• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.583-590
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• 2019

본 연구는 초등학생의 딥러닝 개념 학습을 위한 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 교육 프로그램의 모델은 CT요소 중심 모델을 토대로 딥러닝 교수학습모델을 개발하였다. 개발한 프로그램의 주제는 인공지능의 이미지 인식 CNN알고리즘으로 정하고, 9개 차시 교육프로그램을 개발하였다. 프로그램은 6학년을 대상으로 2주간에 걸쳐 적용을 하였다. 프로그램에 대한 학습 적합도 검사는 전문가 타당도 분석 결과로 CVR이 타당하게 나왔다. 학습자 수준 적합도와 교사 지도 수준의 적합도 문항의 경우 .80이하로 나타났으며 .96이 넘은 학습 환경과 매체의 적합도 문항에서는 높게 나타났다. 학생들의 만족도 분석 결과 학습의 이해도와 유익성, 흥미도, 학습자료 등에 대해서 평균 4.0이상을 보여 긍정적인 평가를 하여 본 연구의 가치를 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권4호
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• pp.19-39
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• 2018

최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 "가짜 뉴스 찾기"를 주제로 "인공지능 R&D 챌린지" 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.

• Human Ecology Research
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• 제61권1호
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• pp.15-28
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• 2023

The aim of this study was to develop, implement, and evaluate the use of Artificial Intelligence in the prevention of violence among middle-school students. The sample for this study consisted of 20 first-year middle-school students who participated in theme selection activities in a free semester program as part of their home economics studies. The data for the study consisted of nine class observation logs, four group activity outputs, 30 class results, an online survey, and in-depth interviews with three students. A program called "R.U.OK" was developed by setting problematic situation for school violence prevention linked to the contents of the Home Economics Education(HEE) curriculum. After the program was implemented, the survey on the students' class satisfaction content elements, with AI-based learning activities and PBL and interest, displayed high points, with an average of 4.0 or higher. Our qualitative analysis produced four significant results. First, students' concerns about school violence had increased and they showed a change in attitude, having more empathy with friends and more interest in their surroundings. Second, digital and AI literacy had improved, and students' interest in digital media learning had increased. Third, there had been an improvement in problem-solving ability in terms of being able to think more critically and independently. Fourth, the results also demonstrated that there had been a positive effect on self-direction and an improved capacity for teamwork. This study was significant in demonstrating the effectiveness of a program for the prevention of school violence based on the use of digital technology in the educational environment.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권1호
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• pp.41-50
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• 2024

Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제15권1호
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• pp.77-88
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• 1999

소나무류의 뿌리나 토양에서 분리된 균근균의 배양특성 비교와 인공접종에 의한 소나무 묘목에의 균근형성을 시도하였다. 소나무류 균근균은 다양한 생장특성을 지니고 있었는데, 배지별 생장에서 민자주방망이버섯(Ln73/92)은 PDA 에서, Paxillus sp.는 FDA 에서, 알버섯(FRI91017)은 Hagem배지에서, 나머지 균근균들은 MP배지에서 생장이 양호하였다. 용도나 pH를 달리한 배양조건에서 대부분의 균근균들은 $25^{\circ}C$에서 생장이 양호하였으나 모래밭버섯(FRI91004와 Pt 1)은 $30^{\circ}C$가 최적온도였고, pH도 균근균의 종류에 따라 약산성에서부터 약알칼리성에 이르기까지 최적 pH가 다양하였다. 생장시에 선호하는 탄소원의 종류도 균근균의 종류에 따라 다양하였으나 탄소원으로 xylose를 첨가한 배지에서는 모든 균근균의 생장이 불량하였다. 질소원은 $KNO_3$ 또는 asparagine을 선호하는 종류가 많았고 urea를 첨가한 배지에서는 거의 모든 균근균이 생장하지 못하였다. 균근균을 해송묘목에 인공접종하여 균근균을 형성시킨 결과, 모래밭버섯인 Pt1균주만 3개월만에 성공적으로 균근을 형성하여 외생균근의 전형적인 특징인 두꺼운 균사막으로 덮인 분지된 세근이 관찰되었으며 조직염색법에 의해 처리된 균근형성뿌리의 횡단절단면을 Nomarski interference microscope로 관찰하여 표피세포에 형성된 fungal mantle과 피층세포에 형성된 Hartig net을 확인하였다.

• 환경영향평가
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• 제27권1호
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• pp.83-91
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• 2018

호소의 경관성을 향상 시킬 수 있은 자연정화법인 인공식물섬을 설계하고 수질개선 효율을 향상시키기 위하여 여재, 식생과 물벼룩을 혼용하는 방법을 개발하였다. 따라서 조류 제거 효율을 알아보기 위한 각 혼합시스템은 G-BD-여재와 물벼룩, G-OB-식물과 여재, G-BOD-여재 식물과 물벼룩, G-C-대조군으로 실험 및 평가하였다. 각 혼합시스템 현장적용성을 평가하기 위하여 chl-a, TN과 TP의 제거효율을 조사 하였고, 그 결과 G-BD의 평균제거 효율은 69.24%, 16.61%, -0.61%; G-OB는 평균 68.39%, 14.11%, 10.52%; G-BOD는 평균 78.30%, 6.69%, 25.09%; G-C는 평균 35.42%, -3.47%, -25.18%로 조사되었다. 결과에 따라 제안하면 여재, 식생과 동물플랑크톤을 혼용한 시스템이 조류제어방면에서 효율적으로 나타났다. 하지만 영양염류 제어관리에서는 식생과 여재를 혼합한 시스템이 가장 효율적이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.367-376
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• 2020

