Earticle

이 연구의 목적은 4차 산업혁명 시대에 대응하여 학교제도를 개선하는 방안을 도출하는 것이다. 4차 산업혁명의 도래에 따른 교육적 시사점을 3가지로 분석하였다. 첫째, 미래 사회의 변화를 예측하고 이에 맞는 미래 인재상과 그에 맞는 핵심역량에 대한 논의가 필요하다. 둘째, 미래 사회의 변화는 학교를 포함한 교육 시스템의 총체적 혁신을 요구한다. 셋째, 4차 산업혁명으로 인한 사회적 변화는 승자 독식의 구조를 가속화시킬 것으로 예상되므로 사회적 약자를 위한 교육정책을 강화해야 한다는 것이다. 4차 산업혁명이 가져올 사회 변화에 대응하는 학교제도의 변화 방향으로 “개인별 학습 시스템”을 제안하였다. 개인별 학습 시스템은 학교의 역할을 재규정하는 것으로 시작하여, 교육과정, 교수․학습 과정, 평가방식, 교사의 역할 등 총체적인 전환을 요구하는 것이다. 개인별 학습 시스템을 구축하기 위해서는 학교 자체의 변화도 중요하지만 교육제도의 변화도 중요하다. 개인별 학습 시스템이 운영되기 위한 기반이 되는 제도적 변화가 함께 이루어져야 하는 이유는 학교가 교육제도의 틀 안에서 운영되는 하위 시스템이기 때문이다. 제도적 변화의 가장 핵심적인 요소로 교육제도 운영의 철학, 학교제도, 입학제도, 학교 시설의 변화를 제시하였다. 개인별 학습 시스템의 적용 과정에서 정책적으로 고려해야 할 사항을 제시하고자 한다. 첫째, 정권을 초월하여 장기적 관점에서 추진할 필요가 있다. 둘째, 학교제도의 전반적인 혁신을 위해서는 교사의 변화가 무엇보다 중요하다. 셋째, 개인별 학습 시스템 구축 등의 다양한 실험이 이루어지기 위해서는 우선적으로 교육제도의 유연성을 마련하는 것이 필요하다. 넷째, 학교 시스템의 혁신을 위해서는 교육 주체의 신뢰를 얻는 정책 리더십이 필요한 것으로 제시하였다.

The purpose of this research is to design a personal learning system for the purpose of responding to the era of the fourth industrial revolution. This study analyzed three educational suggestions for the fourth industry revolution. First of all, it is needed to discuss future human resources images and core competencies matching them. Secondly, future social changes call for general innovation of educational systems. Third, since the change of society is expected to accelerate the structure of the winner-take-all society, it is necessary to strengthen the educational policy for socially vulnerable people. Thirdly, in order to conduct various experiments such as establishment of an individual school system, it is necessary to establish flexibility of the educational system with priority. Fourth, for innovation of the school system, this study suggest that policy leadership that gains the trust of the people is necessary. In the process of applying the personal learning system, this study try to present matters to be considered. First of all, it is necessary to promote a long-term perspective beyond the regime. Second, for the overall innovation of the school system, teacher change is more important than any other things. Third, in order to conduct various experiments such as establishment of an personal learning system, it is necessary to establish flexibility of the educational system with priority. Fourth, for innovation of the school system, this study suggest that policy leadership that gains the trust of the educational entity is necessary.

[연구목적]본 연구는 모바일러닝(mobile learning: 이하 m－러닝)의 품질(시스템접근성과 콘텐츠품질)과 개인요인(개인 혁신성과 지각된 유희성)이 기업체 직원의 학습전이에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 다음으로, 연구모형의 구조관계에서 사용기간이 조절영향을 미치는지를 탐색하고자 하였다. [연구방법]설문지에 의해 자료를 수집했으며, 회수된 설문지 중 유효표본 453부를 가지고 SEM(Structural Equation Modeling)을 사용해 가설검증을 시행하였다. [연구결과]가설검증 결과 첫째, 개인요인만이 지각된 유용성에 영향을 미쳤으며, 품질요인은 영향을 미치지 않았다. 둘째, 사용자만족도에는 품질요인 중에서 콘텐츠품질이 영향을 미쳤으나 시스템접근성은 영향을 미치지 않았다. 개인요인은 모두 사용자만족도에 영향을 미쳤다. 셋째, 학습전이에는 품질과 개인요인 중에서 시스템접근성만이 영향을 미쳤다. 넷째, 지각된 유용성은 사용자만족도에 영향을 미쳤다. 다섯째, 학습전이에는 지각된 유용성과 사용자만족도가 영향을 미쳤다. 마지막으로, 사용기간은 전체 구조관계에 조절영향을 미쳤다. [연구의 시사점]본 연구의 결과는 기업 교육 맥락에서 m－러닝이 단순한 학습의 도구를 넘어 학습전이 활동을 촉진하는 역할을 하고 있음을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.

