• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1330-1339
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• 2022

3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.55-64
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• 2022

학교 관리자는 교사의 창의적인 역량을 향상시키는 환경, 문화, 구조를 창출하는데 중요한 역할을 담당하고 있지만, 학습자 및 교사 측면에서의 창의성 연구에 비해 학교 관리자의 창의 리더십에 대한 관심은 비교적 적었다. 이 논문에서는 창의 리더십 강화를 위한 초·중등 관리자의 직무연수에 참여한 만족도와 견해를 살펴보았다. 2020-I, 2020-II, 2021-I의 연수시기에 참여한 교장 및 교감 총 67명의 만족도 조사 자료와 답변을 일원분산분석 및 질적데이터코딩으로 분석하였다. 창의 리더십 강화를 위한 연수과정의 만족도, 연수운영에 대한 만족도, 개별 프로그램의 구성과 내용에 대한 만족도를 제시하였으며, 연수시기별 효과도 비교하였다. 참여한 창의 리더십 강화 연수에 대한 관리자의 평가 및 질적 개선에 대한 견해를 정리하였다. 직무연수 참여자의 피드백을 반영하여 창의 리더십 강화 초·중등학교 관리자 연수를 지속적으로 개선하고 양질의 직무연수를 제공할 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.87-96
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• 2022

행정이 고도의 전문성과 설득력을 갖추기 위해서는 행정 영역에서 '빅데이터'를 활용하고 이러한 과학적 근거에 기반하여 정책의 수립·집행·평가가 이뤄져야 한다는 관점에서 데이터기반 행정에 대한 시대적 요구가 높아지고 있다. 본 연구는 신규 공동주택단지의 초등돌봄 수요예측을 위해 지역의 특성을 기계학습 기반으로 분석·예측하였다. 이를 위해 전용면적, 세대당 주차대수, 건폐율 등 아파트의 구조와 관련된 데이터, 초등학교까지의 거리 등 아파트 주변의 환경 데이터 및 행정구역의 인구 데이터 등 총 292종의 변수가 활용되었다. 다양한 변수의 활용에 큰 의의가 있으며 복합적인 분석에도 의미가 있다. 또한 실제 기초 지방자치단체의 실제값과 비교를 통해서 모델의 신뢰성을 높인 실증기반 사례연구이다.

• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.285-293
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• 2019

2015 개정 중등 정보교육 과정이 소프트웨어 중심 교육과정으로 개편됨에 따라 다수의 정보 전공 교원이 필요하게 되었다. 그리고 중등 정보교사 복수전공 특별양성 연수 과정을 개설하여 올해까지 약 100여 명의 복수전공 정보교사를 배출하였다. 복수전공 특별양성 과정은 단기간 내 관련 교원을 확충할 수 있다는 장점도 있지만, 문제점도 존재할 것이다. 이에 본 연구는 특별양성과정 연수생들을 대상으로 교육편재 및 평가, 교육 운영, 수업 운영, 행사, 교육실습환경, 교육 효과 등에 관한 설문을 하였다. 설문결과, 기초가 부족한 상태에서 교육과정이 진행되어 교과 내용을 충분히 이해하지 못하였고 짧은 연수 기간과 과도한 주당 시수 편재 등으로 인해 많은 학습 스트레스를 받았으며, 복수전공에 대한 이해와 전문성 향상은 효과가 높지 않다고 생각하고 있었다. 따라서 최소한 1년 이상의 긴 연수 기간이 요구되며 사전연수를 포함한 본 연수를 통해 전문성 강화를 해야 할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.69-90
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• 2022

국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 「학술연구분야분류표」 상의 분류 범주를 국내학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.107-113
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• 2022

