• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.699-707
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• 2020

딥러닝 기술의 발전으로 STT(Speech To Text), TTS(Text To Speech), 챗봇(ChatBOT), 인공지능 비서 등 다양한 분야에 음성처리 관련 기술이 적용되고 있다. 특히, STT는 음성 기반 관련 서비스의 기반이며, 인간의 언어를 텍스트로 변환시키기 때문에 IT관련 서비스에 대한 다양한 응용을 할 수 있다. 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다. 하지만 정량적으로 수준을 평가할 수 있는 일반적인 IT 솔루션과는 달리 STT엔진에 대한 정확성을 평가하는 기준과 방법이 모호하며 한국어의 특성을 고려하지 않기 때문에 정량적인 평가 기준 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 STT엔진 변환 성능 평가에 대한 가이드를 제공함으로써 엔진제작사는 한국어 특성에 기반한 STT변환을 수행 할 수 있으며, 수요처에서는 더 정확한 평가를 수행할 수 있다. 실험 데이터에서 기존 방식에 비해 35% 더 정확한 평가를 수행할 수 있다.

• 영재교육연구
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• 제24권3호
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• pp.421-444
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• 2014

융합인재교육은 다양한 교과 영역에서 추출된 내용들이 체계적이고 밀접하게 연계되어 있으므로 이러한 체계를 효과적으로 파악할 수 있는 시스템적 사고를 필요로 한다. 이 연구의 목적은 시스템 사고력을 향상시킬 수 있는 융합인재교육 프로그램을 개발하고, 중등 과학영재에게 적용하여 교육적 효과를 탐색하는 데 있다. 융합인재교육과 시스템 사고에 대한 문헌조사를 바탕으로 프로그램 모형을 제작하였고, 모형을 기초로 하여 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램을 개발하였다. 연구의 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원 소속 중등 과학영재 1학년 100명, 2학년 13명으로 총 113명이다. 수업 처치 전 후의 시스템 사고능력 검사를 통해 단일집단 사전 사후 대응표본 t-검증 및 서술 문항에 대한 내용 분석을 실시하였다. 그 결과, 학생들은 시스템사고와 관련하여 단어연상, 개념 간 관계형성, 문장의 생성, 인과지도 그리기 능력이 향상되었고, 시스템 사고의 구성요인인 정신모델, 개인숙련, 팀 학습, 시스템분석, 공유비전의 다섯 가지 항목에 대해 모두 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 이 연구를 통해 개발된 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램은 학생들의 시스템사고 능력의 향상에 효과가 있었다. 개발된 프로그램은 일반 학교 현장에서 충분히 적용될 수 있으며, 이를 적극적으로 활용한다면 시스템 사고 능력과 융합적 문제해결능력을 지닌 인재를 육성하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.217-242
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• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.637-645
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• 2023

본 연구는 에니어그램 기반 돌봄중재 프로그램에 참여한 간호대학생의 사람돌봄 경험의 의미와 본질을 확인하고자 수행되었다. 연구대상자는 일지역에 소재한 일개 대학교 간호학과 2학년에 재학중인 9명이었고, 자료수집은 면담기록, 진술, 성찰일지를 작성하여 2022년 4월 25일부터 8월 26일까지였다. 수집된 자료는 Colaizzi의 현상학적 방법을 선택하여 자료를 분석하였다. 연구결과, '나눔과 경청을 통한 알아봐줌', '위로와 용서를 통한 수용', '일상의 동참 및 동행을 통한 칭찬과 희망부여' 3개의 범주와 10개의 주제묶음으로 나타났다. 사람돌봄성찰일지를 작성하면서 비판적인 성찰을 통하여 돌봄의 의미를 깨달고 사람돌봄 경험의 본질을 파악하고 생생한 사람돌봄 경험을 확인하여 개인적인 경험과 느낌, 깊이 있는 이해에 대한 심층적인 성찰을 통해 사람돌봄 능력이 향상되고 돌봄을 내재화시켜 자신의 돌봄 능력에 대한 확신이 증가한 것으로 나타났다. 그리하여 에니어그램을 기반한 사람돌봄 경험을 확인하고 그 결과를 학습으로 활용할 수 있으며 사람돌봄을 수행할 수 있는 교육자료로 활용되어 사람돌봄 교육의 발전에 기여할 것이라고 생각된다.

