• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.212-215
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• 2022

오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.

• Educational Technology International
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• 제6권2호
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• pp.23-41
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• 2005

One of the main factors that determine the quality of instruction is the teaching ability of the instructor administering the class. To evaluate teaching ability, methods such as peer review, student feedback, and teaching portfolio can be used. Among these, because feedback from the students is directly associated with how well the students feel they have learned, it is essential to improving instruction and teaching ability. The principal aim of instruction evaluation lies in the evaluation of instructor's qualification and the improvement of instruction quality by enhancing professionalism. However, the mandatory instruction evaluations currently being carried out at the term's end in universities today have limitations in improving instruction in terms of its evaluation items and times. To improve the quality of instruction and raise teaching abilities, instruction evaluations should not stop at simply being carried out but also be utilized as useful data for students and teachers. In other words, they need to be used to develop teaching and improve instruction for teachers, and consequently, should also exert a positive influence on students' scholastic achievements and learning ability. The most important thing in evaluation is the acquisition of accurate information and how to utilize it to improve instruction. The online instruction diagnosis item pool is a more realistic feedback device developed to improve instruction quality. The instruction diagnosis item pool is a cafeteria-like collection of hundreds of feedback questions provided to enable instructors to diagnose their instruction through self-diagnosis or students' feedback, and the instructors can directly select the questions that are appropriate to the special characteristics of their instruction voluntarily make use of them whenever they are needed. The current study, in order to find out if the online instruction diagnosis item pool is truly useful in reforming and improving instruction, conducted pre and post tests using 256 undergraduate students from Y university as subjects, and studied the effects of student feedback on instructions. Results showed that the implementation of instruction diagnosis improved students' responsibility regarding their classes, and students had positive opinions regarding the usefulness of online instruction diagnosis item pool in instruction evaluation. Also, after instruction diagnosis, analyzing the results through consultations with education development specialists, and then establishing and carrying out instruction reforms were shown to be more effective. In order to utilize the instruction diagnostic system more effectively, from planning the execution of instruction diagnosis to analyzing the results, consulting, and deciding how those results could be utilized to instruction, a systematic strategy is needed. In addition, professors and students need to develop a more active sense of ownership in order to elevate the level of their instruction.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.569-590
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• 2023

본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.57-62
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• 2023

본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.47-65
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• 2023

이해관계자 요구와 지속가능금융 성장에 따라 ESG경영과 이를 반영한 ESG평가 대응이 중요해지고 있다. 중소기업 또한 공급망 관리와 금융거래에 영향을 주는 ESG평가 규범화 흐름에 대비해야 한다. 그러나 중소기업은 생존에 우선 집중할 수밖에 없어 ESG경영 도입에 제약이 따른다. 또한 중소기업의 ESG경영 당위성에 대한 연구가 부족하고 ESG 평가체계 및 평가등급의 변동성 또한 높아지고 있다. 이에 따라 선행연구 고찰과 함께 ESG 평가동향 및 실무지침서의 비판적 검토가 필요하다. 탐색적 연구 결과, 중소기업은 실행전략 차원에서 생존기반이 담보되는 여건 하에 ESG경영을 도입하고 ESG창업에 특화하는 노력이 필요하다. 또한 조직적 학습과 소프트웨어 관리로 ESG평가에 유리한 정보 축적과 함께 다양한 평가결과의 전략적 활용에 중점을 둘 필요가 있다. 본 연구의 시사점은 중소기업의 ESG평가에 있어 중소기업에 대한 분류기준과 ESG 평가등급과 장기 생존률과의 관계 연구 등 다양한 연구가 필요하다는 점이다. 정부정책 차원에서도 생존 가능성과 함께 업종과 규모별로 상이한 수준의 ESG경영 도입 및 ESG평가가 이루어지도록 중소기업 전용 ESG 평가제도의 검토가 필요한 시점이다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.8-16
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• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권6호
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• pp.712-729
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• 2009

본 연구에서는 고등학생들의 식물의 광합성과 호흡에 관련된 오개념을 조사하고, 이를 교정할 수 있는 방안으로 Driver 개념변화 학습 모형을 적용한 수업 프로그램을 개발 적용하여 그 효과를 알아보는데 목적이 있다. 연구 대상은 부산광역시 소재의 남자고등학교 재량교과 시간에 생물학습을 선택한 1학년 66명을 연구 대상으로 하였으며, 학생들의 광합성과 식물의 호흡에 관한 개념 정도는 그림그리기와 서술형 검사로 서로 상호적인 방법으로 조사되었다. 광합성과 식물 호흡에 관한 학생의 오개념을 단계별 수준으로 구분 짓는 방법으로 그림그리기 방법을 적용한 결과, 많은 학생들이 과학교과서나 과학자에 의해 이해되지 않은 오개념이 포함된 그림을 그렸으며, Driver 개념 변화 학습 모형 적용 후에는 식물의 광합성과 호흡의 필수 요소인 빛, 이산화탄소, 물, 포도당, 산소, 나뭇잎, 엽록체, 미토콘드리아, 기공, 에너지 등을 포함한 과학적 인 그림을 그렸다. 식물의 광합성과 호흡의 여러 측면에 대한 개념을 조사하기 위해 실시한 서술형 검사 결과에도 사전검사에서는 식물의 광합성과 호흡이 일어나는 시점과 장소, 식물의 영양소, 광합성에서의 잎의 역할, 식물의 광합성과 호흡의 관계에 대해서 많은 학생들이 오개념을 보였으나, Driver 개념변화 학습 모형을 적용한 수업 후에는 식물의 광합성과 호흡에 대한 오개념이 많이 교정된 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.19-32
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• 2024

본 연구에서는 드론영상을 기반으로 YOLO 알고리즘을 통해 시설물과 농경지를 대상으로 객체탐지를 실시하고, 이를 법정지목과 비교를 수행하여 영상기반의 조사 가능성을 검토하였다. YOLO 알고리즘을 통해 객체를 탐지한 결과 건축물의 경우에는 기존 수치지형도에서 제공하고 있는 건축물 중 96.3%에 해당하는 객체를 탐지하는 것으로 분석되었다. 또한 수치지형도에서는 건축물이 위치하지 않지만, 영상에서 건축물이 존재하는 136개의 건축물을 추가로 탐지하는 것으로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 비닐하우스의 경우에는 총 297개를 탐지했으나, 일부 과수형 비닐하우스의 경우에 탐지율이 낮은 것으로 분석되었다. 마지막으로 농경지는 가장 낮은 탐지율을 보였다. 농경지는 시설물 대비 넓은 면적과 불규칙한 형상으로 학습데이터의 일관성이 낮아 정확도가 시설물에 비해 작은 것으로 판단된다. 따라서 농경지의 경우에는 박스형태의 탐지가 아닌 Segmentation 탐지가 더욱 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 마지막으로 탐지된 객체를 법정지목과 비교를 수행하였다. 그 결과 건축물이 입지가 어려운 농경지 및 임야에서 건축물이 존재하는 것으로 분석되었다. 그러나 이 건축물이 불법으로 활용됨을 파악하기 위해선 행정정보와 연계가 필요할 것으로 보여진다. 따라서 현재 수준에서는 건축물이 입지하기 어려운 필지에 건축물의 존재유무를 객관적으로 판단할 수 있는 수준까지 조사가 가능한 것으로 볼 수 있다.