DSpace at KCI: Recent submissions

  • Seo Yon Hee; Yeongin Jeon; Jung-Won Ahn (Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis, 2026-02)
    본 연구는 중학생을 대상으로 흡연 미디어 리터러시, 자아존중감, 스마트폰 과의존이 흡연예방 임파워먼트에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 결과, 흡연 미디어 리터러시(r=.18, p=.010)와 자아존중감(r=.31, p<.001)은 흡연예방 임파워먼트와 유의한 정적 상관관계를 보였으며, 자아존중감과 스마트폰 과의존 간에는 유의한 부적 상관관계가 나타났다(r=-.31, p<.001). 회귀분석 ...
  • Seung Wook Lee; Min Hyeok Lee; Tae Young Lee (Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis, 2026-02)
    최근 기후변화와 도시화로 인해 집중호우에 따른 도시침수가 증가하고 있으며, 충청북도에서는 관거 정비 등 개별적인 사후 대응 중심의 대책이 주로 시행되어 유역 전체를 고려한 통합적 관리체계가 부족한 실정이다. 도시침수란 강우에 의해 도시 내부(배수 분구)에서 발생하는 침수로, 빗물이 하수관거·집수정·펌프장·배수문 등 내부 배수체계의 처리능력(운반·저류·배제)을 초과하거나, 하천 수위·만조 등으로 ...
  • Seunghyun Oh; BYUNG HUN LEE (Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis, 2026-02)
    본 연구는 재난안전관리 분야 공무원의 직무스트레스와 직무열의에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 그 효과가 직군별로 어떻게 상이하게 나타나는지를 실증적으로 규명하고자 수행하였다. 직무요구–자원(Job Demands–Resources, JD-R) 모형을 분석 틀로 설정하고, 설문조사를 통해 수집된 자료를 바탕으로 요인분석과 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 업무과부하, 역할갈등, 일–가정 갈등과 ...
  • Kim Dong Hyun (Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis, 2026-02)
    본 연구는 건설 현장 응급 구조 센터 기록을 활용하여 작업 관련 특성을 기반으로 건설 현장 근로자의 응급 손상 위험을 예측하는 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 건설 현장은 직업 재해 발생률이 높고, 특히 응급 상황 발생 시 비의료진이 초기 대응을 담당하는 경우가 많아 고위험 환경으로 인식되고 있다. 따라서 부상 패턴과 고위험 조건을 파악하는 것은 현장 응급 대응 시스템 개선에 필수적이다. ...
  • JongHwi Song (한국정보과학회, 2026-03)
    본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 치매 관련 온라인 담론의 감성을 분석하고, 감성 사전 기반 방법과 비교하였다. 네이버 블로그에서 수집한 6,351건의 치매 관련 게시글을 대상으로 EXAONE Deep 7.8B와 KNU 한국어 감성 사전 기반 방법을 적용하였다. 분석 결과, 감성 사전은 부정 37.8%, 긍정 31.1%, 중립 31.1%로 분류한 반면, LLM은 긍정 49.6%, ...
  • Jonghwan Choi (한국정보과학회, 2026-03)
    신약후보물질의 분자 물성을 조기에 정확히 예측하는 것은 신약 개발의 성공률을 높이는 핵심 요소이다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 문자열 형태의 분자 구조 데이터를 활용한 딥러닝 모델이 가상 스크리닝에 널리 적용되고 있으나, 구조 정보만으로는 예측 정확도 향상에 한계가 존재한다. 본 연구에서는 사전 학습된 거대 언어 모델을 기반으로 분자의 물리화학적 특성과 구조 정보를 통합 분석하여 물성을 ...
  • Zhang, Byoung-Tak (한국정보과학회, 2026-03)
    본 연구는 거대언어모델(LLM)이 답변 품질을 직접 채점(Direct scoring)하는 ‘LLM-as-a-Judge’ 패러다임에서 리커트 척도 설계가 판정 신뢰도에 미치는 영향을 분석한다. 기존 연구가 영어권의 쌍별 비교 방식에 편중되었다는 한계를 고려하여, 한국어 및 영어 환경에서 평가 지시문 내 척도 변인에 따른 신뢰도 변화를 실증한다. NLG-Eval 데이터셋을 활용한 실험 결과, 첫째, ...