[Purpose]The purpose of the present study was to investigate effects of quality of m－learning system(system accessibility, contents quality) and individual factors(personal innovativeness, perceived playfulness) on learning transfer of business employees. In particular, the research also tried to investigate moderating role of usage period in those interrelationships. [Methodology]Survey method was used for data collection. 550 survey questionnaires were distributed to m－learning users. 453 valid responses (250 off－line and 203 on－line) were applied for statistical analysis for hypothesis－testing using SPSS and AMOS 23. [Findings]First, individual factors were found to have positive significant effect on perceived usefulness. Second, contents quality and individual factors had positively significant effect on learner satisfaction. Third, system accessibility had significant positive effect on learning transfer of users. Fourth, perceived playfulness had positive significant effects on user satisfaction. Fifth, perceived playfulness had partial effects on learning transfer while user satisfaction had positive significant effects on it. Lastly, usage period had moderating role in the overall structural relationship. [Implications]The current study is significant in that m－learning is not just a matter of instrumental learning tools but plays facilitative roles in learning transfer as well in the context of business training.

산업현장에서 가장 많이 발생하는 안전사고 중 하나는 안전모, 안전고리, 안전화 등 개인보호구의 미착용으로 발생하는 사고이다. 이에 본 논문에서는 산업현장의 안전관리를 위한 작업자 개인보호구 착용 및 얼굴 신원 확인에 관한 연구를 수행하였다. 산업현장 작업자와 개인보호구 착용 이미지 및 영상 데이터 셋을 준비하고, 개인보호구 검출을 위한 YOLOv5s 모델과 얼굴 인식을 위한 FaceNet 모델을 적용하였다. 실험을 통해 작업자 개인보호구 검출 및 얼굴 인식에 대한 정확도, 정밀도, 재현도, 조화 평균, 얼굴쌍 비교 등 성능을 확인하였다. 본 논문은 작업자 영상에 의한 얼굴 인식과 개인보호구 검출로 작업자 신원과 개인보호구 착용 준수 여부를 동시에 확인할 수 있는 차별성이 있으며 딥 러닝 기반 작업자 개인보호구 착용 및 신원을 확인하였다.

One of the most common safety accidents in industrial sites is accidents caused by not wearing personal protective equipment such as helmets, safety rings, and safety boots. According to domestic industrial accident analysis, 37.3% of all deaths occurred without a helmet on. Accident prevention systems in industrial sites require automated technology application. Recently, many efforts have been made to introduce an automated safety management method using image recognition technology based on computer vision and deep learning. Therefore, in this paper, a study was conducted on worker wearing personal protective equipment and face identification for safety management in industrial sites. An image data set of industrial site workers and personal protective equipment wearing was prepared, and a YOLOv5s model for personal protective equipment detection and a FaceNet model for face recognition were applied. Through the experiment, performance such as accuracy, precision, reproducibility, harmonic mean, and face pair comparison was confirmed for the detection of worker's personal protective equipment and face recognition. This paper is differentiated in that it is possible to simultaneously check the identity of the worker and compliance with the wearing of personal protective equipment through face recognition and personal protective equipment detection by the worker image, and deep learning-based worker wearing and identity of personal protective equipment was confirmed.

음악은 매장의 분위기를 결정짓는 중요한 요소이다. 그러나 현재 대부분의 매장에서는 음악 스트리밍 사이트에서 추천해주는 플레이리스트 혹은 개인의 취향에 의한 선곡이 이루어지고 있다. 이때 매장의 분위기와 적합하지 않는 곡이 선곡되는 경우가 발생하며 고객들로 하여금 불만스러운 경험을 제공할 수 있는 여지가 있다. 이에 본 연구는 기존의 음악 선곡 시스템을 고객 중심적으로 전환하고자 한다. 고객의 감정 분석, 상황 분석과 머신 러닝을 적용하여 현재 매장의 분위기와 어울리는 음악이 선곡되고 재생될 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.

음악은 매장의 분위기를 결정짓는 중요한 요소이다. 그러나 현재 대부분의 매장에서는 음악 스트리밍 사이트에서 추천해주는 플레이리스트 혹은 개인의 취향에 의한 선곡이 이루어지고 있다. 이때 매장의 분위기와 적합하지 않는 곡이 선곡되는 경우가 발생하며 고객들로 하여금 불만스러운 경험을 제공할 수 있는 여지가 있다. 이에 본 연구는 기존의 음악 선곡 시스템을 고객 중심적으로 전환하고자 한다. 고객의 감정 분석, 상황 분석과 머신 러닝을 적용하여 현재 매장의 분위기와 어울리는 음악이 선곡되고 재생될 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.

본 연구에서는 기존 여행지 추천의 플랫폼에 있어 개인의 취향에 맞는 여행지 추천이 어렵다는 점을 해결하고자, 비선형적 관계를 해결할 수 있는 NCF 심층신경망 추천시스템을 이용하여 개인의 성향에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 이를 평가한 결과를 보고한다.

