• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.5
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• pp.685-690
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• 2021

In this paper, we propose a deep learning-based transmit power control scheme to maximize the sum-rates while satisfying the minimum data-rate in downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) systems. In downlink NOMA, we consider the co-channel interference that occurs from a base station other than the cell where the user is located, and the user feeds back the signal-to-interference plus noise power ratio (SINR) information instead of channel state information to reduce system feedback overhead. Therefore, the base station controls transmit power using only SINR information. The use of implicit SINR information has the advantage of decreasing the information dimension, but has disadvantage of reducing the data-rate. In this paper, we resolve this problem with deep learning-based training methods and show that the performance of training can be improved if the dimension of deep learning inputs is effectively reduced. Through simulation, we verify that the proposed deep learning-based power control scheme improves the sum-rate while satisfying the minimum data-rate.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.4
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• pp.78-96
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• 2023

Urban traffic information is collected by various systems such as VDS, DSRC, and radar. Recently, with the development of deep learning technology, smart intersection systems are expanding, are more widely distributed, and it is possible to collect a variety of information such as traffic volume, and vehicle type and speed. However, as a result of reviewing related literature, the performance evaluation criteria so far are rbs-based evaluation systems that do not consider the deep learning area, and only consider the percent error of 'reference value-measured value'. Therefore, a new performance evaluation method is needed. Therefore, in this study, individual error, interval error, and overall error are calculated by using a formula that considers deep learning performance indicators such as precision and recall based on data ratio and weight. As a result, error rates for measurement value 1 were 3.99 and 3.54, and rates for measurement value 2 were 5.34 and 5.07.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.472-479
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• 2010

The purpose of this paper is to investigates the determinants of learner intention to reuse in e-learning. Based on attitude and flow related studies, our paper proposes a theoretical model consisting of factors such as contents sufficiency, course feedback, self-directed learning, attitude, flow, and reuse intention. The survey method was used for this paper, and data from a total of 409 users in e-learning system were used for this analysis. To analyze the data, structural equation model was used. The results of this empirical study is summarized as follows. First, contents sufficiency has a positive effect on flow as well as attitude, and learner's self-directed learning has a positive effect on flow as well as attitude. Second, both attitude and flow have a positive effect on reuse intention. The findings have significant implications for determinant indicators of reuse intention in e-learning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.386-388
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• 2017

TensorFlow와 알파고의 등장으로 인공지능의 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보이면서, 폭 넓은 산업 분야에서 머신러닝 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 반면, 머신러닝 기술은 GPU 기반 고속 병렬처리 기술과 인프라 기술을 기반으로 하고 있기 때문에, 머신러닝 기반 서비스 개발 및 제공에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 개발한 고성능 GPU 기반 컨테이너 클라우드 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 GPU 기반 고속 병렬처리를 지원하고, Kubernetes 클러스터에서 컨테이너를 기반으로 TensorFlow Serving을 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.572-573
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.9-16
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• 2019

In this paper, it will analyze security problems, so technology's potential can apply to business security area. First, in order to deep learning do security tasks sufficiently in the business area, deep learning requires repetitive learning with large amounts of data. In this paper, to acquire learning ability to do stable business tasks, it must detect abnormal IP packets and attack such as normal software with malicious code. Therefore, this paper will analyze whether deep learning has the cognitive ability to detect various attack. In this paper, to deep learning to reach the system and reliably execute the business model which has problem, this paper will develop deep learning technology which is equipped with security engine to analyze new IP about Session and do log analysis and solve the problem of mathematical role which can extract abnormal data and distinguish infringement of system data. Then it will apply to business model to drop the vulnerability and improve the business performance.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.413-414
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• 2017

계산공학 분야는 복잡한 수치이론과 계산 실행 및 분석 툴의 중요성이 높기 때문에 온오프라인 모두에서 효과적인 교육을 수행하는 것이 힘든 실정이다. 본 논문에서는 오프라인 저작도구와 EDISON 플랫폼을 두축으로 효과적인 웹기반 이러닝 환경을 구축하는 과정을 설명하였다. 특징으로는 웹기반이지만 데스크탑에서 오프라인으로 동영상/발표자료/외부링크 등의 이종 콘텐츠들을 조합하여 강의를 구성할 수 있는 저작도구가 있다는 것이다. 또한 계산과학공학 플랫폼인 EDISON의 계산실행 포틀릿을 활용하여 인터랙티브 실습교육 환경을 구성하였다는 것이다. 본 이러닝 시스템은 대학 및 현장에서의 즉각적인 이론습득 및 실습 요구에 대응할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.495-505
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• 2006

