• 한국교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.113-138
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• 2017

이 논문에서는 목표에 대한 다양한 관점의 문헌연구를 종합하여 역동적 의사결정 과정으로서 목표개념을 새롭게 제안하고자 하였다. 목표는 인간 동기의 원천으로서, 동기적 행동이 시작되고 유지되는 전 과정을 관장한다. 하지만 각기 다른 이론과 연구마다 정의하고 있는 목표의 수준과 범위가 너무 다양하여 이론 간 소통이 사실상 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하고자 먼저 기존의 목표 관련 이론들을 다섯 가지 중요 요소에 따라 분류하고, 분류 결과를 토대로 목표에 대한 새로운 정의를 도출하였다. 그 결과, 목표란 개인이 이루고자 하는 다면적이며 위계적인 최종 상태를 구조화하고 실행에 옮기는 동기적 과정으로 정의하였다. 이는 목표 지향적 활동 시 요구되는 세 가지 질문인 "왜-무엇을-어떻게"에 대한 해답을 찾는 과정이기도 하다. "왜"라는 질문은 목표의 생성단계를 의미하며, 목표의 원천이 되는 경험에 대한 의식적, 무의식적 해석을 바탕으로 인지적 스키마를 형성하는 단계이다. "무엇"에 대한 질문은 목표의 설정단계를 의미하며, 목표의 내용과 구조를 설정함으로써 목표 표상을 보다 구체화 시키는 단계이다. 마지막으로 "어떻게"라는 질문은 설정된 목표를 실행에 옮기는 단계로, 실행 여부에 대한 의사결정과 자기조절 과정이다. 마지막 장에서는 이와 같이 새롭게 제안된 목표개념을 청소년 학습자들이 지니는 실질적 고민들과 연관 지어 해결 방향을 제안하고자 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.183-190
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• 2011

감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 재활치료과학
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• 제10권1호
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• pp.53-61
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• 2021

서론 : 구강운동촉진기술(OMFT)은 감각-운동, 운동 조절, 운동 학습의 이론적 배경을 바탕으로 한 치료기법으로 주요 목표는 구강 운동 기능 증진이다. OMFT에서는 구강 운동 기능의 개념적 위계 및 발달 단계는 5단계이며, 1) 감각-운동 단계, 2) 운동요소 통합 단계, 3) 구조적 움직임 단계, 4) 기능적 구강 운동 단계, 5) 통합적 구강 운동 단계로 구분하였다. 본론 : OMFT는 총 3개의 기법, 10개 범주, 50개 하위 항목으로 구성되어 있다. 자세히 살펴보면, 1) 준비 기법: 감각 인식 및 적응, 치료 적응과 목의 움직임을 통한 준비 과정으로 2범주, 12하위 항목, 2) 핵심기법: 얼굴, 입술, 볼, 잇몸, 혀, 턱 등의 구강 구조물에 치료사의 직접적인 자극을 통한 구강 운동 기술 촉진과 씹기 기능 증진을 목적으로 7개 범주, 30개 하위 항목, 3) 응용기법: 음식 섭취와 삼킬 때 도움을 줄 수 있는 치료적 접근법 1개 범주, 8개 하위 항목으로 구성된다. 결론 : 본 논문은 OMFT의 실제적 적용을 위한 구강 관련 구조물의 기능 증진을 목표로 하는 준비 기법과 핵심 기법 및 섭식을 포함한 구강 기능의 종합적인 접근을 고려한 응용 기법에 대하여 소개하는 것을 목적으로 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.323-338
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• 2023

셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제28권6호
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• pp.71-89
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• 2023

A groundwater potential map (GPM) was built for the Nakdonggang River Basin based on ten variables, including hydrogeologic unit, fault-line density, depth to groundwater, distance to surface water, lineament density, slope, stream drainage density, soil drainage, land cover, and annual rainfall. To integrate the thematic layers for GPM, the criteria were first weighted using the Analytic Hierarchical Process (AHP) and then overlaid using the Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model. Finally, the groundwater potential was categorized into five classes (very high (VH), high (H), moderate (M), low (L), very low (VL)) and verified by examining the specific capacity of individual wells on each class. The wells in the area categorized as VH showed the highest median specific capacity (5.2 m³/day/m), while the wells with specific capacity < 1.39 m³/day/m were distributed in the areas categorized as L or VL. The accuracy of GPM generated in the work looked acceptable, although the specific capacity data were not enough to verify GPM in the studied large watershed. To create GPMs for the determination of high-yield well locations, the resolution and reliability of thematic maps should be improved. Criterion values for groundwater potential should be established when machine learning or statistical models are used in the GPM evaluation process.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-19
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• 2019

