최근 인공지능 분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 거대 언어 모델은 교육에 대한 응용 가능성을 보 이며, 교육학의 거의 모든 분야에서 그 활용 방안이 연구되고 있다. 이러한 연구는 공학 교육에서도 주목 받고 있다. 그러나 구체적인 활용 분야와 방법에 대해서는 아직 많은 연구가 필요한 상황이다. 특히, 거대 언어 모델을 이용한 교육과정 설계와 개선에 대한 연구는 인공지능 공학과 교육학 두 분야에서 모두 중요한 연구 과제로 부각되고 있다. 이러한 응용 필요성에 대한 예시이자 전략으로써, 본 연구는 OpenAI에서 발표한 최신 거대 언어 모델인 ChatGPT-4o를 이용하여 한국과학기술원(KAIST) 공과대학 학부 전공 과 목과 S전자 DS부문(반도체사업부) 직무 사이의 연관성을 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학과 기업체 양측에 반도체 산업 인력 양성과 채용에 대한 실질적인 응용 전략을 제안한다. 이를 위해 KAIST 공과대 학 학부과정에 개설된 모든 전공 과목과 S전자 DS부문(반도체사업부)의 직무기술서를 ChatGPT-4o에 학습시켜 각 과목이 특정 제품군, 직무와 가지는 연관성을 특정 범위와 기준에 의거하여 정량화된 점수로 평가했다. 또한, 각각의 직무, 전공, 과목별로 확보한 데이터를 기초적인 통계 분석을 통해 평가했으며, 구직자와 구인자의 활용 가능성에 초점을 두고 특정 전공의 각 직무별 연관성과 특정 직무의 각 전공별 연관성, 그리고 특정 직무 및 전공의 반도체 제품군별 연관성 등 다양한 조건에서 분석을 진행하였다. 또 한 본 전략에 대한 반도체 산업 실무자 견해를 수집하여 실제 전략으로의 활용 가능성을 검증하였다. 분 석 결과, 간단한 질문과 분석만으로도 전공, 교과목별로 유의미한 직무 연관성의 차이를 확인했다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 대학 교육과정의 개선과 기업 채용 및 양성 과정에서의 응용 전략을 제시한 다. 이 연구는 대학과 산업 간의 협력을 통해 인적자원 개발과 채용 효율성 증대에 기여할 것으로 기대한 다. 또한, 후속 연구로 구직자와 구인자, 교수자 등 본 연구의 효과를 확인할 수 있는 집단을 대상으로 한 대규모 설문조사 및 전문가그룹 대상 질적연구 등을 제안하여 실제 활용도와의 비교 분석 연구를 제안 한다. 결론적으로, 본 연구는 거대 언어 모델을 활용하여 필요한 인재를 양성하기 위한 교육 과정 설계의 구체적인 응용 가능성을 제시함으로써, 인공지능을 이용한 교육 분야에 대한 기여 방안을 모색한다.

The purpose of this study was to investigate how the English speaking ability of Korean EFL college students was affected by their interactions with Talk-to-ChatGPT while taking an ‘English Interview’ class. Thirty pieces of English conversation scripts with thirty chatbot conversations created by five students were collected for analysis. Two online text analysis programs, Quillbot including word counter and grammar checker and T.E.R.A.(Text Ease and Readability Assessor), were used for data analysis. The findings of data analysis revealed that 1) The average length of the sentences and words spoken by the participants has increased through English speaking practice using Talk-to-ChatGPT, and 2) There was no significant change in text ease and readability, and coherence of students’ utterances through English speaking practice using a chatbot while there were differences depending on their English proficiency levels. 3) Students A, B, and D, who had relatively low levels of English proficiency, showed a slight increase in syntactic accuracy and semantic clarity in their English interview practice. Based on the study findings, pedagogical implications for the effective use of AI-based apps or programs in English speaking classes were presented.

