• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.77-91
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• 2023

사용자의 행위를 상호적인 탐색과정으로 활용하는 인터랙션 방식과 기술들이 다양하게 진화하고 있다. 특히 최근에는 각종 센서 기술의 발전으로 접촉에서 비접촉 방식으로 서비스 방식이 변화하고 있지만 인터랙션 방식에 대한 개발자들의 무분별한 정의로 인해 오히려 탐색과정이 복잡해지는 양상을 띄게 되었다. 이러한 방식은 오히려 사용자가 전시콘텐츠를 학습하기에 앞서 개발자가 정의한 인터랙션 가이드를 먼저 학습해야하는 번거로움을 야기하고 있다. 따라서 전시 체험자를 위한 원활한 문화콘텐츠 정보 소통을 위해서는 다양한 연령대의 사용자를 위한 손쉬운 인터랙션에 대한 사전 연구가 필요하며, 비접촉 전시콘텐츠 개발 시 사용자 상호작용의 사용편의성 제고를 위한 연구 역시 반드시 필요한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 전시콘텐츠 분야에서 활용도가 높고 보편적 상호작용이 가능한 비접촉 인터랙션을 연구하고 행위(제스처) 디자인을 제안함으로써 개발자와 사용자의 혼란을 줄일 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저 문화자원 서사구조를 기반으로 기존 연구들을 고찰하고 문화콘텐츠로써 인터랙션 지점을 도출하였으며 사용자가 인터랙션 방식을 자연스럽게 추측하고 학습할 수 있는 손짓 기반 비접촉 행위 중 가장 효율성이 높은 탐색과정을 선별하였다. 나아가 비선형 내러티브 기반 인터랙션의 의미와 공간적 행위 요소 분석결과를 바탕으로 학습적 효과와 효율성이 높은 어포던스 행위를 도출하였다. 본 연구과정을 통해 사용자가 전시형 문화콘텐츠 탐색활동 과정에서 자연스럽게 비접촉 인터랙션을 이해하고, 전시콘텐츠에 몰입하는 과정에서 비접촉 인터랙션을 활용하는데 도움이 되는 행위를 최종적인 모델로 제안하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.79-89
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• 2023

본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권2호
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• pp.246-260
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• 2022

이 연구는 초등학교 3, 4학년 체육교과서 무용 활동의 창의성 교육 내용을 분석하기위해 수행되었다. 이를 위하여 초등학교 3, 4학년 체육과 검정교과서 16종과 보조자료를 수집하였으며 4P 모형에 기반한 체육교과서 창의성 교육 내용분석틀을 활용하여 분석하였다. 연구의 진실성을 확보하기 위하여 전문가협의를 운영하였다. 이에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 창의적 사람 관점에서 창의적 심성에서는 '탐구심'이 가장 많았으며 나머지 요소들은 비교적 골고루 나타났다. 활동 주체는 '개인'과 '동료(팀)'가 비슷한 빈도를 보였다. 둘째, 창의적 과정 관점에서 활동 영역은 모두 '학습'으로 나타났고 활동 목적은 대부분의 요소들이 골고루 나타났으며 창의적 과정이 활용되는 모습이 탐색되었다. 셋째, 창의적 산출물 관점에서 활동 방식은 신체활동수행이 가장 많이 나타났으며 2~3개의 활동 방식이 함께 쓰이고 있었다. 창의성 요소는 모든 요소가 골고루 나타난 가운데 민감성과 정교성이 4개로 가장 많았다. 넷째, 창의적 환경 관점에서 활동 공간은 제약 없음이 대부분이었으며 활동 매체는 신체를 활용한 교육 내용이 많았다. 이 연구를 통하여 무용 활동의 창의성 교육이 양적으로 확대되고 질적으로 심화되어야 함이 요구되었고 무용 활동의 창의성 교육 내용이 타영역으로 확산되어야 할 필요성이 탐색되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 한국노년학
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• 제29권4호
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• pp.1665-1683
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• 2009