본 연구는 부모의 양육태도 및 학교생활적응이 청소년의 문제행동에 미치는 영향을 하위요인별로 구체적으로 밝히고, 부모의 양육태도 및 학교생활적응과 청소년의 문제행동의 관계에서 자아탄력성에 따른 조절효과를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 한국아동·청소년 패널조사 2010(KCYPS)의 중1 패널 데이터 가운데 4차 자료(2013)인 고등학교 1학년생 총 2,017명을 연구대상으로 분석하였다. SPSS WIN 22.0 통계 프로그램을 이용하여 신뢰도, 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 부모의 양육태도(감독, 애정, 합리적 설명, 과잉간섭, 과잉기대, 비일관성) 및 학교생활적응(교사관계, 교우관계, 학교규칙, 학습활동), 자아탄력성이 청소년의 문제행동에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 교우관계(-)는 청소년의 문제행동에 미치는 영향력이 가장 높았으며, 학습활동(-), 비일관성(+), 자아탄력성(-), 과잉간섭(+), 감독(-) 순으로 유의미하게 나타났다. 그러나 애정, 합리적 설명, 과잉기대, 교사관계, 학교규칙은 청소년의 문제행동에 유의미한 영향력이 없었다. 둘째, 부모의 양육태도(긍정적인 양육태도, 부정적인 양육태도) 및 학교 생활적응(대인관계, 학교적응)과 청소년의 문제행동의 관계에서 자아탄력성의 조절효과를 분석하였다. 청소년의 문제행동에 영향을 미치는 부모의 긍정적인 양육태도, 대인관계, 학교적응 각각에서 자아탄력성의 조절효과가 나타났다. 그러나 청소년의 문제행동에 영향을 미치는 부모의 부정적인 양육태도에서는 자아탄력성의 조절효과가 나타나지 않았다. 그리고 부모의 양육태도(긍정적인 양육태도, 부정적인 양육태도) 및 학교생활적응(대인관계, 학교적응)이 청소년의 문제행동에 미치는 영향에서 자아탄력성의 조절효과가 전체적으로 나타나지 않았다. 본 연구결과를 통해 가정과수업을 통한 안전교육의 일환으로 다양한 자아탄력성 증진 프로그램의 개발 및 연구가 필요하다고 할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권6호
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• pp.765-780
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• 2018

본 연구의 목적은 교사의 전문적 시각에 대한 기존 연구 분석을 통해 다양한 연구자들의 이론적 관점, 연구 방법, 연구 결과를 비교, 종합하고 이로부터 과학교사의 전문적 시각과 관련된 후속 연구에 대해 시사점을 얻고자 하는 것이다. 1997년부터 2017년에 발표된 논문 중 초록에 'professional vision'과 'teacher'를 포함한 논문을 ERIC, Educational Source, Web of Science 데이터 베이스를 활용하여 검색하였다. 최종 분석 대상은 21개 논문이며 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연구자들은 전문적 시각을 교사의 지식과 구분되는 새로운 교사 전문성 구인이라고 보고 있었다. 교사의 전문적 시각을 특정한 순간이나 특정한 상황에서 활성화 되는 지식 또는 능력으로 보고 있으며, 여러 지식이 구조화되고 통합되어 나타나는 것이라고 보고 있다. 둘째, 전문적 시각의 분석틀은 대개 선택적 주목과 추론의 두 과정을 포함하고 있었다. 선택적 주목의 경우에는 수업의 여러 측면이나 바람직한 교수 학습 요소들을 하위 범주로 하고 있었으며, 추론의 경우에는 위계가 있는 수준이나 독립적 추론 능력 요소들을 하위 범주로 하는 연구들이 있었다. 셋째, 연구 방법 측면에서는 초등교사보다는 중등교사를 대상으로 하는 연구가 더 많았고, 수학과 과학을 비롯하여 다양한 교과 영역으로 확장되고 있었다. 대부분의 연구가 수업 비디오를 활용하고 있으며, 연구 참여자의 수업을 활용한 연구보다 연구 비참여자의 수업 비디오를 활용하고 있는 경우가 많았다. 전문적 시각의 측정 혹은 분석은 전문가와의 응답 일치 여부로 정량적으로 점수화하는 경우와 토론과 면담의 정성적 자료를 활용하여 특징이나 수준을 범주화하는 경우로 대별되었다. 넷째, 연구의 목적과 결과를 살펴본 결과, 대부분은 전문적 시각에 대한 실태조사 연구였으며, 전문적 시각을 조사하는 도구를 개발하거나 전문적 시각 향상 방안을 제안하고 그 효과성을 보는 연구도 있었다. 여러 연구에서 예비 교사 보다는 현직 교사의 전문적 시각이 높다고 보고하고 있으며, 전문적 시각을 증진시키기 위해서는 수업 비디오를 활용한 교사교육 프로그램이 효과적이라고 보고하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.