• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제54권2호
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• pp.299-312
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• 2015

이 연구는 태권도 경기에서 전자호구 시스템을 사용하는 선수들의 관점에서 사용자 경험과 몰입 및 만족의 관계를 파악하는 연구를 통해서 선수들의 경기력을 강화하고 전자호구 시스템을 개발하는 기업의 경영전략 개발에 기여하는데 목적이 있다. 자료 수집을 위하여 2014년 7월~10월 중 태권도 경기에 참여한 선수들에게 총 750부의 설문을 실시하였고, 그 중 652명의 유효표본을 실제 분석에 사용하였다. 자료처리는 SPSSW(Ver. 18.0)을 활용하여 인구통계학적 특성과 Cronbach's α 계수, 상관분석을 하였고, AMOS 7.0을 이용하여 확인적 요인분석과 구조방정식 모형분석, 다중집단분석을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 사용자 경험 중 감각적, 감성적, 인지적, 행동적, 관계적 경험은 인지적 몰입에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 경험 중 감각적, 감성적, 관계적 경험은 행위적 몰입에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 사용자 경험 중 인지적, 행동적 경험은 행위적 몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 인지적, 행위적 몰입은 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 국내와 국외 태권도 선수 간 각 요인별 관계에 유의한 차이가 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.43-45
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• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 기독교교육논총
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• 제73권
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• pp.117-137
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• 2023

연구 목적 : 본 연구는 디자인사고 기반 메이커교육에 기독교 세계관 교육원리를 접목하여 운영된 대학의 비교과 교육 프로그램 운영 사례를 탐색함으로 기독교 세계관 교육의 방법으로 디자인사고 기반 메이커교육을 제안하는 연구이다. 연구 내용 및 방법 : K대학에서는 본 프로그램을 위해 10차시 분량의 비교과 교육 프로그램을 기독교 세계관의 교육원리와 디자인사고 기반 메이커교육을 접목하여 설계하였고, 5개팀 15명의 학생이 프로그램에 참여하여 운영되었다. 본 프로그램의 운영 절차는 팅커링 활동 및 동기 고취 특강에서부터 문제 발견하기, 공감하기, 제작하기, 공유 및 성찰하기의 단계로 진행되었으며, 프로그램에 참여한 학생들은 각 단계를 거치면서 자신 주변의 발견한 문제를 이웃과 창조세계가 더 나아질 수 있도록 해결해 나가는 과정으로 진행되었다. 결론 및 제언 : 이 프로그램의 운영 결과, 프로그램에 참여한 학생들은 기독교 세계관적 입장에서 이웃과 사회에 지속적 관심, 세상을 바라보는 관점이 변화되었음을 성찰하였다. 후속 연구 및 프로젝트에 대한 제언으로 기독교 세계관 함양을 위한 디자인사고 기반 메이커교육 모형을 개발하고, 제시하여 실제 프로그램과 관련된 전문적 지식이 부족해도 수월하게 설계하고, 운영할 수 있도록 지원할 것을 제안한다. 또한 퍼실러테이터의 역할 및 활동 가이드 등을 개발하고, 마지막으로 프로그램의 성과를 평가할 수 있는 관련 루브릭이나 평가도구를 개발하여 프로그램을 환류 개선할 수 있도록 하는 것을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.57-65
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• 2023

본 연구는 헤어미용전문대학 재학 중, 졸업 후 예비창업가 의사와 계획이 있는 대상으로 창업결정과정에서 중요하게 개입되는 요인들의 장애요인들을 살펴보고 이에 맞는 대응방안을 수립하기 위해 현상학적 방법으로 분석하였다. 연구대상은 G군에 대해 소재한 헤어미용전문대학 재학 중, 졸업 후 예비창업가 의사와 계획이 있는 10명을 대상으로 자료수집에 동의를 하였으며, 2022년 12월부터 15일부터 12월 30일까지 심층명담으로 하였다. 수집된 자료는 Colaizzi방법으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 참여자들의 예비창업과정에서 경험에 대한 특성을 나타내는 13개의 주제, 2개의 주제모음으로 추출되어 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 창업결정과정에서 중요하게 개입되는 요인들의 장애요인들을 살펴보고 이에 맞는 대응방안을 수립하기 위해 의의를 두고 있다. 결론적으로 창업을 위한 시장이 확대되고 정부의 지원이 증가하고 있는 시점에서 미래 잠재적 전문 경영인인 대학생들의 창업에 대한 의지에 미치는 요소들에 대해 살펴보고, 대학의 창업인프라, 창업애로사항, 창업동기부여를 높이는 효과적인 시사점들을 얻을 수 있었다. 따라서 예비창업가 헤어전문대학생의 결정과정으로 인한 어려움과 그에 따른 처한 상황들에 필요로 하는 진로발달로 심적, 환경적으로 성장을 도모하고 지지할 수 있는 효율적인 수행 상담연구 또는 프로그램 상담개발도 시급할 것이라고 본다. 예비창업가 헤어전문대학생의 창업에 첫발을 딛는 준비단계 및 창업의 실태를 충분히 파악 할 수 있는 창업결정과정 모형개발과 진로발달 수준을 고려하여 다양한 측정도구의 개발이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.217-228
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• 2023