  • Taehoon Kim (한국정보과학회, 2026-03)
    서울특별시의 부동산 시장은 아파트 거래량이 주를 이루는 형태를 보이며 아파트와 비아파트의 부동산 시장은 확연히 다른 양상을 보인다. 본 연구는 서울 지역의 뉴스 감성과 부동산 거래량 간의 관계를 분석하여 뉴스 감성이 시장에 미치는 영향을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 뉴스 데이터를 기반으로 감성 분석과 토픽 모델링을 수행하고, 권역별 및 토픽별로 아파트와 비아파트 거래량의 변화 양상을 ...
  • JUNG INBUM (한국정보과학회, 2026-03)
    인공지능 서비스 수요 증가는 중앙 집중형 클라우드 서버의 에너지 소비와 지연 문제를 심화시키고 있다. 이를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅이 제안되었지만, 이기종 디바이스의 자원 제약으로 안정적인 서비스 제공에 한계가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 디바이스 자원을 정량화하는 구조를 제안한다. 리소스 셀은 CPU 성능과 메모리 대역폭을 반영한 인공지능 워크로드 기반 벤치마크를 통해 ...
  • Dojin Choi (한국정보과학회, 2026-03)
    정보통신기술의 발전으로 다양한 온라인 콘텐츠가 폭발적으로 증가하면서, 사용자들은 정보 과잉 문제를 겪고 있다. 이로 인해 추천 시스템 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 연구는 사용자-콘텐츠 상호 작용을 그래프 형태로 모델링하여 도메인별로 상이한 구조적 특성과 노이즈를 효과적으로 반영하는 그래프 학습방법을 제안한다. 데이터 적응적인 그래프 학습을 달성하기 위해 각각의 연산을 서로 다르게 적용하는 ...
  • Ko, Young-Bae (한국정보과학회, 2026-03)
    자율주행 기술의 상용화가 도래하면서 이기종 V2X 환경에서의 안정적인 통신 성능 확보가 더욱 중요한 요소로 부각되고 있다. 그러나 서로 다른 인터페이스 간 전환 과정에서 필연적으로 발생하는 지연과 끊김, 패킷 손실은 Throughput 성능 저하의 원인이 된다. 기존 연구들은 주로 seamless한 Handover에 초점을 맞추었으나 실제 자율주행 환경에서 요구되는 데이터 송수신 성능 최적화에는 ...
  • Geunseok Yang (한국정보과학회, 2026-03)
    버그 리포트는 소프트웨어 결함 추적과 유지보수에 중요하지만, 오픈 소스 환경에서는 비전문가 작성으로 불완전성과 비정형성이 발생해 재현성과 품질 저하를 초래한다. 기존 연구는 템플릿 기반이나 단순 파인튜닝에 머물러 CTQRS와 같은 품질 지표를 충분히 활용하지 못했고, Few-shot 효과도 검증되지 않았다. 본 연구는 대규모 언어 모델에 QLoRA-4bit 파인튜닝을 적용하고, CTQRS 기반 ...
  • Jeong Jongwook (한국정보과학회, 2026-03)
    모바일 애플리케이션에서 사용자의 탭 가능성(Tappability)에 대한 인지와 디자이너의 의도가 불일치할 경우, 사용자가 예상치 못한 요소를 탭하거나 탭에 반응이 없는 현상을 유발할 수 있으며, 이는 사용자 경험의 저하로 나타나게 된다. 이러한 불일치를 탐지하기 위해 기존 연구들은 주로 시각적 특징을 활용하여 탭 가능성을 예측했지만, 이러한 접근방식은 디자인이 완성된 시점에만 적용 가능하다는 ...