본 연구는 성격이 정신병리를 예측하는 가를 지도식 기계학습 방법론을 통해 확인해보고자 하였다. 이를 위해, 한국판 싱어루미스 심리 유형 검사(K-SLTDI) 제 2판과, KSCL-95 검사를 사용하여 전국의 총 521명의 성인을 대상으로 비대면 설문조사를 실시하였다. 예측 분석을 위하여 군집분석, 분류분석, 회귀기반 디코딩을 수행하였다. 그 결과 정신병리의 심 각도를 반영하는 4개의 군집을 확인하였다. 또한, 한국판 싱어루미스 심리 유형 검사로 정신병리 수준에 대한 가설 기반 및 데이터 기반 심각도가 반영된 군집을 예측할 수 있었으며, 이는 전체 KSCL-95 및 3개의 상위 범주, 그리고 타당도에 대해 모두 정확하게 분류되었다. 회귀기반 디코딩 결과는 SLTDI 유형검사는 전체 검사 데이터를 활용하였을 때 임상수준 을 유의미하게 예측할 수 있었으며, KSCL-95의 22가지 하위 범주 중 긍정왜곡, 우울, 불안, 강박, PTSD, 정신증, 스트레 스 취약성, 대인민감, 낮은 조절을 유의수준에서 개별적으로 예측하였다. 이러한 연구 결과는 성격 검사가 정신병리의 심 각도에 대한 선별 도구로 활용될 수 있고 예방 및 조기 개입 전략을 구현하는 데 활용될 수 있음을 시사한다.

목적: 가상현실을 구현하는 HMD의 광학계를 이용하여 가상현실 기반의 사위검사법을 개발하였다. 방법: HMD(Oculus rifts, Oculus, USA)를 이용하여 가상현실에 3m 및 40 cm의 사위 시표를 생성했을 때 HMD의 디스플레이에 송출된 타깃의 분리도를 측정하였고, 광학렌즈에 의해 결상된 디스플레이의 타깃 상 위치와 분리도, 배율 등을 산출하였다. 가상현실의 사위 시표는 수정된 토링톤 시표와 마독스 봉을 기반으로 제작했으며, 가상의 검사실을 제작하였고, 사위 측정 방법을 컨트롤러에 프로그래밍하였다. 결과: 가상현실에 3m 및 40 cm의 사위 시표를 생성했을 때 HMD의 디스플레이에 송출된 타깃의 분리도는 각 각 62.49mm, 58.29mm이었다. 디스플레이의 타깃은 광학렌즈에 의해 상 배율 8.07×로 광학렌즈로부터 전방 269.44mm에 상이 맺었으며, 타깃 상의 분리도는 각각 57.51mm, 20.16mm이었다. 사위 시표의 위치 인식은 HMD 사용자의 양안으로부터 양쪽 디스플레이의 타깃 상을 연결한 양안의 주시선이 교차하는 지점에서 이루어지는 것으로 나타났다. HMD를 착용했을 때 양쪽 디스플레이에 검사실 및 사위 시표가 생성되어 양안이 동시 주시를 하 였고, 컨트롤러의 트리거를 당겼을 때 우측 디스플레이의 영상이 적색선으로 교체되면서 양안의 시선이 분리되었 다. 사위검사 시 검사거리의 전환은 컨트롤러의 y-버튼을 이용했으며, 수평 사위 측정은 우측 컨트롤러의 트리거, 수직 사위 측정은 왼쪽 컨트롤러의 트리거를 이용하였다. 결론: 이상으로 가상현실을 기반의 사위검사법을 개발한 본 연구는 안경광학 분야에서 VR 기술의 활용에 대한 기초자료를 제시하였다고 생각한다.