비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4B호
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• pp.441-447
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• 2008

산업현장에서 발생되는 휘발성유기화합물은 생분해 가능한 화합물과 난분해성 물질이 혼합되어 있는 경우가 많으며, 저감기술을 단독으로 적용해서는 효과적인 제어가 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 난분해성 물질이 혼합된 휘발성유기화합물을 처리하기 위하여, 자외선(UV) 광분해 장치와 미생물 고정화 복합고분자 담체가 적용된 바이오필터 기술을 결합한 통합시스템을 구성하고 반응 특성을 검토하였다. 대상 휘발성유기화합물로는 toluene과 TCE를 선정하였다. 자외선 광산화 단독실험 결과 TCE는 99% 이상의 제거효율을 나타내었으며 수용성 중간생성물 발생량도 크게 증가하였다. 그러나 toluene과 TCE를 혼합하여 유입시키면 자외선 광분해만으로는 유기화합물 제거율이 낮아졌다. 자외선 광산화와 바이오필터를 결합한 통합시스템 실험에서는 높은 toluene 제거효율을 얻을 수 있었으며, 전처리로 자외선을 조사한 후 toluene과 TCE의 처리효율도 함께 증가하는 것을 확인하였다. 이는 자외선에 의해 일부 산화된 toluene과 TCE가 미생물에 의해 보다 효과적으로 분해될 수 있음을 보여준다. 자외선 광산화 반응은 toluene이 상대적으로 적게 존재하는 상황에서 TCE 제거효율을 효과적으로 향상시킬 수 있었으며, 본 실험에서 확인한 TCE 최대 분해능은 $18.2g/m^3/hr$이었다. 그러나 toluene 유입농도가 높았던 조건에서는 toluene의 저해작용으로 인해 TCE 분해능 변화가 적었다. 다양한 운전조건에서 통합시스템의 반응효율과 운전 안정성을 향상시키기 위해서는 각 난분해성 물질 사이의 상호 저해작용에 대한 추가 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.273-275
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• 2022

임산부에게 약물을 사용하는 것은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 임산부가 복용을 피해야 할 약물을 분류하는 것은 필수적이다. 하지만 많은 화합물이 태아에게 독성을 나타낼 수 있는지에 대한 근거가 불분명하며, 그것을 밝혀내기 위해서는 많은 시간과 비용이 투자된다. In silico 기반 가상 스크리닝은 광범위한 화합물에 대해서 적은 비용과 시간으로 어떤 화합물이 태아에게 높은 위험을 보일 수 있는지 예측하는데 활용될 수 있다. 우리는 한국과 호주 정부의 임신 중 약물 처방을 위한 위험 분류 리스트를 활용해 약물의 분류 등급 정보를 가져왔다. 약물의 구조적 특징과 화학적 특징을 기반으로 다양한 머신 러닝 기법을 적용하여 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 모델을 생성하였으며, 정량적 성능 평가를 수행하였다. 나아가, attention 알고리즘을 활용하여 제안하는 모델이 약물의 태아 독성을 예측하는 과정에서 화합물의 어떤 하위 분자 구조가 중요하게 활용되었는지 확인하였다. 해당 연구를 통해 광범위한 화합물에 대해 높은 태아 독성 위험도를 가진 약물을 머신 러닝을 통해 예측할 수 있는 것을 확인하였다. 우리의 연구는 단순한 약물의 태아 독성 예측에서 나아가, 유의미한 하위 분자구조를 제공함으로써 연구자들이 약물의 태아 독성을 증명하기 위해 수행하는 실험에서 핵심적인 역할이 가능할 것이다.