• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.401-408
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• 2013

본 논문에서는 영상 내의 문맥 특징(context feature)과 외형 특징(appearance feature)을 함께 학습함으로써 의료영상 내의 비슷한 외형 특징을 가지는 장기들을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존 검출 기법들은 외형 특징 정보만을 학습하여 분류기(classifier)를 생성하였기 때문에 의료영상 내에 외형이 비슷한 장기들이 다수 포함되어 있는 경우 검출 오류가 발생하였다. 제안하는 기법은 외형 특징을 이용하여 학습된 분류기를 통해 얻은 확률 값들을 바탕으로 관심 복셀(voxel) 주변의 확률 분포 특징을 반복적으로 학습함으로써 문맥 정보를 포함하는 분류기를 생성한다. 또한, 실험 단계(test stage)에서 '지역 기반 투표 방식'(region based voting scheme)을 도입함으로써 효율성과 정확성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 SKI10 무릎 관절 데이터 셋 내에서 외형 특징이 비슷한 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 검출하는 실험을 진행하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 외형 특징만을 이용했던 검출 기법에 비해 개선된 검출 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권3호
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• pp.275-295
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• 2003

본 논문에서는 교수·학습 방법을 중심으로 우리 나라 초등학교 수학교육의 실제를 이해하기 위하여, 선행 연구 고찰, 설문 조사, 수업 관찰 등을 실시하고 그 결과를 분석하였다. 본 연구의 결과, 초등학교 수학과에서 널리 활용하는 교수·학습 방법은 강의법(또는 발문 중심의 방법), 활동 중심의 방법, 소집단 협동 학습 방법, 공학적 도구 활용 방법인 것으로 나타났다. 본 연구에서 교수·학습 방법과 관련하여 가장 미흡한 것으로 분석된 점은, 교사들이 추구하고 있는 교수·학습 방법이 다소간은 외형적인 충실함에 치중하는 경향이 있다는 것이다. 그러므로, 어떤 특정한 교수·학습 방법을 활용하여 수업을 진행한다고 할 때, 그 방법의 절차적인 순서와 같은 외형적인 측면과 함께, 그 교수·학습 방법에서 본질적으로 목적으로 하고 있는 부분이 무엇인가를 파악하고 그것을 실현하기 위해 노력할 필요가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.523-525
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• 2002

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.314-318
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• 2009

CoP(Community of Practices)란 구성원간 새로운 정보 및 지식의 상호학습 및 문제해결방안을 모색하기 위해 활동하는 공동체를 지칭하는 것으로, 통상 학습공동체 또는 실천공동체 등으로 지칭된다. 연구개발조직은 통상 내부 구성원간의 상호학습은 물론 외부 전문가와의 정보교류 및 상호학습을 촉진하는 CoP 활성화를 토대로 구성원의 역량개발은 물론 해당 조직의 연구개발 성과를 향상시키려고 노력한다. 본 연구는 대전에 소재한 4개 국가연구개발조직의 151명 연구원을 대상으로 한 설문조사 결과를 바탕으로 응답자들이 참여한 CoP 운영특성과 해당 CoP 창출 성과와의 관계를 실증적으로 연구하고 있다. 실증연구 결과, 신규멤버 증대, 외부연계 도전적 풍토, 다양성지향 자율적 풍토와 같은 실질적인 CoP 운영특성이 CoP 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 비해 참가자수나 모임횟수와 같은 외형적 운영특성의 영향력은 유의성이 낮은 것으로 나타났다. 이 조사결과는 참여한 구성원의 역량개발은 물론 해당 조직의 성과 향상에 기여하는 CoP를 활성화 하기 위해 CoP의 수, 참가자 규모, 운영횟수와 같은 외형적 특성에만 치중하기보다, CoP의 운영내실화를 기하고, 창의적 조직풍토를 강화하는 노력이 보다 효과적일 수 있음을 시사한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.271-273
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• 2004