This study proposes a construction plan for the Korea Navy's next-generation TSCE(Total Ship Computing Environment) based destroyers to address rapidly evolving maritime threats and decreasing military manpower. It focuses on system integrated ship construction based on TSCE for quick response time with fewer operators, improving the efficiency of systems and Equipments installed in the ship. The methodology includes analyzing TSCE-based system integration theories and levels. also analyze system integration in U.S. Navy’s Zumwalt destroyers and Littoral Combat Ships, conducting expert surveys to build consensus on system integration methods, proposing operational efficiency improvements through TSCE-based system integration. Additionally, we propose an architecture of TSCE with real time OA(Open Architecture) from both functional and physical perspectives, verified through Python simulations. The study suggests optimal crew sizes for next-generation destroyers through comparative analysis of TSCE based integration types. It emphasizes the importance of system integration in naval ship construction, presenting specific measures to enhance operational efficiency and optimize crew operations. The findings are expected to contribute significantly to enhance the future naval capabilities of the Korea Navy.

This study was conducted for the purpose of systematically identifying research trends in technology transfer and commercialization and setting future research directions in academia. Over a total of 35 years (1987-2021), 146 papers related to technology transfer and commercialization were analyzed for research period, research area, research methods, and research subjects. The research results are as follows. First, the largest number of papers (55) was published during the Park Geun-hye administration. Second, among major academic journals, only the ‘Korea Society for Technology Innovation’ had a relatively high proportion of research. Third, quantitative research (38%) was the most widely applied research method. Fourth, the most frequent research target was institutions/systems (44%). Additionally, the results of frequency analysis of 729 keywords were presented in a word cloud. This study is significant as the most current study that attempted bibliographic analysis of technology transfer and commercialization research papers over the past 35 years.

본 연구는 웹툰 IP 기반의 게임의 성공과 실폐 사례를 분석하고 안정적인 웹툰의 게임화를 위 해 웹툰 장르별 특성에 맞는 텍스트 기반 게임 유형을 제안한다. 로맨스, 판타지, 액션, 스릴러, 드라마, 코미디 등 다양한 웹툰 장르와 인터랙티브 소설, RPG, 턴제 전투게임, 텍스트 어드벤처 등 게임 장르를 매칭하여 각 장르의 핵심 요소를 게임 메커니즘으로 전환하는 방안을 제시한 다. 또한 텍스트 기반 게임의 장점으로 상상력 자극, 깊이 있는 스토리텔링, 상호작용성 증대 등을 언급하며, 이를 통해 웹툰 IP의 확장과 팬 참여 촉진 가능성을 탐구한다.

This study develops a model to determine the input rate of the chemical for coagulation and flocculation process (i.e. coagulant) at industrial water treatment plant, based on real-world data. To detect outliers among the collected data, a two-phase algorithm with standardization transformation and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) is applied. In addition, both of the missing data and outliers are revised with linear interpolation. To determine the coagulant rate, various kinds of machine learning models are tested as well as linear regression. Among them, the random forest model with min-max scaled data provides the best performance, whose MSE, MAPE, R2 and CVRMSE are 1.136, 0.111, 0.912, and 18.704, respectively. This study demonstrates the practical applicability of machine learning based chemical input decision model, which can lead to a smart management and response systems for clean and safe water treatment plant.

This study aims to develop a comprehensive predictive model for Digital Quality Management (DQM) and to analyze the impact of various quality activities on different levels of DQM. By employing the Classification And Regression Tree (CART) methodology, we are able to present predictive scenarios that elucidate how varying quantitative levels of quality activities influence the five major categories of DQM. The findings reveal that the operation level of quality circles and the promotion level of suggestion systems are pivotal in enhancing DQM levels. Furthermore, the study emphasizes that an effective reward system is crucial to maximizing the effectiveness of these quality activities. Through a quantitative approach, this study demonstrates that for ventures and small-medium enterprises, expanding suggestion systems and implementing robust reward mechanisms can significantly improve DQM levels, particularly when the operation of quality circles is challenging. The research provides valuable insights, indicating that even in the absence of fully operational quality circles, other mechanisms can still drive substantial improvements in DQM. These results are particularly relevant in the context of digital transformation, offering practical guidelines for enterprises to establish and refine their quality management strategies. By focusing on suggestion systems and rewards, businesses can effectively navigate the complexities of digital transformation and achieve higher levels of quality management.

