로 개발하였다. 교육방법은 초등학교 저학년 학생 발달단계를 고려하여 컴퓨터 없이 놀이와 게임을 활용한 언플러그드와 여러 교과와 융합하여 교육하는 STEAM 교육방법을 활용하였다. 프로그램의 타당성 검증을 위해서 Lawshe(1975)의 내용타당도 비율(Content Validity Ratio: CVR) 계산 공식을 활용하였다. 검증 결과는 전체 프로그램 모두 개발 취지에 적합한 것으로 분석되었다. 향후 이 연구에서 제안한 프로그램을 초등학교 저학년 학생에게 적용하여 효과성 정도를 측정할 필요가 있겠다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1181-1187
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• 2010

본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.