• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.15-17
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• 2022

2020년 하반기부터 2021년 초까지 발생한 조류인플루엔자의 여파로 1,780만수의 산란계가 살처분되면서 계란 공급 부족으로 계란 1판에 1만원을 넘는 사태가 벌어지기도 했다. 이에 정부는 물가 안정 대책으로 1,000억원 이상의 국고를 계란 수입에 투입하였지만, 계란 가격의 안정화는 쉽지 않았다. 계란 가격의 급격한 변동성은 소비자와 양계농가 모두에게 부정적인 영향을 미치므로 계란 가격의 안정화 방안을 위한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 활용하여 계란 가격을 예측하였으며, 가격 예측을 위해서 대한양계협회 2012~2021년도의 월간 산란계 생산통계와 국가통계포털(KOSIS)의 도축실적 등 총 8개의 독립변수를 선택하였다. 실제 가격과 모델에 의한 예측 가격의 차이를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 103원이며, 이는 개발된 모델이 계란 가격을 비교적 잘 예측한 결과라고 판단된다. 정확한 계란 가격 예측은 산란계 계란 생산주령의 유연한 조정과 산란계 입식에 대한 의사결정을 도울 수 있고, 계란 가격 안정성 확보에 도움을 줄 것으로 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권4호
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• pp.5-24
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• 2023

고대 이집트에서 신전은 종교적 성지인 동시에 공동체 중심이었다. 신전에 조성된 핵심공간 중의 하나는 신관과 서기관이 파피루스 등에 필사·보존한 시설이다. 그것의 보편적인 명칭은 '책의 집'과 '스크롤의 집'이었다. 당시 통칭은 페르 앙크였고, 현대적 용어로는 신전도서관이다. 이에 본 연구는 신전에 부설된 페르 앙크의 성격 및 정체성을 규명한 후 신왕국 람세스 2세가 건립한 라메세움(장제전)의 다주실(페르 앙크) 문패에 걸려 있던 '영혼의 치유소'를 도서관으로 지목한 것이 타당한지를 추적하였다. 그 결과, 페르(집)와 앙크(생명)를 조합한 상형기호인 페르 앙크는 학습·연구센터, 의료시설과 요양원을 갖춘 치료)·치유센터, 종교의식 및 영생축제의 거점, 필사실과 도서관 등으로 구성된 다목적 복합시설로 밝혀졌다. 그러므로 페르 앙크가 도서관을 지칭한다는 종래의 논리는 정당화될 수 없다. 동일한 맥락에서 BC 4세기 그리스 역사가 헤카타이우스가 처음 소개한 라메세움 다주실 문패의 'Ψυχῆς ἰατρεῖον'는 BC 1세기 디오도로스가 라틴어 'Psychēs Iatreion'로 의역하면서 신성한 도서관의 모토로 기술하였다. 그러나 프시케(Psychēs)는 그리스·로마 신화의 여신, 이아트레이온(Iatreion)은 병원(진료소, 치유소)·약국을 의미하므로 라메세움의 페르 앙크는 파라오 영혼(Ka)을 치유하는 공간이다. 따라서 'Psychēs Iatreion = Library'는 왜곡이자 와전된 것이다. 그것은 도서관의 모토가 아니라 페르 앙크의 메타포다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.267-273
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• 2023

조류는 생태계를 구성하는 중요한 요소이다. 그러나 남조류의 과도한 성장은 하천환경에 다양한 악영향을 발생시키고 규조류는 상수원과 정수장 공정관리에 영향을 미친다. 지속적이고 효율적인 조류 관리를 위해 조류 모니터링이 중요하다. 본 연구에서는 You Only Look Once (YOLO)의 최신 알고리즘 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류 1종 총 5종의 이미지를 분류하는 이미지 분류모형을 구축하였다. 기본모형의 mAP는 64.4로 분석되었다. 모형의 학습에 사용된 원본 이미지에 회전, 확대, 축소를 수행하여 이미지의 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하여 입력자료로 사용된 이미지의 구성에 따른 모형 성능의 변화를 비교하였다. 분석결과 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 모형이 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이미지의 회전만을 적용한 모형, 회전과 확대를 적용한 모형, 이미지의 회전과 축소만를 적용한 모형의 mAP는 각각 85.3, 82.3, 83.8로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.153-159
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• 2024

일반 X-선 촬영에서 경험이 없는 비숙련자의 경우, 검사 실패의 경험을 통해 숙련되는 과정을 겪는다. 이것은 불필요한 의료 피폭 가중의 문제를 유발한다. 본 연구에서는 배치 전 비숙련 방사선사가 임상 숙련도를 높일 수 있는 방안으로, 시각적, 공간적 보조 장치를 이용한 두개골 측방향 촬영 실습을 통해, 촬영 보조장치 사용에 따른 정확도와 유용성을 평가하였다. 육안적 관찰과 학습에 의존해서 촬영한 경우 영상 왜곡을 나타내는 회전 이격도 7.85 ± 1.45 mm, 기울임 이격도 4.84 ± 0.5 mm였다. 시각적 보조 장치를 이용해서 실습한 경우 회전 이격도 4.4 ± 0.76 mm, 기울임 이격도 3.01 ± 0.87mm였다. 공간적 보정 기구를 이용해서 실습한 경우 회전과 기울임 이격도는 5.2 ± 0.69 mm, 3.33 ± 0.61 mm로 나타났다. 배치 후 작업 환경과 동일한 조건에서 경험적 촬영 실습에 의한 영상 왜곡은 5.4% 감소하였으나, 기울임에 의한 영상 왜곡은 1.2% 증가하였다. 시각적 보조 장치를 이용해서 실습한 경우, 경험적 촬영 실습보다 회전이격도 40.1% 기울임 이격도 30.7% 감소하였다. 공간적 보정 기구를 사용할 경우, 기존의 경험적 실습 방식보다 회전 이격도 41.7%, 기울임 이격도 23.7% 감소하였다. 따라서 비숙련 방사선사의 배치 전 시각적, 공간적 촬영 보조 기구를 이용한 실습은 배치 후 검사 정확도 향상과 재촬영률 감소에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.311-324
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• 2021

