• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.565-574
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• 2024

챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.199-205
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• 2024

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권3호
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• pp.85-100
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• 2024

ESG 경영은 환경, 사회 및 거버넌스 요인을 고려하여 기업 경영을 추진하는 것을 의미하며 디지털 트랜스포메이션은 단순히 기존 업무의 자동화나 디지털화를 넘어서 업무 자체의 본질과 가치 창출 방식의 혁신적 변화를 추진한다. 따라서 디지털 트랜스포메이션은 기업이 ESG 목표를 달성하고 지속가능한 비즈니스 관행을 구현하는 데 도움이 될 수 있으며 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영은 기업의 지속가능성과 성장을 위해 상호 보완적인 관계를 맺고 있다. 이러한 관계는 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영 통합 추진의 시너지를 극대화하여 기업의 자원을 효율적으로 활용하고, 중복 투자를 방지함으로써 기업의 지속가능한 경영 성과를 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영의 통합 추진을 위한 모델을 개발하기 위하여 우선적으로 양쪽이 연계된 비즈니스 프로세스 리엔지니어링(BPR)의 추진을 제안하였다. 이는 ESG 경영을 추진하기 위하여 다양한 데이터의 수집, 분석, 그리고 의사결정 과정이 디지털 트랜스포메이션 기술과 유기적으로 통합되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 K-ESG 가이드라인에서 제시한 각각의 ESG 경영목표를 분석하고 이에 대응하는 적합한 디지털 트랜스포메이션 기술들을 전문가 인터뷰 및 선행 연구 결과를 통하여 도출하였다. K-ESG 가이드라인은 ESG 수준 자가 진단을 통해 ESG 성과 향상을 위한 개선과제 도출 및 목표에 의한 성과관리가 가능하다는 점에서 유용한 ESG 진단체계라고 할 수 있다. 디지털 트랜스포메이션과 ESG 경영의 통합 추진을 위하여 K-ESG 가이드라인을 기반으로 모델을 개발한 결과 기업들은 ESG 경영의 성과 향상과 디지털 혁신을 동시에 추진할 수 있는 통합모델을 활용하여 중복 투자나 시행착오를 줄일 수 있으며 기업의 다양한 자원을 효율적으로 활용할 수 있다. 따라서 본 연구는 구체적이며 실행 가능한 새로운 연구모델을 개발하여 연구자 및 기업에게 실무 및 학술적인 차원에서 시사점을 제공한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.173-182
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• 2024

최근 홍수예측과 관련한 연구에서 기계학습과 같은 인공지능 기법을 이용한 데이터모형의 활용에 관한 관심이 높다. 데이터모형은 미리 학습된 정보를 활용하기 때문에 모의에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 데이터모형의 사전학습을 위해서는 많은 양의 침수자료가 필요한 데 반하여 적용할 수 있는 실측자료가 부족한 것이 현실이다. 대안으로 매개변수가 검정된 물리모형의 모의 결과를 실측자료와 함께 사전학습자료로 활용하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구에서는 하천범람에 의한 침수예측에 데이터모형을 활용하고자 사전학습을 위한 홍수범람지도를 생성하는 엑셀러레이터를 개발하였다. 개발된 엑셀러레이터에서는 HEC-1을 이용한 홍수량 산정, HEC-RAS를 이용한 홍수위 산정, RAS Mapper를 이용한 하천범람 모의 및 침수예상도 출력의 전체 과정을 자동화한다. 이에 따라 사용자는 수백에서 수십만건의 강우시나리오에 대하여 손쉽게 침수예상도 데이터베이스를 구축할 수 있다. 그래픽 편의 인터페이스(GUI)를 포함하여 홍수범람지도 작성에 필요한 다양한 편의기능을 탑재하고 있으며, 전국에 걸쳐서 위치한 26개소의 테스트베드에 적용하여 실무적용성을 검토하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.31-47
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• 2024

인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.

