• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.193-202
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• 2023

최근 대규모 데이터 세트로 학습된 거대 언어 모델들의 뛰어난 성능이 공개되면서 큰 화제가 되고 있다. 하지만 거대 언어 모델을 학습하고 활용하기 위해서는 초대용량의 컴퓨팅 및 메모리 자원이 필요하므로, 대부분의 연구는 빅테크 기업들을 중심으로 폐쇄적인 환경에서 진행되고 있었다. 하지만, Meta의 거대 언어 모델 LLaMA가 공개되면서 거대 언어 모델 연구들은 기존의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 오픈 소스화되었고, 관련 생태계가 급격히 확장되어 가고 있다. 이러한 배경하에 사전 학습된 거대 언어 모델을 추가 학습시켜 특정 작업에 특화되거나 가벼우면서도 성능이 뛰어난 모델들이 활발히 공유되고 있다. 한편, 사전 학습된 거대 언어 모델의 학습데이터는 영어가 큰 비중을 차지하기 때문에 한국어의 성능이 비교적 떨어지며, 이러한 한계를 극복하기 위해 한국어 데이터로 추가 학습을 시키는 한국어 특화 언어 모델 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 거대 언어 모델의 생태계 동향을 파악하고 영어 및 한국어 특화 거대 언어 모델에 관한 연구를 소개하며, 거대 언어 모델의 활용 방안과 한계점을 파악한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.50-53
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• 2022

YOLOv5에서 객체 탐지를 위해 이미지를 학습 시 기존의 이미지에 위치 정보를 어노테이션 하는 과정이 필요한다. 가장 대표적인 방법이 이미지에 바운딩 박스를 그려 위치 정보를 메타정보로 저장하게 하는 것이다. 하지만 객체의 경계가 모호한 경우 바운딩 박스를 하는 것에 어려움을 겪게 된다. 그 대표적인 예시가 화재인 부분과 화재가 아닌 부분을 분류하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 화재가 났다고 판단되는 샘플 100개의 이미지를 바운딩 박싱 개수를 달리하여 학습시켜 보았다. 그 결과 바운딩 박스를 어노테이션 시 가장자리를 가능한 크게 잡아 하나의 박스로 어노테이션하는 것보다 조금 더 세분화 하여 박스 3개로 어노테이션하여 학습시킨 모델에서 더 뛰어난 화재 탐지 성능을 보여주었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권6호
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• pp.489-502
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• 2022

In this study, a Gaussian process regression (GPR) model as well as six GPR-based metaheuristic optimization models, including GPR-PSO, GPR-GWO, GPR-MVO, GPR-MFO, GPR-SCA, and GPR-SSO, were developed to predict fly-rock distance in the blasting operation of open pit mines. These models included GPR-SCA, GPR-SSO, GPR-MVO, and GPR. In the models that were obtained from the Soungun copper mine in Iran, a total of 300 datasets were used. These datasets included six input parameters and one output parameter (fly-rock). In order to conduct the assessment of the prediction outcomes, many statistical evaluation indices were used. In the end, it was determined that the performance prediction of the ML models to predict the fly-rock from high to low is GPR-PSO, GPR-GWO, GPR-MVO, GPR-MFO, GPR-SCA, GPR-SSO, and GPR with ranking scores of 66, 60, 54, 46, 43, 38, and 30 (for 5-fold method), respectively. These scores correspond in conclusion, the GPR-PSO model generated the most accurate findings, hence it was suggested that this model be used to forecast the fly-rock. In addition, the mutual information test, also known as MIT, was used in order to investigate the influence that each input parameter had on the fly-rock. In the end, it was determined that the stemming (T) parameter was the most effective of all the parameters on the fly-rock.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.591-614
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• 2023

오래전부터 NCTM(National Council of Teachers of Mathematics)과 같은 수학교육기관에서 글쓰기는 필수적인 부분으로 언급해 왔다. 그리고 최근 교육부 조사에 따르면 코로나 시대 이후 기초학력 저하의 심각성을 보고하였다. 본 연구는 수학교육에서 수학 쓰기를 재정의하고, 현재 수학교육에서 제시되는 역량 중 과거부터 언급해 온 문제해결, 의사소통, 추론 영역을 중심으로 글쓰기의 역할과 그 중요성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 연구 결과에서 문제해결에서의 글쓰기는 인지적인 부분을 정리함으로써 개념과 방법을 습득할 수 있는 능력을 기를 수 있고, 의사소통에서의 글쓰기는 재인지 과정을 통해 자신감을 가질 수 있으며, 추론에서의 글쓰기는 단계적으로 어떤 부분이 부족한지를 스스로 파악할 수 있다. 특히, AI를 활용하는 미래 사회에서 수업 환경이 달라지는 만큼 쓰기를 통한 진위성 판단이나 올바른 쓰기 문화 정착을 위해 연구가 이루어질 필요가 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권4호
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• pp.162-172
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• 2024

