• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.393-396
• /
• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.11-19
• /
• 2023

본 논문은 인보이스 문서 이미지에 문서 처리 자동화를 적용하기 위한 문서 구조 인식 방법과 문서 구조 인식 결과를 토대로 스프레드문서 형태로 출력하는 방법을 제안한다. 딥러닝 OCR 엔진을 통해 문서 내 단어 블록들과 해당 블록들의 문자 인식 결과를 얻는다. 단어 블록의 위치 정보들을 통해 같은 행과 같은 열에 존재하는 단어 블록들을 검출한다. 단어 블록들의 배치 정보를 통해 문서 영역을 분할한다. 문서의 구역 정보를 통해 얻어진 문서 구조를 토대로 스프레드시트의 알맞은 위치에 문자 인식 결과를 입력한다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 항목 배치는 평균 92.30%의 정확도를 보인다.

• Asian Journal of Business Environment
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2022

Purpose: This study measures the effect of Information Technology (IT) on both cost and profit efficiency of State-owned Commercial Banks (SOCBs) in Bangladesh. Research design, data and methodology: Yearly Non-IT and IT data are collected from the annual report of SOCBs of Bangladesh from 2008 to 2017. Variable Return to Scale (VRS) cost Data Envelopment Analysis (DEA) and Profit DEA are employed to measure the efficiency of SOCBs and Ordinary Least Square (OLS) is used to investigate the impacts of ICT components on operating cost and profit efficiency for SOCBs. Results: The average cost efficiency (74.4%) was noticed higher than the average profit efficiency (20.6%) for SOCBs. SOCBs were more affordable and less profitable for both cost and profit efficiency. Rupali bank was the most cost efficient while Sonali bank was the most profit efficient. IT Investment and IT personnel expenses were positively significant for cost efficiency. IT income, IT personnel, IT personnel expenses, ATM expenses, and Credit card expenses were negatively significant for profit efficiency. Conclusion: The further studies can combine DEA with machine learning algorithms to study the impact of IT on banks' performances. The results could aid government to remove the hindrance of progress in Bangladesh.

• Educational Technology International
• /
• 제17권1호
• /
• pp.87-116
• /
• 2016

In this research, we designed a teacher professional development (PD) program where a small group of mathematics teachers could share, reflect on, and discuss their pedagogical knowledge and practices of ICT-integrated lessons, using a video annotation tool called DIVER. The main purposes of this paper are both micro and macro: to examine how the teachers were engaged in the meaning-making process in a video-based PD (micro); and to derive implications about how to design effective video-based teacher PD programs toward a teacher community of practices (macro). To examine teachers' meaning-making in the PD sessions, discourse data from a series of 10 meetings was segmented into idea units and coded to identify discourse patterns, focusing on (a) participation levels, (b) conversation topics, and (c) conversation depth. Regarding the affordance of DIVER, discourse patterns of two meetings, before and after individual annotation with DIVER were compared through qualitative vignette analysis. Overall, we found that the teacher discourse shifted the focus from surface features to deeper pedagogical issues as the PD sessions progressed. In particular, the annotation function in DIVER afforded the teachers to exercise descriptive analyses of video clips in a flexible manner, thereby helping them cognitively prepared to take interpretative and evaluative stances in face-to-face discussions with colleagues. In conclusion, deriving from our research experiences, we discuss the possibilities and challenges of designing video-based teacher PD in a school context.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권4호
• /
• pp.163-169
• /
• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.619-630
• /
• 2022

