• 정보화정책
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• 제22권1호
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• pp.28-46
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• 2015

정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.76-76
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• 2021

물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.109-120
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• 2017

자동차 운전면허 시험에서 객관적인 평가가 중요하다. 특히 도로 주행시험은 실제 도로에서 운전능력, 규칙준수, 상황판단능력 등을 종합적으로 시험하는 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 GPS와 센서 데이터 및 기기조작 정보를 활용하여 운전면허 시험의 자동채점시스템을 제안한다. 자동채점 시스템은 차량탑재장치, 채점용단말, 데이터 제어장치, 데이터 저장 및 처리를 위한 서버로 구성되어 있다. 차량탑재장치는 차량에 설치된 센서 데이터를 수집한다. 채점 단말은 차량탑재장치로부터 받은 데이터를 활용하여 기준에 따라 자동채점 한다. 또한 이동 중에 GPS 오차로 인하여 차량이 도로를 벗어나 표현되므로 지도매칭 기법과 경로이탈 및 복귀 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 기존 시험 채점 방식과 달리 자동 채점이 가능하며, 시험 결과에서 정확한 차량위치 표시와 GPS 음영지역을 벗어났을 때 10초 이내로 경로 복귀를 하였다. 이 시스템은 도로 주행 교육에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.275-287
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• 2024

과거부터 꾸준히 지식 그래프(Knowledge Graph)와 언어 모델(LM, Language Model)의 통합에 대한 많은 연구가 다뤄지고 있다. 그 중, 지식 그래프의 구조화된 지식을 이용해 자동 텍스트 생성을 다루는 연구는 그리 활성화되지 않았다. 본 연구에서는 기존 논문들과 비슷한 수준의 특정 도메인 관련 연구 항목(Related Work)을 자동 생성하기 위한 방법론, 즉, '1) 최적의 Prompt 선정, 2) 4단계 정제기법을 통해 Triple 추출, 3) 지식 그래프 구축, 4) 관련 연구 자동 생성'을 제안한다. 제안된 방법론은 대규모 언어 모델(LLM) 중, GPT-4를 활용하고, 4단계 정제 기법을 적용하여 관련 연구를 자동으로 생성하도록 설계했다. 그렇게 설계된 모델은 Triple 추출에서 #Supp, #Cont, Fluency에서 17.3, 14.1, 4.2의 성능과 GPT-4 자동 평가 기준, 100점 기준 정제 전, 88.5점에서 정제 후, 96.5점으로 기존 논문과 비슷한 수준의 유의미한 관련 연구 자동 생성 능력을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.29-43
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• 2016

미국과 유럽의 여러 국가에서 과학의 학문 내 핵심 개념을 중심으로 과학 교육과정을 재구성하려는 노력이 시도되고 있으며 그 중 대표적인 변화가 학습발달과정을 이용한 교육과정을 설계하는 것이다. 학습발달과정은 과학의 핵심 개념과 과학적 활동과정을 논리적이며 단계적으로 정교하게 기술한 틀로서 학생이 학습하는 동안 연속적이며 체계적으로 확립되어 가는 이해의 과정을 설명한다. 미국의 차세대과학기준(NGSS)에서 제시한 생명과학 핵심 개념 중 하나인 생태계에 관하여 학습발달과정을 개발하고 개발된 학습발달과정을 평가하고자 하였다. 이를 위해 학습발달과정에 대한 문헌 연구를 통해 개발 절차를 Development, Assessment, Analysis, Amendment의 네 단계로 설정하고 순차적이며 반복적인 과정을 통해 생태계에 관한 학습발달과정을 개발하였다. 그리고 개발된 학습발달과정의 분석 결과 학습 발달과정에 기반을 둔 평가는 학생의 능력을 파악하는데 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다는 결론을 도출하였다. 이를 통해 학습발달과정의 개발 과정에 효과적인 방법으로 핵심 성취기준을 이용한 Framework의 개발, OMC 문항 형식과 Rasch 모델을 이용한 평가와 분석 과정을 제안한다. 또한 경험적으로 검증된 학습발달과정을 이용하여 교육 내용, 교육 방법, 교육 평가가 연계된 교육과정 강화 방안을 제안한다. 국내 학습발달과정에 대한 연구가 부족한 시점에 이 연구를 통해 제안된 학습발달과정 개발 절차를 활용하여 학습발달과정의 개발에 수월성을 제공하고, 개발된 학습발달과정의 적용으로 교육과정의 표준과 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.123-140
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) 모형에서 생성된 퍼지규칙의 해석용이성을 평가하였다. ANFIS모형은 인간 전문가와 상호작용하면서 규칙을 정제해 나갈 수 있다. 특히 인간전문가의 사전지식을 이용하여 초기 퍼지규칙을 만들고 난 후 모형을 학습하면 최적에 수렴하는 시간을 단축할 뿐 아니라, 전역 최적치 도달가능성이 높아진다고 보고되고 있다. 이러한 관점에서 볼 때 규칙의 해석용이성은 인간 전문가와의 상호작용을 위해 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 연구에서는 ANFIS모형과 의사결정나무 모형에서 생성된 규칙을 해석용이성 관점에서 비교하기 위한 측도를 제안하고 각 규칙들을 비교하였다. 본 연구에서 제안된 해석용이성 측도들은 규칙을 생성하는 다양한 기계학습 모형의 규칙생성 능력을 평가하는 기준으로도 활용될 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제52권2호
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• pp.199-212
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• 2019