To analyse the overall research trends in digital therapeutics, this study conducted a quantitative bibliometric analysis of articles published in the last 10 years from 2014 to 2023. We extracted bibliographic information of studies related to digital therapeutics from the Web of Science (WOS) database and performed publication status, citation analysis and keyword analysis using R (version 4.3.1) and VOSviewer (version 1.6.18) software. A total of 1,114 articles were included in the study, and the annual publication growth rate for digital therapeutics was 66.1%, a very rapid increase. "health" is the most used keyword based on Keyword Plus, and "cognitive-behavioral therapy", "depression", "healthcare", "mental-health", "meta-analysis" and "randomized controlled-trial" are the research keywords that have driven the development and impact of digital therapeutic devices over the long term. A total of five clusters were observed in the co-occurrence network analysis, with new research keywords such as "artificial intelligence", "machine learning" and "regulation" being observed in recent years. In our analysis of research trends in digital therapeutics, keywords related to mental health, such as depression, anxiety, and disorder, were the top keywords by occurrences and total link strength. While many studies have shown the positive effects of digital therapeutics, low engagement and high dropout rates remain a concern, and much research is being done to evaluate and improve them. Future studies should expand the search terms to ensure the representativeness of the results.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.15-28
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• 2016

본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통한 학생들의 모델링 능력 변화를 '모델과 모델링에 관한 인식'과 '모델링 실행'의 두 측면으로 살펴보는 것이다. 이를 위해, 중학교 2학년 학생 41명을 대상으로 천문학 내용과 관련하여 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 실시하고, 수업 전과 후에 각각 모델링 능력 검사를 실시하였다. 검사 결과 학생들의 '모델과 모델링에 관한 인식'은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 더 진보된 관점으로 변화하였다. 학생들은 사회적 구성 활동을 통해 모델을 이용하여 자신의 생각을 표현할 수 있다는 것과, 하나의 현상을 설명할 수 있는 복수의 과학적 모델이 존재하며, 과학적 모델이 변화할 수 있음을 인식하게 되었다. 학생들의 '모델링 실행'의 변화는 사전과 사후의 수준 변화에 따라 4 가지 유형(모델링 수준 상승 유형, 모델링 수준 하강 유형, 높은 수준 유지 유형, 낮은 수준 유지 유형)으로 나누어졌다. 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 대부분의 학생들의 '모델링 실행' 수준이 상승하였다. 이러한 변화는 학생들로 하여금 자신의 모델을 다른 모델과 비교하고 경쟁할 수 있는 기회를 제공한 사회적 구성 활동에 영향을 받은 것으로 나타났다. 한편, 일부의 학생들은 오히려 '모델링 실행' 수준이 내려가거나 변화가 없었다. 이 학생들의 학교 과학 성적은 비교적 우수했으며, 정확한 정답을 찾아 시험에서 좋은 성적을 얻는 것을 학습의 목표로 여기고 있었다. 이것은 전통적인 수업방식에 길들여진 학생들이 증거를 기반으로 지식을 구성해가는 과정을 중시하는 과학적 모델의 사회적 구성 수업 방식에 더 큰 어려움을 겪을 수 있다는 것을 말해준다.

• 경영정보학연구
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• 제18권1호
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• pp.57-78
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• 2016

해킹은 현대의 지식기반 사회에 심각한 문제를 야기하고 있다. 해킹으로 인한 피해 규모와 피해 금액 또한 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 현재까지 해커 또는 해킹과 관련한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존 연구에 의하면 해커들은 재미와 같은 내재적 동기에 의해 해킹 기술을 습득하며, 주로 해킹 커뮤니티에서 기술을 습득하는 것으로 알려져 왔다. 또한 최근에는 재미나 흥미 등 내재적 동기는 물론 금전적 보상 등과 같은 외재적 동기도 증가하고 있다고 한다. 그러나 현재까지의 관련 연구들은 표본 수집의 한계로 인해 정성적 연구에 치우쳐 왔다. 따라서 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 해킹 커뮤니티에 소속된 멤버들을 대상으로 계획된 행동이론을 기반으로 한 정량적 연구를 진행했으며, 동기적, 사회적 그리고 환경적 요인이 해커의 학습에 미치는 영향 요인을 규명하였다. 본 연구는 보안 및 해킹 기술을 습득하기 위해 결성된 대학정보보호연합 동아리를 대상으로 2015년 5월에 약 2주 간 설문을 진행했다. 회원 전체에게 이메일을 보내 응답한 215개의 설문지를 바탕으로 연구가설을 검증하고 분석했다. 연구 결과, 해킹 기술 습득자들은 해킹 기술 습득이 사회적으로 비윤리적으로 인식되고 있다는 것을 스스로 인지하고 있었으며, 재미나 흥미와 같은 내재적 동기 및 타인의 인정을 추구하는 외재적 동기 모두 학습 태도에 영향을 주었고, 온라인 해킹 커뮤니티의 접근성과 정보 품질과 같은 환경적 특성이 해킹 기술 습득에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 학문적으로 해킹은 사회적으로 부정적으로 인식된다는 것을 밝혀내어 비윤리적 연구의 주관적 규범의 방향성에 대한 논의를 확장시켰고, 동기 요인들이 해킹 기술 습득 태도에 영향을 미친다는 점을 실증했다. 또한, 해킹 커뮤니티의 특성이 지각된 행동통제의 선행 요건임을 밝혀내어 계획된 행동이론의 적용 범위를 확장했다. 또한, 실무적으로 해커들을 윤리적 해커(정보보호전문가)로 만들기 위한 윤리 교육의 필요성과 해킹 방지를 위한 처벌의 강화 및 과징금 부과 등이 해커의 행동 변화에 영향을 줄 수 있음을 제시했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.313-323
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• 2015