콘크리트의 배합설계와 압축강도 평가는 지속가능한 구조물의 내구성을 위한 기초적인 자료로서 활용되고 있다. 하지만, 콘크리트 배합설계는 최근 배합요소의 다변화 등의 이유로 인하여 정확한 배합요소 산정이나 기준값 설정에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 딥러닝 기법을 사용하여 삼성분계 콘크리트의 배합요소를 산정하는 양방향 해석의 예측모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 콘크리트 배합요소 산정을 위한 DNN 기반 예측모 델은 층 수, 은닉 뉴런 수를 변수로 한 총 8개의 모델을 사용하여 성능평가 및 비교를 실시하였으며, 이후 학습된 DNN 모델을 사용하여 소요압축강도에 따른 콘크리트 배합 산정 결과를 출력하였다. 모델의 성능평가 결과, 콘크리트 압축 강도 인자에 대하여 평균 약 1.423%의 오류율을 나타내었으며, 삼성분계 콘크리트 배합인자 예측에 대하여 평균 8.22%의 MAPE 오차를 만족하였다. DNN 모델의 구조별 성능평가 비교 결과, 모든 배합인자에 대하여 DNN5L-2048 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 학습된 DNN 모델을 사용하여 30, 50MPa의 소요압축강도를 가지는 삼성분계 콘크 리트 배합표 예측을 진행하였으며, 추후 학습을 위한 데이터 세트 확장과 실제 콘크리트 배합표와 DNN 모델 출력 콘 크리트 배합표 간의 비교를 통한 검증 과정이 필요할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권2호
• /
• pp.67-72
• /
• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.147-155
• /
• 2024

현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.383-395
• /
• 2012

본 연구는 ICT 기반의 맞춤형 학습 방법인 스마트 교육의 도입 및 활용에 대한 교사들의 인식을 조사하였다. 이를 통해 스마트 교육 활용 의도와 그에 대한 영향 요인들의 관계를 실증적으로 규명하고, 스마트 교육 경험 유 무별 차이를 중심으로 교사들의 스마트 교육의 활용 의도의 차이를 분석하고자 하였다. 분석을 위해 합리적 행동 이론의 모형을 토대로 확장된 구조 방정식 모형을 제시하였고, 스마트 교육 경험 유 무별로 스마트 교육 활용 의도에 미치는 경로계수 차이를 비교 검증한 결과 스마트 교육 무경험 교사 집단에서 교사 효능감이 수업 부담감에 부적으로 더 크게 유의한 것으로 나타났다. 스마트 교육 경험 교사 집단에서는 스마트 교육에 대한 태도가 활용 의도에, 조직시민행동이 활용 의도에, 교사 효능감이 스마트 교육에 대한 태도에, 교사 효능감이 조직시민행동에 더 크게 유의한 것으로 나타났다. 나머지 가설에서는 집단 간 경로계수의 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 스마트 교육 도입과 촉진 요인과 활성화 방안을 제시하였다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.191-200
• /
• 2006

초등학교 학생들의 독서능력과 수준을 고려한 독서교육을 위해 본 연구진이 선행연구로 개발한 멀티미디어 기술을 활용한 수준별 독서지원 시스템에서는 학생들의 독서능력을 진단할 수 있는 진단지, 독서능력에 알맞은 도서 및 독서방법 안내, 멀티미디어 기술을 활용한 다양한 감상표현활동 등을 개발하였다[4]. 그러나 독서교육 방법과 도서는 수준별로 제시하여 주었으나 독후활동은 수준에 관계없이 동일한 활동을 제시함으로써 수준에 알맞은 독후활동의 어려움이 제기되고 있다. 본 논문에서는 제7차 초등학교 국어과 하위목표와 교육부 ICT 기준안을 고려하여 독서에 흥미를 가질 수 있도록 학생들의 독서능력에 알맞은 멀티미디어 기술을 활용한 수준별 독후활동을 개발하고 수준별 독서교육지원시스템의 효과 검증을 하고자 하였다. 멀티미디어 기술을 활용한 수준별 독후활동은 웹상에서 안내되고 웹상에서 활동할 수 있으며, 표현 방법에 기존의 텍스트가 아닌 멀티미디어적 요소가 가미되어 학생들에게 독후활동에 대한 흥미와 관심을 높일 수 있었고 이를 통해 독서능력 향상과 자기주도적 학습력 신장에 도움을 줄 수 있었다.