• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.827-833
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• 2020

본 논문에서는 지자체의 요금 체납을 줄이기 위해 특정 지자체를 대상으로 검침원의 면담 등을 통해 지방상수도 통합정보시스템에서 체납에 영향을 미치는 내부 데이터 요소를 찾았다. 또한 국가 통계 데이터 중에서 체납에 영향을 미치는 후보 데이터를 도출하였다. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향도는 정보이득이라는 데이터 집합에서 종속변수에 대한 무질서도를 조사하여 표본 데이터를 수집하였다. 그리고 빅 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리와 로지스틱 회귀기법 중 어느 알고리즘이 더 높은 예측율을 나타내는지 n-fold cross-validation 방법을 사용하여 평가하였다. 이를 통해 지자체의 데이터를 기초로 알고리즘의 성능을 비교한 결과 의사결정트리가 로지스틱회귀보다 더 정확한 수용가 납부 패턴을 찾을 수 있음을 확인하였다. 머신러닝을 이용한 분석 알고리즘 모델 개발의 과정에서는 알고리즘의 정확성 향상을 위해 의사결정트리의 복잡성과 정확성에 직접적인 영향을 주는 최소 데이터 개수와 최대 순도라는 두 개의 환경변수의 최적값을 도출하였다.

• 교육심리연구
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• 제31권2호
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• pp.265-282
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• 2017

본 연구의 목적은 교육의 사각지대에 놓여 있는 난독증 고위험군 학생들에게 다층 체계를 기본으로 하는 RTI 교육 서비스 내에서 읽기 유창성 프로그램을 제공하고, 최종적으로 학습 진전도에 따라 난독증 학생을 선별하는 데 있다. 연구대상은 "2016년도 경기도 난독증 우수프로그램 공모사업" 으로 선정된 '경기도 난독증 아동청소년 지원프로그램 대상자' 중 RTI 체계 내에서 읽기 유창성 영역에서 어려움을 보이는 22명의 초등학생 1-5학년 학생들이다. 연구대상에게 증거기반 읽기 교수 학습 전략에 따른 개별화된 읽기 유창성 프로그램을 약 3개월간 8-10회기 제공하고, 총 3회의 진전도 모니터링을 실시하였다. 연구결과 읽기 유창성 중재를 받은 22명의 학생들을 관심군, 향상군, 이중불일치군으로 분류하였으며, 최종적으로 이중불일치군으로 분류된 3명의 학생들을 잠재적 난독증 집단으로 정의 내렸다. 마지막으로 본 연구의 결과에 따라 향후 난독증 학생에 대한 교육적 진단과 효과적인 중재 적용에 대한 방향성 및 시사점을 제안하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권8호
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• pp.19-27
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• 2022

Graduate well-being is foundational to academic success, and they are becoming more and more vulnerable. This is as they suffer from mental health challenges like anxiety and depression at rates six times higher than the general population. When the nature of their educational experience changes, such as when they had to stay in their homes during the COVID-19 pandemic, the stress on their mental health increases. The number of cases of emotional wellness among university students is considered a public health problem, but these young people often do not seek appropriate treatment. This study, therefore, aims to identify the influence of health behavior factors on graduate emotional wellness. This study used a questionnaire with a cross-sectional survey design. Questionnaires were distributed online to graduates from selected Private and Public Higher Education Institutions in Malaysia. The Partial Least Square Equation Model (PLS-SEM) was used to analyze the results of the study. Overall findings indicate that the health behavior factors have a significant influence on graduate emotional wellness. The findings from this study will benefit the management, academics, counselors, and other entities, including the Students' Representative Council, in identifying ways to improve services and upgrade the necessary facilities to enhance the graduate's emotional wellness.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.161-166
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• 2021

Errors in the semiconductor process are generated by a change in the state of the equipment, and errors usually arise when the state of the equipment changes or when parts that make up the equipment have flaws. In this investigation, we anticipated that aging of the mass flow controller in the plasma enhanced chemical vapor deposition SiO2 thin film deposition method caused a minute flow rate shift. In seven cases, fourier transformation infrared film quality analysis of the deposited thin film was used to characterize normal and pathological processes. The plasma condition was monitored using optical emission spectrometry data as the flow rate changed during the procedure. Preprocessing was used to apply the collected OES data to the artificial immune system algorithm, which was then used to process diagnosis. Through comparisons between datasets, the learning algorithm compared classification accuracy and improved the method. It has been confirmed that data characterized as a normal process and abnormal processes with differing flow rates may be discriminated by themselves using the artificial immune system data mining method.

