• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.23-29
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• 2019

차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.549-550
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• 2021

사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.869-879
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• 2017

이 연구는 HTML5 서비스 품질이 스마트 러닝의 사용의도에 관한 실증적인 연구를 통해 정책적 시사점을 제시한다. HTML5의 서비스 품질로 신뢰성, 확신성, 유형성, 공감성, 대응성을 독립변수로, 지각된 유용성, 지각된 사용 용이성을 매개변수로, 사용의도를 종속변수로 선정 하였다. 조절변수로는 디바이스, 이용서비스, 학습장소, 이용서비스, 사용기간, 사용시간이 채택되었다. HTML5 서비스 품질의 신뢰성, 유형성이 지각된 사용 용이성에 부정적 영향을 미치는 것으로 파악 되었다. 신뢰성, 확신성, 유형성, 공감성, 대응성이 지각된 유용성에 긍정적 영향을 미치고, 확신성, 공감성, 대응성이 지각된 사용 용이성에서 긍정적 영향을 미치는 것으로 파악 되었다. 지각된 사용 용이성이 지각된 유용성에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 검증이 되었고 유용하거나 사용이 용이하다면 이용자의 사용의도에 긍정적인 영향이 있음을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.205-206
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• 2018

본 논문에서는 IoT 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달을 위해 큐러닝(Q-learning)에 기반한 다중 대기열 동적 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 정책은 다중 대기열(Multiple queue)의 각 큐가 요구하는 딜레이 조건에 맞춰 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적으로 CPU자원을 분배한다. 또한 각 노드들의 상태를 큐러닝(Q-learning)을 통해 지속적으로 상태를 파악하여 기아상태(Starvation)를 방지한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 기존의 학습 기반 패킷 스케쥴링 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케쥴링 기법이 복잡한 요구조건에 따라 유연하고 공정한 서비스를 제공함에 있어 우수함을 증명하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.155-160
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• 2016

인터넷과 ICT 발전으로 스마트폰을 활용한 영어학습 분야 교육용 애플리케이션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 학습자가 시간과 장소의 한계를 넘어 학습이 가능하게끔 해주는 스마트기술 기반 학습 플랫폼인 모바일 러닝은 환경변화와 트렌드에 맞춰 교육의 새로운 패러다임을 가져올 것이라 예상한다. 하지만 현존하는 애플리케이션들을 확인해보면 싱글채널을 보유한 영어학습 기관정보유형 또는 단순 언어학습을 사고학습의 개념으로 구성한 콘텐츠들이 대부분이다. 이에 영어학습 과정상의 인식 전환이 필요하며 사고적 운동학습이라는 관점으로 접근한 플랫폼서비스 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 영어학습을 위한 모바일러닝 UX플랫폼 개발범위와 전략을 모색하고 프로토타입을 통해 서비스 모델을 제안하는데 목적을 둔다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.500-509
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• 2021

본 연구의 목적은 서비스러닝 교수법에 기반한 글쓰기 교육과 지역사회 봉사활동을 통합하여 운영한 수업 설계 내용과 그 효과에 대해 알아보고, 교과 운영의 가능성을 살펴보는 데 있다. 서비스러닝은 학생들이 학교에서 배운 지식을 지역사회 실제 현장에서 적용해봄으로써 경험을 통한 학습의 발전과 자기계발을 증진시키도록 하는 교육 방법이다. 교과목을 운영한 후 참여한 대학생들, 봉사 대상자들, 봉사 기관 담당자들을 대상으로 교수법의 효과를 알아보기 위한 검사를 실시하고 분석하였다. 연구결과 대학생들에게 인지적, 정의적, 사회적 측면에서 유의미한 결과가 나타났으며, 봉사 대상자들과 봉사 기관에서도 긍정적인 효과와 높은 만족도를 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 서비스러닝 교수법에 대한 긍정적인 결과와 가능성을 확인해볼 수 있었던 점에서 의의가 있다. 다각도에서 학생의 성장과 발전을 고려한 교수법인 만큼 서비스러닝의 양적, 질적 성과분석과 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1505-1506
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• 2011

소셜 서비스의 확산에 따라 이러닝 분야에서도 소셜러닝이 확산되고 있다. 소셜러닝이 기존 교육과 구별되는 가장 큰 특징은 콘텐츠의 생산과 소비 방법으로, 네트워크를 통해 가치를 전달하고, 다른 사람으로부터 배운다는 것이다. 따라서 소셜미디어 콘텐츠와 소셜네트워크 활동 콘텐츠를 학습객체화하여 함께 이용할 수 있어야 한다고 본다. 이를 위해 본 논문에서는 소셜미디어 콘텐츠를 학습객체화 할 수 있도록 콘텐츠 생성모델 확장 방안을 제안하고자 한다. 소셜자원기반 콘텐츠 생성모델은, 학습객체 정의와 메타데이터 생성모델로 구성된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.280-282
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• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.81-83
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• 2022

고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.