• 제목/요약/키워드: digital learning environment

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Artificial Intelligence-Enhanced Neurocritical Care for Traumatic Brain Injury : Past, Present and Future

  • Kyung Ah Kim;Hakseung Kim;Eun Jin Ha;Byung C. Yoon;Dong-Joo Kim
    • Journal of Korean Neurosurgical Society
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    • 제67권5호
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    • pp.493-509
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    • 2024
  • In neurointensive care units (NICUs), particularly in cases involving traumatic brain injury (TBI), swift and accurate decision-making is critical because of rapidly changing patient conditions and the risk of secondary brain injury. The use of artificial intelligence (AI) in NICU can enhance clinical decision support and provide valuable assistance in these complex scenarios. This article aims to provide a comprehensive review of the current status and future prospects of AI utilization in the NICU, along with the challenges that must be overcome to realize this. Presently, the primary application of AI in NICU is outcome prediction through the analysis of preadmission and high-resolution data during admission. Recent applications include augmented neuromonitoring via signal quality control and real-time event prediction. In addition, AI can integrate data gathered from various measures and support minimally invasive neuromonitoring to increase patient safety. However, despite the recent surge in AI adoption within the NICU, the majority of AI applications have been limited to simple classification tasks, thus leaving the true potential of AI largely untapped. Emerging AI technologies, such as generalist medical AI and digital twins, harbor immense potential for enhancing advanced neurocritical care through broader AI applications. If challenges such as acquiring high-quality data and ethical issues are overcome, these new AI technologies can be clinically utilized in the actual NICU environment. Emphasizing the need for continuous research and development to maximize the potential of AI in the NICU, we anticipate that this will further enhance the efficiency and accuracy of TBI treatment within the NICU.

심리학적 도구 '5요인 성격 특성'에 의한 소셜 게임 연구: <심즈 소셜> 게임의 분석사례를 중심으로 (Big Five Personality in Discriminating the Groups by the Level of Social Sims)

  • 이동엽
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권29호
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    • pp.129-149
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    • 2012
  • 최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

딥러닝과 통계 모델을 이용한 T-커머스 매출 예측 (T-Commerce Sale Prediction Using Deep Learning and Statistical Model)

  • 김인중;나기현;양소희;장재민;김윤종;신원영;김덕중
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권8호
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    • pp.803-812
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    • 2017
  • T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.

유아교사의 ICT 수업매체 역량 강화를 위한 교육과정 구성 방안 (The Composition of Curriculum to Improve ICT Instructional Media Competency of Early Childhood Teacher)

  • 이영미
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.588-596
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    • 2019
  • 본 연구는 유아교사의 ICT 수업매체 활용 능력을 양성하기 위해 ICT 중심 교사 교육과정 구성안을 제안하는데 있다. 이를 위해 유아교사들의 교사 역량에 대한 중요도와 현재 역량 수준을 조사하고 ICT 수업매체 역량 교육의 필요성을 확인한 후, ICT 중심 교사 교육과정 내용 구성안을 설계하였다. 207명의 유아교사를 대상으로 교사역량에 대한 설문조사를 실시한 결과 ICT 수업매체 역량에 대한 교육 필요도가 가장 높게 나타났다. 또한, ICT 수업매체 역량에 대한 하위 지표들의 분석결과를 기초로 ICT 중심 교사 교육과정을 ICT 수업매체 소양교육과 ICT 수업매체 활용교육으로 분류하였다. 각 영역은 교사의 역량수준에 따라 인식, 적용, 확산의 3수준으로 위계화 되며 수준별 설정된 목표에 근거하여 교육내용을 제안하였다. 연구에서는 ICT 수업매체와 관련한 교사 전문성 개발을 위해 ICT 활용 교육정책 이해, ICT 교육과정의 목표와 평가 이해로 구성된 ICT 소양교육과 교수학습방법 활용, 디지털 기술의 적용, ICT 학습 환경 구성 및 관리를 포함한 ICT 활용교육으로 구성하여 ICT 중심 교사 교육과정 안을 제안하였다.

