• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.219-223
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• 2021

본 논문은 코로나19로 인해 갑자기 수행된 비대면 수업을 진행함에 있어 이제까지의 수업모형으로는 한계를 느끼고 특히 예체능 계열에 속하는 디자인 전공자들의 이론과 실기수업방법의 비대면 수업 방법을 제안하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 연구자는 온라인 수업을 비롯한 쌍방향 수업, 플립러닝 등의 다양한 기존 스마트러닝 방법을 고찰하고 이제까지 연구된 사례를 바탕으로 각 연구들의 단점을 보완하면서 실기교과를 효율적으로 운영할 수 있는 방법을 제시하였다. 수업방법설정, 수업진행, 평가, 사후관리 등의 4단계로 수업모형을 설정하고 이를 디자인전공자 대학생에게 수업한 결과 수업방법과 진행에 있어서는 효율적 진행이 가능했으나 평가와 사후관리에 있어서는 비대면 수업으로는 한계점이 있었다. 따라서 향후 평가와 사후관리 즉 실기 완성도의 고취를 위한 구체적인 실기수업방법 연구가 요구된다.

• 기독교교육논총
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• 제64권
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• pp.347-368
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• 2020

본 연구는 Flipped PBL이 대학생의 문제해결능력과 의사소통능력에 미치는 영향에 대해서 탐색했다. 이를 위해 경기도에 위치한 2개 대학의 기독교교육과와 유아교육과 학생들을 대상으로 실험집단 30명과 비교집단 30명을 대상으로 교직과목 중 교육방법 및 교육공학 수업으로 연구를 진행했다. Flipped Learning을 비교집단으로 Flipped PBL을 실험집단으로 구분하여 수업 전에 사전 검사와 수업 종료 후 사후 검사로 문제해결능력 검사와 의사소통능력 검사를 실시했다. 수집한 사전, 사후 검사 자료의 측정값을 비교하기 위해 공분산분석(ANCOVA)을 실시했다. 그 결과 문제해결능력은 실험집단인 Flipped PBL 집단의 평균은 4.28로서 비교집단인 Flipped Learning 집단의 평균인 3.91보다 높게 나타났다. 또한 의사소통능력에 있어서도 실험집단인 Flipped-PBL 집단의 평균이 4.06로서 비교집단인 Flipped Learning 집단의 평균인 3.32보다 높게 나타났다. 이는 연구결과 Flipped Learning을 수행한 비교집단과 Flipped PBL을 수행한 실험집단 간에 문제해결능력과 의사소통능력에서 유의미한 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 급변하는 사회 현상 속에서 변화의 요구를 받고 있는 교실 상황 속에 학습자의 문제해결능력과 의사소통능력까지 신장시킬 수 있는 Flipped PBL 기반의 수업을 대안적 교육방법으로 제시하며, 적극적으로 활용 될 수 있어야 할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권6호
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• pp.511-518
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• 2020

In the pandemic situation due to corona 19, we examined the satisfactory level of students' between non-face-to-face and online classes in the first year of radiology. In the case of online non-face classes related to radiation majors, it is considered better to conduct real-time lectures than recorded lectures, which allows students to understand difficult radiation majors throughout real-time questions and answers, and at the same time allows them to sympathize with difficult subjects such as intimacy and bonds between students. As a result of the analysis of the answers to questionnaires, the coefficient of answer correlation between first and second grade students is P>0.05, and there is no answer correlation between grades, and it can be seen that the higher the grade, the higher the demand for face-to-face classes was.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.355-363
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• 2020

