• 정보교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.419-427
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• 2012

본 논문에서는 학교 교실 수업에 교육용 로봇과 증강 현실 기술을 결합하여 적용하였을 때 증강 현실과 로봇이라는 기술적인 요소가 학습자의 학습 경험에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는데 중점을 두었다. 이를 위해 증강현실과 로봇 기술을 결합한 인터랙티브 학습 환경과 수업 모형을 개발하고 교실 수업에 적용하였다. 개발된 학습모형은 기존의 문제중심학습 모형을 기반으로 하였다. 개발된 시스템은 초등학교 5,6학년 18명을 대상으로 정규수업 시간에 8주간 적용하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 로봇과 증강 현실을 결합한 인터랙티브 학습 경험을 통해서 학생들의 창의성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 연구결과 특이점은 증강현실과 로봇이라는 새로운 기술테크놀로지를 통해 성적이 하위권 학생들이 상위권 학생들보다 창의성 점수가 크게 증가함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.455-460
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R³를 제안한다. R³는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.21-22
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• 2021

최근 AI(Artificial Intelligence)를 기반으로 정밀한 가스 성분 감지를 위한 후각지능(Olfactory intelligence) 기술에 연구가 활발히 진행 중이다. 후각지능 학습데이터는 다른 감지 방식의 가스 센서들이 동시에 적용되는 멀티모달리티의 특성을 지니며 또한, 공간상에 분포된 센서 배열을 통해 획득된 다차원의 시계열 특성을 지닌다. 따라서 대량의 다차원 데이터에 대한 정확한 이해와 분석을 위해서는 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 후각지능 학습을 위한 다차원의 복잡한 가스 데이터의 시각화를 위해 잡음 등의 불필요한 값을 제거하고, 데이터가 일관성을 가지도록 하며, 데이터의 차원을 시각화 가능하도록 축소하기 위한 전처리 방법을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.419-431
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• 2018

본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.109-117
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• 2020

에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.47-54
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• 2024

첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-94
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• 2023

자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.619-624
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• 2016

Social-aware video는 자유로운 스토리 전개를 통해 인물들간의 관계뿐만 아니라 경제, 정치, 문화 등 다양한 지식을 사람에게 전달해주고 있다. 특히 장소에 따른 사람들간의 대화 습성과 행동 패턴은 사회관계를 분석하는데 있어서 아주 중요한 정보이다. 하지만 멀티모달과 동적인 특성으로 인해 컴퓨터가 비디오로부터 자동으로 지식을 습득하기에는 아직 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 연구에서는 딥하이퍼넷 모델을 사용하여 드라마 등장인물의 시각과 언어 정보를 기반으로 계층적 구조를 사용해 소셜 네트워크를 분석하였다. 하지만 장소 정보를 사용하지 않아 전반적인 스토리로부터 소셜 네트워크를 분석할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존 연구를 바탕으로 장소 정보를 추가하여 각 장소에서의 인물 특성을 분석해 보았다. 본 논문에서는 총 4400분 분량의 TV드라마 "Friends"를 사용했고 C-RNN모델을 통해 등장인물을 인식하였으며 Bag of Features로 장소를 분류하였다. 그리고 딥하이퍼넷 모델을 통해 자동으로 소셜 네트워크를 생성하였고 각 장소에서의 인물 관계 변화를 분석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1006-1018
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• 2020

Dataset is getting more import to develop a learning based algorithm. Quality of the algorithm definitely depends on dataset. So we introduce new dataset over 200 thousands images which are fully labeled multi modal sensor data. Proposed dataset was designed and constructed for researchers who want to develop detection, tracking, and action classification in outdoor environment for surveillance scenarios. The dataset includes various images and multi modal sensor data under different weather and lighting condition. Therefor, we hope it will be very helpful to develop more robust algorithm for systems equipped with difference kinds of sensors in outdoor application. Case studies with the proposed dataset are also discussed in this paper.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.59-65
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• 2009

에듀테인먼트는 교육적인 효과와 함께 게임 기술 및 게임 이론들을 적용하여 즐거움 외에 교육을 통한 특정 분야의 문제 해결을 목적으로 가지는 콘텐츠를 말한다. 이러한 에듀테인먼트는 재미뿐만 아니라 교육적인 효과 때문에 과학기술 분야 및 산업기술 분야의 교육 및 훈련에 유용하다. 본 연구에서는 사용자가 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 사용하여 생명공학에 적용한 바이오 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 이를 위하여 3차원 분자 구조를 특수 모니터를 사용하여 입체 시각화 하였으며 입체 영상화된 분자 구조를 효율적으로 제어하기 위하여 멀티 모달 인터페이스인 WiiRemote를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 분자 도킹 시뮬레이션이 가지던 문제점인 3차원 분자 모델들의 결합 및 조작이 사용자의 직관과 경험에 많이 의존하기 때문에 초보자들의 접근이 어려운 점을 게임적 요소를 적용하여 재미를 느끼게 하면서 해결하도록 하였다. 이를 위해 사용자가 조작을 하는 객체와 사용자의 수에 따른 게임적 요소인 레벨 업 개념을 적용하여 반복학습이 이루어지도록 하였다.