3차원 가상도시 모델에서 높이맵을 이용한 CNN 기반의 그림자 탐지방법 (CNN-based Shadow Detection Method using Height map in 3D Virtual City Model)

  • 윤희진;김주완;장인성;이병대;김남기
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.55-63
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    • 2019
  • 최근 교육, 제조, 건설 등 다양한 응용 분야에서 사실적인 가상환경을 표현하기 위하여 실세계 영상데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 스마트 시티 등 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지면서, 항공 영상 등 실제 촬영한 영상을 이용하여 현실감 있는 3D 도시 모델을 구축하고 있다. 그러나, 촬영된 항공 영상에는 태양에 의한 그림자가 포함되어 있으며, 그림자가 포함된 3D 도시 모델은 사용자에게 정보를 왜곡시켜 표현하는 문제를 안고 있다. 그림자를 제거하기 위하여 그동안 많은 연구가 진행되었지만, 아직까지 해결하기 어려운 도전적인 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 VWorld에서 제공하는 3차원 공간정보를 이용하여 건물의 높이 맵을 포함한 가상환경 데이터 셋을 구축하고, 높이맵과 딥러닝을 이용한 새로운 그림자 탐지 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 높이맵을 사용했을 때 기존 방법보다 그림자 탐지 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있다.

호우 영향예보를 위한 수문학적 정량강우예측(HQPF) 개선 연구 (An Improvement Study on the Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) for Rainfall Impact Forecasting)

  • 신윤후;김성민;지용근;이영미;김병식
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.87-98
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    • 2022
  • 최근 짧은 시간 동안 많은 강우가 내리는 국지성 집중호우가 빈번히 발생하고 이로 인한 침수피해가 증가하고 있다. 국지성 집중호우로 인한 피해를 예방하기 위하여 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)과 관측자료와 동네예보 자료를 활용한 기계학습과 확률 매칭(Probability Matching, PM) 기법을 이용하여 수문학적 정량강우예측정보(Hydrological Quantative Precipitation Forecast, HQPF)을 개발하였다. 국지성 집중호우로 인한 침수피해 대비를 위한 호우 영향정보로 HQPF를 생산하고 있지만, 낮은 강우강도에 대하여 과대예측하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 HQPF의 예측정확도 향상과 과대예측 성향을 개선하기 위하여 머신러닝 학습자료 기간확대, 앙상블 기법 분석 및 확률매칭(PM) 기법 프로세스 변경을 통하여 HQPF 개선하였다. 개선된 HQPF의 예측성능을 평가하기 위해 2021년 8월 27일 ~ 2021년 9월 3일 장마전선으로 인한 호우 사례를 대상으로 예측성능 검증을 수행하였다. 10 mm 이하의 강우에 대하여 예측정확도가 크게 향상되었고, 관측과 유사한 발생가능성 및 강우영역을 예측하는 등 과대예측 성향이 개선되었음을 확인하였다.

취업준비를 위한 career map and course map 추천 시스템 (Career map and course map recommendation system for employment)

  • 권원현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.276-279
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    • 2022
  • 4차 산업혁명은 지식의 생산속도가 빠르고 지식산업의 비중이 매우 증가하는 지식사회로의 전환을 의미하며 이와 관련하여 디지털 혁명이 지속되고 있다. 신기술에 의한 산업구조의 재편과 직업·직무의 변화는 교육의 변화를 가져오고 있고 디지털 기술의 발전으로 인해 경계가 없고 개별적이며 역동적인 교육이 새로운 교육의 표준이 되어 가고 있다. 이런 배경에서 정규 과정 학위보다는 신기술에 관한 나노 학위(Nano Degree)나 핵심강좌에 집중된 마이크로 디그리(microdegree)에 대한 관심도 많이 증가하고 있다. 대표적으로 미국의 유다시티(Udacity)는 직업과 연계된 온라인 나노디그리 과정을 개설해 운영하고 있고, 주요 기업들과 협업하여 기업에 필요한 핵심 교육과정을 개발 및 교육함으로 기업의 인재 확보를 효율적으로 지원하고 있다. 이렇게 온라인 직업 및 직무 교육이 활성화되면서 이제 개인 스스로가 직업능력개발에 대한 목표를 세우고 포트폴리오 방식의 지속가능한 학습을 이어갈 수 있는 환경이 갖추어 졌다. 그러나 효과적인 직업 교육을 위해서는 자동화된 개인 맞춤형 교육컨텐츠 설계가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 온라인 학습시대에 직업준비를 위한 개인 맞춤형 career and course map 추천 시스템을 제안하고자 한다.