본 연구는 강원도 일부 지역의 치위생과 학생들을 대상으로 수업방법에 따른 수업 인식과 진로 인식의 변화를 살펴보기 위한 연구이다. 동일한 설문지를 사용하여, 2019년 12월에 대면 수업 후 1차 설문을 진행하였고, 2020년 7월에 비대면 수업 후 2차 설문을 진행하였다. 통계분석은 SPSS 24.0을 사용하였으며 결과는 다음과 같다. 학년에 따른 수업 인식과 진로 인식에 차이를 보였고, 학교생활 만족도와 치면세마 수업 만족도에 따라 진로 관심과 진로 호기심, 진로 자신감 차이를 보였다. 비대면 수업의 경우 인터넷을 통한 진로 결정의 비중이 높아졌으며, 진로 자신감도 상승하였다. 이 결과들은 실기과목 수업 운영에 있어 융복합적 측면을 고려한 플립러닝 수업과 같은 방법의 활용과 실기시험을 위한 표준화된 실기 동영상 제작에 필요한 기초자료로 제공될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-194
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• 2020

최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.666-669
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• 2024

연합학습은 원본 데이터를 공유하지 않고 모델을 학습할 수 있는 각광받는 프라이버시를 위한 학습방법론이다. 이를 위해 참여자의 데이터를 수집하는 대신, 데이터를 인공지능 모델 학습의 요소들(가중치, 기울기 등)로 변환한 뒤, 이를 공유한다. 이러한 강점에 더해 기존 연합학습을 개선하는 방법론들이 추가적으로 연구되고 있다. 기존 연합학습은 모델 가중치를 평균내는 것으로 참여자 간에 동일한 모델 구조를 강요하기 때문에, 참여자 별로 자신의 환경에 알맞은 모델 구조를 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 지식 증류 기반의 연합학습 방법(Knowledge Distillation-based Federated Learning)으로 서로 다른 모델 구조를 가질 수 있도록(Model Heterogenousity) 하는 방법이 제시되고 있다. 연합학습은 여러 참여자가 연합하기 때문에 일부 악의적인 참여자로 인한 모델 포이즈닝 공격에 취약하다. 수많은 연구들이 기존 가중치를 기반으로한 연합학습에서의 위협을 연구하였지만, 지식 증류 기반의 연합학습에서는 이러한 위협에 대한 조사가 부족하다. 본 연구에서는 최초로 지식 증류 기반의 연합학습에서의 모델 성능 하락 공격에 대한 위협을 실체화하고자 한다. 이를 위해 우리는 GMA(Gaussian-based Model Poisoning Attack)과 SMA(Sign-Flip based Model Poisoning Attack)을 제안한다. 결과적으로 우리가 제안한 공격 방법은 실험에서 최신 학습 기법에 대해 평균적으로 모델 정확도를 83.43%에서 무작위 추론에 가깝게 떨어뜨리는 것으로 공격 성능을 입증하였다. 우리는 지식 증류 기반의 연합학습의 강건성을 평가하기 위해, 새로운 공격 방법을 제안하였고, 이를통해 현재 지식 증류 기반의 연합학습이 악의적인 공격자에 의한 모델 성능 하락 공격에 취약한 것을 보였다. 우리는 방대한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 입증하고, 결과적으로 강건성을 높이기 위한 많은 방어 연구가 필요함을 시사한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.101-114
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• 2023

데이터 증강 기법은 학습용 데이터셋을 다양한 관점에서 볼 수 있게 해주어 모형의 과적합 문제를 해결하는데 효과적으로 사용되고 있다. 이미지 데이터 증강기법으로 회전, 잘라내기, 좌우대칭, 상하대칭등의 증강 기법 외에도 occlusion 기반 데이터 증강 방법인 Cutmix, Cutout 등이 제안되었다. 음성 데이터에 기반한 모형들에 있어서도, 1D 음성 신호를 2D 스펙트로그램으로 변환한 후, occlusion 기반 데이터 기반 증강기법의 사용이 가능하다. 특히, SpecAugment는 음성 스펙트로그램을 위해 제안된 occlusion 기반 증강 기법이다. 본 연구에서는 위조 음성 탐지 문제에 있어서 사용될 수 있는 데이터 증강기법에 대해 비교 연구해보고자 한다. Fake audio를 탐지하기 위해 개최된 ASVspoof2017과 ASVspoof2019 데이터를 사용하여 음성을 2D 스펙트로그램으로 변경시켜 occlusion 기반 데이터 증강 방식인 Cutout, Cutmix, SpecAugment를 적용한 데이터셋을 훈련 데이터로 하여 CNN 모형을 경량화시킨 LCNN 모형을 훈련시켰다. Cutout, Cutmix, SpecAugment 세 증강 기법 모두 대체적으로 모형의 성능을 향상시켰으나 방법에 따라 오히려 성능을 저하시키거나 성능에 변화가 없을 수도 있었다. ASVspoof2017 에서는 Cutmix, ASVspoof2019 LA 에서는 Mixup, ASVspoof2019 PA 에서는 SpecAugment 가 가장 좋은 성능을 보였다. 또, SpecAugment는 mask의 개수를 늘리는 것이 성능 향상에 도움이 된다. 결론적으로, 상황과 데이터에 따라 적합한 augmentation 기법이 다른 것으로 파악된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.428-436
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• 2020

