• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.199-215
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• 2020

잘피는 연안해역에 서식하는 해양수생관속식물로 해양생태계의 중요한 역할을 하고 있어, 주기적인 잘피 서식지의 모니터링이 이루어지고 있다. 최근 효율적인 잘피 서식지의 모니터링을 위해 고해상도의 영상 획득이 가능한 드론의 활용도가 높아지고 있다. 그리고 의미론적 분할에 있어 합성곱 신경망 기반의 딥러닝이 뛰어난 성능을 보임에 따라, 원격탐사 분야에 이를 적용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 다양한 딥러닝 모델, 영상, 그리고 하이퍼파라미터에 의해 의미론적 분할의 정확도가 다르게 나타나고, 영상의 정규화와 타일과 배치 크기에서도 정형화되어 있지 않은 상태이다. 이에 따라 본 연구에서는 우수한 성능을 보여주는 딥러닝 모델을 이용하여 드론의 광학 영상에서 잘피 서식지를 분할하였다. 그리고 학습 자료의 정규화 및 타일의 크기를 중점으로 결과를 비교 및 분석하였다. 먼저 정규화와 타일, 배치 크기에 따른 결과 비교를 위해 흑백 영상을 만들고 흑백 영상을 Z-score 정규화 및 Min-Max 정규화 방법으로 변환한 영상을 사용하였다. 그리고 타일 크기를 특정 간격으로 증가시키면서 배치 크기는 메모리 크기를 최대한 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, Z-score 정규화가 적용된 영상이 다른 영상보다 IoU가 0.26 ~ 0.4 정도 높게 나타났다. 또한, 타일과 배치 크기에 따라 최대 0.09까지 차이가 나타나는 것을 확인하였다. 딥러닝을 이용한 의미론적 분할에 있어 정규화, 타일의 배치 크기의 변화에 따른 결과가 다르게 나타났다. 그러므로 실험을 통해 이들 요소에 대한 적합한 결정 과정이 있어야 함을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권3호
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• pp.221-234
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• 2016

우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-96
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• 2005

본 논문에서는 초등 정보과학영재를 위한 교육과정을 개발하기 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 현재 각 대학 부설 과학영재교육원에서 실시하고 있는 초등 정보과학영재를 대상으로 하는 교육내용을 분석하였다. 둘째, 재량 및 특활 시간에 이루어지고 있는 ICT 교육과정 분석을 통해 초등 정보과학영재를 위한 교육 요소를 추출하였다. 셋째, 초등 정보과학영재를 위한 교육과정을 실제 교육에 효과적으로 적용하기 위해서 교육내용을 여러 가지 영역으로 분류하였으며 각각의 영역에 따른 학습주제를 원격교육, 참여교육, 집중교육으로 분류하였다. 넷째, 연간 교육일정에 따른 초등 정보과학영재를 위한 교육과정을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-8
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• 2005

e-러닝은 교육과 학습을 위하여 e-비즈니스 기술 및 서비스를 사용하는 응용프로그램이다. 이는 원격지자원과 서비스에 접근을 수월하게 함으로서 교육의 질을 높이기 위한 새로운 멀티미디어 및 인터넷 기술을 사용한다. 본 논문은 신중하게 설계되고 구현된 인터넷기반의 컴퓨터기반 시험 시스템에 대하여 기술한다. 본 시스템은 콘텐츠 전달 기술, 컴퓨터 적응형 시험 알고리즘, 리뷰엔진으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 컴퓨터기반 시험 시스템을 설계하고 구현할 때에 고려되어야 할 요소들에 대하여 서술한다. 또한, 실제 데이터를 이용하여 컴퓨터 적응형 알고리즘을 위한 편향 값을 어떻게 조절하는지를 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.8-14
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• 2001

본 논문에서는 의료영상에서 특정 장기를 추출하여 질환 부위를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 의료영상이 추출되어진 장기 부위에서 질환을 인식하기 위하여 단일 신경회로망을 이용하면 신경회로망의 학습 능력과 일반화 능력이 한정적이므로 성능개선에 많은 문제가 있다. 따라서 추출된 장기로부터 질환부위를 인식하는 것은 신경회로망을 복합적인 방법, 즉 RBF (Radial Basis Function), BP (Back Propagation)로 구성하여 단일 신경회로망의 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 입력 의료영상의 다양한 형태 변화에 적응력이 뛰어남을 실험결과로 알 수 있었다. 그리고, 전체 알고리즘의 수행시간이 장기추출 알고리즘을 포함하여 일반적으로 10초 이내에 수행됨을 실험 결과 알 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 의료영상의 질환부위를 인식하여 판별 자동화를 통해 원격의료에 사용 되어 질 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권2호
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• pp.255-270
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• 2004

