• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.15-21
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 네트워크 침입탐지 시스템 상에서 새로운 비정상 행위를 탐지하는 것을 목표로 한다. 분류 성능 평가를 위해 KDD CUP 1999 데이터셋을 사용한다. 단일 클래스 분류는 정상 클래스만을 학습하여 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 비지도 학습의 경우에는 학습에 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 상대적으로 높은 분류 효율을 내는 것이 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 서포트벡터머신 기반의 단일 클래스 분류기와 밀도 추정 기반의 단일 클래스 분류기를 사용한 실험을 통해 기존에 없던 새로운 공격에 대한 탐지를 한다. 밀도 추정 기반의 분류기를 사용한 실험이 상대적으로 더 좋은 성능을 보였고, 신규 공격에 대해 낮은 FPR을 유지하면서도 약 96%의 탐지율을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.468-474
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.407-416
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• 2022

세계적인 기상이변과 재해로 환경교육에 대한 관심은 높아지고 있지만 아직까지 초등과정에서는 독립 교과가 아니고 여러 교과에서 관련 주제를 다루고 있지만 시간과 내용이 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 초등학교에서 환경교육과 소프트웨어교육을 융합하는 방법을 개발하였다. 환경교육에서는 분리배출에 대한 주제를 중심으로 인공지능 프로그래밍을 활용하여 학습하고 개발된 인공지능의 도움으로 분리배출을 실천하는 내용을 포함한다. 학습과정에서는 새롭게 개발한 문제인식→기계학습↔인공지능활용→협력활동의 교수-학습 모형을 적용하였으며 학습 후 학생들은 융합학습의 흥미도, 환경교육에의 이해도, 인공지능에 대한 이해도와 향후 인공지능 프로그래밍의 학습 희망에 약 80%이상 긍정적인 답변을 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2024

알약 구매 후 조제약 봉투나 포장지를 잃어버린 경우 약의 효능을 알기 어렵고 많은 사람들이 시중에서 판매하는 약을 구매하여 복용한 후 보관 시 용도를 구분해서 보관하지 않는 경우가 많다. 또한 알약 부작용에 대한 정보의 접근성이 낮아 약을 오남용하는 상황이 발생하기도 한다. 기존의 알약 정보를 검색하여 정보를 알려 주는 대부분의 서비스 및 어플리케이션들은 사용자가 알약의 상세정보를 직접 입력하거나 선택해야 하는 번거로움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 불편한 상황들은 개선하고 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 약학정보원에서 제공하는 알약 22,000종의 사진에 대해 제형과 색상을 학습시킨 딥러닝 모델을 구축하였다. 구축된 정보를 활용하여 촬영된 사진으로 알약을 검색하고 알약 정보를 알려주며 사용자의 약 복용을 관리해주는 기능을 갖는 시스템을 개발하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.147-148
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• 2017

본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제13권2호
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• pp.563-589
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• 2002