  • Chai Young Ho (한국정보과학회, 2026-03)
    가상현실(VR)에서의 맨손 상호작용은 직관적이지만, 비전 기반 핸드 트래킹은 폐색·조명·노이즈로 인해 사용자 의도와 입력이 쉽게 어긋난다. 본 연구는 기존 2단계 분류의 불안정성과 다단계 분류의 인지 부담을 개선하기 위해 손가락 굽힘을 ‘폄–중간–굽힘’의 3단계로 정의한 규칙 기반 제스처 인식 체계를 제안한다. 멀티뷰 웹캠과 지수이동평균 필터를 적용해 안정성을 높였으며, 세 가지 VR 시나리오 ...
  • Kwon, Bokyung (한국정보과학회, 2026-03)
    기존 딥러닝 기반 객체 탐지 모델들은 안개 환경에서 탐지 성능이 저하되는 한계를 보여왔다. 이를 개선하기 위해 이미지 보정이나 혼합을 통해 탐지 성능을 향상시키려는 연구가 이어져 오고 있지만 대부분 단일 전처리 기반의 방법들은 특정 부분만 과도하게 밝아지거나 경계가 어두워지는 한계를 보인다. 본 연구에서는 YOLOv8 모델을 기반으로 연속적인 하이퍼파라미터 최적화를 통한 다중 전처리 기반의 ...
  • KO, YOUNGJOONG (한국정보과학회, 2026-03)
    거대 언어 모델은 일반 도메인 데이터에 기반해 학습되어서 정보 밀도가 높고 전문 용어가 많은 전문 도메인에서 한계를 보인다. 검색 증강 생성은 외부 지식을 참조함으로써 답변의 정확성과 신뢰성을 높이며, 이는 특히 사전학습 데이터가 부족한 전문 도메인에서 더욱 효과적이다. 그러나 한국어 전문 도메인을 대상으로 한 공개 데이터셋은 여전히 부족하므로, 이에 특화된 검색 증강 생성 데이터셋이 요구된다. ...
  • MIN, MOOHONG (한국정보과학회, 2026-03)
    본 연구는 비전공자를 대상으로 한 인공지능 기초 온라인 교양 교육의 효과성을 확인하기 위해 수강 전후로 실시된 설문을 분석한 사례 연구이다. 교육 과정은 실습 과제를 중심으로 구성하여 학생들의 인공지능에 대한 이해를 증진시키는 것을 목표로 한다. 설문 분석 결과 수강 후 학생들의 인공지능 개념에 대한 이해도가 현저하게 향상되었으며, 실습 과제가 학습에 큰 도움을 준 것으로 나타났다. 또한, ...
  • Sangkeun Jung (한국정보과학회, 2026-03)
    Forward-Forward 알고리즘은 역전파를 대체할 새로운 방법론으로 인간의 뇌의 동작 방식과 유사하게 각각의 레이어마다 독립적으로 학습한다. 그러나 이러한 학습 방법은 레이어 간 정보 전달 능력에 의문점이 존재한다. 본 연구에서는 인간의 기억능력을 모방하여 각 레이어에 독립된 메모리 공간을 할당하여 레이어 간 정보전달에 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 각 레이어의 라벨별 출력값을 평균내어 ...
  • Eojin Lee (한국정보과학회, 2026-03)
    최근 대용량 메모리 수요가 급증에 따라 CXL 기반의 계층형 메모리 구조가 주목받고 있다. 기존 대부분의 계층형 메모리 관리 방식은 활용도가 낮은 cold 데이터를 느린 메모리에 배치하는데, 이는 대역폭 요구가 높은 상황에서는 오히려 시스템 성능 하락을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 대역폭 인식 메모리 마이그레이션(Bandwidth-Aware Memory Migration, ...
  • 황정민; Cho Soong hyun (AI 행정공학연구소, 2026-02)
    급변하는 사회에서 효과적이고 능률적인 행정서비스를 국민에게 제공하기 위한 정책의 중요성은 매우 크다. 따라서 정책형성 과정에 관한 연구는 필요하다. 본 연구는 「중대재해 처벌 등에 관한 법률」 사례를 활용하여 정책형성 과정에서 주요 참여자의 활동과 역할을 분석하는 데 목적을 두고 있다. 기존 선행 연구를 통해 Cobb et al.(1976)의 정책의제설정모형과 조승현(1999)의 주민주도 모형을 ...

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