• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.336-343
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• 2006

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.1036-1045
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• 2013

The purpose of this study was to examine the effects of Simulation as a Problem-Based Learning (S-PBL) on critical thinking disposition, self-efficacy, and learning attitude and to compare an ordinary least square and a quantile regression method in impacting factors on critical thinking disposition. 143 students from six classes were randomly selected from a total of ten fundamental classes were assigned 66 in the control group and 77 in the experimental group. The results were that the experimental group received S-PBL and improved their critical thinking disposition and self-efficacy compared to the traditional learning method. In ordinary least square, affecting factors on critical thinking were the learning method and self-efficacy and these variables explained 41.0% in the critical thinking disposition. The results of the quantile regression method showed that affecting factors of critical thinking disposition were learning attitude of 0.1 quantile to 0.7 quantile and self-efficacy of all quantiles, and learning attitude of 0.4, 0.6, and 0.7 quantiles. Conclusion: The S-PBL is an effective method for nursing students who have low critical thinking disposition score to increase critical thinking disposition. And instructors can actively use S-PBL to enhance critical thinking disposition as well as self-efficacy in class.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.846-849
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• 2010

본 연구는 2010년 2월부터 2010년 7월까지 B. 뇌 훈련 센터에 자기주도학습 능력 향상을 위하여 방문한 내담자 60명(실험군 30명, 대조군 30명)의 뇌파를 검사하여 뉴로피드백 훈련 전과 훈련 후의 뇌기능과 자기주도학습 능력 변화를 보고자 하였다. 자기주도학습 능력에 영향을 미치는 특정한 뇌 기능의 훈련 전과 후의 결과를 시계열 선형분석으로 비교하였다. 연구의 결과로는 자기조절지수, 훈련모드, 자기주도학습 능력에서 집단 간에 유의미한 차이가 나타났다. 이는 뉴로피드백의 기술을 적용한 뇌 훈련은 자기조절지수와 자기주도학습 능력에 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.721-722
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• 2024

문헌자료에 나타나는 분자구조 정보를 인식하고, 분석에 용이한 형태로의 데이터 변환하는 기술은 화학정보학 데이터 수집을 용이하게 만드는 중요 정보처리 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 분자구조 인식 기술이 여럿 개발되었으나, 소규모 분자구조 이미지 데이터집합에 대해서는 학습이 충분하기 어려워 인식 정확도를 향상시키기 위한 학습 전략이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 부족으로 인한 학습 효율 저하 문제를 극복하기 위해 이미지 생성 모델을 활용한 준지도학습 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 대조군 대비 5.4%p 성능 향상을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1322-1324
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• 2022

최근 딥러닝의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도 분야에 좋은 성과를 보여주고 있다. 그러나 보다 더 높은 성능을 획득하기 위해 네트워크의 깊이 및 파라미터의 수가 크게 증가하였고, 모바일 및 엣지 디바이스에 원활하게 적용되기 위하여 딥러닝 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 초해상도 모델 중 하나인 EDSR(Enhanced Deep Residual Network)에 대조 학습 기반 지식 전이를 적용한 경량화 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 지식 전이 기법이 기존의 다른 지식 증류 기법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.656-657
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• 2024

현대 의료 진단 분야 중 하나인 수면다원 검사에서 수면 단계 분류는 평가에 많은 시간이 소요되고 평가자 간 일관성 문제가 대두되고 있다. 이러한 평가 문제를 해결하기 위하여 최근 급격하게 발전하고 있는 딥러닝 기술을 이용하여 자동화하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 오토 인코더 (autoencoder)와 대조 학습 (contrastive learning)을 통해 수면 시 측정된 생체 신호에서 보다 중요한 특징을 추출하는 방법을 제안하고 제안된 방법의 딥러닝 모델을 구성 및 평가한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.1
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• pp.24-30
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• 2021

The purpose of this study was to examine the effect of nursing management education application on study crafting in nursing students. The data collection period was 6 weeks from September 1, 2019, and 38 subjects were selected for each of the experimental group and the control group. As a result of this study, the experimental group who conducted nursing management learning using the nursing management education application showed significantly higher study crafting than the control group. Based on the results, it was confirmed that the nursing management education application is a useful medium for nursing students to find meaning for learning and to lead learning.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.108-111
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• 2022

Applying deep learning to machine vision systems for defect detection of products requires vast amounts of training data about various defect cases. However, since data imbalance occurs according to the type of defect in the actual manufacturing industry, it takes a lot of time to collect product images enough to generalize defect cases. In this paper, we apply a Siamese neural network that can be learned with even a small amount of data to product defect detection, and modify the image pairing method and contrastive loss function by properties the situation of product defect image data. We indirectly evaluated the embedding performance of Siamese neural networks using AUC-ROC, and it showed good performance when the images only paired among same products, not paired among defective products, and learned with exponential contrastive loss.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.12
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• pp.35-42
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• 2016

The purpose of this study is to examine the effect of action learning approaches on problem-solving skills and learning agency of nursing undergraduate students. This experimental study is designed for a nonequivalent control group. The program was put into practice 2 times a week for 4 weeks. The number of subjects in this research consists of 105, where 53 of the experimental group participated in action learning program and 52 of the control group didn't do. The data was analyzed by ${\chi}^2$-test, Chi-Square test, t-test and paired t-test. The effects of action learning approaches on learning outcomes in nursing process courses are as follows: The problem solving ability of the experimental group has been more elevated than that of the control group. The experimental group has made increase in self directed learning skills. The action learning approaches on learning outcomes in nursing process courses are convenient in nursing process courses. This study has significance in that it identified the availability of the action learning program and that it would be useful teaching and learning method to achieve learning outcomes.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.9
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• pp.1208-1213
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• 2018

The study investigates how the structured debriefing method affects the learning flow, critical thinking disposition, and clinical performance of nursing students, using the Lasater Clinical Judgment Rubric (LCJR). Nursing students in the 4th grade of P University were divided into three groups, each trying out a different structured debriefing method: the experimental group - structured video debriefing using the LCJR question, the comparative group - structured oral debriefing, and the control group - structured group discussion debriefing. There was no significant difference between the three groups in learning flow (p=.640), critical thinking disposition (p=.420) and clinical performance ability (p=.360). Planning and intervention among the areas of clinical performance were significantly improved in the experimental group compared to the other two groups (p=.005). Structured debriefing when used with LCJR improves the learning flow and critical thinking disposition of students, while structured video debriefing improves clinical performance.