IT기술기반 교육시스템은 인터넷 등장 이전에도 가능성을 인정받아 지속적으로 개발되어 온 분야이며, 교육공학과의 연계로 지식 전날의 이론체계로 각광을 받고 있다. 사이버교유도 인터넷이전부터 다양한 통신방법을 응용하여 개발되었고, 최근 인터넷을 통하여 사이버 교육시스템은 완벽한 기술기반을 갖추게 되였다. 그러나 IT기술의 급격한 변화로 사이버교육시스템은 계속하여 신기술 변화에 적용해야만 한다. 현재 정보통신기술의 변화는 방송 통신망의 융합, 브로드 밴드 네트워킹, 스마트 디바이스의 다양화, 멀티미디어 기술의 고도화로 요약된다. 이 기술의 종합한 작용으로 유비쿼터스 사회의 기반으로 진화되고 있다. 그래서 e-Learning 분야도 기존 인터넷기반 시스템과는 달리 차세대 온라인교육시스템으로 친화되고 있다. IT융합가술 기반의 온라인 교육시스템은 각종 국제표준단체에서 표준안이 제시되고 있다. e-Learning 시스템이란 선기술 기반을 반영한 표준기술을 사용하는 온라인교육시스템을 포괄하는 개념이다. 본 연구에서는 e-Learning 시스템과 유비쿼터스 기술을 반영한 e-Learning을 비교하였다. 그리고 u-Learning 시스템의 기술정립과 EOD(Education On Demand) 시스템에 대하여 연구하였다. 1. u-Learning 정의 정보산업분야를 비롯한 문화, 교육 등 모든 분야에서 유비퀴터스라는 수식어가 붙어 다니고 있다. e- Learning 교육 업계에 따르면 10년 후에는 유비쿼터스는 대중화가 될 것이며, 부가가치 규모는 100조 원에 이를 것으로 추정된다. 그래서 교육산업도 주변 환경이 아날로그 방식에서 IT 기반에 의한 디지털 환경으로 변화되고 있다. 또한 e러닝, T러닝, m러닝, u러닝 등의 용어가 생성되고 있다.키지에어컨에서 사용되고 있는 밀폐형 압축기에 대해서 그림 2에서 나타내고 있는 냉방능력 10tons(120,000Btu/h) 이하를 중심으로 상기의 최근 기술 동향을 간략하게 소개하고자 한다.질표준의 지표성분으로 간주되는 진세노사이드의 절대함량과 그 성분조성 차이에 따른 임상효과의 차별성이 있는지에 대한 검토와, 특히 최근 실험적으로 밝혀지고 있는 사포닌 성분의 장내 세균에 의한 생물전환체의 인체 실험을 통한 효과 검정이 필요하다. 나아가서는 적정 복용량의 설정과 이와 관련되는 생체내 동태 및 생체이용율(bioavilability)에 관한 정보가 거의 없으므로 이것도 금후 검토해야 할 과제로 사료된다. 인삼은 전통약물로서 오랜 역사성과 그동안의 연구결과에 의한 과학성을 가지고 있으므로 건강유지와 병의 예방 및 회복촉진을 위한 보조요법제 또는 기능성 식품으로써의 유용성이 있는 것으로 판단된다. 앞으로 인삼의 활용성 증대를 위해서는 보다 과학적인 임상평가에 의한 안전성 및 유효성 입증과 제품의 엄격한 품질관리의 필요성이 더욱 강조되어야 할 것이다.xyl radical 생성 억제 효과를 보여 주었다. 본 실험을 통하여 BHT 를 제외하고 전반적으로 세포 수준에서의 oxidative stress 에 대한 억제 효과를 확인해 볼 수 있었으며 특히 수용성 항산화제들에서 두드러진 효과를 보여 주었다. 제공하여 내수기반 확충에도 노력해야 할 것 이다.있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$<

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.544-545
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• 2020

본 논문에서는 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 딥 러닝을 기반으로 하는 워터마킹 시스템 및 하드웨어 가속기 구조를 제안한다. 제안하는 워터마킹 시스템은 호스트 영상과 워터마크가 같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 전처리 네트워크를 거친 호스트 영상과 워터마크를 정합하여 워터마크를 삽입하는 네트워크, 그리고 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 중 호스트 영상의 전처리 네트워크와 삽입 네트워크를 하드웨어로 설계한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.5
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• pp.642-651
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• 2007

Recently, digital convergence, whose core demand is OSMU (One Sourse Multi Use),has been the main topic in e-learning domain and industry. However, the existing web learning content and the new resource developed toprovide contents to different learning environment must be processed to adapt the new learning settings, which causes the cost and time problem, So in this paper we design and implement a Java based SCORM content transcoding system which can transcode the SCORM-based learning content into MHP-based DiTV content in order to adapt t-learning environment using DiTV, which is closer to our real life. Using this system which has ability of inter-operation, reuse, highly-use, the problem mentioned above can be solved well. Moreover, it is possible for a learner who is not familiar with computer to study using DiTV instead of PC.