본 논문은 모바일 폰 사진을 활용하여 도시 공간에서 전력선과 건물 사이의 거리를 편리하게 모델링하고 측정하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 정확성을 평가하였다. 모바일 장 치용 2뷰 지오메트리를 사용한 전력선과 건물의 3D 재구성 방법을 설계하여 어디에서나 즉시 측정할 수 있도록 하였다. 특징점을 사용하여 전력선과 건물 사이의 거리를 계산하고 건물 정 보를 활용하여 게임 가상 공간에 전력선과 전주를 배치할 수 있다. 본 논문에서는 대전시 내 10개의 위치에서 실험을 실시하고, 상업용 시스템과 LiDAR가 있는 경우와 없는 경우를 포함 한 이전 방법과의 성능을 평가하였다. 우리의 방법을 스마트폰에 구현했기 때문에 장점은 휴 대성과 저렴함이다.

This study explores the use of a Deep Autoencoder model to predict depression among plant and machine operators, utilizing data from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, n=3,852). The Deep Autoencoder model outperformed the Logistic Regression, Naive Bayes, XGBoost, and LightGBM models, achieving an accuracy of 86.5%. Key factors influencing depression included work stress, exposure to hazardous substances, and ergonomic conditions. The findings highlight the potential of the Deep Autoencoder model as a robust tool for early identification and intervention in workplace mental health.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

본 연구는 베트남인 유학생이 실제 대학 생활 부적응으로 인해 겪고 있는 문제점을 토대로 대학 생활 이해 향상을 위한 PBL 기반 대학 생활 문화 수업의 구체적인 절차 및 수업 방안을 제시하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 PBL의 개념 및 절차, 교육적 효과 등 이론적 배경을 살펴보 았고 이를 토대로 PBL의 문제를 개발하였다. 개발된 문제는 한국 대학 수업 환경과 운영 방식, 한국인과의 관계 형성, 목표어 의사소통 능력 향 상 등을 목표로 설정되었고 실제 문제를 해결하는 과정에서 학습이 이루 어질 수 있도록 PBL의 수업 절차를 제시하였다. 결론적으로 본 연구는 실제 대학 생활에서 겪고 있는 학습자의 ‘문제’를 PBL의 ‘문제’로 개발하 여 수업 절차를 마련하였고 실제 교육 현장에서 활용할 수 있는 교육 방 안을 마련하였다는 점에서 의의를 들 수 있지만 실제 수업에 적용하여 외국인 학습자의 한국 대학 생활 이해 능력 향상을 측정하지 못하였다는 점에서 한계를 가지고 있다.

이 연구는 통합기술수용이론(UTAUT)을 확장한 UTAUT2 모델을 활용 하여 치의학과 학생들의 UBT 수용의도에 영향을 미치는 요인을 분석하 고, 성별에 따른 조절효과를 검토하였다. 이를 위해 한 국립대학교 치의 학과 졸업시험에 응시한 학생 157명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 연구참여자의 성별, 나이, 입학 유형, 태블릿 PC 보유 여부, 스마트기기 활용 능력 등 인구통계학적 정보와 스마트기기 사용 경험, 그리고 UTAUT2 모델에 기반한 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 습관 등 요인과 UBT 수용의도를 평가하는 21개의 문항 등 총 27 개의 문항을 활용하였다. 설문조사 분석 결과에 따르면 사회적 영향과 습관 요인이 치의학과 학생들의 UBT 수용의도에 유의미한 영향을 미쳤 으며, 습관 요인과 UBT 수용의도간 관계에 대한 성별의 조절효과가 확 인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 UBT 도입을 촉진하기 위해 학생들의 긍정적인 인식을 높이는 홍보 활동, 정기적인 연습 기회 제공, 성별 맞춤 형 접근, 기술적 지원과 자원 제공 등의 전략을 제안하였다.