본 연구는 장기요양서비스 종사자 전문성 강화 교육과정 개발을 위한 요구분석을 통해 온라인 학습으로 성인학습자 직무역량 교육과정의 운영에 대한 시사점을 도출하기 위함을 목적으로 실시되었다. 구체적으로, 장기요양서비스 관련 선행 연구와 정부정책 자료를 분석하고, 유관근무기관의 전문가 14명을 대상으로 2019년 3월에 초점집단 인터뷰(Focus Group Interview)를 실시하여 활동이론(Activity Theory)을 분석의 틀로 활용하여 정리하였으며, 추가적으로 요양시설 종사자 25명을 대상으로 필요 교과목의 중요성과 난이도에 대한 설문인 양적자료를 기술통계 분석을 통해서 질적자료 분석의 결과를 타당화 하고자 하였다. 활동시스템의 주체-목표-도구의 윗부분을 주된 행위의 영역으로 보고, 아래의 규칙-공동체-분업을 행동을 위한 맥락적 부분으로 구분하여 요구분석과 추후 온라인 교육과정의 운영에 대한 시사점을 정리하였다. 연구결과, 기초 과목으로 '노인상담기술과 의사소통', 기본과목으로 '요양케어지도론', '현장에 필요한 치매케어기술', '케이기술과 식이요법', '근로기준법과 인사관리', 그리고 심화과정으로 '장기요양사례 관리의 활용'이라는 6개의 과목이 개발이 필요한 것으로 도출되었다. 한편 이러한 과목은 다양한 형태의 집체교육과 보수교육에 활용되어 다양한 장기요양서비스 봉사자를 위한 학습자 중심의 플립러닝으로 활용되는 방안이 제안되었다. 연구의 말미에서는 본 연구의 결과를 바탕으로 교과목의 효과적인 운영을 위한 교육현장에서 적용의 시사점을 제안하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권1호
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• pp.31-38
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• 2020

본 연구는 청소년수련시설 종사자의 사회적 지지가 서비스 질에 미치는 영향에서 임파워먼트의 매개효과를 검증하고자 하였다. 본 연구결과를 통해 청소년수련시설 종사자의 서비스 질 향상에 필요한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구 결과 첫째, 사회적 지지와 임파워먼트는 서비스 질에 정적인 영향을 제공하는 것으로 나타났고, 둘째, 임파워먼트의 부분매개효과를 확인할 수 있다. 본 연구결과에 기초하여 제언하면 다음과 같다. 첫째, 종사자의 사회적 지지를 위해 청소년수련시설의 중간관리자와 시설장은 인터넷, 스마트 폰 등 사물인터넷 환경을 활용해야 한다. 둘째, 임파워먼트 향상을 위해 업무와 관련된 정보지원, 보상과 관련된 물질지원, 업무 처리와 관련된 평가지원 등의 지원이 이루어져야 한다. 셋째, 종사자의 임파워먼트 향상을 위해 사물인터넷 환경을 활용한 증강현실(AR), 가상현실(VR), 플립러닝 프로그램 개발이 필요하다.