고학년으로 갈수록 지필 환경에만 머무르는 현실 속에서 생활 및 예술 작품 등에서 수학적 원리와 개념을 발견하도록 하는 테셀레이션 수업은 학생들의 흥미와 호기심을 유발하고 수학의 아름다움을 느끼게 하는 것 이상으로 기하학적 사고의 기초를 학습하는데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 4학년까지 적용되고 있는 7차 교육과정을 중심으로 새롭게 등장하고 있는 테셀레이션에 대한 이해 및 교수 학습 자료가 체계적으로 정비되어 있지 못한 현실적인 문제의 해결 방안으로서 테셀레이션을 활용한 수학 학습의 내용을 분석하여 교사들에게는 테셀레이션의 이해 및 교수 학습 자료로서 , 학생들에게는 수학의 기하적 개념들을 쉽고 재미있게 학습할 수 있는 학습도구로서 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 테셀레이션을 구현할 수 있는 컴퓨터 소프트웨어를 활용하여 테셀레이션 교수 학습 자료를 개발하였고 이를 위해 다음과 같은 연구 내용을 설정하였다. 가. 테셀레이션의 정의와 예 그리고 종류를 알아보고 테셀레이션 속의 수학적 개념을 활용방법과 함께 제시한다. 나. 제7차 초등 수학 교육과정 중 도형 영역과 규칙성과 함수 영역을 중심으로 테셀레이션을 적용할 수 있는 내용영역을 분석하고 컴퓨터 소프트웨어를 활용한 테셀레이션 자료를 제시한다. 다. 제작된 테셀레이션 교수 학습 자료의 효과적 활용을 위한 활용 방안을 탐색한다. 라. 제작된 테셀레이션 교수 학습 자료의 활용 효과를 알아보기 위해 적용 실험을 하고 이에 대한 학생들의 반응을 분석하여 학습의 효과를 밝힌다. 제작된 테셀레이션 교수 학습 자료의 적용 실험을 위하여 광주대성초등학교 6학년 한 반을 선정하였고 약 4주에 걸쳐 컴퓨터 소프트웨어를 활용한 테셀레이션 교수 학습 자료를 투입하여 4번의 활동수업을 실시하였다. 수업 후 작성된 학습지와 소감문 및 연구자에 의해 관찰된 수업내용을 바탕으로 다음과 같은 연구 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 제7차 초등 수학 교육과정 중 도형 영역과 규칙성과 함수 영역을 중심으로 컴퓨터 소프트웨어를 활용한 테셀레이션 자료를 제시한 결과 지필적 환경에서 제한적이었던 탐구하고 조작해보는 활동을 할 수 있는 역동적인 수학 실험실 환경이 제공됨으로써 도구적 이해가 아닌 관계적 이해를 하는 것을 확인할 수 있었다. 수학적 개념을 암기하는 것에서 벗어나 자연스런 조작을 통해 학생들이 개념을 이해하고 탐구하는 과정 속에서 학생들은 수학을 공부한다기 보다는 수학 속에서 재미있게 놀이한다는 생각을 가지고 수업에 참여하였고 배우는 즐거움을 알고 자신감을 가지며 더 나아가 창의적인 생각을 하도록 하는 기회를 줄 수 있었다. 둘째, 테셀레이션은 우리 생활 속에서 쉽게 발견할 수 있는 것으로 수학이 단순히 책에서만 한정되지 않고 다양한 분야 즉 디자인, 생활 속에서의 벽지문양과 포장지, 예술작품 등에 활용되고 있음을 체험함으로써 수학이 실생활에 광범위하게 활용되고 있음을 알게 하였다. 역으로 생활 속에서의 테셀레이션을 통해 수학적 개념을 찾는 과정을 통해 수학이 아름다우면서도 실용적이라는 생각을 심어줄 수 있었다. 셋째, 테셀매니아, GSP, 캐브리, 거북기하 등 평소 수업에서는 활용도가 적은 컴퓨터 소프트웨어를 활용함으로써 컴퓨터 소프트웨어 자체에서 오는 호기심뿐만이 아니라 직접 조작하여 테셀레이션 작품과 개념을 익히고 새로운 작품과 학습을 해 내는 과정을 통해 자신감과 성취감 등에 있어 큰 변화가 있음을 발견할 수 있었다. 컴퓨터 기능이 미숙한 학생의 경우 처음에는 당황해 하고 어려워하는 부분도 있었으나 조작할 시간적 여유를 주고 교사와 우수한 학생들이 도우미로서 역할을 잘해내어 나중에는 큰 어려움 없이 마칠 수 있었다. 테셀레이션이라는 용어가 아직은 생소한 현장에서 교수 학습 자료가 부족하고 그에 따른 이해도 부족한 현실 속에서 컴퓨터 소프트웨어를 활용한 테셀레이션 교수 학습 자료가 교수 학습 현장에 투입되어 유용하게 사용될 수 있는지 그 가능성을 조사한 것을 목적으로 한 본 연구의 결과로서 테셀레이션이라는 주제는 도형 영역과 규칙성과 함수 영역에서 평면 도형의 각과 모양 등의 성질을 탐구하게 하고, 대칭변환의 개념을 효율적으로 학습하게 할 수 있고, 반복되는 모양에서 규칙성을 발견하고 부분과 전체를 파악하여 패턴을 인지할 수 있게 하며 제작하고 분석하는 과정을 통해 여러 가지 수학적 개념과 수학적 창의성, 수학적인 아름다움을 느끼게 할 수 있음을 발견할 수 있었다. 또한 테셀레이션은 수학적 개념은 물론 수학과 미술, 수학과 일상 생활과의 연결성을 논의하고 확인하는 데 흥미로운 주제가 될 수 있다. 초등학교 교육과정에서 새롭게 도입되고 있는 테셀레이션을 활용하여 지도하기 위한 교수 학습 자료로 유용하게 사용될 수 있고 앞으로는 테셀레이션과 관련된 내용이 직접적으로 교육과정 내에서 다루어지고, 또한 테셀레이션을 적용한 수업이 학생들의 기하학적 사고 및 수학적 태도에 미치는 영향과 관련한 연구가 뒤따라야 할 것으로 본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1946-1952
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• 1999