최근 초고속 통신망의 보급과 World Wide Web의 눈부신 발달로 인하여 상호작용적인 웹 기반 협동학습이 활성화되고 있다. 그러나 기존 웹 기반 협동학습 시스템의 대부분은 일정한 기준이 없이 그룹이 편성되거나 오프라인에서 그룹이 편성되도록 되어있다. 또한, 협동학습 이후 평가가 없거나 오프라인에서 평가를 하도록 구성되어 있다. 그러므로 기존의 웹 기반 협동학습은 외형상으로는 협동학습을 표방하지만 완벽한 웹 기반 협동학습이 될 수 없었다. 본 논문에서는 이러한 웹 기반 협동학습의 단점들을 보완하여 학습자의 적극적 협동수행 유도와 학습효과의 증진이 가능하도록 하였다. 그룹 구성부터 시작하여 평가에 이르기까지 모든 것이 웹 상에서 가능한 시스템을 설계하였다. 일정한 기준을 통한 성향조사를 통해 교수자가 웹 상에서 동질적, 이질적 성향의 그룹 편성을 가능하게 하였으며 교수자가 학습자의 성향을 모르는 상황에서도 적당한 그룹의 편성이 가능하도록 하였다. 웹 기반 협동학습 종결 후 자기평가, 동료평가, 그룹평가, 그리고 교수자 평가와 같은 다양한 평가방법을 도입하였다. 이러한 다양한 평가에 의한 피드백을 통하여 학습자가 새로운 협동학습에서 보다 더 적극적이고 능동적인 협동학습을 하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.209-218
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• 2013

인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.823-825
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• 2005

기존의 인터넷과 컴퓨터 등의 발달로 교육현장에서도 많은 WBI (Web-Based Instruct ion)들이 개발되고 사용되고 있으나 교육사이트의 컨텐츠를 살펴보면 대부분이 행동주의 심리학에 근거를 둔 프로그램 형태를 벗어나지 못하고 있어서 학습자에게 의미있는 학습을 유발시키기 보다는 제시된 정보의 기계적 재생에 그치고 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 한계를 극복하는 대안으로는 학습자의 외형적이고 기계적인 면보다는 학습자의 인지활동을 강조하는 인지론적 접근이 필요하다고 본다. 인지심리학의 이러한 측면을 잘 반영하는 학습이론으로서 발견학습 이론을 들 수 있다. 발견학습을 적용시킨 모듈부분은 사용자의 편의에 따라 활용하지 않고 그래프의 탐색이 가능하도록 설계되므로 교사 개개인 수업의 형태에 따라 다양하게 적용할 수 있다. 따라서 온라인과 오프라인상의 모든 현장에서 교수-학습지도에 기절할 것이다.

• 창의정보문화연구
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• 제4권2호
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• pp.95-101
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• 2018

언어교육이나 특수교육을 위하여 지능형 소셜 로봇이나 원격연결 로봇을 교육현장에 활용하는 로봇보조학습이 도입됨에 따라 기술수용모델 연구도 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 지능형 소셜 로봇에 대한 통합기술수용모델까지 연구되어 있으나, 원격연결형 로봇보조학습에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문은 원격연결형 로봇보조학습이 미래학교에서 이루어질 수 있는지에 대하여 로봇보조학습을 체험한 예비교사들을 대상으로 통합기술수용모델을 추정하고자 하였다. 추정된 통합모델은 자율 지능형 로봇보다 간결한 요인으로 구성되어 있으며, 이 중에서 이동성, 커뮤니케이션, 외형의 하위요인이 영향을 끼치는 유희성의 중요도가 매우 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 즉 예비교사들은 얼굴영상 원격연결로봇의 자유로운 이동성, 커뮤니케이션, 그리고 직접 만질 수 있는 외형으로 구성된 유희성을 높인 로봇에 대한 유의미한 수용도를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.609-620
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• 2016

최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.