이동 물체의 전역 경로 탐색에 있어 출발지점과 도착지점은 반드시 필요한 조건 중 하나이다. 선박의 경로 탐색에 있어 도착 가능 지점은 부두 이외 선박의 입출항 전 대기 장소 및 선박 수리 등 다양한 목적으로 이용되는 정박지(Anchorage)도 포함될 수 있다. 이 러한 정박지는 연안 해역 환경에 따라 특정 형태로 설계된 공간으로 경로 탐색을 위한 도착지점은 선박이 정박을 위한 투묘 지점이라고 볼 수 있다. 이에, 본 연구에서는 샘플링 기반 탐색 알고리즘 중 PRM 및 계산 기하학 알고리즘을 통해 정박지라는 특정 공간에 대해 다른 선박이 점유하지 않는 공간 탐색을 통한 투묘 지점 산출 방법을 제시하였다. 또한, 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 국내 목포항 11번 정박지를 대상 해역으로 선정하고 시뮬레이션을 수행한 결과 다른 선박이 점유하지 않는 공간에 대해 투묘 지점을 탐색할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 선박의 의사 결정 및 VTS의 정박지 관리를 위한 지원 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 유해 해양생물의 고밀도 출현을 조기에 탐지하기 위한 시스템 구축이다. 수중영상 기반 객체탐지 모델의 정 확도와 이미지 처리속도를 고려하여 실시간 적용에 적합한 YOLOv8m을 선정하였다. 영상 데이터를 해양생물 탐지 알고리즘에 적용한 결 과 다수의 어류 및 간헐적인 해파리 출현을 탐지하였다. 학습 모델의 검증 데이터에 대한 평균 정밀도는 0.931, 재현율은 0.881, mAP는 0.948로 산출되었다. 또한, 각 클래스별 mAP는 어류 0.970, 해파리 0.970, 살파 0.910로 모든 클래스에서 0.9(90%) 이상으로 산출되어 우수한 성능을 확인하였다. 과학어탐 시스템을 통해 객체의 탐지 범위와 시간에 따른 수중 객체탐지 결과를 확인할 수 있었으며 에코적분 격자 평균을 적용하여 시공간축으로 스무딩 처리된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 평균체적후방산란강도 값이 분석 도메인 내 객체탐지 여부에 따른 변동성을 반영하는 것을 확인할 수 있었다. 수중영상 기반 객체(해양생물)탐지 알고리즘, 환경조건(야간 포함)에 따른 수중영상 보정 기법, 과학어탐 시스템 기반의 정량화된 탐지결과를 제시하고 향후 다양한 사용처에서의 활용 가능성을 토의하였다.

Considering the negative impact of IUU fishing on fishery resources and fishery management, a revised approach for estimating risks of the ecosystem-based fisheries assessment (EBFA) of Zhang et al. (2011) was developed that incorporates three components of the IUU (illegal, unreported and unregulated) fishing as penalties. In this study, we introduced ways to develop indicators of IUU fishing suitable for the Korean fishery and apply them to ecosystem-based resource assessment. The indicator for the illegal fishing component was set as the fishing without licenses or permits, and that for the unreported fishing component was set as unreported fishing activities. Indicators for the unregulated fishing component were set as fishing operated by illegal fishing gear, illegal fish capture, fishing operations in prohibited fishing area, and fishing with restrict permits. IUU fishing significantly impacts the stock of target species. Therefore, in this study, the influence of IUU fishing is included in the Species Risk Index (SRI) at the species level, and weights are assigned based on the ratio of the stock, as     ․     . The revised ecosystem-based fisheries assessment method, which considers the impact of IUU fishing, was applied to major fisheries on the south coast of Korea. It is necessary to reduce the non-reporting rate through the expansion of the TAC system and improve the accuracy of statistical compilation. To this end, the electronic fishing reporting system, which is being implemented on all vessels in Korean distant water fishing vessels, should be introduced to the coastal and offshore fisheries as well.