AR/VR 기반의 교육훈련 체계는 전장 환경과 유사한 실전적 훈련 효과뿐 아니라 사고 예방 및 예산 절감에도 큰 기여를 할 것으로 평가되고 있다. AR/VR을 학습에 활용하기 위한 연구는 꾸준히 진행되고 있으며, 교육과 훈련에 활용할 경우 실세계에서 발생할 수 있는 실패의 경험 없이도 기술을 향상시킬 수 있다. 국방 주요선진국들은 이러한 AR/VR 기술의 이점을 일찍부터 인식하고, 개인의 무기체계 운용 숙달에서부터 종합 전투훈련 체계, 전쟁사 교육, 외상 후 스트레스 치료 등 다양한 분야에서 AR/VR을 개발하고 적용하는 노력을 하고 있다. 한국군도 최근 AR/VR 활용 교육훈련 적용방안을 적극적으로 검토하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 국방 선진국의 AR/VR 적용 교육훈련 사례들을 살펴보고 한국군에 적용할 시사점을 도출하는 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권1호
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• pp.29-43
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• 2023

수학교과에서 단순히 수학적 개념을 습득하는 것보다 수학과 관련된 문제를 실생활에 적용하는 맥락적 문제해결의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구는 장애학생을 대상으로 실제적 상황을 나타내는 문장제 문제에 대한 연구 동향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2000년에서 2022년까지 발행된 단일대상실험설계를 사용하여 중재의 효과를 탐구한 논문 최종 12편을 선정하여 참여학생 특성, 중재 환경, 중재 방법 및 교수전략 등에 대해 분석하였다. 그 결과, 초등학교 고학년을 대상으로 연구가 가장 많이 이루어졌고, 학습장애, 자폐성장애, 지적장애를 포함하는 다양한 장애 유형을 대상으로 연구가 진행된 것을 확인하였다. 중재는 대부분 연구자에 의해 이루어졌고, 1회기 당 30~40분 정도로 중재가 제공되었다. 장애학생을 위한 수학문장제 문제 중재 방법으로 도식 기반 교수, 인지-초인지 전략 교수, 테크놀로지 기반 교수를 적용한 것으로 나타났고, 대부분 명시적 교수를 함께 사용한 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에 포함된 12편의 단일대상연구가 방법론적으로 타당하게 실행되었는지를 분석하고자 Council of Exceptional Children에서 제시한 질적지표를 사용하여 평가하였고, 이러한 결과를 종합하여 향후 장애학생을 위한 문장제 문제 연구 방향에 대해 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2022

최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.576-581
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• 2021

고농도의 경우 저농도와 비교하였을 때, 발생 빈도수의 차이와 발생 환경에 대한 차이로 예측 성능의 한계를 두드러지게 보이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 저농도와 고농도로 분류하고 구분된 농도별로 특성을 학습시킨 두 가지 예측 모델을 통해 예측을 수행하는 모델을 제안하였다. 저농도와 고농도를 분류하기 위해 DNN 기반의 분류 모델을 설계하고 분류모델을 통해 구분된 저농도와 고농도를 기준으로 농도별 특성을 반영하기 위한 저농도 예측 모델과 고농도 예측 모델을 설계하였다. 농도별 예측 모델의 성능 평가 결과, 저농도 예측 정확도가 90.38%, 고농도 예측 정확도는 96.37% 의 예측 정확도를 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.65-72
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• 2023

본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 하는 Deep Learning 모델을 구축하여 인간의 습관적 특성을 고려한 악성 도메인 탐지 방법을 제시한다. DGA(Domain Generation Algorithm) 악성 도메인은 인간의 습관적인 실수를 악용하여 심각한 보안 위협을 초래한다. 타이포스쿼팅을 통한 악성 도메인의 변화와 은폐 기술에 신속히 대응하고, 정확하게 탐지하여 보안 위협을 최소화하는 것이 목표이다. LSTM 기반 Deep Learning 모델은 악성코드별 특징을 분석하고 학습하여, 생성된 도메인을 악성 또는 양성으로 자동 분류한다. ROC 곡선과 AUC 정확도를 기준으로 모델의 성능 평가 결과, 99.21% 이상 뛰어난 탐지 정확도를 나타냈다. 이 모델을 활용하여 악성 도메인을 실시간 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 사이버 보안 분야에 응용할 수 있다. 본 논문은 사용자 보호와 사이버 공격으로부터 안전한 사이버 환경 조성을 위한 새로운 접근 방식을 제안하고 탐구한다.