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        61.
        2023.02 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        4,000원
        62.
        2022.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의 장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내 에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.
        4,000원
        63.
        2022.12 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 인공지능과 블록체인 기반 사회 복지 서비스 사례 연구에 관련된 논문으로 국내외 다양한 ICT 융복합 복지 서비스에 대해 살펴보았다. 의료 분야에 적용되고 있는 AI 기술을 의료이미지 분석, 심장초음파, 뇌신경 분야, 디지털병리 분야 등으로 구분하여 살펴보고 각 사례 별로 적용된 기계학습 및 딥러닝 방법론에 대해 서술하였다. 국내 외 공공 의료 복지 분야에 적용되고 있는 블록체인 기술의 다 양한 사례를 살펴본다. 미국에서 시행 중인 블록체인 기반 출생증명, 에스토니아의 블록체인 기반 건강 기록 암호화 기술 및 복지 서비스 등에 대해 살펴본다. 마지막으로 다양한 ICT 기술이 접목된 미래 사회 복지 서비스의 발전 방향에 대해 고찰하고 기술적 한계점과 사회적 합의가 필요한 부분에 대해 고민해 본다.
        4,000원
        64.
        2022.12 구독 인증기관·개인회원 무료
        67.
        2022.12 KCI 등재후보 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구에서는 외국인 유학생을 위한 교양교육과정을 제안하 려는 목적으로 교양교육표준모형, 국내외의 AI 교양교육과정 개발 사 례를 고찰하였다. 또한 AI 교양교육과정의 교수법을 내용중심 접근방 법 중 보호된 내용수업 방법으로 운영하고자 관련된 이론을 살피고 이를 교육과정 개발에 적용해 보았다. 이를 위해서 교사는 제2언어 학 습자들이 이해할 수 있는 방법으로 내용을 제시하고, 적절한 수준의 난이도로 언어를 사용해야 한다는 점을 고려하여 교육과정을 구성하 였다. 또한 H대학에서 AI 교양교육을 받은 학생들을 대상으로 시행한 설문조사를 결과를 반영하여 다음의 세 가지 교육과정 개발 원칙을 수립하였다. 첫째, 학생들에게 한국어로 컴퓨터를 활용할 수 있는 능 력을 배양하도록 기회를 준다. 둘째, 인공지능 교육의 바탕이 되는 컴퓨팅적 사고력을 함께 배양하기 위하여 기초적인 코딩을 진행한다. 셋 째, 인공지능에 대한 개념을 이해하기 위해 개념 학습과 실습 수업을 병행한다. 이를 바탕으로 인공지능 교양 교육과정을 AI 기초와 데이터 분석 두 과목으로 구성하고 교육 내용은 인공지능 개념 학습, 한글로 작동하는 소프트웨어 학습, 인공지능을 적용한 실습, 응용학습의 4단 계를 1학년 1학기와 2학기에 걸쳐 학습하도록 하였다.
        6,400원
        68.
        2022.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        구양수의 애도 시문은 작가 개인이 견지한 문학 이론을 적극 이입함으로써 애도 주제의 서술 범위 확장과 더불어 애도의 새로운 방향성 모색을 가능하도록 유도하고 있다. 그에 따라 구양수는 역사가로서의 태도를 견지하며 사실에 근거한 시문 창작 을 부각시키는 한편, 쉬운 언어와 짧은 편폭 속에 비애의 반응과 작가 개인의 견해 를 적절히 배합시킴으로써 관습주의에 매몰된 기존 애도 시문과의 차별성을 분명히 나타낸다. 이는 거시적으로 북송 문인들이 애도 시문을 대하는 관점의 변화를 나타 내는 징후이자 구양수 애도 시문의 독창성을 담보한다. 구양수가 보여준 애도 시문 의 새로운 작문법의 실천은 애도문학사 변천의 중요한 의미를 규정해준다.
        6,100원
        69.
        2022.12 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        3,000원
        71.
        2022.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        Explainable AI (XAI) is an approach that leverages artificial intelligence to support human decision-making. Recently, governments of several countries including Korea are attempting objective evidence-based analyses of R&D investments with returns by analyzing quantitative data. Over the past decade, governments have invested in relevant researches, allowing government officials to gain insights to help them evaluate past performances and discuss future policy directions. Compared to the size that has not been used yet, the utilization of the text information (accumulated in national DBs) so far is low level. The current study utilizes a text mining strategy for monitoring innovations along with a case study of smart-farms in the Honam region.
        4,000원
        78.
        2022.11 구독 인증기관·개인회원 무료
        Anomaly detection for each industrial machine is recognized as one of the essential techniques for machine condition monitoring and preventive maintenance. Anomaly detection of industrial machinery relies on various diagonal data from equipped sensors, such as temperature, pressure, electric current, vibration, and sound, to name a few. Among these data, sound data are easy to collect in the factory due to the relatively low installation cost of microphones to existing facilities. We develop a real time anomalous sound detection (ASD) system with the use of Autoencoder (AE) models in the industrial environments. The proposed processing pipeline makes use of the audio features extracted from the streaming audio signal captured by a single-channel microphone. The pipeline trains AE model by the collected normal sound. In real factory applications, the reconstruction error generated by the trained AE model with new input sound streaming is calculated to measure the degree of abnormality of the sound event. The sound is identified as anomalous if the reconstruction error exceeds the preset threshold. In our experiment on the CNC milling machining, the proposed system shows 0.9877 area under curve (AUC) score.
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