• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.657-670
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• 2020

지식정보화 사회가 되면서 기존과는 다른 유형의 사회 문제들이 발생하고, 이를 파악하고 해결하는데 필수적인 역량으로 지식정보처리역량을 꼽을 수 있다. 지식정보처리역량은 정보의 수집과 분석, 활용을 할 수 있는 역량으로 학문 분야에 따라 그 적용이 달라질 수 있으므로 일반 소양적인 측면과 교과 맥락적인 측면으로 나누어 교육할 수 있다. 과학에서의 지식정보처리역량 함양 교육은 이제까지는 일반 소양적인 측면에서 주로 실행됐으므로, 과학 탐구 활동을 통해 교과 맥락적인 측면에서의 교육이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학교 현장에서 일반적으로 적용 가능한 지식정보처리함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하였다. 모형과 수업전략은 설계·개발 연구방법론에 따라 문헌연구를 바탕으로 모형과 수업전략을 1차 개발하고 전문가의 조언을 듣는 내적 타당화 과정과 실제 현장에 적용하는 외적 타당화 과정을 통해 수정, 개선하여 완성하였다. 자원기반학습 이론을 바탕으로 과학탐구 모형, 데이터 과학의 특징, 통계적 문제 해결력 모형에 대한 문헌 연구를 실시하였고, 전문가 5인의 자문을 받아 CVI, IRA 값을 구하고 면담을 통해 모형과 전략을 개선하였으며 두 번의 외적 타당화 과정을 거치며 현장 적용성 높은 모형과 전략을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratory Scientific Data Analysis Inquiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)으로 학교의 상황에서 실행가능한 도구를 먼저 선택하고 데이터를 수집하며, 그 후 분석 과정에서 질문을 찾고, 이를 새로운 가설로 설정하여 또 다른 탐구를 진행하는 형태를 갖는다. 수업 전략은 최종 7가지 원리로 세분화 되었는데, 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 교수 전략 뿐 아니라 탐구를 수행할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있어 현장 적용성을 높이고자 하였다. 본 연구는 일반적인 대규모의 학생을 대상으로 양적 연구를 실시하지 못했다는 한계가 있으나 지식정보처리 역량을 과학탐구의 관점에서 접근하여 실제적 모형과 전략을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1465-1483
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• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제49권6호
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• pp.49-63
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• 2021

유아숲체험장은 유아가 산림을 체험함으로써 전인적 성장을 이루는 교육 시설이며, 숲이라는 환경에 특정 시설이 설치됨으로써 완성되는 것이 아니라 숲이라는 환경 자체에서 유아가 자유롭게 놀이할 수 있는 공간이 되어야 한다. 본 연구는 서울시 유아숲체험장의 현황을 종합적으로 평가하여 숲체험 효과를 높이기 위한 공간 개선 방안을 제시하였다. 이론 고찰을 통해 숲체험 효과를 높이는 공간 요소 7가지와 실외놀이공간을 구성하는 6가지 영역을 도출하여 현황 평가를 위한 분석 표를 작성하고 서울시 유아숲체험장 24곳을 대상으로 현장조사연구를 수행하였다. 또한 전문가 인터뷰를 통해 유아교육학 관점에서 물리적 현황을 살펴보고 이용 주체의 경험을 정리하였다. 연구 결과 서울시 유아숲체험장은 위치적 특성과 공간 구조에 따라 6가지 유형으로 분류되며 각 유형별 특징을 갖는다. 개별 유아숲체험장의 환경적 강점을 드러냄으로써 숲체험의 효과를 높일 수 있다. 야외체험학습장의 경우 운동놀이 영역의 비중이 가장 컸다. 영역별 체험 공간을 고르게 구성함으로써 유아에게 보다 다양한 경험을 제공할 수 있다. 그러나 획일적인 시설물 위주의 현황을 숲체험 효과를 낮추는 단편적인 요인으로 볼 수는 없다. 창의적인 활동을 유도하여 숲체험 효과를 높이는 핵심은 주변 자연환경을 고려한 공간 구성이다. 시설물은 유아의 관심이 숲으로 옮겨가도록 돕는 매개체가 되어야 한다. 본 연구는 서울시 유아숲체험장의 평균적인 물리적 현황을 파악할 수 있는 자료를 작성하였고, 숲체험 효과를 높이기 위한 공간 개선 방안을 제시하였다. 이는 사업시행 약 10년이 지난 시점에서 유아숲체험장의 질적 수준 향상을 위한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.408-415
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• 2022

