• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.43-52
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• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.550-559
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• 2018

본 논문은 딥뉴럴네트워크(deep neural network: DNN)를 이용해 사람 걸음 및 배경잡음원에 의해 발생한 마이크로 도플러 신호를 탐지 및 분류 처리하는 연구를 제안한다. 기존 분류처리 연구는 경험 및 통계적인 방법을 통해 분류기 성능에 직접적으로 영향을 미치는 의미있는 특징을 추출하기 위한 복잡한 과정을 포함한다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 다수의 레이어 층을 단계적으로 통과하는 과정을 통해 점진적으로 특징을 재구성 및 생성하므로, 별도의 특징 추출과정을 생략할 수 있으며, 자연스럽게 네트워크상에서 특징을 생성할 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로 도플러 신호 인식을 위한 딥뉴럴네트워크 효과성 입증을 위해, 이진분류기와 다층클래스 분류기를 다층퍼셉트론과 딥뉴럴네트워크를 통해 설계하고 비교분석한다. 실험 결과, 다층퍼셉트론은 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 90.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 86.1 %로 측정되었다. 딥뉴럴네트워크는 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 97.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 96.1 %로 측정되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.85-99
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• 2014

최근 학교폭력, 집단 따돌림과 같은 청소년 문제가 점차 저 연령화가 되고 있는 상황이다. 이러한 상황을 극복하기 위한 하나의 대안으로 감정교육의 중요성이 부각되고 있는데, 기존의 모바일 앱을 분석해 본 결과, 대부분 재미위주와 정보제시 접근에서만 이루어져왔다. 이에 본 연구에서는 감정교육의 기초적 역량인 감정인식 역량에 초점을 두고 학습자들의 진단과 훈련, 적용이 함께 가능한 교육용 모바일 앱을 프로토타입 수준에서 개발하였다. 모바일 앱을 개발하기 위해서 첫째, 감정인식 교육 프로그램을 검토하여 감정인식 역량인 자기감정파악, 자기감정표현, 타인감정파악, 타인감정 공감하기 등을 도출하였다. 둘째, 기존의 감정인식 앱을 분석하여 감정인식 역량을 함양할 수 있는 거시적 설계원리와 미시적 설계전략을 도출하였다. 셋째, 설계원리와 전략에 따른 앱 구조도와 앱 프로토타입에 대해서 전문가 검토 및 형성평가를 실시하여 완성된 모바일 앱 프로토타입을 완성하였다. 본 연구에서 제안한 앱은 재미와 학습, 수행이 함께 이루어지며, 학습자들의 수준에 따른 맞춤형 학습이 가능하다는 점에 의의가 있다. 뿐만아니라, 효율적이고 매력적인 학습공간으로서 체계적인 진단과 훈련을 통해서 초등학생들의 감정인식 역량을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.149-156
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• 2012

서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용한 음성/음악 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있으나 많은 계산 량과 저장 공간을 요구하므로 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 효율적인 구현이 필수적이다. 특히, 서포트벡터 (support vector)의 차원과 개수에 의해 결정되는 서포트벡터의 저장 공간의 크기는 일반적으로 임베디드 프로세서의 캐시 (cache)의 크기보다 훨씬 크므로 캐시에 존재하지 않는 서포트벡터를 메인 메모리로부터 읽어야 하는 경우가 많다. 메모리에서 데이터를 가져오는 데는 캐시나 레지스터와 비교했을 때 상대적으로 긴 시간과 많은 에너지가 소비되어 분류기의 실행시간과 에너지 소비를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 분류기의 데이터 접근 양식을 보다 시간적 근접성을 가지게 변환하여 일단 프로세서 칩으로 불려진 데이터를 최대한 활용함으로써 메모리의 접근 횟수를 줄여 전체적인 서포트벡터의 실행시간의 단축시키는 기법을 제안한다. 실험을 통해 메모리로의 접근 회수의 감소와 이에 따른 실행시간 그리고 에너지 소비의 감소를 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권8호
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• pp.13-20
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• 2015

인구가 증가하고 자원이 고갈되면서 새로운 자원개발을 위한 대안으로 극한지 개발이 떠오르고 있다. 전 세계 육지 면적 중 14%가 극한지 지역에 해당되며, 이 지역들의 개발을 위한 해외극지 건설시장이 많이 확대되었다. 이미 선진국들은 극한지 연구의 필요성을 인식하고 기술 개발에 많은 투자를 하고 있는 반면, 우리나라의 경우 극한지 개발을 위한 기술이 선진국에 비해 매우 낮으며 관련 연구 또한 미약한 실정이다. 국내의 동절기 시공의 경우 지반동결에 의한 강도 및 변형특성에 대한 명확한 기준이 마련되어있지 않으며 현장에서의 간단한 지침을 통해서만 관리되고 있다. 따라서 본 연구에서는 상온($18^{\circ}C$), $-3^{\circ}C$, $-8^{\circ}C$에서 세립분 함량을 0%, 5%, 10%, 15%로 변화하면서 D 다짐 시험을 실시하여 영하온도에서의 다짐특성에 대해 살펴보았으며, 기존의 문헌연구와 비교를 통해 영하온도에서의 다짐에너지에 따른 다짐 효과에 대해 평가하였다. 시험 결과 영하온도에서 다짐에너지가 클수록 최대건조단위중량은 증가하는 것으로 나타났으며, $-3^{\circ}C$에서의 D다짐 시험결과는 상온의 결과와 크게 다르지 않으나 $-8^{\circ}C$ 이하에서의 다짐시공 시 다짐성능의 저하가 상당한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.115-135
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• 2023

