• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.164-175
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• 2019

The Tor Tong Daeng Irrigation Project with the irrigation area of 61,400 hectares is located in the Ping Basin of the Upper Central Plain of Thailand where farmers depended on both surface water and groundwater. In the drought year, water storage in the Bhumipol Dam is inadequate to allocate water for agriculture, and caused water deficit in many irrigation projects. Farmers need to find extra sources of water such as water from farm pond or groundwater as a supplement. The operation of Bhumipol Dam and irrigation demand estimation are vital for irrigation water allocation to help solve water shortage issue in the irrigation project. The study aims to determine the smart dam operation system to mitigate water shortage in this irrigation project via introduction of machine learning to improve dam operation and irrigation demand estimation via soil moisture estimation from satellite images. Via ANN technique application, the inflows to the dam are generated from the upstream rain gauge stations using past 10 years daily rainfall data. The input vectors for ANN model are identified base on regression and principal component analysis. The structure of ANN (length of training data, the type of activation functions, the number of hidden nodes and training methods) is determined from the statistics performance between measurements and ANN outputs. On the other hands, the irrigation demand will be estimated by using satellite images, LANDSAT. The Enhanced Vegetation Index (EVI) and Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) values are estimated from the plant growth stage and soil moisture. The values are calibrated and verified with the field plant growth stages and soil moisture data in the year 2017-2018. The irrigation demand in the irrigation project is then estimated from the plant growth stage and soil moisture in the area. With the estimated dam inflow and irrigation demand, the dam operation will manage the water release in the better manner compared with the past operational data. The results show how smart system concept was applied and improve dam operation by using inflow estimation from ANN technique combining with irrigation demand estimation from satellite images when compared with the past operation data which is an initial step to develop the smart dam operation system in Thailand.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.165-172
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• 2020

본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.173-192
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• 2021

본 연구는 야외지질답사에 관하여 2000년부터 2020년까지 선행된 연구를 분석함으로써 그 동안 이루어진 연구가 중점을 둔 과제를 살펴보고 이를 통해 앞으로 야외지질답사 연구의 방향과 시사점을 제시하고자 하는 목적을 지닌다. 자료 수집은 야외지질답사와 관련하여 ScienceON과 RISS에서 검색되는 학위논문, KCI 등재 학술지를 대상으로 이루어졌으며, 연구 제목에 대하여 언어 네트워크 방법을 이용하여 분석하였다. 분석은 전처리를 마친 자료를 언어 네트워크 방법으로 네트워크를 나타내어 시각화하고 빈도수와 중심성 분석을 실시하였다. 중심성 분석은 연결 중심성과 위세 중심성을 바탕으로 하였으며, 모든 분석은 전체 연구 기간과 2000년-20005년, 2006년-2010년, 2011년-2015년, 2016년-2020년으로 4개의 기간을 나누어 이루어졌다. 그 결과, 야외지질답사에 관한 연구는 야외지질학습장 개발에 보다 중점을 두고 있었으며, 특히 제주도가 학습장으로서 활발한 논의가 이루어졌다. 또한, 교사 보다는 학생을 대상으로 연구가 이루어졌으며, 이중 고등학생이 높은 빈도와 중심성을 나타내었다. 이외에도 야외지질답사의 교육적 효과에 관한 연구와 융합인재교육, 자유학기제 등과 같은 프로그램과 연계하거나 웹, 플래시 파노라마, 3D와 같이 간접적인 지질 답사 방안도 논의가 이루어졌음을 알 수 있다. 본 연구는 그 동안 이루어진 야외지질답사에 관한 연구를 되돌아봄으로써 향후 연구의 방향성을 시사하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2021

고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.51-62
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• 2021

의료 인공지능 분야에서 의사의 판단에 도움을 줄 수 있는 질환 예측 및 분류 알고리즘에 대해선 많은 연구가 이뤄져왔지만, 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 도움을 줄 수 있는 인공지능에 대해선 상대적으로 관심이 적다. 네이버 지식인에 지난 1년 간 자신의 증상엔 어떤 병원을 가야할 지 질문하는 질문 건수만 해도 15만 건이 넘는다는 사실은 의료소비자들에게 적합한 의료정보의 제공이 필요하다는 반증이기도 하다. 따라서 본 연구에선 의료소비자들이 자신의 증상에 대한 진료과목을 선택하는데 도움을 줄 수 있도록 네이버 지식인에서 환자들이 직접 서술한 증상 텍스트를 수집하여 8개 진료과목을 분류하는 분류모델을 구축했다. 우선 환자의 주관이 개입된 데이터의 타당성과 객관성을 확보하기 위해 객관적 증상 텍스트(서울응급의료 정보센터에서 정리한 진료과목 별 주요 질환 증상)와 주관적 증상 텍스트(지식인 데이터) 간 유사도 측정을 수행하였다. 유사도 측정 결과, 두 텍스트가 동일한 진료과목의 증상일 경우 상이한 진료과목의 증상 텍스트에 비해 상대적으로 높은 유사성을 가진다는 것을 입증했다. 상기 절차를 따라 타당성을 확보한 주관적 증상 텍스트를 대상으로 릿지회귀모델을 사용하여 분류모델을 구축한 결과 0.73의 정확도를 확보할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1307-1315
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• 2021

