• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.135-151
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• 2023

Using 3D asphalt pavement surface data, a deep and multiscale network named CrackNet-M is proposed in this paper for pixel-level crack detection for improvements in both accuracy and robustness. The CrackNet-M consists of four function-specific architectural modules: a central branch net (CBN), a crack map enhancement (CME) module, three pooling feature pyramids (PFP), and an output layer. The CBN maintains crack boundaries using no pooling reductions throughout all convolutional layers. The CME applies a pooling layer to enhance potential thin cracks for better continuity, consuming no data loss and attenuation when working jointly with CBN. The PFP modules implement direct down-sampling and pyramidal up-sampling with multiscale contexts specifically for the detection of thick cracks and exclusion of non-crack patterns. Finally, the output layer is optimized with a skip layer supervision technique proposed to further improve the network performance. Compared with traditional supervisions, the skip layer supervision brings about not only significant performance gains with respect to both accuracy and robustness but a faster convergence rate. CrackNet-M was trained on a total of 2,500 pixel-wise annotated 3D pavement images and finely scaled with another 200 images with full considerations on accuracy and efficiency. CrackNet-M can potentially achieve crack detection in real-time with a processing speed of 40 ms/image. The experimental results on 500 testing images demonstrate that CrackNet-M can effectively detect both thick and thin cracks from various pavement surfaces with a high level of Precision (94.28%), Recall (93.89%), and F-measure (94.04%). In addition, the proposed CrackNet-M compares favorably to other well-developed networks with respect to the detection of thin cracks as well as the removal of shoulder drop-offs.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권4호
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• pp.271-281
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• 2023

Purpose: The objective of this scoping review was to investigate the applicability and performance of various convolutional neural network (CNN) models in tooth numbering on panoramic radiographs, achieved through classification, detection, and segmentation tasks. Materials and Methods: An online search was performed of the PubMed, Science Direct, and Scopus databases. Based on the selection process, 12 studies were included in this review. Results: Eleven studies utilized a CNN model for detection tasks, 5 for classification tasks, and 3 for segmentation tasks in the context of tooth numbering on panoramic radiographs. Most of these studies revealed high performance of various CNN models in automating tooth numbering. However, several studies also highlighted limitations of CNNs, such as the presence of false positives and false negatives in identifying decayed teeth, teeth with crown prosthetics, teeth adjacent to edentulous areas, dental implants, root remnants, wisdom teeth, and root canal-treated teeth. These limitations can be overcome by ensuring both the quality and quantity of datasets, as well as optimizing the CNN architecture. Conclusion: CNNs have demonstrated high performance in automated tooth numbering on panoramic radiographs. Future development of CNN-based models for this purpose should also consider different stages of dentition, such as the primary and mixed dentition stages, as well as the presence of various tooth conditions. Ultimately, an optimized CNN architecture can serve as the foundation for an automated tooth numbering system and for further artificial intelligence research on panoramic radiographs for a variety of purposes.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.273-282
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• 2023

최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.231-249
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• 2014

국우리는 흔히 21세기가 세계화와 지방화가 동시에 진행되는 글로컬라이제이션(Glocalization)의 시대라고 말하고 있다. 더구나 스마트폰(Smart Phone)의 빠른 보급과 SNS(Social Network Service)의 광범위한 사용으로 인하여 이 시대에는 글로벌 정보 및 지역 정보의 다양한 활용능력이 기업 경쟁력에 미치는 영향력이 지속해서 증대되었으며, 상거래의 형태도 과거의 고전적 방법의 제조나 유통에서 벗어나 전자 상거래를 통한 직접 혹은 간접적인 거래가 급속하게 파급되어져 가고 있는 실정이다. 이러한 새로운 트렌드(Trend)에 적응하는 교육지향성이 정보의 활용 능력을 극대화하여 기술혁신을 주도하는 중요한 요소로 부상하게 되었고, 궁극적으로는 기업의 성과에 영향을 미친다고 하겠다. 본 논문에서는 대 중국 한국투자기업의 교육지향성이 기업의 기술혁신 및 기업성과에 중장기적으로 미치는 영향력을 파악하여, 궁극적으로는 중국에 특화된 기술을 개발하는 기업경영 전략의 기초 자료를 도출하고자 한다. 따라서 본 연구는 연구대상으로서 중국투자기업만을 다루며, 연구문제로서 기술혁신성에 미치는 영향요인 검증과 기술혁신이 기업성과에 미치는 영향을 다루었다. 제 I 장은 서론이며 제 II장에서는 이 논문의 연구대상인 중국투자기업의 특성과 현황을 살펴본 후에, 이 논문의 실증 연구모형의 주요 변인인 학습지향성, 기술혁신, 기업성과의 개념과 의의를 살펴보고 각각에 대한 선행연구들을 정리하였다. 제 III장에서는 이 논문에서 채택한 연구모형과 설문조사에서의 조사 대상 및 방법, 조사 가설, 각 변인의 조작적 정의, 설문지 구성, 분석 방법 등을 설명하였다. 제 IV장에서는 설문조사 결과를 토대로 앞장에서의 연구가설을 검증하였고, 제 V장에서 나타난 이 논문의 연구결과는 기술혁신성에 대한 인식도가 상대적으로 높게 나타났으며 학습지향성과 기술혁신성은 모두 성과와 유의한 상관관계를 갖는 것으로 나타났고, 학습지향성은 기술혁신성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습지향성과 기술혁신성은 각각 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 연구되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인지과학
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• 제33권1호
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• pp.51-75
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• 2022