미국의 대학평가인정제를 개관하였다. 그리고 2000년을 전후하여 대폭적으로 개정된 여섯 개 지역별 대학평가 인정기준을 대학도서관에 대한 평가기준을 중심으로 분석하였다. 그 결과 여섯 가지 특징적 변화 경향을 파악 하였다. 즉 목적 기반의 평가, 성과 중심의 정성적 평가, 학생의 학습성과 강조, 도서관의 가르치는 역할 강조, 원격교육 서비스 강화, 그리고 규범성과 구체성의 후퇴가 그것이다. 연구자는 이러한 최신 경향에 대한 이해를 바탕으로 우리나라의 대학평가기준 중 도서관 관련 평가항목이 지향해야 할 방향을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.615-620
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• 2002

SCORM은 교육용 컨텐츠를 SCO라는 객체 단위로 공유하고 재사용하기 위한 국제적 표준이다. 그러나 유사 영역에서의 학습 컨텐츠 재사용시 컨텐츠의 일부분을 변경해야 할 경우에도 컨텐츠 원본을 수정해야 하는 문제점을 안고 있다. 따라서 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상속이 가능한 컨텐츠를 개발할 수 있는 I-SCO 모델을 제안한다. I-SCO 모델은 SCORM 기반 컨텐츠의 오버로딩과 오버라이딩을 통한 상속을 지원하여 컨텐츠의 재사용성을 증대시킨다. 실험에서는 제안한 I-SCO 모델을 설계 및 구현하여 ADL에서 배포하는 실행환경에서 실행시켜 봄으로써 컨텐츠의 상속 기능을 확인하고 I-SCO 모델의 타당성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2019

최근 맞벌이 가정이 많아지면서 베이비 시터를 고용해 영아를 양육하는 경우가 많아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 영유아 상태분석에 따른 인공지능 베이비시터 시스템에 대하여 기술하였다. 보다 상세하게는 얼굴인식을 위한 Opencv 영상처리 기법, MS(azure)API 를 이용한 머신러닝 기반의 감정분석과 악취 센서(MQ-135 Sensor)를 이용하여 영유아의 상태를 파악한다. 파악한 영유아의 상태를 바탕으로 스스로 학습하여 요람을 제어하고 어플리케이션을 통해 원격제어를 할 수 있도록 제작한 스마트 베이비시터 시스템에 관한 것이다. 이에 따라 양육에 대한 부담감이 줄어들 것으로 기대하고 양육에 대한 부담감을 조금이나마 경감 시켜 주어 저출산과 양육 지출 비용 절약으로 사회적 측면, 경제적 측면 모두에 기여할 것을 기대한다.

• 한국학교보건학회지
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• 제36권2호
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• pp.21-30
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• 2023

Purpose: The study aimed to identify factors that affect college students' learning immersion in non-face-to-face remote classes. Methods: During COVID-19, a survey was conducted on 140 college students who were taking non-face-to-face remote courses at universities located in Seoul, Gyeonggi-do, and Chungcheong-do, Korea. Data were analyzed using the Pearson correlation coefficients, Independent t-test, ANOVA, and Hierarchial stepwise multiple regression with SPSS (Windows version 27.0). Results: In the study, the most important variable influencing learning immersion was the student's self-efficacy, followed by instructor presence, class participation, lecture satisfaction, and credits. Conclusion: Instructors who teach major courses at college need to develop and apply ways to enhance learners' self-efficacy and class content that can boost learners' motivation in order to maximize learners' learning immersion. In order to facilitate learners' access to online media and maintain their interest in remote classes, passionate efforts need to be made by active instructors.

• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제25권2호
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• pp.87-94
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• 2023

Purpose: The purpose of this study was to identify the impact of cognitive flexibility and e-learning digital literacy on the learning flow of nursing students who had experienced e-learning. Methods: The research design for this study was a descriptive survey using convenience sampling. Data were collected using online questionnaires completed by 134 nursing students in Andong city and Pocheon city. The data were analyzed using percentages, mean values, standard deviations, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression with SPSS for Windows version 22.0. Results: Positive correlations were found between learning flow and e-learning digital literacy (r = .43, p < .001), between learning flow and cognitive flexibility (r = .52, p < .001), and between e-learning digital literacy and cognitive flexibility (r = .65, p < .001). In the multiple regression analysis, cognitive flexibility (β = .42, p < .001) was a significant predictor that explained 27.8% of variance in learning flow. Conclusion: The results of this study show that cognitive flexibility is a factor influencing learning flow in nursing students. Based on the results of the study, educational programs aiming to improve learning flow should include methods that improve cognitive flexibility.