본 논문에서는 효율적인 feature map 추출 네트워크를 이용한 2D 이미지에서의 3D 포인트 클라우드 재구축 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법의 독창성은 다음과 같다. 첫 번째로, 메모리 측면에서 기존 기법보다 약 27% 더 효율적인 새로운 feature map 추출 네트워크를 사용한다. 제안하는 네트워크는 딥러닝 네트워크의 중간까지 크기 축소를 수행하지 않아, 3D 포인트 클라우드 재구축에 필요한 중요한 정보가 유실되지 않았다. 축소되지 않은 이미지 크기로 인해 발생하는 메모리 증가 문제는 채널의 개수를 줄이고 딥러닝 네트워크의 깊이를 얕게 효율적으로 구성하여 해결하였다. 두 번째로, 2D 이미지의 고해상도 feature를 보존하여 정확도를 기존 기법보다 향상시킬 수 있도록 하였다. 축소되지 않은 이미지로부터 추출한 feature map은 기존의 방법보다 자세한 정보가 담겨있어 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도를 향상시킬 수 있다. 세 번째로, 촬영 정보를 필요로 하지 않는 divergence loss를 사용한다. 2D 이미지뿐만 아니라 촬영 각도가 학습에 필요하다는 사항은 그만큼 데이터셋이 자세한 정보를 담고 있어야 하며 데이터셋의 구축을 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서는 추가적인 촬영 정보 없이 무작위성을 통해 정보의 다양성을 늘려 3D 포인트 클라우드의 재구축 정확도가 높아질 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 CD 값이 5.87, EMD 값이 5.81 FLOPs 값이 2.9G로 산출되었다. 한편, CD, EMD 수치가 낮을수록, 재구축한 3D 포인트 클라우드가 원본에 근접하는 정확도가 향상된 결과를 나타낸다. 또한, FLOPs 수치가 낮을수록 딥러닝 네트워크에 필요한 메모리가 적게 소요되는 결과를 나타낸다. 따라서, 제안하는 기법의 CD, EMD, FLOPs 성능평가 결과가 다른 논문의 기법들보다 메모리 측면에서 약 27%, 정확도 측면에서 약 6.3% 향상된 결과를 나타내어 객관적인 성능이 입증되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권1호
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• pp.127-147
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• 2022

예비 과학교사 교육은 학교 현장에서 이루어지게 될 과학교육의 질을 제고하기 위하여 중요하며, 이에 따라 많은 예비 과학교사 교육연구들이 국내에서 보고되어 왔다. 그러나 그 연구 동향을 중등교사 맥락을 포함하여 포괄적으로 살펴보고 정리하는 작업은 거의 이루어지지 않아 왔다. 이에 본 연구는 지금까지 국내에서 이루어진 예비 과학교사 교육 연구의 동향을 살펴보았다. 분석 대상 문헌은 1995년부터 2021년까지 17개의 KCI 등재지급 학술지에서 출판된 410건이었다. 해당 연구 문헌들의 동향은 시기별 문헌 수, 주제어 빈도, 연구의 질적 속성을 살펴봄으로써 조사하였다. 이 때 연구의 질적 속성은 예비교사의 유형과 전공, 연구맥락 교과, 연구 주제, 접근 방법, 자료 유형, 연구 참여자 수를 질적 코딩함으로써 다각적으로 파악하였다. 연구 결과, 예비 과학교사 교육 연구의 보고는 5년 간격으로 약 40건씩 증가하는 추세를 보였다. 연구가 출판되는 학술지는 '한국과학교육학회지'가 가장 큰 비중을 차지하되 2010년대 후반 이후 다양성이 증가하고 있었다. 주제어 빈도 분석 결과 과학교수효능감이나 과학의 본성, 그리고 여타 교수학습맥락이 강조되고 있었다. 질적 속성 코딩결과 예비교사 유형은 중등교사, 예비교사 전공과 연구맥락 교과는 '일반' 과학교육이 가장 많았다. 연구 주제로서는 '예비교사 대상 교육 프로그램', 그리고 '인식 및 정의적 영역'이 가장 많았다. 접근방법으로서는 특정 주제에 대한 '분석'을 수행한 연구가 가장 많았다. 연구 참여자 수는 11명 이상 30명 미만이 가장 많았다. 다만 이러한 질적 속성의 패턴은 시기별로, 그리고 예비교사 유형별로(유, 초, 중) 사뭇 다르게 나타났다. 연구 결과로부터 보다 행정적인 측면에 집중한 연구, 공통과학 교사에 대한 연구, 교사의 행위주체성에 집중한 연구, SSI 및 STS와 측면에서 생태전환교육을 주도할 환경교육 맥락의 포용 등 추후 예비 과학교사 교육 연구가 나아갈 방향을 탐색하고 제안하였다.