디지털 헬스케어 환경에서 개인정보 보호와 개인맞춤 서비스 요구가 동시에 증대되고 있다. 본 연구는 데이터를 클라이언트 외부로 전송하지 않고 연합학습으로 학습된 다중 건강 예측 모델을 클라이언트 측 AI-Agent에 통합한 프라이버시 보존형 개인건강관리 시스템을 제안한다. 웨어러블 기기로부터 수집된 개인건강데이터는 각 단말에서 로컬 학습되며, 서버는 모델 파라미터만을 집계하는 방식으로 개인정보 유출을 차단하였다. 또한 제안된 에이전트는 메모리 구조, RAG 기반 근거 검색, ReAct 기반 추론 모듈을 통해 예측값을 상황 해석, 근거 제시, 행동 권고로 연계하도록 설계하였다. 세 개의 클라이언트 환경에서총 10 라운드의 연합학습을 수행한 결과, 비정형⋅비독립 데이터 분포에서도 글로벌 모델이 안정적으로 수렴하였으며, 심박수 MAE 3.30, METs MAE 1.66 등 실사용 가능 수준의 성능을 확보하였다. 또한 에이전트의 응답 생성을 통해 예측 결과가 개인 맥락과 외부 의료 지식에 기반한 생활 제안으로 자연스럽게 연결됨을 확인하였다. 본 연구는 데이터 주권을 유지하면서도 안정적인 성능을 확보한 경량 연합학습 구조와, 예측 결과를 개인화된 조언으로 변환하는 온디바이스 AI-Agent 설계를 실증했다는 점에서 의의가 있으며, 향후 개인건강관리형 프라이버시 보존 AI 시스템의 활용 가능성을 제시한다.

As we navigate the digital healthcare domain, the necessity for confidentiality and custom services is becoming more pronounced. This study introduces a privacy-preserving health management system that employs federated learning to create client-side AI agents while safeguarding data. Health data from wearables is processed locally, with only model parameters sent to the server to avoid personal data exposure. The agent connects predictions to contextual insights, evidence display, and actionable recommendations using a memory framework, RAG-based retrieval, and ReAct-based reasoning. Ten federated learning iterations were conducted across three client settings. The global model exhibited stable convergence despite unstructured data, achieving practical performance metrics, including a heart rate MAE of 3.30 and METs MAE of 1.66. Additionally, the agent’s output demonstrated a seamless connection between predictions and lifestyle recommendations tailored to individual contexts and medical insights. This research is noteworthy for showcasing a lightweight federated learning architecture that ensures dependable performance while upholding data sovereignty, along with an on-device AI agent capable of translating predictions into personalized guidance. It also indicates the promise for future applications in privacy-compliant AI systems for personal health management.

코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

정보화 환경에서 개개인의 지식과 활용 역량 수준은 기업의 경쟁력 향상에 크게 영향을 끼치게 된다. 따라서 본 연구에서는 개인의 역량 발전 단계에 관한 기존 문헌 연구를 통해 정보화 관점의 개인 역량 발전 단계를 정의하고, 각 발전 단계에 따른 개인의 정보화 학습 유형을 분석한다. 또한 개인 정보화 역량 발전 단계를 기반으로 한 동적 평가 체계 및 측정 시스템을 개발하여 실제 산업 현장에 적용해 보고자 한다. 본 연구에서 제시하는 동적 평가 시스템은 평가 영역 설정, 측정 시스템, 해석 체계가 연계되어 있으므로, 향후 기업들이 필요로 하는 효율적 변화 관리와 교육 투자를 위한 도구를 제공할 수 있다. 이러한 동적 평가 시스템은 대한민국의 자동차 제조사에 근무하는 임직원 약 18,000명을 대상으로 적용되었다.

인천공항의 출입국 관리 시스템 개발과 검증에 생체정보와 딥러닝 알고리즘을 활용하겠다는 정부의 계획은 한국 사회의 개인정보보호와 인공지능 정책에 대한 까다로운 질문을 우리에게 던졌다. 이 논문은 법무부 출입국․외국인정책본부와 과학기술정보통신부, 행정안전부, 개인정보보호위원회 등이 지향하는 원칙이 충돌하고 있다고 주장한다. 또 이 논문은 지능정보사회를 추진하고 디지털 플랫폼 정부를 앞당기기 위한 공공데이터 활용 정책이 생체정보를 이용한 감시를 견제하고, 개인정보보호와 정보의 자기 결정권을 보장하는 개인정보보호 정책과 잠재적 갈등 관계에 처했음을 보일 것이다. 이른바 인공지능 시대를 맞이하여 국경 앞에서 중단되지 않는 민주주의 원칙과 차별을 줄이기 위한 인권 정책에 부합하는 공공데이터 정책의 가능성을 찾기 위한 방법을 모색해야 할 시점이다.

The controversy on the border control system based on biometric information and deep learning in Incheon airport raised thorny questions on conflicts between public data utilization. This paper first lays out the detailed issues against the Korean discursive landscape of privacy and emerging technology policies. Then I will argue that the Ministry of Justice’s Korea Immigration Service, the Ministry of Science and ICT, and the Ministry of the Interior and Safety formulated and maintained conflicting policy principles. This paper also posits that the potential conflict exists between the policy for public data utilization toward intelligent information society and digital platform government on the one hand and the personal information protection policy that guarantees the right to informational self-determination on the other hand. This paper ends with an inquiry into possibilities of public data policy that resonates with the democratic principle that does not stop at the border and human rights policies for less discrimination.