본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제41권
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• pp.337-382
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• 2008

직장 생활을 하는 여성들이 점점 늘어나고 있다. 그러나 직장 여성들에 대한 담론은 부족한 편이며, 성과 중심이나 불평등과 같은 편중된 시각이 대부분이다. 여성들의 갈등 경험은 직장 내에서 발생할 수 있는 상호 작용의 다양한 측면을 내포하고 있기 때문에 여성들이 처해있는 직장 생활의 현실을 여실히 보여줄 수 있는 좋은 사례이다. 또한 이 연구는 갈등 연구에 적합한 연구 방법의 하나로 현상학적 연구를 제안하고 있다. 기존의 커뮤니케이션을 중심으로 한 갈등 연구들이 갈등대처 유형과 같은 변인을 밝히는데 치중하였다는 한계를 가지기 때문이다. 갈등은 무엇보다 맥락에 상당 부분 의존하며, 역동적인 상호 작용 속에서 이뤄지기 때문에 구체적이며 총체적인 해석이 무엇보다 필요하다. 이러한 관점에서, 본 논문에서는 여성들이 직장 내에서 겪고 있는 갈등 경험을 현상학적 연구방법으로 연구하였다. 그 결과, 다음의 여덟 가지 주제를 확인할 수 있었다. 첫 번째 주제는 '불합리한 상황', 두 번째 주제는 '위계적 질서'이다. 세 번째 주제는 '갈등에 대한 부정적인 생각'이며, 네 번째 주제는 '여자와 남자의 차이 인식', 다섯 번째 주제는 '관계의 문제를 중시함'으로 나타났다. 여섯 번째 주제는 '소극적 대처 행동'이며, 일곱 번째 주제는 '공격적인 대응', 마지막 여덟 번째 주제는 '적극적으로 갈등에 대처'였다. 아울러 이 같은 결과가 갖는 함의와 향후 연구를 위한 제언이 제시되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.112-120
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• 2009

얼굴 등록자 인증은 얼굴 인식을 기반으로 인증하고자 하는 사람이 등록자인지, 아닌지를 판별하는 것으로, 기본적으로 2클래스 분류 문제이다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM)은 2 클래스 분류 문제에 효과적인 것으로 잘 알려져 있다. 얼굴 등록자 인증의 분류에 사용되었던 기존의 SVM들은 각 클래스 (등록자 클래스, 미등록자 클래스) 구성원의 얼굴 이미지로부터 추출된 이미지 특징 벡터를 이용하여 훈련되고 인증된다. 이렇게 훈련 세트 구성원들의 이미지 특징 벡터들로 훈련된 SVM은 인증시의 얼굴 이미지가 SVM 훈련 세트의 얼굴 이미지들의 조명, 자세, 표정들과 다른 인증 환경의 경우나 등록자의 가입 및 탈퇴 등으로 등록 클래스나 미등록 클래스의 구성과 크기에 변동이 생기는 인증 환경의 경우에, 강인한 성능을 보이기 어려웠다. 본 논문에서는 강인한 얼굴 등록자 인증을 위하여, 효과적인 클래스 구별 특징 벡터 기반 SVM을 제안한다. 훈련과 인증에 사용되는 특징 벡터는 2개의 클래스를 잘 구별할 수 있는 특성을 반영하도록 선택되었기 때문에 이를 이용하여 훈련된 제안된 SVM은 등록자 클래스 구성의 변화 및 얼굴 이미지에 있어서의 조명, 얼굴 자세, 얼굴 표정의 변화에 덜 영향을 받는다. 실험을 통해 제안된 SVM에 기반을 둔 얼굴 등록자 인증 방법이 기존 SVM에 기반을 둔 방법보다 성능이 더 나으며, 등록자 클래스 구성의 변화에도 강인함을 보였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제8권1호
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• pp.25-44
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• 2012

본 연구는 지난 10년간의 보육교사 이직의도와 관련된 선행연구를 바탕으로 이직의도를 억제하는 변인들의 효과크기를 메타분석을 통해 검증하였고 메타회귀분석을 통해 조사시기와 조사지역에 따른 변화추이를 검증하였다. 연구대상으로는 분석을 위해 효과크기 변환이 가능한 논문 33편을 선정하였다. 연구결과 이직의도와 관련된 억제변인군의 효과크기는 조직외면적, 직무, 조직내면적변인군 순으로 나타났고, 세변인군 모두 중간효과크기를 가지고 있는 것으로 나타났다. 조직외면적변인군의 하위변인은 근로시간의 효과크기가 가장 큰 것으로 나타났으며, 직무변인군의 하위변인은 교사효능감과 직무만족이 큰 효과크기를 가진 것으로 나타났다. 또한 조직내면적변인군의 하위변인은 대인관계와 원장과의 관계의 관계가 큰 효과크기를 가진 것으로 나타났다. 조사대상, 조사년도에 따른 이직의도 억제와 관련된 변인의 메타회귀분석 결과 모든 연구 개념들이 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 변인들에 대한 상관분석 결과, 복지후생은 수도권외지역보다 수도권지역일 수록 효과크기가 큰 것으로 나타났다.