이 연구는 모델링을 강조한 논의 기반 일반화학실험 활동에서 나타나는 학생들의 모델링 변화와 변화 과정 및 모델링에서 나타나는 학생들의 인지과정에 대한 탐색을 통해 논의에 바탕을 둔 교수 전략이 모델링에 어떠한 영향을 미치는지와 변화의 이유를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 일반화학을 수강하는 사범대학 화학교육과 1학년 학생 21명을 대상으로 모델링을 강조한 논의 기반 일반화학실험 여섯 개 활동을 1학기 동안 적용하였고, 학생들의 모델링에서 나타나는 인지과정을 탐색하기 위해 학생 인터뷰 자료를 수집하였다. 모델링 수행에서 나타나는 인지과정의 분석 결과, 효과적인 모델의 요소에 대해 학생들은 시각적 표현, 설득력 있는 설명의 제공, 수사학적 구조의 측면에서 응답하였다. 모델링 과정에서 사용한 전략에 대해서 학생들은 모델링 수행 전과 수행과정의 두 가지 측면에서 응답하였다. 모델링 수행 전에는 실험 보고서를 작성하는 과정에서 중요한 키워드 등을 미리 정리해 두거나 개요를 따로 작성하고 실제 모델링 수행과정에서는 다양한 자료를 이용, 자료를 재구성하여 제시, 핵심개념에 대한 정의와 설명을 제시, 수사학적 구조를 고려, 메타인지를 이용하는 전략을 사용하였다. 모델링 과정에서에서 겪는 어려움에 대한 학생들의 응답은 모델링 전략의 부재, 이해 부족의 두 가지 범주로 나눌 수 있었으며, 이러한 어려움의 해소에 대한 학생들의 응답은 모델링 전략의 부재와 내용 이해 부족으로 나타나는 어려움을 해소하기 위해 어떻게 모델링 전략을 습득하고 내용을 이해하는지로 구분되었다. 학생들은 피드백 단계, 모델링 경험, 실험 보고서에 대한 평가, 자신이 이전에 작성한 모델, 참고문헌을 통해 전략을 습득하며, 내용에 대한 이해는 수업 단계에서 나타나는 논의 과정과 실험 보고서 작성 과정을 통해 이루어졌다. 이러한 결과로부터 모델링을 교수학습에 이용할 때 논의에 기반을 둔 학습전략이 정신 모델을 검증하고 수정하여 표현된 모델로 구현하는 과정에 도움을 주고 과학 개념과 더불어 메타모델링 지식의 이해를 도와 학생들의 모델링 발달에 영향을 줌을 보여 주었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.149-171
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• 2007

이 연구는 초등 수학에서 학생들이 어려움을 느끼고 있는 분수영역에 대하여 내실 있는 분수지도에 필요한 교수학적 내용 지식의 개발을 목적으로 하였다. 교수학적 내용 지식의 개발은 학생들이 학습 내용을 잘 이해할 수 있도록 교사가 가르칠 내용을 효과적으로 지도할 수 있는 교수 방법의 개발에 초점을 두고 있다. 교수학적 내용 지식의 범주로는 교육과정에 대한 이해, 학생과 학생 지식에 대한 이해, 교사와 교사 지식에 대한 이해, 수업 방법, 내용, 운영에 대한 이해, 평가 방법이해를 제시하였다. 이에 따라 분수 관련 교수-학습과 관련하여 수학 교사가 숙지해야 할 내용과 더불어 수업에서 활용할 수 있는 학습 자료를 제시하는 것에 초점을 두고, 각각에 해당하는 교수학적 내용 지식을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 분수 관련 교수학적 내용 지식은 교육 내용과 그에 적절한 교수 방법, 그리고 교육 내용과 관련된 풍부한 소재의 개발과 보급을 통하여 학생의 삶에 유의미한 도구로서의 수학을 인식시킬 수 있는 의미 있는 수학교육으로 변화를 유도할 수 있을 것이다.