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- 작성자김민희
- 작성일2024-06-04
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우리 학교 데이터인문연계전공에 참여하는 인문대 학부생들이 전공 수업의 결과물을 기반으로 KCI 등재 저널인 <한국콘텐츠학회논문지>에 논문을 게재했다. <한국콘텐츠학회논문지>는 한국콘텐츠학회가 2001년 창간해 콘텐츠 공학, 콘텐츠 디자인, 콘텐츠 응용 관련 논문을 발간하는 학술지이다.우리 학교 인문대학의 데이터인문연계전공에 참여하는 김혜정(위 사진 왼쪽)·김민서(영어영문) 학생은 '단어 온톨로지를 적용한 서술형 강의평가 분석: 학생 중심 강의평가 플랫폼, ‘에브리타임’을 중심으로'라는 제목의 논문을 실었다. 이 논문은 <한국콘텐츠학회논문지> 4월30일자에 게재됐다. 두 학생은 학생 중심의 서술형 강의평가 플랫폼인 에브리타임의 강의평가 텍스트를 분석하여 강의평가에 영향을 미치는 주요 평가 요소에 대해 연구했다. 그 결과, 대학 차원의 강의평가를 분석한 선행연구의 결과와는 달리, 학생들은 교수자의 특성보다 성적과 같은 실리적 가치를 추구한다는 점을 도출해냈다. 인문대학 사학과 공성호(위 사진 오른쪽)·현민호 학생과 문화콘텐츠학과 심진우 학생은 '레벤슈타인 편집 거리 알고리즘을 이용한 법률 용어 오탈자 자동 교정 시스템 제안'이라는 제목으로 논문을 투고, 7월28일자 <한국콘텐츠학회논문지>에 게재 예정이다. 세 학생은 이 논문에서 어려운 법률 용어에 대한 사용자들의 접근성을 높이고자 잘못 사용된 법률 용어를 자동으로 교정해주는 시스템을 고안하여 제시했다. 연구에서 제안한 시스템은 잘못 사용된 법률 용어를 교정하는 데 있어 평균 96%의 정확도를 보여줬으며, 더 나아가 해당 시스템의 정확도를 높이는데 학습에 사용된 전문 어휘의 양이 중요하다는 결과를 보고했다.주저자인 공성호 학생은 인문과학연구소의 학생 연구원으로 연구에 참여하면서 역사 사료에서 정보를 추출하기 위해 자연어처리 기술에 대한 교육 훈련을 받으며, 학습한 기술을 다양한 사료에 적용하다가 연구를 시작했다.연구 논문에서 사용된 레벤슈타인 편집 거리는 단어 형태 간 유사성을 측정하는 자연어처리 기술 중 하나로써 오탈자 교정에 많이 사용되며, 인문과학연구소의 연구에서는 한자명 한글 표기에 따라 조금씩 상이해지는 인물들의 이름 간 유사성을 측정할 때 사용된 기술이다.공성호 학생은 “법률 용어 사용에 있어 어려움을 느끼는 사용자들에게 편의를 제공하고자 연구를 진행하게 됐다”며 “연구에서 사용한 자연어처리 기술 외에도 많은 기술들이 현재도 개발되고 있으며, 이러한 기술들을 여러 분야에 적용한다면 많은 부분에서 편의를 느낄 수 있을 것”이라 전했다.두 논문 모두 인문과학연구소의 문성민 연구교수가 교신저자로 참여했다. 아주대 인문대학에서는 다섯 개 학과(국어국문, 문화콘텐츠, 불어불문, 사학, 영어영문)를 데이터인문연계전공을 공동으로 운영, 인문학적 문해력과 디지털 민첩성 및 데이터 분석 역량을 갖춘 융합형 인재 양성을 목표로 교육을 수행하고 있다. 인문학 전공자에게 맞춤형 SW교육과 문학, 어학/언어학, 역사, 문화학/문화콘텐츠에서 생산되는 빅데이터를 분석할 수 있는 데이터 리터러시 역량 함양에 힘쓰고 있다. #위 사진 설명 : 주저자인 김혜정(사학 22), 공성호(사학 18) 학생문성민 연구교수,사학과 공성호·현민호 학생, 문화콘텐츠학과 심진우 학생
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- 작성자김민희
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- 작성자김민희
- 작성일2024-05-21
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우리 학교 교통시스템공학과 학생들이 '2024년 한국ITS학회 춘계학술대회 학부생 논문 경진대회’에서 각각 대상, 최우수상, 우수상, 장려상을 수상했다.'2024년 한국ITS학회 춘계학술대회'는 지난 4월25일부터 27일까지 제주 한라대학교 한라컨벤션센터에서 ‘포괄적 ITS 기술(Inclusive ITS Technologies)’을 주제로 개최됐다.이번 논문 경진대회에는 ▲아주대 ▲서울대 ▲한양대 ▲서울시립대 ▲인하대 등 9개 대학의 학부생이 참여해 대상(1팀), 최우수상(2팀), 우수상(2팀), 장려상(4팀) 등 총 9팀을 우수연구 수상팀으로 선정했다.아주대 임승유 학생은 김의진 교수(교통시스템공학과)의 지도를 받은 '통행 의사결정의 이질적 구조 추론을 위한 생성 흐름 네트워크(Generative Flow Networks, GFlowNet)와 베이지안 네트워크(Bayesian Networks)' 논문으로 대상을 수상했다. 수상 논문에서는 사람들이 하루 동안 활동할 목적, 장소, 시간 등을 결정하는 의사결정 체계를 최신 생성형 AI인 GFlowNet과 강화학습을 활용해 추론하고, 이를 베이지안 네트워크(Bayesian Networks)로 모형화하는 연구를 수행했다. 조성은 학생팀(조성은·유성민·유지혜)은 소재현 교수(교통시스템공학과)의 지도를 받아 발표한 '라이다 데이터를 이용한 3D Object Detection 최적 방법론 제안 : 라이다 데이터 구조를 기반으로'으로 최우수상을 수상했다. 수상 논문에서는 도시 환경에서의 실제 운전 데이터를 사용하여 3차원 공간상의 차량, 보행자, 자전거 운전자를 검지했으며, 이를 point구조, voxel구조의 방법론을 기반으로 성능을 비교하여 최적 방법론을 제안하는 연구를 수행했다. 이를 통해 자율주행자동차 시스템이 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식하고, 잠재적 위험을 효과적으로 회피하는데 필수적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 보인다. 학교통팀(서민수·이은호·조한결·한동규)은 '고속도로 돌발 상황 검지 알고리즘 개발 : 딥러닝 객체 검지 기술을 활용하여'라는 논문으로 우수상을 수상했고, 오다인 학생은 '스마트카드 데이터를 이용한 통행 발생 모델링에서 공간 단위 수정가능성 문제의 정도 평가'라는 논문으로 장려상을 수상했다.
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51
- 작성자김민희
- 작성일2024-05-17
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- 작성자김민희
- 작성일2024-04-18
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- 작성자김민희
- 작성일2024-03-11
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