무지도 경쟁학습을 이용하여 압축된 영상의 복원 후에 나타나는 테두리부분의 손상을 최소화하기 위한 영상압축 방법이 제안되었다. 제안된 영상압축방법은 영상데이터에서 테두리부분에 해당하는 데이터의 기하학적인 특징을 이용하는데, 영상데이터의 통계학적인 특성을 함께 이용하여 기존의 Centroid Neural Network을 일반화시키는 무지도 경쟁학습에 의하여 자동적으로 더욱 많은 code vector를 테두리부분에 배정함으로서 압축된 영상의 복원 후에 나타나는 테두리부분의 손상을 초소화하게 한다. 실험 결과, 기존의 SOM, M-SOM, M/R-CNN등과 비교하여 제안된 방법에 의해 압축된 영상의 복원된 테두리 부분에서 PSNR이 약 2dbv정도 향상된 결과를 보여줄 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.17-22
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• 2001

전통적인 교육방식에서는 학생이 교육과정에서 정해진 과정을 그대로 이수하고 있다. 일부 유사과목들은 유사한 내용을 서로 다른 과목에서 동일하게 다루고 있는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 기반의 원격교육을 수행함에 있어서 자기주도형 학습자를 위한 교과목 구성을 위해 모듈별로 세분하는 가상교육시스템을 제안하였다. 기존의 두 과목의 수업내용을 비교 분석하여 기존방식에 비해 제안한 방식이 약 9.4％의 시간을 절감할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1182-1189
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• 1994

본 논문에서는 성능 평가에 의한 자기 학습 구조를 가진 퍼지 제어기를 연구하였다. 퍼지 제어기는 퍼지 논리에 기초를 두고 있고, 퍼지 논리는 실세계의 근사적이고 불확실한 현상을 기술하는데 효과적이다. 이러한 퍼지 논리의 추론으로 제어를 수행하지만 퍼지 제어기의 중요한 부분인 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 설정하는 것은 쉬운일이 아니다. 이런 문제점을 보완하기 위해 제어 목표값에 도달한 때까지 스스로 제어규칙을 개선하는 자기 학습 제어기를 설계하였다. 본 논문에서 퍼지 제어기의 학습은 평가 기준표(Performance Index)을 이용하여 이루어진다. 퍼지 제어기의 구현은 386PC을 기본으로 하며, D/A변환기, PWM(Pulse Width Modulation) 모터 드라이브 회로 등이 포함된 인터페이스 카드를 제작하여 제어 대상체의 데이터를 처리하였다. 공과 막대기 시스템(Ball and Beam system)을 제어 플렌트로 구현하여 얻은 실험 데이터와 이에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 얻은 데이터를 서로 비교하여서 자기 학습 구조를 갖는 퍼지 제어기의 유용성을 평가하였다. 실험의 결과는 학습 구조가 없는 퍼지 제어기보다 학습 구조를 가진 제어기가 정상상태 도달시간(Settling Time)에서 약 10%정도 빠르게 개선되었다.