최근 화성시의 국가지질공원 인증 추진을 위해 10개의 지질명소가 개발되었으며, 이 중에서 제부도 지질명소는 다양한 지질·지형(경관)·생태유산이 분포하여 고정리, 우음도 지질명소와 함께 수도권 남부의 새로운 지구과학 교육 장소로 개발 잠재성이 크다. 이번 연구에서는 화성지질공원 제부도 지질명소의 야외조사를 통해 지질유산의 특징을 기재하고, 화성지질공원 내 다른 지질명소와의 비교·분석을 통해 지질교육 명소로서 개발 가능성을 평가하였다. 또한, 지질공원 및 지질명소에서의 현장교육이 현행 2015 개정 과학과 교육과정에서 강조하는 핵심개념과 교과역량 중심 교육에 실질적으로 미칠 수 있는 효과를 제부도 지질명소에 적용해 제시하였다. 제부도 지질명소에는 규암, 편암, 천매암 등 다양한 변성암류가 분포하며, 쇄설성암맥, 석영맥, 단층, 절리, 엽리, 편리 등의 지질구조들도 함께 관찰되어 지질다양성이 풍부하다. 또한, 해안가를 따라서는 역빈과 사빈, 해안사구, 갯벌 등 해안 퇴적지형과 연흔 등의 퇴적구조가 발달하고 있으며, 해식절벽, 해식동굴, 시스택 등의 해안침식지형과 함께 바다갈라짐 등 다양한 해안지형을 관찰할 수 있다. 제부도 지질명소는 기존에 현장교육에 활용되고 있는 화성지질공원의 고정리 공룡알화석산지 및 우음도 지질명소와 지질 및 지형학적으로 차별점을 가지므로 새로운 지질교육 현장으로서 충분한 가치를 지닌 것으로 판단된다. 아울러 제부도 지질명소에는 갯벌체험장과 같은 지질교육 및 지질관광 연계 콘텐츠가 풍부하고, 해안산책로, 전망대와 같은 탐방인프라 또한 잘 조성되어 있어 다채로운 교육프로그램 개발이 기대된다. 더 나아가 각 지질명소별 특성을 중심으로 최적화된 지질공원 교육을 수행함으로써 1) 학교에서 지질공원으로 학습 공간의 확장, 2) 구체적인 내용 요소의 이해도 향상과 핵심개념 사이의 연계, 3) 지구시스템 전반으로 교육 영역의 확대가 이루어질 수 있어 과학과 교육과정의 핵심역량인 사고력, 탐구력, 문제해결력을 향상시킬 수 있고, 지질공원 교육의 주체로 참여하는 경험을 통해 의사소통 능력 및 참여와 평생학습능력 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• 기독교교육논총
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• 제70권
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• pp.207-238
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• 2022

신앙교육은 그리스도의 삶을 추구하는 '삶의 방향전환'에 초점을 맞추고 있다. 이것은 성서 지식을 축적하는 것이 아니라 성서의 메시지가 삶으로 구현되어야 가능하다. 그러나 오늘날 신앙교육은 성서 메시지가 삶으로 구현되게 하지 못하고 있다. 이것은 신앙교육이 성서의 경험과 인간 삶의 경험과 만나도록 안내하는 대신 성서 내용 자체를 알게 하는 데 주력한 결과라 할 수 있다. 교회교육은 삶의 변화와 실천보다 개인의 내면 신앙을 강조하며 사후 천국을 준비하고, 개교회 교인을 위한 훈련과 양적 성장을 위해 대부분 할애되었다. 그 결과 코로나19 시대에 개신교인들은 개교회의 안위만을 신경 쓰는 성숙하지 못한 모습을 보이고 말았고, 개신교에 대한 사회적 신뢰는 상실되고 말았다. 따라서 신앙교육은 성서의 메시지가 삶으로 구현되기 위해, 성서의 경험과 학습자의 경험이 만나 하나님 앞에 삶으로 응답하도록 도와야 한다. 이러한 신앙교육을 교회교육 현장에 어떻게 준비해야 하는지 모색하고자 필자는 독일 개신교 루터파 바이에른 노회가 편찬한 "경험과 관련된 종교 수업 준비(Religionsunterricht Vorbereiten)" 과정을 살펴보고, 한국교회에 적용하기 위한 과제들을 제시하고자 한다. 경험과 관련된 종교 수업 준비는 다섯 과정으로 이루어진다. 개인적인 만남, 신학적 방향 설정, 교수학적 방향 설정, 교수학적 결정들, 진행계획 정리이다. 이 과정의 주요 목적은 성서의 신앙인들이 자기 삶의 경험을 신앙의 관점에서 어떻게 해석하고 문제를 극복하고자 하였는지 '바라보는 관점'을 학습하는 것이다. 경험과 관련된 신앙교육은 성서 교수법 중 하나가 아니라 신앙교육의 본질을 다루고 있다. 교육의 장이 현실 세계에서 가상세계까지 확장해가는 사회 변화 속에 있지만, 신앙교육의 본질적인 성격은 바뀔 수 없다. 그러므로 한국교회에 경험과 관련된 신앙교육에 관한 연구와 적용은 성서의 메시지가 그리스도인의 삶에 구현될 수 있도록 도울 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.997-1008
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• 2023

해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.