머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.285-296
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• 2011

UN, OECD, ITU 등 국제기구들은 정기적으로 정보 정책을 수립하고 평가하는데 활용하기 위한 목적으로 정보화 지수를 발표한다. 정보화 지수는 국가의 정보 정책의 수행능력을 평가하고 미래에 진행할 정부의 정보화 프로젝트를 선택하기 위한 기준으로서 활용된다. 정보 시스템이 고도화됨에 따라 이와 더불어 정보보안 역시 그 중요성이 부각되고 있는 실정이고, 이에 따라 국가 정보보호 지수의 산출이 필요하게 되었다. 정보 보안 지수는 특정 그룹의 정보 보안의 특성을 가장 명확하게 표현하는 공식 수치 값이며, 이는 정부의 정보 보안 정책을 결정하는데 이용된다. 국가 정보보호 지수를 산출하는 데에는 현재 설문지 조사방법이 사용되고 있는데, 이 방법으로는 충분한 통계 자료를 확보하기 어려우며 그 자료의 신뢰성 또한 높지 않다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 설문지 조사방법이 아닌 개별 기업의 정보보호 수준에 관한 원시데이터를 정확하게 수집할 수 있는 새로운 방법을 제시하고, 다음으로 원시데이터를 근간으로 하여 머크로 데이터를 얻어 정책 의사결정을 할 수 있는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것에 목적을 두고 있다. 현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 집계데이터를 구할 수 있기 때문에 본 연구에서는 사례의 비 분배적 계층구조 스키마를 분배적 스키마로 변환하여 국가 정보보호 지수를 산출하는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제10권1호
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• pp.11-20
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• 2012

목적 : 본 연구는 뇌성마비아동을 대상으로 일상생활활동수행 능력을 평가하기 위한 측정 도구인 수정바델지수(Modified Barthel Index: MBI)와 사물조작 기능 분류체계(Manual Ability Classification System: MACS)와 대동작 기능 분류체계(Gross Motor Function Classification System: GMFCS)와의 상관관계를 통하여 장애판정 지표인 MBI를 유용하게 활용할 수 있는 정보를 제공하고자 한다. 연구 방법 : 연구대상자는 전문재활병원에서 작업치료와 물리치료를 받고 있는 뇌성마비 아동 82명을 대상으로 MBI, MACS, GMFCS를 사용하여 평가하였으며, 일상생활활동 수행능력과 사물조작기능, 그리고 대동작기능과의 관계를 알아보기 위하여 상관분석을 사용하여 분석하였다. 결과 : 본 연구 결과는 MBI와 MACS간의 상관계수가 -.765(p<0.001)로 높은 음의 상관을 나타냈고, MBI와 GMFCS 는 상관계수가 -.851(p<0.001)로 높은 음의 상관관계가 있었다. MACS와 GMFCS의 상관계수 또한 .615(p<0.001)로 높은 상관관계를 보였다. 결론 : 뇌성마비 유형에 따른 MBI의 각 항목과 MACS, GMFCS와의 상관관계에 대한 결과는 모든 뇌성마비 유형과 관련하여 MBI의 항목과 MACS와 GMFCS은 유의미한 상관관계를 나타냈다. 뇌병변 장애등급 판정 기준으로 사용하는 MBI와 MACS, GMFCS와의 높은 상관관계는 장애판정 지표인 MBI를 뇌성마비 장애 아동들을 대상으로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권5호
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• pp.800-808
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• 2022

국제해사기구에서는 해상에서의 선박의 충돌방지와 그로 인한 해양환경의 보호를 목적으로 1993년 11월 선박조종성능에 대한 잠정지침을 채택한 이후, 축적된 데이터를 바탕으로 2002년 12월 선박조종성능에 대한 확정된 지침을 채택하였다. 하지만 채택된 지침은 만재상태, 등흘수 및 선박의 최대 출력(MCR)의 85 %에 해당되는 선속의 최소 90 % 이상에서의 지침으로, 동 지침은 항해사에게 필요한 실 항해조건에서의 조종성능 정보를 제공하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항해사, 선장 및 선박조종에 대한 식견을 갖추고 있는 전문가를 대상으로 빈도분석과 AHP 분석기법을 실시하여 현 지침에 대한 활용도 및 실제 선박조종에 필요한 정보가 무엇인지를 식별하였다. 연구결과 선박을 운항하는 항해사에게 필요한 조종성능 정보는 5~10°의 소각도에서의 선회권 정보, 항해속력(Sea speed)이 아닌 조종속력(Maneuvering speed)에서의 z-test 정보라는 것을 확인하였고, 속도제어 관련하여서는 항해속력 및 만재상태에서의 정지성능에 대한 정보보다 감속타력, 가속타력 등에 대한 정보가 더 필요하다는 것을 확인하였다. 도출된 결과는 선박을 조종하는 항해사에게 필요한 선박조종성능기준 지침마련에 대한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다.