4차 산업혁명은 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 사물들이 지능화 사회로 진입하는데 크게 기여한다. 혁명을 통해 인간의 행태와 인지를 파악할 수 있게 되었고, 인공지능의 활용을 통해 의료, 과학 등 다양한 분야에서 핵심 도구로서 자리매김하였다. 그러나 4차 산업혁명에는 긍정적인 미래와 함께 부정적인 이면이 자리 잡고 있다는 점에 주목하여, 본 연구에서는 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다. 연도별(2016년, 2017년, 2018년) 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 또한, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였으며, R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 마지막으로 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 분석결과, 부정적인 의견은 연마다 감소하고 있었으며 긍정적인 전망과 미래가 더 많아지는 것으로 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.224-235
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• 2022

본 연구는 지난 12년간의 우주위험 관련 언론기사의 토픽모델링 분석을 통해 우주위험별 언론 보도 현황을 알아보기 위한 목적으로 수행되었다. 빅카인즈(BIGKinds)의 뉴스 플랫폼에서 2010년부터 2021년까지의 태양폭풍, 인공우주물체, 자연우주물체에 대한 우주위험 기사를 각각 1200여건 이상 수집하였으며, 키워드 분석, 잠재적 디리클레 할당모형(LDA) 분석을 수행하였다. 그 결과 태양폭풍 관련 기사는 3개의 토픽인 태양폭발이 인공위성에 미치는 영향, 우주전파센터를 중심으로 태양폭발이 우리나라 전파 통신에 미치는 영향, 항공종사자와 우주방사선의 관계로 요약되었다. 인공우주물체 관련 기사의 경우 3개의 토픽으로 인공위성과 우주정거장이 우주쓰레기로부터 위협을 받거나 그 자체가 우주쓰레기가 될 수 있다는 토픽, 영화를 통한 우주쓰레기와 인류의 관계에 대한 토픽, 우주쓰레기 추적·감시 및 처리를 위한 우주강국들의 노력이라는 토픽으로 요약되었다. 자연우주물체 관련 기사는 2개의 토픽으로 국제 우주기관의 근지구소행성에 대한 추적·감시와 충돌 대책과 소행성과 혜성 충돌을 중심으로 공룡과 포유류의 진화 및 멸종 원인으로 요약되었다. 이로부터 2010년부터 현재까지 국내 언론은 우주위험을 사회, 문화 등 다양한 영역에서 총 8개의 주제로 대중들에게 그 위험성과 경각심을 전하는 역할을 하고 있음을 확인하였으며, 이러한 결과를 기반으로 우주위험에 대한 교육방법과 교육정책의 필요성을 제언하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제8권4호
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• pp.81-90
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• 2005

This study aimed to address problems and suggest solutions in applying seed mixture design criterior of the slope revegetation works according to "The guidelines of Slope revegetation design and construction" proposed by the Ministry of Construction and Transportation. To do this, the planting thickness was set to be the same 2cm while the composition of seeds was made different, which was planted in artificial slopes and fields. The main results were summarized as follows. In the test, when applying the provisional standards of the plant mixtures proposed by the Ministry of Construction and Transportation, tree seeds and native plants were found poor coverage effect in the early stage in all test plots due to introduced grasses. This was because introduced winter grasses which grew well in the early stage, could grow densely, so it might hamper the growth of other plants. Therefore, it was found desirable that standards for seed mixing should be adjusted down by 10% and the ratio of introduced grasses in the mixture should be lowered to 25% while native plants should increase to 20-25%.

• 대한치과교정학회지
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• 제46권6호
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• pp.386-394
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• 2016

Objective: The objective of the study was to evaluate the practicality and the validity of different surface treatments of self-drilling orthodontic mini-implants (OMIs) by comparing bone cutting capacity and osseointegration. Methods: Self-drilling OMIs were surface-treated in three ways: Acid etched (Etched), resorbable blasting media (RBM), partially resorbabla balsting media (Hybrid). We compared the bone cutting capacity by measuring insertion depths into artificial bone (polyurethane foam). To compare osseointegration, OMIs were placed in the tibia of 25 rabbits and the removal torque value was measured at 1, 2, 4, and 8 weeks after placement. The specimens were analyzed by optical microscopy, scanning electron microscopy (SEM), and energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS). Results: The bone cutting capacity of the etched and hybrid group was lower than the machined (control) group, and was most inhibited in the RBM group (p < 0.05). At 4 weeks, the removal torque in the machined group was significantly decreased (p < 0.05), but was increased in the etched group (p < 0.05). In the hybrid group, the removal torque significantly increased at 2 weeks, and was the highest among all measured values at 8 weeks (p < 0.05). The infiltration of bone-like tissue surface was evaluated by SEM, and calcium and phosphorus were detected via EDS only in the hybrid group. Conclusions: Partial RBM surface treatment (hybrid type in this study) produced the most stable self-drilling OMIs, without a corresponding reduction in bone cutting capacity.