• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권1호
• /
• pp.119-128
• /
• 2002

본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제27권3호
• /
• pp.303-320
• /
• 2024

본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.

• 대한화학회지
• /
• 제54권2호
• /
• pp.240-247
• /
• 2010

이 연구에서는 고등학교 과학 교과서와 화학 II 교과서에 제시된 황산에 대한 설명을 분석하고, 화학교육을 전공하는 예비 교사 10명을 대상으로 황산에 대한 인식을 조사하였다. 연구 결과, 고등학교 과학에서 황산이 물에서 2개의 $H^+$와 1개의 $SO_4{^{2-}}$로 해리하는 내용을 제시한 교과서들이 많았다. 그러나 황산은 일차 해리를 하여 1개의 $H^+$와 1개의 $HSO_4{^-}$로 존재하므로 이러한 오류는 수정될 필요가 있다. 화학 II 교과서에서는 황산의 단계별 이온화를 언급하였으나, 일부 교과서에서는 과학 교과서와 같은 오류를 가지고 있었고, 일차 해리된 $HSO_4{^-}$의 경우 약산임에도 불구하고 산의 세기가 센 것으로 표현하였다. 황산에 대한 예비교사들의 사고를 조사한 결과, 95% 황산 수용액과 15% 황산 수용액에 존재하는 입자의 형태를 제대로 이해하지 못하는 경우도 있었으며, 이들의 사고는 고등학교 때의 학습으로부터 영향을 받은 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.385-388
• /
• 2013

물류 고도화를 통한 기업 생산성 확보 및 생존 경쟁력 강화를 위해 기존의 공급망 관리(SCM) 기술에 RFID 기술을 융합함으로써 물품자동 인식, 물류정보 교환 및 추적 등의 지능화 서비스를 온라인상에서 실시간으로 제공할 수 있는 기술이 적용되고 있다. 하지만 물류정보 동기화 기술 개발 측면에서는 물류정보의 단순 가시화 시스템 개발 수준에 머물고 있는 것이 현실이고, 본격적인 확산을 위해 수집된 데이터 오류 검출 및 보정이라는 물류정보 동기화 기술 개발로 물류 시스템 운용 비용을 절감할 수 있다면 그 파급 효과가 매우 클 것이다. 지금까지는 RFID 인프라 기술 개발에 집중해 왔기에 물류정보 동기화 기술은 아직 초기 연구 단계에 머무르고 있다. 본 논문은 RFID 기반 공급망 상에서 발생할 수 있는 물류정보 동기 오류를 검출하고 보정할 수 있는 물류정보 동기화 알고리즘을 설계하고, 향후 공급망의 변화 및 확장 등의 이유로 알고리즘을 효율적으로 수정 보완할 수 있는 비즈니스 룰엔진 기반의 아키텍처를 구현하여 글로벌 물류 기업에 적용하고, 그 결과를 분석하여 물류정보 동기화 알고리즘과 구현 아키텍처의 효율성을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
• /
• pp.51-54
• /
• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권11호
• /
• pp.1221-1226
• /
• 2014

본 논문에서는 음성 인식의 효율을 높이기 위하여 음소 클러스터 개수의 효과에 대해 연구하였다. 이를 위하여 음소 클러스터 개수를 바꾸어 가면서 수정된 k-평균 군집 알고리듬을 사용하여 코우드북을 작성하였다. 그런 다음, 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 사용하여 음성인식 테스트를 수행하였다. 실험 결과 두 개의 영역이 구분되어 나타났다. 음소 클러스터 개수가 클 때 인식 성능은 대체로 그와 무관하지만, 개수가 작을 때에는 그 감소와 더불어 인식 오류율이 비선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 수치 해석적 계산으로부터, 이 비선형 영역은 멱승함수에 의해 모델링 될 수 있었다. 또한 300개의 고립단어 인식의 경우에, 166개의 음소클러스터가 최적의 수임을 보일 수 있었다. 이는 음소당 3개 정도의 변화에 해당하는 값이다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.260-276
• /
• 2024

이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
• /
• 한국방사성폐기물학회 2010년도 학술논문요약집
• /
• pp.21-22
• /
• 2010

정부는 방폐장 부지선정에 19년을 소요하였다. 이 후 방폐장 특별법에 따라 주민투표를 실시하였으며 그 결과 2005년 12월에 경주로 결정되었다. 2008년 8월 실질적인 공사가 시작 되었으나 2009년 6월 방폐물공단에서는 30개월의 추가적인 공기가 필요하다며 준공지연을 발표하였다. 이 준공지연발표 직후 방폐장 안전성 논란이 불거졌다. 감시기구에서는 안전성 논란의 출발이 준공지연으로 야기되었음을 인식하고 준공지연 원인분석을 하였다. 그 결과 감시기구에서 확인한 준공지연의 원인은 당초 실현하기 매우 어려운 공기를 설정한 것이며 또 이를 실현 가능한 공기로 수정(준공지연)하는 과정에서 과거의 오류를 인정하지 않고 공사의 어려움을 검토한 내부문서가 유출되어 시민들을 혼란스럽게 한 것이 주된 이유임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
• /
• pp.706-708
• /
• 2004

일반적인 무선 통신망은 데이터 전송 고속화에 중심을 두고 발전해 왔으나, 최근 무선 센서 네트워크와 같은 응용 분야에서 소량의 데이터와 낮은 처리 속도를 지원하면서 저비용, 경량, 저전력을 요구하는 무선 통신 기술이 필요하게 됨에 따라 IEEE에서 LR-WPAN(Low Rate-Wireless Personal Area Network)을 위한 새로운 IEEE 802.15.4 표준이 제시되었다. 현재 무선 센서 네트워크에 관한 연구는 소형 경량의 MAC(Medium Access Control ) 프로토콜 개발이 핵심 기술로 인식되면서, 저전력 소모를 위한 라우팅 기법, MAC 프로토콜의 패킷처리 기술 등이 우선적으로 진행 중이다. 그러나 무선 센서 네트워크와 같은 응용분야에 사용 가능한 표준인 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜의 실질적인 상용화를 위해서는 표준안 분석 및 검증 과정이 기본적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 표준안의 핵심인 MAC 프로토콜을 정형화된 명세 언어인 SDL(Specification and Description Language)를 이용하며 상세 설계 및 분석 후, 자동화 도구를 이용한 모의수행을 통하여 검증하였으며 표준안과의 비교 및 오류 수정을 거친 연구결과를 기술한다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제45호
• /
• pp.79-91
• /
• 2003

Utterance verification aims at rejecting both out-of-vocabulary (OOV) utterances and low-confidence-scored in-vocabulary (IV) utterances. For utterance verification on Korean connected digit recognition task, we investigate several methods to construct filler and anti-digit models. In particular, we propose a substitution error correction method based on 2-best decoding results. In this method, when 1st candidate is rejected, 2nd candidate is selected if it is accepted by a specific hypothesis test, instead of simply rejecting the 1st one. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional log likelihood ratio (LLR) test method.