• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.239-246
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• 2021

컴퓨터 그래픽스 및 HCI 분야에서 캐릭터를 만들고 자연스럽게 상호작용하는 시스템에 관한 많은 연구가 있었다. 이와 같은 연구들은 사용자의 행동에 대한 반응에 중점을 두었으며, 사용자에게 긍정적 감정을 끌어내기 위한 캐릭터의 행동 연구는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 가상 캐릭터의 움직임에 따른 사용자의 긍정적 감정을 끌어내기 위한 상호작용 시스템 프로토타입을 개발한다. 제안된 시스템은 표정 인식과 가상 캐릭터의 동작 생성으로 구분된다. 표정 인식을 위해 깊이 카메라를 사용하며 인식된 사용자의 표정 데이터는 동작 생성으로 전달된다. 우리는 개인화된 상호작용 시스템 개발을 위하여 학습모델로서 모방학습을 사용한다. 동작 생성에서는 최초 사용자의 표정 데이터에 따라 무작위 행동을 수행하고 지속적인 모방학습을 통하여 사용자가 긍정적 감정을 끌어낼 수 있는 행동을 학습한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.579-580
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• 2023

본 논문에서는 동물의 십자인대 질환의 진단지표인 경골고원각도(TPA)를 자동으로 측정하는 딥러닝 소프트웨어 기법을 제안한다. 동물 X-ray 영상에서 나타나는 피사체의 위치와 형태에 대한 다양한 변이는 TPA(Tibial Plateau Angle) 지표 산출에 필요한 특징점 검출과정에서 학습 효율을 현저하게 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반 모델을 사용하여 일차적으로 경골영역의 분할 단계를 수행하고, 이어서 경골 상단부의 과간융기와 복사뼈의 중심점을 찾는 과정을 Resnet 기반의 특징점 추출 모듈로서 구현함으로써 학습의 효율과 지표 검출의 정확도를 향상시켰다. 총 201 개의 실제 X-ray 영상을 사용하여 학습 속도와 영역 분할 및 특징점 추출의 정확도 측면을 고려함으로 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.19-30
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• 2005

학습자의 학습양식에 대한 많은 연구들은 주로 학습자의 관점에서 이루어지고 있으며, 학습자를 가르치고 지도하게 되는 교수자들이 인식하는 학습자의 학습양식에 대한 비교연구는 드문 편이다. 이는 교수자들이 학습자들에 대한 인식을 학습자들 자신과 다르게 하고 있을 경우 학습내용 및 활동의 전개는 물론 학습결과에 대한 의구심을 가지게 하는 부분이며, 특히 기하급수적으로 확산이 되고 있는 인터넷학습의 경우 학습자들뿐 아니라 교수자들의 학습자 인식에 대한 연구가 시급한 실정이다. 이러한 관점에서 본 논문은 향후 사이버 학습체제로 학교와 가정에서 인터넷 학습에 많은 시간을 할애하게 될 초등과 중등 학습자들이 인터넷 학습시 어떤 유형의 학습양식을 선호하고 있으며, 이는 교수자들의 인식과 어떻게 다른지를 분석하여 이를 바탕으로 향후 인터넷 학습에서 고려할 시사점들을 도출해 보는데 목적이 있다. 본 논문은 전국의 초등학생 386명, 중학생 627명, 교사 130명을 대상으로 실시하였다. 학습자와 교수자들의 인식차이를 분석하기 위하여 t-검증을 실시하였으며 그 결과 초등 및 중등의 학습자들은 인터넷환경에서 자기 주도적으로 학습하는 양식을 선호하였으며, 교수자들도 학습자들이 인터넷 자기주도형의 학습양식을 선호한다고 인식하고 있었다. 하지만 초등과 중등 모두 교수자들은 학습자들이 스스로 판단하는 것보다 상당히 자기주도형 이면서도 의존형이라고 인식함으로서 향후 인터넷학습의 설계와 개발전략에 고려할 점을 시사하고 있다. 본 논문은 결과로 향후 초등과 중등의 인터넷학습에서 학습자양식을 반영한 설계와 개발이 이루어 져야 하며, 이는 각 교과목에 반영이 되어야 하고, 교수와 학습전략에서 상당한 변화를 가져와야 하며 사이버교사들의 튜터링에서도 차별화된 전략을 가져와야 함을 강조한다.한다.분야 별로 아키텍쳐 정도가 다르게 나타나고 있었다(전자 부품은 분야는 오히려 모듈형에 가까웠음). 비단 항공기 개발과정 뿐만 아니라 다른 산업, 제품에도 적용될 수 있는 틀을 마련함으로써, 기존 연구개발기회에서 산업기술 분석을 통한 체계적 기획으로 전환할 수 있는 새로운 대안을 제시한다. 결과적으로 산업기술의 특성과 구조를 반영한 기술개발 방법론으로 아키텍쳐 이론을 적용할 수 있는 단초를 마련했으며, 이것은 본 논문이 기대하는 바이기도 하다.쁖잖⨀쁖잖⨀／ࠐ쁡잖⨀焆덐瀆倆Ā뫫뫫ĀĀĀĀꪛ䂇잖⨀?잖⨀⁅잖⨀耇잖⨀梷熸ጁ庆䌀―?⨀က䀜徾遖洀ᘘ⼄ⴟᠯЭ⠘

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.53-64
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• 2001

