• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.217-242
• /
• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.448-448
• /
• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제44권3호
• /
• pp.210-221
• /
• 2023

본 연구의 목적은 예비 지구과학교사들이 지질도에서 단층을 판별하는 동안 그들이 사용하는 내용 지식과 문제해결 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 연구자들은 시선 추적기(Tobii Pro Glasses 2 모델)를 활용하여 예비 지구과학교사들(N=12)이 단층 해석에 대한 문제를 해결하는 동안 그들의 시선 고정 시간, 시선 경로에 대한 자료를 수집하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 그들은 정단층, 역단층, 주향이동단층 등에 대한 개념은 인지하고 있지만, 대부분의 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층 해석에 필요한 절차적 지식은 인지하고 있지 않다. 둘째, 예비 지구과학교사들은 지질도에서 단층을 해석하기 위해 지질 단면도를 그리지 않았고, 3차원적 정보가 아니라 지질도에서 수집한 2차원적 정보를 바탕으로 단층을 판별하였다. 그러므로 차후 교육 현장으로 진출하는 예비 지구과학교사들이 자연현상에 대한 이해와 더불어 그 자연현상을 이해하는데 필요한 절차적 지식을 학습할 수 있도록 교수학습환경을 개선할 필요가 있다. 그리고 본 연구의 결과는 차후 새로운 교육과정을 구성하거나 교사 교육에 대한 자료를 개발하는데 실질적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권7호
• /
• pp.1951-1975
• /
• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권1호
• /
• pp.85-104
• /
• 2023

본 연구의 목적은 초등학생들의 수학 일기 유형들을 분석하고 학년이 올라가면서 수학 일기에서 어떤 변화를 보이는지를 파악하여 수학교육에서 시사점을 얻는 것이다. 이를 위해 '수학 일기 경진대회'에 제출한 교구수학부문 222편의 자료 중 미성년자 학생과 그 학생의 학부모 동의를 모두 받은 170편의 자료를 대상으로 분석하였다. 수학 일기 유형 분석을 위한 틀은 3명의 연구자 간의 독립적인 분석을 통해 12개의 유형을 도출하였다. 연구 결과 첫째, 초등학생들이 쓴 수학 일기 쓰기의 유형으로 관찰 일기, 문제 만들기, 개념 정리 일기, 복습 일기 등 다양한 일기를 쓴 것으로 나타났다. 또한, 학습 영역으로는 수와 연산 영역과 도형 영역에서 두드러지게 일기 쓰기를 진행하는 것으로 나타났다. 둘째, 수학 일기 쓰기에서 나타난 유형은 학년이 올라갈수록 실험에 의한 관찰일기, 문제만들기, 개념정리일기 등이 눈에 띄게 증가하였고, 소수이지만 아이디어 일기와 설명 일기가 새롭게 나타났으며, 반면 게임을 통한 (승리) 전략 세우기와 같은 유형은 하락하였다. 이는 활동중심 또는 단순한 묘사를 필요로 하는 유형에서 수학적 개념을 적극적으로 적용하는 유형으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 이처럼 수학 일기의 유형은 12개 유형으로 분류되었지만 학교 현장에서도 자유롭게 표현할 수 있는 글쓰기에 교구를 적극적으로 활용할 필요가 있겠다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권3호
• /
• pp.471-480
• /
• 2023

본 연구는 코로나 19 감염병으로 인하여 실시하게 된 비실시간 동영상수업과 실시간 화상수업에서 딴짓과 강의만족도가 수업몰입에 미치는 영향을 확인하고자 D대학교 간호학과 재학생 550명을 대상으로 2021년 5월 20일∼6월 4일까지 설문지를 수집하고 분석하였다. 연구결과 실시간 화상수업보다 비실시간 동영상수업에서 딴짓을 더 많이 하는 것으로 나타났으며(t=-2.00, p=.046), 강의만족도(t=-1.54, p=.124)와 수업몰입은 실시간 화상수업(t=-.63, p=.529)에서 더 높게 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 두 가지 형태의 온라인 수업에 참여한 2학년 학생의 강의 만족도(t=13.55, p=.000)와 수업몰입(t=4.48, p=.004)이 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 4학년 학생에서 딴짓이 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다(t=4.68, p=.003). 강의몰입에 가장 영향을 미치는 주요 요인은 강의만족도인 것으로 나타났으며, 비실시간 동영상 수업에서(F=128.49, p<.01) 모형의 설명력은 55.1%, 실시간 화상 수업에서(F=77.24, p<.01) 모형의 설명력은 47.2%였다. 향후 동일한 교수자의 두 가지 형태의 온라인 수업과 학습자중심학습 적용 후 나타나는 딴짓, 강의만족도, 수업몰입의 차이를 확인하는 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2023

본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권5호
• /
• pp.199-206
• /
• 2023

현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.105-112
• /
• 2023

농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.246-260
• /
• 2022

이 연구는 초등학교 3, 4학년 체육교과서 무용 활동의 창의성 교육 내용을 분석하기위해 수행되었다. 이를 위하여 초등학교 3, 4학년 체육과 검정교과서 16종과 보조자료를 수집하였으며 4P 모형에 기반한 체육교과서 창의성 교육 내용분석틀을 활용하여 분석하였다. 연구의 진실성을 확보하기 위하여 전문가협의를 운영하였다. 이에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 창의적 사람 관점에서 창의적 심성에서는 '탐구심'이 가장 많았으며 나머지 요소들은 비교적 골고루 나타났다. 활동 주체는 '개인'과 '동료(팀)'가 비슷한 빈도를 보였다. 둘째, 창의적 과정 관점에서 활동 영역은 모두 '학습'으로 나타났고 활동 목적은 대부분의 요소들이 골고루 나타났으며 창의적 과정이 활용되는 모습이 탐색되었다. 셋째, 창의적 산출물 관점에서 활동 방식은 신체활동수행이 가장 많이 나타났으며 2~3개의 활동 방식이 함께 쓰이고 있었다. 창의성 요소는 모든 요소가 골고루 나타난 가운데 민감성과 정교성이 4개로 가장 많았다. 넷째, 창의적 환경 관점에서 활동 공간은 제약 없음이 대부분이었으며 활동 매체는 신체를 활용한 교육 내용이 많았다. 이 연구를 통하여 무용 활동의 창의성 교육이 양적으로 확대되고 질적으로 심화되어야 함이 요구되었고 무용 활동의 창의성 교육 내용이 타영역으로 확산되어야 할 필요성이 탐색되었다.