• 공연문화연구
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• 제36호
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• pp.441-471
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• 2018

동해안굿은 대한민국의 동해안 일대 해안선을 따라 강원도 고성 일대에서 부터 부산지역에 이르기까지 어촌마을에서 행해지는 굿이다. 동해안굿은 거의 세습무를 중심으로 연행되는데, 이 논문은 동해안굿의 세습무 집단 중 김석출 무계의 학습 양상을 세습무와 학습무로 구분하여 살펴보고 이를 토대로 변화하고 있는 동해안굿 학습 양상이 가진 의미를 규명하는 데 의의가 있다. 세습무는 집이 곧 교육 현장이었다. 어릴 때부터 굿판에 따라다니며 소리며 춤을 연행하게 해보아 실전경험을 쌓을 수 있었다. 그러나 대를 이어 무업을 계승해오던 세습무 가계에서 더 이상 자손들이 무업을 이어받지 않게 되면서 무업의 계승과 학습 방식에 변화가 발생했다. 1980년대 이후부터 굿이 가, 무, 악이 어우러진 종합예술로 인정받아 국가 및 각 시도 무형문화재로 지정받고, 예술대학 등에서 전공교육과정으로 편성되어 무속을 전공한 새로운 학습무들이 등장하게 되었다. 이들 학습무는 대학, 동해안별신굿보존회, 굿이 진행되는 현장 등에서 동해안별신굿의 연희 능력을 체계적으로 전승받고 있다. 시대의 변화에 따라 세습무가 학습무들을 받아들여 무업을 계승해나가며 굿의 연행 집단과 굿을 수용하는 마을 사람들의 인식에도 변화가 나타났다. 과거와 달리 굿이 한국전통예술의 원형으로 가무악 총체적 학습의 산물로 인정받으며 국가무형문화재로 지정을 받게 됨으로써 무당의 사회적 지위와 개인적 자존감이 매우 높아지게 되었다. 과거 천시 당하던 무당이 아닌 대내외적으로 인정받는 전통예술인으로 자리 잡게 되면서 굿 현장이나 마을사람들과의 관계에서도 그 지위나 대우가 많이 달라졌다. 마을 구성원들도 무집단의 세대가 변화함에 따라 과거와 달리 새로운 학습적인 요소들이 첨가된 것에 대해 인정하고 수용하는 입장을 취하고 있다. 마을단위에서도 전통적인 굿의 형식이나 제의만을 주장하기보다 마을 주민 모두가 함께 어우러질 수 있는 축제 형식이나 다양한 굿의 방향성을 고민하고 있다. 변화하는 굿의 흐름과 신진 세대의 적응에서 새로운 의미를 찾아나가고 있는 것이다. 급변하는 시대의 흐름에 따라 굿판이 점점 축소되는 현실 속에서 동해안굿은 다른 지역 굿에 비해 아직까지는 활발히 연행되고 있다. 힘겹게 동해안굿을 보존해 온 세습무의 뒤를 이어 학습무들이 활발히 유입되고, 연행 집단이 굿의 전통을 보존하는 한편, 굿을 예술 콘텐츠로 활용하기 위해 애쓰고 있기 때문이다. 또한 학습무들은 세습무로부터 배워 온 무속의 학습을 체계적으로 정리하여 후대에 최대한 원형에 가깝게 전승하고자 준비하고 노력하고 있다. 앞으로도 동해안굿은 마지막 세습무의 대를 이어 학습무들이 전통을 계승하고 시대에 맞춰 발전시켜 나갈 것이다.

• 공학교육연구
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• 제12권1호
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• pp.3-16
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• 2009

이 연구의 목적은 국가공인 민간자격의 활용도를 높이기 위한 다양한 방안을 마련하는데 있으며 이를 위한 세부 목표는 첫째, 자격의 기능에 대한 다양한 학문 분야의 이론과 선행연구 분석을 통해 국가공인 민간자격의 활용 영역과 범위를 재정립하는데 있다. 둘째, 국가공인 민간자격 활용 강화 방향을 설정하는데 있다. 연구 방법으로는 문헌 및 관련 자료 수집 분석, 설문 조사, 전문가협의회 및 간담회 등을 실시하였다. 이 연구에서는 자격의 기능에 대한 다양한 학문분야에서의 논의를 바탕으로 하여 자격의 활용 범위를 자격취득자 개인의 내적 활용과 사회 경제적인 외적 활용으로 구분하고 이러한 구분을 기초로 국가공인 민간자격의 활용성 강화 방안을 마련하였다. 먼저, 국가공인 민간자격의 내적 활용성을 강화하기 위한 방안으로는 접근성 강화 방안과 향상성 강화 방안을 마련하였다. 접근성 강화 방안에는 응시 요건 설정의 제한, 자격검정방식의 다양화, 부분 자격제도의 활성화, 자격취득 비용의 최소화를 제시하였다. 또한 향상성 강화 방안에서는 직무수준 중심의 등급체계 설정, 직무중심의 단계적 자격종목 개발을 제시하였다. 그리고 국가공인 민간자격의 외적 활용성을 강화하기 위한 방안으로는 탄력성 강화 방안, 투명성 강화 방안, 공신력 강화 방안, 호환성 강화 방안을 마련하였다. 탄력성 강화 방안에는 자격 수요 모니터링 체제 구축, 자격관리에 수요자 직접 참여 확대, 자격 유효기간 설정 및 갱신을 제시하였다 투명성 강화 방안으로는 자격종합정보시스템 구축, 자격추천제 활용을 제시하였으며, 공신력 강화 방안으로는 자격관리규정 관리 강화, 검정업무의 독자성 확보, 내부감사체제 구축, 국가공인 민간자격에 대한 사후관리 강화를 제시하였다. 그리고 마지막으로 호환성 강화 방안으로는 자격간 호환성 비교기준 개발, 자격 수준체계 개발을 제시하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권3호
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• pp.467-479
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• 2023