경두개 직류전기자극(transcranial Direct Current Stimulation; tDCS)은 지각, 인지, 운동 등의 뇌기능 향상 및 발달 효과가 입증되며, 다양한 분야에서 활용 및 응용되는 비침습적 뇌자극술이다. tDCS 효과는 뇌의 해부학적 구조, 뇌의 노화 정도 등의 뇌신경활성화 특징에 따라 다르게 나타난다는 연구결과들이 보고되고 있다. 일주기 리듬(circadian rhythm)은 대략 하루 주기의 수면과 각성의 생리적 변화패턴을 의미하며 뇌신경활성화 상태는 일주기 리듬에 따라 다르게 나타난다. 일주기 유형(chronotype)은 하루 중에 발현되는 각성도의 크기에 따라 아침의 각성도가 큰 유형은 아침형으로 저녁의 각성도가 큰 유형은 저녁형으로 나누어진다. 본 연구는 일주기 리듬에 의해 변하는 뇌기능 특징이 tDCS 효과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 총 20명의 건강한 성인 대상으로 실험을 진행하였고, 참가자들은 일주기 유형을 분류하기 위해 아침형-저녁형 설문지에 의해 주간형(아침형, 중간형)과 야간형(저녁형)으로 분류했다. 본 실험은 Zoom 프로그램을 이용하여 참가자와 실험자가 온라인으로 만나서 실험을 진행했다. 실험이 확정된 참가자는 실험자로부터 뇌파 기기, 뇌파 데이터를 획득하는 앱이 있는 핸드폰, 핸드폰 거치대, 뇌자극 기기의 사용방법에 대한 설명을 듣고 기기를 테스트해보고 기기를 전달받았다. 기기사용의 어려움을 가진 2명의 참가자는 대면 실험을 진행하여, 실험자가 기기작동을 하여 실험에 참여했다. 일주기 리듬의 상태에 따른 뇌자극 효과를 알아보기 위해 1주일 간격으로 아침과 저녁에 실험했으며, tDCS 자극 전과 후의 신경활성화 반응의 차이를 뇌파를 이용하여 측정하였다. 뇌자극에 의한 뇌기능 변화를 확인하기 위해 자극 전의 뇌파와 자극 후 뇌파가 다른 패턴을 보이며 분류가 잘되는 지를 예측 정확도로 분석했으며, 뇌기능 특징 변화가 일주기 리듬과 일주기 유형에 따라 다르게 나타나는지 확인하기 위해 각 조건의 분류조건(아침/저녁, 주간형/야간형)에서 추출된 주요 EEG 특성을 비교했다. 54개의 뇌파 특성값을 추출하여 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘으로 분류 모델을 구축하였고, 구축된 모델을 Leave-One-Out 교차검증(Leave-One-Out Cross-Validation)을 사용하여 자극 전과 후의 뇌파 반응을 예측하는지 평가하였고, 분류예측모델의 주요 예측 인자를 확인하는 주요 특성 분석을 진행하였다. 아침과 저녁의 tDCS에 따른 뇌파 특징을 분류하는 예측 정확도는 모두 98%로 나타났으며, 주간형의 아침 자극 조건과 저녁 자극 조건의 예측 정확도는 92%와 96%이며, 야간형의 아침자극 조건과 저녁 자극 조건의 예측 정확도는 모두 94%로 나타났다. 아침 자극 전과 후의 뇌파를 분류하는 상위 3개의 주요 EEG 특성결과는 주간형과 야간형에 따라 다르게 나타났다. 주간형은 좌측 측두 두정엽과 전전두엽의 뇌파 특성값이 나타났으며, 야간형은 측두 두정엽의 뇌파 특성값들만 나타났다. 저녁 자극전과 후의 뇌파를 분류하는 상위 3개의 주요 EEG 특성 결과 또한 주간형과 야간형에 따라 다르게 나타났다. 주간형은 우측 측두 두정엽과 좌측 전두엽의 뇌파 특성값이 나타났으며, 야간형은 측두 두정엽과 전두엽의 뇌파 특성값이 나타났다. 이와 같은 연구결과는 일주기 리듬과 유형에 따라 아침과 저녁의 뇌기능 특징이 다르게 나타나서 뇌자극 효과가 다르게 나타날 수 있음을 확인한 결과이다. 본 연구의 결과는 효과적인 뇌자극을 위해 개인의 뇌신경 활성화 상태 및 특징에 따라서 뇌자극 프로토콜을 조정할 필요성을 제시한다는 데에 의의를 찾을 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제44권5호
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• pp.26-37
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• 2016

