• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권3호
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• pp.273-299
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• 2024

이 연구는 국립해양생물자원관에서 운영하는 가족교육프로그램에 참여한 세 가족에 대하여 과학문화에 초점을 맞추어 가족팬덤 형성과정을 문화기술지방법론으로 수행한 질적연구다. 이는 서로 다른 환경의 세 가족이 가족교육을 통해 과학 활동을 일상적 문화실천 행동으로 나타난 향유-해독-변용의 과정을 거쳐 자생적 과학문화실천 형성 과정으로 가족팬덤 완성에 대하여 분석⋅요약된다. 이 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 가족과 함께 한 과학 활동이 유기적인 상호작용을 통해 유대감 강화와 과학문화에 대한 공감대가 확대된다. 둘째, 부모와 자녀는 일상생활에서 과학 관련 경험을 공유하며 과학적 소양인이 될 수 있는 독특하고 자신들만의 문화적 생활 속 문화공유형태로 실천했다는 것으로 나타났다. 이 연구는 완성형 자체로서의 과학문화 가족팬덤의 의미가 아닌, 완성형을 향해 가는 과정으로 종합적으로 밝혀보고자 했으며, 가족활동의 의미생산이 과학문화로 발전시킬 수 있는 사회문화적 함의를 갖는다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.321-332
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• 2024

하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

• 한국사회복지학
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• 제59권2호
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• pp.5-38
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• 2007

이 연구는 근거이론 방법을 활용하여 부유층의 기부과정을 분석한 것이다. 이를 위해 본 연구는 자산규모 10억 이상의 부유층 중 사회복지관련 비영리조직에 지난 5년 동안 지속적으로 매년 1,000만원 이상을 기부해 온 연구참여자 11명을 선정하여 심층 인터뷰하였다. 자료분석 결과, 부유층의 기부과정에 대해 총 161개의 개념이 나타났고, 이를 33개의 하위범주, 14개의 상위범주로 유목화 할 수 있었다. 부유층의 기부과정에 관한 패러다임모형에서는 '기억과 관찰을 통해 배우고' '내 도리(道理)를 자각하며' '마음이 동(動)하는' 인과적 조건을 통해, '누린 자로서의 나눔을 실천하는' 중심현상이 발현되는 것으로 나타났다. 이러한 중심현상의 맥락적 조건은 '사람들의 평가를 의식함', '제한된 기부정보를 가짐', '기부환경을 불신함' 등이었으며, '관계의 활용' 및 '적극성의 배가(倍加)'로 구성되는 작용/상호작용 전략의 중재조건으로는 '내외적 지지받음'과 '신념에 의해 추동(推動)됨' 인 것으로 분석되었다. 그 결과로서 부유층은 기부를 통해 진정한 부자가 된 것 같은 감정을 갖으며, 기부가 삶의 일부이고, 더 나은 미래를 희망하는 결과를 경험하는 것으로 분석되었다. 부유층 기부과정의 핵심범주는 '누린 것을 나누는 관대한(generous) 나눔'이었으며, 이는 부유층의 기부가 이타적이라기보다는 도덕적 자기이익 추구 방향에서의 관대함 실천이라는 특성을 가지고 있음을 보여주는 것이다. 과정분석에서는 부유층이 기부를 시작하는 들어섬 단계에서 일상적 행함의 단계를 거쳐, 기부가 점진적으로 확대되는 순환적 진화단계를 통해 결국 체화의 단계에 이르는 것으로 분석되었다. 이 과정에서 부유층의 기부유형은 적극적 몰입형, 생활내재형, 주변학습형, 감정적동조형 등으로 구분되는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내에서 처음으로 부유층의 기부과정을 근거이론 방법을 활용하여 심층적 이해를 구축하면서 그 과정 및 유형, 상황모형 등을 구체적으로 밝힘으로써 부유층 기부에 관한 이론구축 및 고액모금전략 개발에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 본다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제20권1호
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• pp.45-62
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• 2008

본 연구의 목적은 중학교 가정과교사의 교과관련 자기장학에 대한 인식과 활성화를 위한 요구를 알아봄으로써 앞으로의 가정과수업 개선 및 전문성 신장에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는데 있다. 본 연구는 설문지법과 면담법을 병행하였으며 설문지는 이메일을 통하여 발송하였고 총 177부가 회수되었다. 회수된 설문지는 SPSS/Win (ver10.1)프로그램을 이용하여 평균, 표준편차, 빈도, 백분율 분석을 시행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학교 가정과교사는 학습지도 기술의 향상과 교과내용학적 지식의 폭을 확장시키기 위하여 자기장학이 매우 필요하다고 인식하였다. 둘째, 중학교 가정과교사는 교과와 관련하여 자기장학이 필요한 부분을 가정과 교수-학습 방법과 교과내용학, 가정교육 철학 영역이라 인식하고 있다. 셋째, 중학교 가정과교사는 자기장학의 유형 중 현장견학, 각종 연수 참여, 대중매체의 활용, 연구회 및 모임 참여, 동료 교사와의 정보 공유 등의 순으로 가정교과 수업의 개선 및 전문성 신장에 도움이 될 것이라 인식하고 있었다. 넷째, 중학교 가정과교사는 자기장학의 활성화를 위하여 잡무경감과 시간적 여유, 교사 스스로의 의욕 회복, 물리적 자원의 지원(교실 특별실의 제반 환경 개선 등), 경제적 지원, 다양한 지원 프로그램(연수 및 학회에의 참여 기회 확대, 관련 자료의 데이터베이스 구축 등)에 대한 요구를 많이 하였다. 이와 같이, 중학교 가정과교사의 자기장학에 대한 전반적인 인식은 상당히 높아졌다. 그러나 교과관련 전문성 신장을 위해서는 교사들의 요구가 높은 가정과 교수-학습 방법 영역과 교과내용학 영역뿐만 아니라 가정교육 철학 영역과 가정교육평가 영역에 대한 구체적이고 적극적인 지원도 병행될 필요가 있을 것이다. 또한 가정과교사들은 다양한 교과관련 자료에 빠르고 쉽게 접근할 수 있길 원하고 있으므로 흩어져있는 관련 자료를 좀 더 체계적으로 정리하여 지원하는 것이 시급하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.481-493
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• 2023

고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.