• Computers and Concrete
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• 제29권 6호
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• pp.375-391
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• 2022

This paper examined the impact of the cross-sectional structure on the structural results under different loading conditions of reinforced concrete (RC) members' management limited in Carbon Fiber Reinforced Polymers (CFRP). The mechanical properties of CFRC was investigated, then, totally 32 samples were examined. Test parameters included the cross-sectional shape as square, rectangular and circular with two various aspect rates and loading statues. The loading involved concentrated loading, eccentric loading with a ratio of 0.46 to 0.6 and pure bending. The results of the test revealed that the CFRP increased ductility and load during concentrated processing. A cross sectional shape from 23 to 44 percent was increased in load capacity and from 250 to 350 percent increase in axial deformation in rectangular and circular sections respectively, affecting greatly the accomplishment of load capacity and ductility of the concentrated members. Two Artificial Intelligence Models as Extreme Learning Machine (ELM) and Particle Swarm Optimization (PSO) were used to estimating the tensile and flexural strength of specimen. On the basis of the performance from RMSE and RSQR, C-Shape CFRC was greater tensile and flexural strength than any other FRP composite design. Because of the mechanical anchorage into the matrix, C-shaped CFRCC was noted to have greater fiber-matrix interfacial adhesive strength. However, with the increase of the aspect ratio and fiber volume fraction, the compressive strength of CFRCC was reduced. This possibly was due to the fact that during the blending of each fiber, the volume of air input was increased. In addition, by adding silica fumed to composites, the tensile and flexural strength of CFRCC is greatly improved.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.17-28
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• 2023

본 연구에서는 화강암 시편을 대상으로 파쇄 유체의 점성과 주입 속도를 변화시키며 실내 수압 파쇄 실험을 수행하였고, 3D X-ray CT 촬영을 통해 파쇄 후 시편 내부를 관찰하였다. 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 Nested U-Net 모델 구조를 활용하여 CT 이미지 내 수압 파쇄 균열 추출을 수행하였고, 복잡한 형상의 미세균열을 정교하게 추출할 수 있었다. CNN 기반 모델로 추출된 균열을 3차원으로 재구성하여 균열의 부피, 두께, 굴곡도, 균열면 거칠기를 분석하였다. 그 결과 파쇄 유체의 점성이 클수록 균열 부피와 두께가 증가하였고, 굴곡도와 균열면의 거칠기가 감소하는 경향을 보였다. 또한 균열면의 굴곡도와 거칠기 이방성이 존재함을 확인할 수 있었다. 본 연구는, CNN 기반의 균열 추출 모델을 활용해 전통적인 이미지 처리 방법보다 정교한 균열 추출을 수행하고, 이를 기반으로 수압 파쇄 균열의 정량 분석을 성공적으로 수행하였다.

• 창의정보문화연구
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• 제5권3호
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• pp.245-253
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• 2019

2013년부터 아프리카 12국에 구축해온 솔라스쿨 활용 교육 지원 사업의 교수학습 활용 사례 및 성과를 규명하기 위해 케냐 1개교와 우간다 2개교를 방문하여, 학생들의 컴퓨터 사용 빈도 등 양태, ICT 기반 교수 학습 접근성 향상으로 인한 교사 자질 개선 여부 등을 조사하였다. 각 학교별 선도 교사, 교장, 교감, ICT 지원 인력, 학생들을 대상으로 면담조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 입학률, 전입률, 출석률이 증진되었다. 둘째, 교사역량강화를 위한 현장연수, 초청연수의 효과를 확인하였다. 셋째, 솔라스쿨은 인근 학교 및 지역 사회의 변화를 위해 촉매 역할을 수행하였다. 넷째, 학교 내 모든 교육 관련자 간 솔라스쿨 지원사업의 의의와 주인의식의 공유 필요성과 지속적인 역량 강화를 위한 노력이 후속되어야 한다는 요구를 규명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1759-1768
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• 2022

본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제25권2호
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• pp.55-65
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• 2022

Caring for patients with cancer is highly stimulating and rewarding, attracting health professionals to the field who enjoy the challenge of managing a complex illness. Health professionals often form close bonds with their patients as they confront ongoing disease or treatment impacts, which may be associated with multiple losses involving function and/or eventual loss of life. Ongoing exposure to patient loss, along with a challenging work setting, may pose significant stress and impact health professionals' well-being. The prevalence rates of burnout and compassion fatigue (CF) are significant, yet health professionals have little knowledge on these topics. A 6-week continuing education program consisting of weekly small-group video-conferencing sessions, case-based learning, and an online community of practice was delivered to health care providers providing oncology care. Program content included personal, organization and team-related risk and protective factors associated with CF, grief models, and strategies to mitigate against CF. Content analysis was completed as part of the program evaluation. In total, 189 participants (93% nurses) completed the program, which was associated with significant improvements in confidence and knowledge of CF and strategies to support self and team resilience. Qualitative themes and vignettes from experiences with the program are presented. Key themes included knowledge gaps, a lack of support related to CF and strategies to support resilience, organization-and team-based factors that can inhibit expression about the impacts of clinical work, the health professional as a "person" in caregiving, and the role of personal variables, self-skill practices, and recommendations for education and support for self and teams.