• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.351-368
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• 2024

인공지능이 수학교육에서 효과적으로 활용되기 위해 고려해야 할 중요한 요인 중 하나는 인공지능을 수용하는 교사의 인식이다. 이에 본 연구에서는 인공지능 활용에 대한 교사의 인식을 인공지능의 정의와 활용 태도, 수학 교수 도구, 수학 학습 도구, 수학 평가 도구의 네 가지 범주로 구분한 뒤, 초등 교사 161명과 중등 수학 교사 157명의 인식을 분석하였다. 연구 결과, 교사들은 수학 교수 및 학습의 도구로 인공지능을 활용하는 데에 가장 긍정적인 인식을 드러냈으나, 자신의 수학 수업에서 인공지능을 활용하는 것과 관련된 인공지능에 대한 태도와 관련해서는 상대적으로 낮은 인식을 드러냈다. 또한 모든 문항에서 초등 교사가 중등 수학 교사보다 긍정 응답률이 높게 나타났고, 중등 교사의 경우 중립적 인식에 가진 교사의 비율이 초등 교사에 비하여 높게 나타났다. 본 연구에서 드러난 교사들의 인식을 바탕으로, 인공지능이 수학교육에 효과적으로 활용되기 위하여 교사들에게 필요한 구체적인 교수학적 지원과 방안에 대한 시사점을 논의하였다.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제3권
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• pp.11-29
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• 1992

Recently, rapid industrialization, urbanization and higher living standards accelerate to increase groundwater consumption resulting in continuously dropping groundwater elevations. To maintain enough groundwater volume without dropping groundwater elevations, the proper groundwater rechatge is necessary. The groundwater rechatge can be classified into two categories which are natural rechatge and artiticial rechatge. Even though the natural rechatge through by dired infiltration from the rainfall is desirable, the artificial groundwater rechatge is necessaty when the increment of groundwater consumption exceeds natural recharge rate. Well method and scattering method are utilized as artificial rechatging method, a severe disadvantage, which is the reduction of the void of soil surface, is indicated in the well method. Recently, the underground piping method, which is a scattering method, is receiving increasing attention as a proper recharging method. The method is indirectly to supply water to the underground using an underground piping system. Therefore, the void of soil surface is not severely reduced and better infiltration rate can be achieved. In this paper, the artificial groundwater rechatge using underground piping method is investigated through experiments and numerical analysis. The influence of the groundwater by underground piping method is evaluated through comparing recharging heights. Good agreements between experiments and numerical analysis are obtained and the artificial groundwater recharge by underground piping method is well tested and verified.

• 음성과학
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• 제14권1호
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• pp.151-162
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• 2007

This study focuses on the classification of pathological voice using GMM (Gaussian Mixture Model) and compares the results to the previous work which was done by ANN (Artificial Neural Network). Speech data from normal people and patients were collected, then diagnosed and classified into two different categories. Six characteristic parameters (Jitter, Shimmer, NHR, SPI, APQ and RAP) were chosen. Then the classification method based on the artificial neural network and Gaussian mixture method was employed to discriminate the data into normal and pathological speech. The GMM method attained 98.4% average correct classification rate with training data and 95.2% average correct classification rate with test data. The different mixture number (3 to 15) of GMM was used in order to obtain an optimal condition for classification. We also compared the average classification rate based on GMM, ANN and HMM. The proper number of mixtures on Gaussian model needs to be investigated in our future work.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.769-771
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• 2000

In this paper, pattern recognition scheme for EMG signal using artificial neural network is proposed. For manipulating ability, the movements of human arm are classified into several categories EMG signals of appropriate muscles are collected during arm movement. Patterns of EMG signals of each movement are recognized as follows: 1) The features of each EMG signal are extracted. 2) With these features, the neural network is trained by using feedforward error back-propagation (FFEBP) algorithm. The results show that the arm movements can be classified with EMG signals at high accuracy.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.399-410
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• 2020