인터넷 학습 자료를 평가하는 그 동안의 연구들은 학습자료를 제작하는 프로그래머나 연구자의 입장에서 평가 문항들이 개발되어 자료의 신빙성이나 인터페이스의 설계 등을 위주로 평가항목이 개발되었다. 학습자나 사용자들의 편의성이나 활용성은 거의 고려가 되지 않은 상태였다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고 해결하고자 현직교사들과 학생들을 위한 평가문항을 제작하여 실질적으로 사용자 입장에서의 평가도구를 개발하고자 하는 노력을 기울였다. 본 연구에서는 인터넷을 이용한 수업을 설계하고자 하는 사람들과 학생들이 인터넷 학습자료를 찾고자 할 때, 활용할 수 있는 웹 전자교과서 평가준거 80개를 마련하였다. 연구의 결과물은 앞으로 인터넷상에 수 없이 많이 만들어질 전자교과서들을 평가하게 될 것이며 평가된 웹 전자교과서는 학생들과 교사들에게 유의미하게 제공되어 학생들의 학습력을 신장시킬 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.439-442
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• 2000

본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.83-90
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• 2010

본 연구의 목적은 전자우편(e-mail)의 수업적 활용을 위한 지침을 탐색하는데 있으며, 그 탐색은 연구문헌을 분석함으로써 수행되었다. 본 연구는 다음의 결론을 제안한다. 첫째, 교수자는 자신과 학습자들 간의 커뮤니케이션을 증진하기 위하여 효과적으로 전자우편을 사용해야 한다. 커뮤니케이션은 좋은 수업을 위한 본질적 요소이다. 둘째, 교수-학습과정에서 효과적으로 전자우편을 사용하기 위해 이것의 특성을 고려하는 지침들이 활용되어야 한다. 이러한 지침으로 다음을 제안한다: (1) 철자와 문법은 정확해야 하고, (2) 메시지는 간단하고 간결해야 하며, (3) 첫 문장에 요약을 진술해야 하고, (4) 메시지 응답은 신속하게 이루어져야 하며, (5) 메시지 응답은 친절하게 이루어져야 하고, (6) 풍자와 유머를 주의해서 사용해야 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.94-102
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• 2016

본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 다중물리(Multi-physics) 시뮬레이션의 반복 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 다중물리해석 예측 방법을 제안한다. 기존의 다중물리해석 시뮬레이션의 경우 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 자체에 대한 방법과 환경 개선에 초점이 맞추어져 있으나 본 논문에서는 다중물리 시뮬레이션 결과를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고 학습된 기계학습 알고리즘을 사용하여 수십분에서 수시간에 걸리는 다중 물리 해석과 유사한 결과를 수초 내에 예측할 수 있음을 보였다. 기계학습 알고리즘 간의 성능을 비교하여 다중물리해석에 적합한 기계학습 알고리즘을 확인하였으며 가장 우수한 성능을 보인 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 경우 100개 이하의 학습 샘플만으로도 우수한 예측 결과를 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 제안하는 방식을 통해 시뮬레이션을 하고자 하는 모델의 형상이나 재질이 변경될 경우 기존의 시뮬레이션 결과로 학습된 알고리즘이 있다면 시뮬레이션을 반복 수행하기 전에 알고리즘을 이용하여 결과를 예측할 수 있어 시뮬레이션의 반복 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.47-48
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• 2019

본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.462-469
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• 2002

벡터 부호책 설계에 사용되는 기존 K-means 알고리즘은 모든 학습반복에서 고정된 가중치를 적용하는데 반해 제안된 방법은 학습반복마다 가변되는 가중치를 적용한다. 초기 학습반복에서는 새로운 부호벡터를 얻기 위해 수렴영역을 벗어나는 2 이상의 가중치를 사용하고, 이 값이 클수록 가변 가중치를 적용하는 학습반복을 줄임으로써 우수한 부호책을 설계할 수 있다. 초기 부호책 설계에 사용되는 미세분할 방법을 개선하기 위하여 소속 학습벡터와 대표벡터간의 오차를 줄이는 방법을 사용한다. 즉 자승오차가 최대인 대표벡터를 제외시키고 최소인 대표벡터를 미세분할함으로써 초기 부호벡터로 대체될 보다 적절한 대표벡터를 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.89-98
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• 1998

정적 시스템 모델링을 위해 RBF 신경회로망의 은닉 유니트를 자동으로 생성하는 ERAN을 제안한다. ERAN은 관측 데이터의 신규성을 기반으로 새로운 은닉 유니트를 할당하는 RAN의 성능을 개선한 것이다. ERAN의 학습 과정은 새로운 은닉 유니트의 생성과 네트웍 파라미터 학습을 포함한다. 네트웍은 초기에 0개의 은닉 유니트로 시작하여 세 가지의 은닉 유니트 생성 판별기준을 만족할 경우에만 새로운 은닉 유니트를 생성시킨다. 네트웍의 파라미터는 LMS 알고리즘을 이용하여 조정한다. 제안한 ERAN의 성능은 순차 학습 및 랜덤 학습을 갖는 비선형 정적 시스템 모델링 문제에 대하여 RAN의 결과와 성능을 비교한다. 두 실험에 대하여 ERAN은 RAN 보다 적은 은닉 유니트를 가지고 정확성이 더 우수한 RBF 신경회로망을 구현할 수 있음을 보인다.