본 연구는 공동주택단지를 대상으로 하여 외부의 조경공간을 통해 치유환경을 제공하여 치유기능을 높이기 위한 조경계획방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 지속적으로 늘어나고 있는 집합주거공간의 외부공간 조성에 있어 거주민들에게 생활환경을 높일 수 있는 기회와 함께 조경설계기법의 대안적인 기준을 마련한다는 점에서, 정형화되어 있지 못하고 있는 조경설계 분야의 새로운 가이드라인을 제공하는데 그 의미가 있다. 연구 방법으로는 기존 학자들의 치유정원에 관한 특성을 분석하여 공통적인 환경특성 요소들을 도출하고, 이를 바탕으로 기존 국내 외 문헌을 통하여 세부항목을 설정하며, 선행연구와 사례조사, 설문분석을 통해 치유조경계획 요소를 도출하였다. 치유환경의 기능적 계획요소 6가지 항목을 설정하였다. 안전한 환경, 치료적 환경, 보조적 환경, 지남력 강화환경, 쾌적성, 사회적 환경으로 구분하였고, 공간계획요소는 국내 외 사례고찰로 병원, 요양원, 숲 등을 대상으로 하여 육체적, 정신적 안정에 도움을 주기 위한 공간 및 시설을 도입하고 있는 것을 알 수 있었다. 계획요소로 공간계획, 동선계획, 포장계획, 수경계획, 식재계획, 시설계획, 프로그램으로 구분하여 계획요소를 도출하였다. 도출된 항목을 외부공간의 단지출입 영역, 내 외부 전이영역, 외부활동 영역, 테마별 공간영역으로 구분하고, 계획 요소로 공간계획에는 자연속 산책이 가능하고, 범죄로부터 안전, 다양한 휴게시설이 있도록 계획한다. 식재계획으로는 계절감을 느낄 수 있는 수목 식재, 촉각 미각, 후각을 자극하는 식물 식재, 풍부하고 다양한 식물 식재로 계획한다. 동선계획은 외부로부터 동선을 분리하고, 건강증진을 위한 산책, 지압로, 흙길 등 자연감상이 가능한 동선으로 계획한다. 포장계획은 위험에 쉽게 인식할 수 있고, 인공재료보다는 자연형 재료로 계획한다. 시설물계획은 취약계층을 위한 안내표, 강설시에도 이용할 수 있도록 쉘터 및 이동 가능한 벤치를 계획한다. 수 공간계획은 잔잔한 물 공간을 조망하는 사색 가능한 물시설과 분수 등 깔끔하고 도식적인 물시설로 계획한다. 치유프로그램으로는 휴식 명상을 취할 수 있으며, 요가, 산책 등 가벼운 운동을 위한 프로그램을 계획한다. 치유조경계획 요소를 도출하여 가이드라인을 제시하였으나, 계획요소와 계획내용들이 치유기능을 향상시키는데 효과가 있을지에 대한 정성적, 정량적 평가가 제한되어 이에 대한 연구가 추후 이루어질 필요가 있다.

• 대한화학회지
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• 제53권5호
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• pp.570-584
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• 2009

이 연구의 목적은 과학교사에 의해 조성되는 심리적 학습 환경에 대한 고등학생들의 인식과 과학과 관련된 태도 변화를 알아보는 것이었다. 연구를 위하여 S시 공동학군 선지원 일반계 남자 고등학교 1학년 539명을 대상으로 과학교사에 의해 조성되는 심리적 학습 환경에 대한 인식을 조사하여 과학교사의 특성을 분류하고, 과학과 관련된 태도 검사를 1학기 초와 2학기 초에 실시하여 변화를 조사하였다. 그리고 과학과 관련된 태도 변화가 큰 학생을 대상으로 면담을 실시하였다. 연구 결과, 고등학교 1학년 학생들은 남자 과학교사보다 여자 과학교사를 좀 더 긍정적으로 인식하였으며, 학생들이 인식하는 심리적 학습 환경은 과학교사에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 과학교사에 의해 조성되는 심리적 학습 환경에 대한 고등학교 1학년 학생들의 인식을 바탕으로 분류한 과학교사의 특성에 따른 과학과 관련된 태도 변화는 과학교사가 한 학급만 담당할 경우에만 부정적으로 나타났으나, 대부분통계적으로 유의미한 관련성은 없었다. 과학과 관련된 태도 변화가 큰 고등학생들과의 비구조화된 면담 결과, 과학과 관련된 태도 변화의 주요 원인은 학업성취도로서, 과학교사의 직접적인 영향보다는 간접적인 영향이 과학과 관련된 태도 변화의 원인이었다. 그리고 학생들은 과학교사들이 다양한 수업 행동과 수업 지원적 행동을 가지고 과학수업에 임하기를 원하고 있었다. 따라서 고등학생들의 장래 진로선택에 중요한 역할을 담당하고 있는 과학교사들은 학습자 중심의 교육과정 실현과 고등학생들의 과학과 관련된 태도를 긍정적으로 변화시키도록 노력해야 한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권3호
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• pp.81-95
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• 2006

