• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.71-79
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• 2023

지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.

• 기독교교육논총
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• 제74권
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• pp.273-294
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 지식과 이론전달에 편중되어 실재적으로 학습 적용하고 활용하는데에 한계가 있는 K-MOOC의 활성화를 위한 과제가 무엇인지 도출하는 것이다. 구체적으로 활성화를 위한 과제는 교수자의 교수법과 관련된 분야에 초점을 둔다. 그리고 도출된 과제를 실행하기 위해서, 최근의 실습과 맥락적인 적용의 분야에서 교육적 가치를 보이는 메타버스 플랫폼을 활용하여 교수법을 위한 수업모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적에 따라, 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째, K-MOOC 사업과 관련된 자문 및 연구, 수업개발, 운영의 이력이 있는 전문가 21명을 대상으로 2022년 10월 4일부터 11월 15일까지 2차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사를 두 번째로 델파 이 조사로 도출된 교수법 분야 과제를 실현하기 위해, 메타버스를 적용한 교수법 수업모형 요소와 매칭 하는 작업을 진행하였다. 마지막으로 전문가 델파이 결과와 메타버스 플랫폼 적용가능 수업모형 요소를 바탕으로 교수법 수업모형을 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구의 절차를 통해서 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 관련 과제는 지원 전략적 과제, 교수법 역량, 수업설계 측면, 평가 및 학습 성과 공유의 4가지 과제 총 16개의 세부항목을 도출하였다. 메타버스를 적용하여 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 수업모형 요소는 자기주도적인 반복, 개별화된 문제해결, 실습기회 확대, 즉각적인 피드백의 4가지로 도출하여 첫 번째 도출된 16개 세부항목과 매칭 하였다. 최종적으로 수업모형은 교수법 강좌수강(1단계), 수준별 미션분석(2단계), 미션해결책 공유(3단계), 미션 평가 및 피드백(4단계)의 4단계로 최종 개발하였다. 본 연구를 통해 교수법 실습 플랫폼으로써 메타버스의 활용가능성을 특화기법의 도입과 개발측면까지 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3C호
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• pp.115-125
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• 2009

지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.169-181
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• 2023

본 연구는 직업능력개발훈련 교·강사의 보수교육과정을 살펴보고, 마이크로 크리덴셜을 적용하기 위한 방안을 살펴보기 위해 수행되었다. 이를 위해 K대학교 능력교육개발원의 직업능력개발훈련 교·강사의 보수교육과정 현황, 마이크로 크리덴셜의 특징, 보수교육과정과 마이크로 크리덴셜의 연계가능성을 살펴보고, 스타훈련교사의 인터뷰를 실시하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 인증서에 대한 인식은 훈련과정 이수시 디지털 인증서인 디지털 크레딧, 디지털 뱃지 발급과 보수교육의 공인된 자격과정에 대한 인식은 대부분 긍정적으로 인식하고 있었다. 또한, 보수교육의 마이크로 크리덴셜 적용방안으로 다양한 사례로 보수교육보다 혜택을 주는 방안, 보수교육의 체계화, 자격과정의 체계화 및 등급화, 자격과정의 학점화 등을 제안하였다. 둘째, 마이크로 크리덴셜을 적용한 보수교육 활용성 제고를 위한 제도적 보완장치로 NCS기반 전공 보수교육 확대 필요성, 효율적인 학습콘텐츠와 학습방법 제공, 최소 이수시간 설정 등을 언급하였다. 그리고, 직업능력개발훈련 교·강사의 이해도 제고방안으로 가장 많이 응답한 내용은 마이크로 크리덴셜 홍보방안이었다. 셋째, 보수교육기관과 직업능력개발훈련 교·강사의 역할에서 보수교육기관은 교육품질 유지에 대해 가장 많이 언급하고 있으며, 직업능력개발훈련 교·강사의 역할로 가장 많이 응답한 내용은 적극적 참여였다. 본 연구로 직업능력개발훈련 교·강사의 보수교육과정과 마이크로 크리덴셜 간의 자격연계로 전문성 제고와 실무역량 이력 포트폴리오를 실질적으로 제공할 수 있는 직업훈련 환경구축을 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.55-64
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• 2021

공공도서관은 거주민들의 광범위한 지식과 이념을 학습하는 공간이며, 삶에 직접적으로 연결되어 있는 만큼 관련된 연구들이 다양하게 수행되어 왔다. 대부분의 선행연구에서 인구, 교통, 접근성, 환경 등의 변수가 도서관 이용에 관련성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도서대출 이력(1,820,407건)과 회원정보(297,222명) 자료를 기반으로 문화적 특성의 변수를 반영하여 도서 대출수요와 관련성을 분석한 점이 선행연구와의 차별성이라 할 수 있다. 분석결과 기술과학 도서 대비 사회과학, 문학 도서 대출이 증가할수록 도서 대출수요가 증가하는 것으로 분석되었으며, 도서관 충성고객들이 도서 대출수요의 주요한 요인으로 확인되었다. 그 외 다양한 기술통계분석을 활용하여 도서관 도서대출 수요 특성을 분석하였으며, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점과 연구의 한계도 제시하였다. 그리고 문화적 특성이 장소, 시점 등에 따라 변화됨을 감안하면 앞으로 관련연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.200-210
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• 2020