Detecting visual relationships in an image is important in an image understanding task. It enables higher image understanding tasks, that is, predicting the next scene and understanding what occurs in an image. A visual relationship comprises of a subject, a predicate, and an object, and is related to visual, language, and spatial cues. The predicate explains the relationship between the subject and object and can be categorized into different categories such as prepositions and verbs. A large visual gap exists although the visual relationship is included in the same predicate. This study improves upon a previous study (that uses language cues using two losses) and a spatial cue (that only includes individual information) by adding relative information on the subject and object of the extant study. The architectural limitation is demonstrated and is overcome to detect all zero-shot visual relationships. A new problem is discovered, and an explanation of how it decreases performance is provided. The experiment is conducted on the VRD and VG datasets and a significant improvement over previous results is obtained.

• Journal of Welding and Joining
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• 제28권4호
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• pp.81-86
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• 2010

In resistance spot welding, regardless of the optimal condition, bad weld quality was still produced due to complicated manufacturing processes such as electrode wear, misalignment between the electrode and workpiece, poor part fit-up, and etc.. Therefore, the goal of this study was to measure the process signal which contains weld quality information, and to develop the process fault monitoring system. Welding force signal obtained through variety experimental conditions was analyzed and divided into three categories: good, shunt, and poor fit-up group. And then a monitoring algorithm made up of an artificial neural network that could estimate the process fault of each different category based on pattern was developed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.5-6
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• 2023

본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.

• 대한치과기공학회지
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• 제6권1호
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• pp.15-18
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• 1984

A denture that shifts easily in response to latterally applied forces can cause a disruption in the border seal or prevent the denture base from Correctly relating to the supporting tissue. The factors that Contribute to stability include ridge height and conformation, base adaptation, residual ridge relationships, occlusion harmony, and Muscle control. These factors can be condensed into the following categories; 1. The relationship of the denture base to the underlying tissue. 2. The relationship of occlusal harmony. 3. The relationship of the denture surface and border to the surrounding muscle. 4. The location of artificial tooth.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.3-6
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• 2000

In this paper, ‘gesture’ is discussed as a means of human-friendly communication between man and machine. We classify various gestures into two Categories: ‘contact based’ and ‘non-contact based’ Each method is reviewed and some real applications are introduced. Also, key design issues of the method are addressed and some contributions of soft-computing techniques, such as fuzzy logic, artificial neural networks (ANN), rough set theory and evolutionary computation, are discussed.

• 감성과학
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• 제11권4호
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• pp.501-510
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• 2008

규범적 표상은 단어나 주제가 주어졌을 때 자연스럽게 떠오르는 심상이다. 이러한 규범적 표상은 대상의 특징을 가장 잘 드러낼 수 있는 특정한 조망이나 방향으로 떠오르게 된다. 규범적 표상이 측면임을 시사하는 선행 연구를 바탕으로 본 연구에서는 규범적 표상의 방향성을 검토하였다. 규범적 표상을 자연범주와 인공범주로 구분하여 자극의 제시 방향에 따른 차이를 알아보았다. 실험은 그림의 방향성(왼쪽/오른쪽)과 범주(동물, 자연범주/도구, 인공범주)를 두 가지 독립변인으로 하여 설계하였으며 단어-그림 일치 판단과제를 사용하여 정답 반응률과 반응시간을 측정하였다. 그 결과, 정답 반응률은 범주 내에서 방향성에 따른 모든 조건에서 천장효과를 보였으며 아주 근소한 차이만 있었다. 반응시간에서 범주변인의 주효과, 범주와 방향성의 상호작용 효과가 나타났다. 특히 자연범주에 속하는 동물 그림에서 방향성 효과가 관찰되었다. 동물의 머리가 왼쪽으로 향하는 그림이 오른쪽으로 향하는 그림 보다 반응시간이 유의하게 빨랐다. 그러나 인공범주에 속하는 도구 그림에서는 방향성의 효과가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 동물의 규범적 표상의 방향성은 왼쪽을 향하는 것임을 시사한다.