매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R²는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.149-163
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• 2021

4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권9호
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• pp.1-16
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• 2019

본 연구는 국내의 이공계 대학 유학생들의 전공기초 능력 향상 및 중도탈락 예방을 위한 물리교육 프로그램을 개발하기 위하여 수행되었다. 연구의 대상은 한국의 이공계 대학에 재학 중인 중국 유학생 5명으로, 자연과학대학 또는 공과대학에 소속되어 있다. 연구자는 물리교육 프로그램 개발에 앞서 5차시 분량의 대학 기초 물리 교재와 진단 및 총괄 평가 문항을 개발하였으며, 이를 활용하여 총 7차시의 수업을 실시하였다. 수업 적용 후 학습자의 진단 및 총괄 평가 결과, 교수자의 수업일지, 수업참관자 일지, 수업전사본 등을 활용하여 삼각검증 방법으로 분석하였다. 또한 질적인 분석을 돕기 위하여 수업일지와 수업관찰지의 분석에는 Nvivo12가 활용되었다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 이공계 대학의 유학생을 위한 물리교육 프로그램의 순서와 내용을 구체적으로 제시하였고, 대학 기초 물리 교재와 진단 및 총괄 평가 도구를 개발하였다. 둘째, 프로그램의 사전-사후 평가 결과 분석 결과, 개발된 프로그램의 적용에 따라 유학생들의 대학 기초 물리 학업 성취가 평균 40점 향상되었다. 셋째, Nvivo12를 활용한 프로그램의 적용 결과, 의미 있는 노드 생성 및 사례가 추출되었다. 생성된 노드는 총 10종으로, 수업방법, 수업이해도, 수업참여도, 수준차이, 언어문제, 전공과의 관련성, 출신국의 교육과정 및 교육방법, 협력학습, 흥미유발 등이며, 이와 관련된 사례를 토대로 국내 이공계 대학의 유학생들을 위한 물리교육 방법에 관한 시사점을 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.500-512
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• 2019

최근 거의 모든 산업체가 관련 산업종사자의 능력향상에 초점을 맞추고 있으며, 산업현장에서 요구하는 지식, 기술, 소양 개발을 위한 학습 경험을 구성, 운영, 평가하는 체계화적인 교육 활동 설계도를 필요로 하고 있다. 본 연구는 C대 뷰티미용과 교육과정을 2014년, 2015년 교육과정과 2016년 3월부터 적용한NCS 기반 교육과정에 대한 재학생의 만족도를 설문조사하여 빈도분석, 질적분석, SWOT분석을 하였다. 분석결과 2016년도부터 적용한 NCS 기반 교육과정이 2014년, 2015년 교육과정에 비하여 강점, 약점, 위험도, 기회 분석에서 훨씬 진일보한 교육과정으로 분석되었다. 또한 재학생의 만족도 분석 결과, 교육과정에 대한 재학생의 만족도는 47.9~57.2%로 보통이상인 것으로 나타났다. 한편 전공분류 진입시기에 따른 만족도는 1학년 2학기에 분류하기를 희망하는 재학생이 79.5%로 나타났으며 전공분류시기에 매우 불만족한것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 토대로 NCS기반 2년제 뷰티미용과 교육과정 개편 연구 및 개편 교육과정에 대한 재학생의 만족도를 분석하여 향후 학생들의 의견을 적극 반영하고 좀 더 현실적이고 체계적인 교육과정 개편으로 학생들의 만족도를 높이고 미용관련분야의 산업체에서 원하는 인재양성 함양을 기대하는 바이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.250-263
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• 2019

본 연구의 목적은 방문간호사를 위한 국가 건강검진에 관한 온라인 보수교육 프로그램을 개발하기 위함이다. 연구 기간은 2016년 11월부터 2017년 12월까지 시행되었다. 교육 프로그램은 래피드프로토타입 방법을 활용하여 단계적으로 개발하였다. : 1) 관련 문헌 검토와 이해관계자 및 전문가의 포커스그룹 면담(FGI)을 통해 학습자의 요구도를 확인하였다. 2) 방문 간호사의 건강 검진에 관한 상담 전략을 포함하는 교육내용의 개요를 작성하였다. 3) 온라인 교육자료 개발자와 연구자가 회의를 거쳐 온라인 교육 프로그램을 개발하여 학습자에게 모의 조사를 실시하였다. 4) 확정된 교육내용을 8개의 모듈로 구분하여 온라인 교육 자료 초안을 개발하여 파일롯 과정을 실행하였다. 5) 학습자의 피드백을 반영하여 교육 프로그램을 확정하여 지역사회 간호사를 위한 건강검진 온라인 보수교육 프로그램을 최종적으로 개발 및 운영하였다. 개발 된 온라인 보수교육 프로그램은 방문 간호사가 건강검진에 관한 상담을 수행하도록 돕는 데 효과적이었다. 따라서 온라인 보수교육 프로그램은 간호사의 실무역량을 향상하는데 효과적인 교육적 접근이라 할 수 있겠다.