교육시설 유지관리는 교육환경개선사업의 12개 단위사업별로 취합하고, 심의를 통해 최종 유지보수 대상이 선정된다. 실태조사의 평가점수로 우선순위가 결정되고 순차적으로 예산을 편성하여 진행된다. 우선순위는 유지보수공사 수행을 위한 일정표이자 발주를 위한 중요한 기준이 된다. 예산이 산출되는 실태조사단계와 우선순위 기준의 개별적 유지 보수공사는 몇 가지 한계가 있다. 학교시설관리자는 물량산출에 한계가 있으며, 부정확한 소요예산이 도출되는 결과로 이어진다. 우선순위 기준의 유지보수공사는 개별적으로 분리 발주되어 불필요한 공사기간이 반영된다. 학생들은 학습 환경에서 불편함이 발생하고, 안전을 침해하는 기간이 늘어난다. 본 연구는 실태조사단계의 BIM 활용과 공종 패키지 플래닝 프레임워크를 제안하였다. BIM은 유지보수 대상의 물량정보를 지원하여 예산산출에 활용되며, 보수이력과 점검 결과가 연계하여 평가점수를 도출한다. 공종 패키지 알고리즘은 단위사업별 예산배정 구간을 구분하고, 동일한 공간과 부위에 투입된 공종이 그룹화된 결과를 도출한다. 사례적용 결과 공사기간은 기존 대비 약 37.4% 단축이 가능하였으며, 실무자 면담을 통해 공종 그룹화 대상을 도출 과정에서 활용성이 높은 것으로 평가되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.639-650
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• 2022

대규모 표사이동으로 인해 침·퇴적이 발생되는 해안에서는 시간이력에 따라 그 현상이 가속화되는 경향이 있기 때문에 적절하고도 시급한 대책을 강구하는 것이 중요하다. 해안침식의 대책방안 중 환경친화적 대책으로 알려진 양빈공법의 경우 입경의 크기에 따라 침식양상이 변화되므로 적정 입경의 크기, 범위 등에 대해 결정하기 위해서는 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 양빈사의 입경변화와 부분양빈의 적용, 파랑과 바람이 공존하는 조건 등을 변수로 설정하였을 때 발생되는 지형변화의 특성을 검토하고자 하였다. 이러한 요인들은 수치모형실험에서 해석하기 어려운 부분이 존재하기 때문에 수리모형실험을 통해 정성적인 해석을 수행하거나 양빈수행 이후에 현장모니터링 등을 통해 그 효과를 검토하게 된다. 하지만 실험과 모니터링 등은 제반사항이 발생되기 때문에 다양한 조건에 대한 예측 연구에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터의 활용을 통한 머신러닝 기법을 이용하여 침·퇴적 경향을 재현함으로써 발생 가능한 현상에 대해 예측함과 동시에 머신러닝 기법의 적용성을 검토하고자 하였다. 학습데이터는 수리모형실험결과를 이용하였으며 연구결과 머신러닝을 이용한 지형변화는 단기예측의 경우 기존연구와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으나 세굴 및 모래톱의 형성 등에서는 다소 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.137-144
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• 2023

사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.427-434
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• 2022

본 연구는 발달장애인의 독립생활 지원을 위한 실천적 지원체제에 있어 핵심 분야라고 할 수 있는 장애인평생 교육과 발달장애재활 간 문화융합을 위한 설계 요소를 개발하는 데 목적를 두었다. 연구 방법은 특수교육, 재활과학을 전공한 교수들을 대상으로 2개의 팀을 구성하여 FGI를 실시한 절차가 적용되었다. 연구 내용은 발달장애재활과 장애인평생교육 간 문화융합을 위해 설계되어야 할 요소들이 크게 세 가지의 상위 범주(보편적 문화융합 요소, 현장 중심 문화융합 요소, 정책 중심 문화융합 요소)로 제시되었다. 그리고 각 상위 범주별로 하위 범주가 구체적으로 구성되었다. 먼저, 보편적 문화융합 요소로는 원리적 차원에서 "개방적 창의융합"이 제시되었고, 이는 발달장애재활과 장애인평생교육 간 문화융합을 위해 유관 분야 간 융합 타당성을 탐구 및 실천하는 원리로 설명될 수 있다. 두 번째로, 현장 중심 문화융합 요소로는 재활과학-특수교육 분야 간 공동 실천 모델 개발, 교과교육 지식 및 기술, 교수·학습방법, 학습 진로 로드맵 구축, 취업·직무경력 개발 로드맵 구축, 독립생활 개발 이력 인증체계 형성이 제시되었다. 세 번째로, 정책 중심 문화융합 요소로는 지역 유관기관 간 교육과정적 통합 구성체계 형성, 코디네이터형-전문교사형 전문인력의 자격개발경로 구축, 학교 유형-센터 유형 간 조직적 체계화가 제시되었다. 연구 결과, 발달장애인의 독립생활 지원은 성인기의 전체 생애 동안 장기적으로 보장되어야 하며, 이에 따라 문화융합을 통하여 장애인평생교육 기반 발달장애재활의 전문적 지원체제가 구축되어야 함을 결론지을 수 있었다.