• 한국작물학회지
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• 제39권2호
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• pp.165-170
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• 1994

유채 지방산조성개량 및 무독박 성분개량육종의 성과로 13년전부터 무에루진산 양질품종을 장여보급한 제주도산 유채가 에루진산 함량이 높아 식용유로의 이용이 어렵게 됨에 따라 '92년산 정부수매유채종자와 '93년산 유채의 포장등숙중 시료의 에루진산 함량을 분석, 그 원인을 추적확인함과 동시에 금후의 유채 연구방향을 재정립하고자 이 시험을 수행하였다. 그 결과를 요약하면 1. 제주도 '92년산 정부수매유채는 에루진산 평균 함량에서 전체평균 47.7% 함유되어 있어 유채 유의 국제품질규격의 에루진산 함량 3∼5% 보다 10배나 높으므로 식용유로는 부적한 것으로 판단되었음. 2. 제주도 '93년산 유채의 농가포장 등숙중 시료를 채취, 분석한 결과 포장에 따라 에루진산이 최저 25%로부터 48.5%까지 평균 37% 함유하고 있어 제주도의 농가포장에서는 무에루진산 장여품종이 재배되지 않음이 확인되었음. 3. 제주도에는 중국산 유채와 캐나다산 제유용 유채종실원료가 도입되어 있는바 중국산은 46.6%의 고함유 에루진산 원료였고 캐나다산은 50%인 것과 4% 에루진산을 함유한 원료가 도입되어 있었음. 4. '92 정부수매유채가 '93 포장농가유채보다 에루진산 함량이 훨씬 높고 고함량 에루진산의 외국산유채 도입이 되고 있는 점으로 미루어 값싼 외국산 고에루진산 도입유채가 농가수매유채에 포함되었을 가능성이 있음. 5. 제주도산 유채는 품질로나 경영적인 면에서 경쟁력을 갖출 가능성이 없고 무에루진산 성분개량 품종의 수용에 무관심하므로 현재의 제주도 대상 유채육종은 중단하고 남부지역의 구조개선 2모작답을 대상으로 한 대형기계화 유채재배 적응품종육성으로 방향을 전환함이 바람직하다.tters of western interests, but "health".gs. Notable economic benefit has been achieved.d. 평가를 하고자 하며 기계적 특성과 관능적 특성간의 상호 관련성에 대하여 연구를 계속하고자 한다.았다. 6. 강남콩 전체가루 (13%, db)의 아밀로그래프에 의한 호화는 시료 모두 최고 점도를 보이지 않았고 가열중 점도는 계속 증가하였으며 시료 A가 가장 높은 점도를 보였고 시료 B와 C는 비슷한 경향을 보였다.첨가하여 제조한 마요네즈는 색을 제외하고는 모든 항목에서 표준 마요네즈와 유의적인 차이를 보이지 않았다. 반면에, 난황을 전혀 첨가하지 않고 5%의 Bovine Plasma만으로 제조한 마요네즈는 표준 마요네즈와 비교했을 때 다소 강한 기름냄새와 기름맛, 난황이 첨가되지 않아 색에 대한 기호도의 저하 등 관능적인 면에서 전반적으로 낮은 결과를 보였다.sim}30$명 편성, 현장 학습으로 수업 진행, 수업 시 이론과 실습의 3:1 비율 운영, 절대 평가에 의한 합격여부 판정 등에 대한 요구가 있었다. 따라서 사회의 변화를 반영하고 교사의 현장 요구를 적극 수용한 프로그램 개발이 이루어져야 할 것이다. 넷째, 연수자의 일반적 특성 변인에 따른 만족도 차이를 분석한 결과, 연수 기관이 유의미한 변수로 작용하였다. 즉, 어느 연수 기관에서 연수를 받았느냐에 따라 연수에 대한 만족도가 다르게 나타났다(p<.05). 즉 교과교육을 가장 많이 개설하고 운영하였던 기관에서 만족도가 가장 높았다. 따라서 현직 교사들의 요구가 많았던 교과교육에 대한 교과 개설이 확대된 표준화된 자격연수 프로그램 개발되어야

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권4호
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• pp.19-41
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• 2022

이 연구는 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 개발하고 실행하여 고등학생들의 식생활관리 역량 향상에 미치는 효과를 확인하는데 목적이 있다. 이에 ADDIE 교수 설계 모형에 따라 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 개발하고, 실행한 후 평가하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 1인 가구의 식생활과 가정 교과에서의 식생활 교육 프로그램 관련 문헌과 선행 연구를 분석한 결과를 바탕으로 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 총 16차시의 교수⋅학습 과정안과 학생용 워크북을 현직 고등학교 가정과교사로서 식생활교육 프로그램 관련 연구를 수행한 경력이 있는 전문가 6인으로부터 전문가 타당도 검증을 받았다. 그 결과, 전체 문항의 평균은 4.90(5점 만점), CVI는 0.98로 매우 우수한 내용타당도를 확보하였다. 둘째, 세종특별자치시 소재 Y고등학교 1학년 총 100명의 학생을 대상으로 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 실행하였다. 학교 상황을 고려하여 16차시의 핵심 주제가 모두 포함되도록 6차시로 축약하여 운영하였다. 참여한 학생들을 대상으로 사전⋅사후 검사를 한 결과, 개발된 프로그램이 식생활관리 역량을 향상시키는 데 유의미한 효과가 있음을 확인하였다. 이 연구는 고교학점제에 대비하여 1인 가구 시대의 사회적 변화에 따른 가정 교과의 새로운 과목 개발 및 식생활관리 역량 향상의 효과 확인에 의의가 있으며, 본 연구에서 개발한 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램은 2022 개정 교육과정의 미니 과목으로 활용할 수 있을 것이다.