이 연구의 목적은 아동들과 노인들이 만드는 세대공동체가 노인들에게 주는 의미와 세대공동체 구현을 저해하는 요인을 밝히는 데 있다. 이를 위해 문화기술적 연구의 주요 방법인 참여관찰 및 면담 기법을 사용하였으며, 연구 참여자는 총 24명이다. 연구 결과, 노인들은 아동들과 세대공동체 구현을 위한 다양한 프로그램에 참여하면서 다음과 같은 의미체계를 만들어 갔다. 첫째, 세대 간의 의사소통이 원활해짐에 따라 세대 간의 이해가 증대된다. 둘째, 공동체 안에서의 자연스러운 조화로 함께 성장하는 문화가 형성된다. 셋째, 삶에 대한 만족감과 자신감이 회복되어 자기 효능감이 높아진다. 넷째, 유목적이고 창조적인 활동을 통하여 새로운 놀이문화를 창조한다. 다섯째, 끊임없이 배우며 나누는 기쁨을 공유한다. 그러나 이 과정에서 경직화된 관료주의적인 운영과 프로그램에 참여하는 노인들의 다양한 개인차와 같은 문제점을 발견하였다. 또 세대공동체 형성을 위한 프로그램 부족과 세대 간 접촉기회의 부족도 문제점으로 지적할 수 있었다. 그러나 세대공동체 구현을 위한 노력은 세대 간의 이해와 협조를 돕고 노인들의 성공적 노화에 기여함을 알 수 있었다.

• 대순사상논총
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• 제22권
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• pp.471-507
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• 2014

Edification in Daesoonjinrihoe is not only a phenomenon that occurs following the differences of religious experience or spiritual development among the community members, which enables the members to share teaching and learning experiences with one another, but also an issue determined as one of the major activities of the religious order and a plan for achieving the purpose of the religious order-Podeokchenha(Wordly Propagation), Gujechansaeng (Salvation of all mankind) and Jisangcheonguk Geonseol(Building of earthly paradise). The purpose of this article is to clarify its concept and provide an example of edification, through considering the historical model for edification to help the cultivators with their work of edification. The archetype of edification of Daesoonjinrihoe was formed and gradually developed in phases by Sangje, Kang Jeungsan, the Supreme God(姜甑山, 1871-1909), Doju, Jo Jeongsan(趙鼎山, 1895-1958) and Dojeon, Park Wudang(朴牛堂, 1917-1995), by the three of whom the Religious Authority was succeeded. Sangje descended to the human world and preached to people to live by the rule of Haewon Sangsaeng(Resolution of grievances for the mutual beneficences of all life) and set an example of abolishing the old customs, living in mutual beneficences and having respect for human being. Doju, in revering the last will of Sangje, established the religious order by setting its creed, rituals and activities, which formed most contents of the archetype of edification. Dojeon set up a religious faith system by firmly establishing the Religious Authority and performed the True Law in accordance with Sangje's program of heaven to educate the cultivators to achieve the goal of self-cultivation following the last will of Doju. Through this, a perfect method to reach the state of Dotong(The Truly Unified State of Dao) is fulfilled. In this way, the archetype of edification was formed in the process of succession of Religious Authority. In conclusion, edification in Daesoonjinrihoe contributes to a 'systematic conveyance and understanding' through the historical archetype of edification, and it can be described as a concept that becomes a model to put into practice the 'True Law' of teachings given by two Sangjes for Dotong. Therefore, edification of Daesoonjinrihoe is drawing attention of its development as an important activity that realizes the ultimate value of the religious order because it solves the problems of immorality(absence of Dao), disorder and disregard of human value generated from the other side of this material civilization, with the truth of Haewon Sangsaeng, and has a function of rebuilding and leading the individuals and the society to the Truly Unified State of Dao through performing of the True Law.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.41-48
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• 2023

도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.

• Human Ecology Research
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• 제61권4호
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• pp.673-686
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• 2023

The purpose of this study was to identify home economics (HE) teachers' concerns about and perceptions of HE education using the latest technologies in the era of the 4th Industrial Revolution and to reveal whether they differ according to teachers' general background variables. The questionnaire survey method to measure HE teachers' concerns and perceptions of HE education using the latest technologies in the era of the 4th Industrial Revolution was conducted online using the Google Questionnaire from which 150 responses were received. The main results were as follows. Firstly, HE teachers scored an average of 3.46 out of 5 for the latest technology. Among these interests in the latest technology, interest in "augmented reality and virtual reality technologies" scored the highest at an average of 3.80, while interest in "neural network machine learning" (2.78) was low. HE teacher's concerns about HE education using the latest technologies in the era of the 4th Industrial Revolution were high, with an average score of 4.40. Among these concerns for the latest technology, "concern about the results of HE education using the latest technology" scored the highest at 4.53. HE teachers' anxiety about the latest teaching technology in the era of the 4th Industrial Revolution was moderate, averaging 3.05. The highest form of anxiety was "anxiety about the impact on the job" (4.03) and the lowest was fear of "the disappearance of the teacher's job" (2.50). HE teachers' innovation resistance to the latest teaching technology was low at 2.18. Expectations of the latest technology in HE classes in the era of the 4th Industrial Revolution averaged 3.85, slightly higher than the middle of 3.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.