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미술을 활용한 다문화 자녀의 언어와 사회성에 관한 연구 (A Study on Languages and Socialities of Children in Multi-cultural Families Using Fine Arts)

  • 도경은
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권12호
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    • pp.793-801
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    • 2013
  • 최근 우리사회는 세계화의 조류와 경제발전을 위한 노동력 등의 확보를 위해 다수의 외국인이 우리나라로 들어오게 되면서 단일민족의 단일문화사회에서 다민족 다문화사회로 전이되어가고 있다. 이로 인해 언어가 다른 사람들로 구성된 다문화가족이 생겨나게 되고 이 자녀들은 서로 다른 이중 언어 환경에서 한국어 습득의 어려움과 사회적 부적응 현상을 겪고 있다. 이에 본인은 이 논문이 미술을 통한 여러 미술방법을 활용하여 다문화 자녀의 언어능력과 사회성 발달에 도움이 되고자 하는데 그 목적이 있다. 연구방법은 먼저 다문화가족의 실태와 선행 논문과 자료를 통한 미술이 가지고 있는 양질의 효과를 알아보고 분석하여 다문화 자녀의 언어와 사회성에 도움을 줄 수 있는 방안을 미술 활용을 통해 제시하고자 하였다. 그 결과 첫째, 언어의 극복을 위해 이중언어강사와 미술적 멀티미디어의 적극적인 활용이 교육적으로 필요하다. 둘째, 여러 다른 과목의 학습증진 효과를 위해 미술의 다양한 방법 활용이 필요하다. 셋째, 감정조절과 사회성을 기르기 위해 미술놀이와 미술체험활동을 교육에 적용시킨다. 넷째, 창의성과 사회성뿐만 아니라 공동체적 인성교육을 위해 미술 중심의 통합문화예술교육을 적극 활용한다는 방안이다.

텍스트 마이닝을 활용한 저출산 정책과 대중인식 비교 (Comparative Analysis of Low Fertility Policy and the Public Perceptions using Text-Mining Methodology)

  • 배기련;문현정;이재일;박미나;박아름
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권12호
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    • pp.29-42
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    • 2021
  • 한국의 저출산 심화에 따라 본 연구는 정부의 저출산 대응정책과 그에 대한 대중인식을 비교하여 근본적인 차이점을 밝히고자 했다. 이를 위해 네 차례의 '저출산·고령사회 기본계획'과 제3·4차 기본계획 발표 직후 2주간의 뉴스 댓글을 분석대상으로 선정하여, 빈도분석, 동시출현단어 분석, 구조적 등위성 분석을 실시하였다. 정책문서 빈도분석결과 제1·2차 시기는 직접적인 보육지원이, 제3·4차 시기부터는 사회구조적인 접근이 눈에 띄었다. 동시출현단어 분석에서는 정책과 댓글 모두 '육아'에서 일과 가정의 양립을 지향하였다. '결혼'과 '출산'의 경우 댓글은 연속성, 정책은 단절성이 두드러지며 특히 주거와 고용문제에서 큰 차이가 있었다. 댓글의 구조적 등위성 분석 결과에서는 대중들의 자녀 양육환경에 대한 관심, 정책 실효성에 대한 문제의식을 확인할 수 있었다. 본 연구는 빅데이터를 활용해 대중들의 인식을 확인하였다는 점에서 의의를 가지므로, 이에 근거한 정책 개선 등 향후 저출산 대응이 나아가야 할 방향을 수립하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.

블록체인 기반의 도서관 서비스 도입 및 활용방안에 관한 연구 (A Study on the Introduction of Library Services Based on Blockchain)

  • 노지윤;노영희
    • 한국비블리아학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.371-401
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    • 2022
  • 블록체인이 위·변조가 불가능한 분산 환경에 정보를 저장하는 것을 의미한다면, 이는 사서들이 권위 있는 정보를 수집하고 보존하며 공유하는 일과 유사하다고 언급된다. 과잉정보 속 도서관이 신뢰할 수 있는 정보를 수집·제공하고, 나아가 도서관 내외부의 업무효율성 증대, 협력 네트워크 강화 등을 모색하기 위한 방안으로서 본 연구에서는 블록체인 기술을 살펴보았다. 본 연구에서는 문헌조사와 타 분야의 사례연구를 바탕으로 도서관계에서 블록체인 기술을 활용할 수 있는 다양한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 첫째, 블록체인 활용분야와 사례를 분석하여 도서관 분야의 블록체인 활용 가능성 및 가치를 확인하고, 이를 토대로 12가지 활용방안을 제안하였다. 도서관 업무 분야에서는 디지털 신원 기반의 도서관 통합 인증 서비스, 도서관 유·무형 자산 이동의 모니터링 기능, 도서관 이용자 의견수렴 기능, 블록체인 기반 도서관 채용·인사시스템, 블록체인 거버넌스 기반 도서관 운영 체계 및 네트워크 구축, 도서관 내 IoT 디바이스 및 센서 데이터 관리 기능을 제안하였다. 정보서비스 측면에서는 블록체인 기반의 출판·거래 플랫폼 참여, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리 기능, 이용자 행동 분석 기반 맞춤형 서비스, 도서관의 통합 온라인 교육 플랫폼, 공유플랫폼 기능, P2P 기반의 정보플랫폼 등을 제안하였다.