• 자원리싸이클링
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• 제33권4호
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• pp.3-14
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• 2024

시멘트 제조공정 중 예열 및 소성 공정은 시멘트 반제품인 클링커를 생산하는 주요 공정으로, 고온의 열에너지를 발생시키기 위해 많은 양의 화석연료를 사용한다. 하지만, 최근 환경오염 문제의 심각성으로 인해 시멘트 산업에서 화석연료로부터 기인하는 탄소 배출량을 저감하고자 하는 시도가 지속되고 있다. 대표적인 해결 방안으로 화석연료 대신 폐기물 유래 연료(RDF, Refuse-Derived Fuel)와 같은 대체연료의 사용량을 증대시키기 위한 선행 연구 사례들이 많다. 대체연료는 탄소뿐만 아니라 질소산화물 발생량 또한 저감시킬 수 있고 폐기물을 매립하는 대신 예열실 및 소성로에서 연소시켜 처리할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 다양한 성분으로 구성된 대체연료의 특성상 열량을 추정할 수 없다는 문제점이 있으며, 이로 인해 대체연료 사용량을 증대시키고 안정적으로 예열실을 제어하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 심층 신경망을 기반으로 예열실 온도를 예측하는 모델을 개발하여 미래의 예열실 온도에 대한 비교적 정확한 예측 값을 제공하고, 설명가능 인공지능을 활용하여 최적의 연료 투입량을 제시하는 솔루션을 제안하였다. 제안된 솔루션은 실제 예열 공정 현장에 적용되어 화석연료 사용량 5% 감소, 대체연료 대체율 5%p 증가, 예열실 온도 변동 35% 감소하는 성과를 달성할 수 있었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권3호
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• pp.24-35
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• 2024

최근 의료, 제조, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능과 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 사회 전반에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 본 연구 또한 이러한 흐름에 맞춰서 고고학 유물 분류에 딥러닝을 활용해 보았다. 즉, 연구는 고고학 조사를 통해 출토된 고대 수막새의 이미지 분류에 딥러닝 기술을 적용하는 초보적 시도로서, 고구려, 백제, 신라 시대의 수막새 이미지를 CNN 모델로 학습시켜 분류를 진행하였다. 고구려, 백제, 신라 수막새 이미지 각각 100장씩 총 300장을 기반으로 기본 데이터셋을 형성하였고, 데이터 증강 기법을 활용하여 4배를 증가시킴으로써 총 1,200장을 데이터셋으로 구축하였다. 사전 훈련된 EfficientNetB0 모델의 전이학습을 통하여 모델을 구축한 후, 5겹 교차검증을 실시한 결과 평균 학습 정확도 98.06%, 검증 정확도 97.08%를 기록하였다. 또한 학습된 모델을 240장의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가한 결과, 최소 91% 이상의 높은 정확도로 삼국의 수막새 이미지를 시대별로 구분할 수 있음을 확인하였다. 특히 학습률 0.0001에서 정확도 92.92%, 정밀도 92.96%, 재현율 92.92%, F1 점수 92.93%로 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 다양한 학습률 설정을 통하여 과적합과 과소적합 문제를 방지함과 동시에 최적의 매개변수를 찾는 과정에서 이루어졌다. 본 연구의 결과는 한국 고고학 자료의 분류에 딥러닝 기술 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의의가 있다고 생각된다. 또한 기존에 축적·제작된 ImageNet 데이터셋 및 파라미터가 고고 자료 분석에도 긍정적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 접근은 향후 고고학 데이터베이스 축적이나 활용, 박물관의 유물 분류 및 정리 등 다양한 방식의 모델을 창출할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.351-361
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• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.169-196
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• 2017

제4차 산업혁명의 도래로 IT(information technology)를 활용한 다양한 융합기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 고품질의 IT관련 교육서비스 제공의 필요성 및 중요성 또한 점차 증대되고 있다. 한편, 일반적인 교육서비스 품질 및 만족도에 관한 연구는 그 동안 다양한 맥락에서 활발히 진행된 바 있으나, IT교육 참가자를 대상으로 한 IT교육 서비스품질의 역할을 살펴본 연구는 상대적으로 부족한 것으로 파악된다. 이에 본 연구에서는 SERVPERF 모형 및 관련 선행연구를 바탕으로 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 확신성 및 공감성)을 도출하고, 이러한 세부 IT교육 서비스품질 요인이 학습자의 교육만족도, 나아가 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이러한 영향이 학습자 직위(실무자 집단/관리자 집단) 및 참여동기(자발적 참여집단/비자발적 참여집단)에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 추가분석도 실시하였다. 서울 소재 'M'교육기관 203명의 IT교육 참가자 대상 설문을 활용한 구조방정식모형 분석 결과, IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원 가운데 유형성, 신뢰성 및 확신성이 교육만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이러한 교육만족도는 현업적용의도와 추천의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, IT교육 서비스품질이 교육만족도에 미치는 영향 관계에서 학습자 직위 및 참여동기가 유의한 조절효과를 가진다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 SERVPERF 모형을 활용하여 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 영향력을 실증한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구결과가 IT교육 서비스 제공기관의 교육만족도 제고 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실질적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.