학교 교육에서 인공지능을 활용한 교육이 성공적으로 이루어지기 위해서는 교사의 인식이 중요하다. 이 연구에서는 연구학교 참여 전후에 초등교사의 인공지능 활용 과학 수업 필요성에 관한 인식과 교수 효능감 수준을 '학습', '교수', '평가', '의사소통' 네 가지 측면에서 조사하고 분석하였다. 강원특별자치도교육청에 의해 지정되어 일 년 동안 연구학교로 운영된 한 초등학교에 근무하는 초등교사 24명을 대상으로 하였다. 연구학교 운영 전후에 수집한 설문 결과를 데이터로 활용하여 인공지능 활용 과학 수업에 대한 인식 변화를 탐색하였고, 특히 네 명의 교사를 대상으로 개별 심층 면담을 하여 인공지능 활용과학 수업에 관한 인식 변화에 영향을 미친 경험 요인을 탐색하였다. 주요한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등교사는 연구학교 경험 이전부터 인공지능 활용 과학 수업 필요성에 관해 긍정적으로 인식하고 있었으며, 이는 연구학교 경험 이후에도 유사하게 유지되었다. 둘째, 초등교사의 인공지능 활용 과학교수 효능감은 대체로 중간 수준이었으며 연구학교 경험 이후에도 통계적으로 유의미한 수준으로 높아지지 않았다. 셋째, '필요성-효능감'을 함께 사분면으로 분석한 결과 연구학교를 경험한 초등교사는 '학습', '교수', '평가' 측면에 대하여 절반 정도가 긍정적인 변화를 경험하였다. 넷째, 초등교사의 인공지능활용 과학 수업에 관한 인식 변화에 영향을 미친 중요한 경험 요인은 '개인적 배경과 특성', '교사 개인의 수업 실천 경험', '교사공동체 활동', '학교 행정과 업무' 네 가지로 추출할 수 있었다. 이와 같은 연구결과가 연구학교 운영과 인공지능 활용 초등 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 동서간호학연구지
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• 제10권1호
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• pp.27-40
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• 2004

Relapse is one of the most series problems in alcoholics treatment. Previous studies have shown that significant proportions of treated alcoholics show an early relapse and go through a chronic phase. It is necessity to find more effective relapse prevention program. The Purpose of this study was to develop a relapse prevention program that emphasis on group activities using various action methods. Previous studies revealed that there was no effective therapeutic strategy to prevent relapse and proposed that action methods were more practical ways to be able ti cope with high-risk situation than verbal methods such as discussions and lectures. The special attempt of this program was the application of various actions methods and the integration of many psychosocial therapeutic strategies as compared with many relapse prevention programs. The theoretical framework of this relapse prevention program was based on mainly the Marlatt's Relapse Prevention model and Prochescha and DiClemente's Transtheoretical model. This Program consists of eight structure sessions. Every session has three phase: Warm-up phase, action phase, and sharing phase as sociodrama structure. Sociodrama is based on many of the principles of adult learning. And sociodrama looks at how groups work through an understanding of systems and role theory. Therefore, in working with a group a therapist might explore with them the roles that people play, roles that are missing at present such a visionary and how people can develop new roles or new ways of playing existing roles. The researchers explained the purpose of this study to all participants after their agreement to participate. Voluntary informed consent was obtained from all participants. Every session allows participants to recognize personal specific high-risk situation and to examine possible coping behaviors creatively. Multiple solutions can be proposed, tested and evaluated dramatically, giving new insights or breakthroughs in thinking. This is vital for the initiation of change, and if appropriate, expanding new role development. The first two sessions aim at understanding of relapse process and recognize of high-risk situations focused on orientation about action methods. The next four sessions deal with high-risk situations. The last two sessions give participants opportunities to venture new life-styles. The methods and approaches used in this program utilized as a tool to explore and practice possible coping strategies. and this program can contribute to prevent relapse episode if tune with the particular high-risk situation by using active practices in safe environment.