• 상하수도학회지
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• 제34권1호
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• pp.35-43
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• 2020

Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.521-536
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• 2006

초 중등교육의 Blended Learning은 교실에서 ICT를 활용하여 전통적 면대면 수업의 한계점을 보완할 수 있으며 방과 후 Online을 통해 다양한 상호작용은 물론 Offline과 다른 학습 경험을 갖도록 할 수 있다. 특히 초 중등 교육에서 이 두 형태의 학습을 상호 연계 보완할 수 있는 Bended Learning은 학습자들의 협력적 지식 창출을 보다 활발히 촉진할 수 있다는 점에 그 강점이 있다. 이를 위해 문헌 연구를 통해 Online Offline 혼합 학습 형태인 Blended Learning에서의 협력적 지식 창출과정을 개념적으로 모형화 하고, <중략> 그 결과, 개념적 모형과 현장의 차이를 분석, 이를 반영하여 실제와 모형사이의 간극을 줄인 모형을 도출하였다.

• 교육녹색환경연구
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• 제12권2호
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• pp.43-52
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• 2013

This study aims to theoretically examine the educational and living elements that are needed for social education in the school system and suggest an approach to apply this result to the environmental aspects of the space in schools. To do this, characteristics of space in exemplary middle school oversee were analyzed. Also, the characteristics and status of the school space environment that foster socialization were examined. In order to increase students' social skills, the following community space should be considered. 1) teaching and learning spaces facilitating a variety of teaching methods, such as lecture, discussion, seminar classes, 2) open-spaces for communication among students, such as home base, hall, library, museum, and restaurant, 3) open-spaces for STEM education, 4) transparent windows located in the boundary wall between classrooms and hallways, 5) a large performance stage for presentation of student activities and experiences, 6) smart-learning spaces for fluent ICT system in classes and in public spaces, 7) restaurants and libraries located in the middle space of the school, and 8) ecological environments for student learning.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.104-108
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• 2023

This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2019

금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제7권1호
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• pp.17-23
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• 2015

전 세계적으로 소프트웨어에 대한 관심이 커지고 교육의 필요성에 대한 인식이 확산되고 있는 가운데, 우리나라에서는 2015년 중학교 신입생부터 소프트웨어 중심사회 실현전략으로 소프트웨어에 대한 교육을 의무화하겠다고 발표했다. 평소 컴퓨터에 대한 관심이 많고 컴퓨터를 좋아하는 학생들에게서는 긍정적인 반응이 보이는 반면, 현재의 학업 공부만으로 벅찬 학생들 입장에서는 부정적인 반응도 보일 수 있다. 즉, 실제 교육에 있어서 단순하게 의무교육만 존재하고 실제로 체계적인 교육이 이루어지지 않는다면 오히려 제대로 된 교육을 받기도 전에 흥미를 잃어버려 아예 관심을 돌려버리는 일이 생길 수도 있다. 그렇다면 기초부터 체계적인 교육을 하기 위해 필요한 것이 무엇이고 어떻게 소프트웨어를 쉽고 재미있는 것으로 인식시킬 수 있는지 고민할 필요성이 있다. 본 논문에서는 제작된 장치에서 프로그램을 수정하고 적용하면서 프로그래밍 툴과 프로그램언어를 익힐 수 있어 좀 더 쉽고 효율적인 소프트웨어 교육을 진행할 수 있도록 하는 하드웨어와 기본 소프트웨어를 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-8
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• 2017

최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.433-445
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• 2007

정보사회로의 진입과 함께 정보격차는 사회 불평등을 초래하는 새로운 요소로 등장하였다. 특히 학교에서 ICT 활용교육, e-러닝, u-러닝이 점차 확대됨에 따라 학생층에서 나타나는 정보격차는 교육 기회의 불평등으로까지 이어질 우려를 낳고 있다. 이에 따라 학교 구성원들의 정보격차 실태에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 학생 및 교사의 정보화 수준과 정보격차 현황을 파악하기 위하여, 경남도내 초중등 학생과 교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 정보화 수준의 측정은 3개 하위 지수(접근, 역량, 활용)에 대한 가중 평균으로 계산하였다. 조사결과 학생과 교사 집단 모두 역량지수에서 가장 큰 격차를 보였다. 또한 역량지수와 활용지수와의 상관관계를 분석한 결과 두 집단 모두 정적상관을 보여 정보 역량의 차이가 정보격차를 이해하는데 중요한 요인임을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.31-40
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• 2009

영어 능력 향상에 있어 원어민 교사 활용은 매우 중요하다. 그러나 농어촌의 학교들은 생활문화 환경의 열악으로 원어민 교사를 제대로 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 온라인 화상 시스템으로 원어민 교사에 의한 수업을 지원하고 온라인 컨텐츠를 활용하여 수준별 개별화 교육을 지원하는 하이브리드 모델을 통하여 학업 성취도를 높이는데 있다. 본 연구는 대도시, 중도시, 농어촌 소도시의 3개 집단에서 초 중등 2개 학교씩 6개 학교의 150명을 대상으로 3개월간 적용하였다. 연구방법은 하이브리드 모델의 적용 전후를 T-테스트를 통하여 비교하는 실험연구를 중심으로 하였다. 영어 교육에 적용 후 분석 결과 이해력은 상위 집단이 쓰기 능력은 하위 집단이 높게 향상되었다. 전체 영어 능력 향상 정도는 하위 집단이 상위 집단보다 높았다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.157-171
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• 2021

스마트폰 보급과 ICT 기술을 발전에 따라 택시영업의 형태는 배회영업에서 플랫폼 기반 영업으로 변화해왔다. 이는 이용자의 이동성 및 접근성을 향상시키는 장점을 갖고 있지만 반대로 단거리 및 첨두수요 시간대의 간접 승차거부 등의 문제를 지속적으로 발생시키고 있다. 간접승차거부는 호출이 발생했을 때 이를 무시하고 수락하지 않는 경우를 의미하며 이를 개선할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 택시 운행 데이터를 통해 강화 학습 기반 호출 간 기대수익 조정 시뮬레이션을 수행하여 택시 수급의 불일치 완화 방안을 도출하고자 한다. 분석 결과 운행 완료율에 따라 인센티브 지급을 할 경우 평균 운행 완료율이 50.29%에서 54.24% 수준까지 증가함을 확인하였으며 5,000원 미만 단거리 구간에서 5.86%의 개선 효과를 도출하였다. 운행 완료율의 개선으로 운전자에게는 수익성 개선, 승객에게는 대기시간 감소의 편익을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 택시 서비스 전반의 만족도 향상이 나타날 것으로 사료된다.