본 연구는 제 7차 교육과정의 초 중등 실과 및 기술가정 교과에 포함된 의생활 교육내용에 대하여 학생들이 인식하는 학습량, 이해도 흥미도 그리고 요구도를 교육 내용 요소별로 분석하여 그 적정성을 평가하였다. 경기도 초중고 남녀학생들을 대상으로 수집된 질문지를 통계 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 초중고 남녀학생들의 50%이상이 초 중등 실과 및 기술가정 교과에 포함된 의생활 교육내용의 학습량은 적당하다고 인식하였다. 그러나 중학교 남학생들은 반바지 만들기 등의 실습과정에 대해 학습량이 많다고 인식하였다. 둘째. 의생활 교육 내용에 대한 초중고 남녀학생들은 모두 뜨개질, 재봉틀, 옷만들 및 생활용품 만들기 등 실제로 작품을 제작해야하는 실습영역에 대해 이해도가 낮았다. 셋째, 초등학교 학생들은 재봉틀을 이용한 실습영역에 대한 흥미도가 낮았으며 이는 학습량이 많다고 하고. 이해도가 낮은 것과 관련이 있다. 중학생들은 학습량이 많고, 이해도가 낮은 반면 흥미도가 높은 것으로 보아 학습내용의 난이도를 조절할 필요가 있었으며 고둥학교 학생들의 흥미도가 보통이었다. 넷째, 학생들의 요구도는 '필요하다'와 '보통'이었으며 교육내용 중 실습관련 내용에의 요구도가 매우 낮았다. 초 중등 실과 및 기술가정 교과에 포함된 의생활 교육내용에 대하여 학생들이 인식하는 학습량, 이해도, 흥미도 요구도 간에는 초등학생과 중학생은 학습량과 이해도, 흥미도, 요구도간에 부적인 상관관계가 있었으며, 이해도. 흥미도. 요구도 간에는 정적인 상관관계가 있었다.

• 과학교육연구지
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• 제36권2호
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• pp.313-328
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• 2012

본 연구는 2009 교육과정이 탐구활동을 강조함과 동시에 MBL의 사용에 대해 직접적으로 권장하고 있음을 기반으로 하여 학교 현장에서의 MBL 활용도를 높이기 위한 목적으로 실시되었다. 초중등 교사 및 예비교사를 대상으로 MBL 활용 연수를 실시하고 연수에 대한 만족도 및 MBL에 활용 대한 인식을 조사한 결과 연수에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났으며 장비의 활용가능성 및 학생들의 기대되는 변화 및 교사의 적용의지 모두 높았다. 그 중 학생들의 호기심 및 과학에 대한 흥미가 높아질 것이라고 기대한다는 응답이 가장 높았는데, 이것은 MBL이 학생들의 과학에 대한 흥미부족에 대한 문제 해결을 위한 방안으로 사용될 수 있다고 볼 수 있다. 또한 전반적으로 중등이나 예비교사 보다는 초등교사가, 낮은 경력의 교사보다는 높은 경력의 교사가, MBL을 사용해본 경험이 없는 교사보다는 경험이 있는 교사가 연수에 대한 높은 만족도와 적용 의지를 보이는 것으로 나타났다. MBL 고급 연수 개설시 초등교사나 예비교사들은 STEAM 교육에서의 MBL 활용에 대한 연수를 많 이 희망하였고, 중등교사들은 창의성 신장을 위한 MBL 활용 연수를 희망하였다. MBL 수업을 적용하는데 장애 요소로는 가격의 문제를 가장 많이 지적하였으며, 실험 안내서와 교사 교육의 부족이라는 응답이 다음으로 많았다. 결론적으로 현장에 장비가 충분히 갖추어 지고, 활용 방법에 대한 연수가 지속적으로 제공된다면 과학 교육 현장에서 MBL 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 앞으로 MBL 활용 연수 프로그램을 구성할 때 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것이다.