• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.75-86
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 'D-VAE'을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.108-114
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• 2019

본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.137-139
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위를 효율적으로 감지하기 위한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델을 제안한다. 우선 객체 중심 증강 기법을 적용하여 변위 객체들이 이미지 공간상의 어느 곳이든 위치할 수 있게끔 데이터를 구성한 이후 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 이미지에 대한 심층 특징 벡터를 추출한다. 그 이후 심층 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델이 객체 중심 증강 기법을 사용하지 않은 모델보다 목조 문화재에서 변위 영역을 더 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1102-1103
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• 2023

안전모 착용 여부를 확인하는 객체 탐지 모델을 물류 현장에서 활용하기 위해서는 안전모를 착용한 경우와 착용하지 않은 경우를 정확하게 탐지해야 한다. 하지만 학습 데이터가 안전모를 착용한 클래스와 착용하지 않은 클래스 간 불균형이 존재하는 경우 해당 데이터만으로는 태스크에 맞게 학습이됐다고 보긴 힘들다. 본 연구는 데이터 증강 기법 적용 시 임의의 데이터에 증강을 적용하는 대신 상대적으로 적은 안전모를 착용하지 않은 클래스를 포함하는 이미지에 대하여 데이터 증강 기법을 적용하였다. 여러 데이터 증강 기법 중 Rotation, Gaussian Noise, 객체를 기준으로 한 Crop을 직접 구현 및 적용하여 객체 탐지 모델인 YOLOv5의 성능을 효과적으로 높이며 더욱 강건한 모델을 개발하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.268-270
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• 2004

본 논문은 증강 현실(augmented reality)을 이용하여 학습자에게 효과적으로 교육할 수 있는 e-learning 교육컨텐츠 환경을 제공한다. 현재까지 연구되어온 증강환경을 이용한 교육 컨텐츠는 단순한 상호작용만을 허용하고, 실감형 인터페이스를 제공하기에는 제약이 따른다. 본 논문은 이를 개선하기 위해 기존의 교육 컨텐츠를 실감형 교육 컨텐츠로 전환할 수 있는 시스템 구성 방법에 관한 것으로써. 컨텐츠의 배치, 조작, 학습과정 등에서 기존의 교육 컨텐츠보다 인터랙티브하고 직관적으로 교육할 수 있는 실감형 인터페이스를 제공한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.301-307
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• 2023

딥러닝은 심층신경망(Deep Neural Network)을 구축하고 대량의 훈련 데이터를 수집한 후, 구축된 신경망을 오랫동안 학습 시켜야 한다. 만약, 학습이 제대로 진행되지 않거나 과적합이 발생하면, 학습은 실패하게 된다. 현재까지 개발되고 있는 딥러닝 도구들을 사용할 경우, 훈련데이터 수집과 학습에 많은 시간이 소요된다. 하지만, 모바일 환경의 급격한 도래와 센서 데이터의 증가로 인해, 신경망 학습에 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 실시간 증강형 딥러닝 기술에 대한 요구가 급격하게 증가하고 있다. 본 연구에서는 미세먼지 센서를 장착한 아두이노 시스템을 사용하여 실시간 증강형 딥러닝 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템에서는 미세먼지 데이터를 5초마다 측정하고 최대 120개가 축적이 되면, 기존에 축적된 데이터와 새로이 축적된 데이터를 데이터셋으로 사용하여 학습을 수행하도록 하였다. 학습 수행을 위한 신경망은 입력층 1개, 은닉층 1개, 출력등 1개로 구성하였다. 구현된 시스템에 대한 성능을 평가하기 위해 학습 시간과 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 측정 하였다. 실험 결과, 평균 학습 오차는 0.04053796이었으며, 학습주기당(1 에포크) 평균 학습 시간은 3,447 초 정도의 시간이 걸렸다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.461-471
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• 2010

최근, 현실세계와 가상세계를 결합하여 디지털 컨텐츠 형태로 보여주는 증강 현실 기술이 등장하고 있다. 증강현실 기술의 효과를 극대화하기 위해서, 사용자가 현실세계의 사물을 조작하는 것과 유사한 방법으로 디지털 콘텐츠와 상호작용하는 것을 가능하게 해 주는 실감형 인터페이스가 적용된다. 특히, 교육 분야에서는 이러한 기술들이 학습자의 흥미와 몰입도를 높이고, 학습 효과를 극대화할 수 있는 새로운 학습 콘텐츠의 제작을 가능하게 할 것으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 멀티 터치스크린과 실감형 인터페이스를 적용한 과학 실험 학습 시스템을 제안한다. 이 시스템은 종래의 실험대 위에서 이루어지는 실험도구의 조작을 대체하기 위하여 대형 멀티 터치스크린을 장착한 실험 테이블과 간단한 사용자의 제스쳐를 인식할 수 있는 실감형 학습 디바이스를 사용한다. 실제 과학 실험에서는 높은 비용이나 긴 시간, 또는 위험 물질들이 요구되기도 하는데, 본 시스템은 이러한 요인들을 극복하면서 학습자들에게 다양한 실험을 현실감 있게 제공할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권3호
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• pp.207-229
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• 2019

제 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 수학과 교수 학습에 ICT기술을 접목한 수업의 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, 거꾸로 수업과 증강현실을 활용한 수업의 필요성과 효율성이 주목받고 있다. 이는 교육현장에서 거꾸로 수업과 증강현실을 활용한 수업 콘텐츠와 그 활용방안에 대한 수요의 증가로 이어지고 있다. 따라서 실제로 현장에 적용할 수 있는 수업 콘텐츠의 개발과 수업 방안에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 교수 학습 유형을 분류하고, 구성주의 수학 교육 원리와 증강현실 기반 모바일 앱을 활용한 거꾸로 교실 수업 방안과 교수 학습 유형별 수학 교수 학습 콘텐츠를 개발하고 교수 학습 현장에 적용할 수 있는 방안 및 수업지도안을 제시한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.191-201
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• 2020

이 연구에서는 증강현실을 활용한 협력적 과학 개념학습에서 나타나는 학생들의 언어적 상호작용과 물리적 상호작용을 심층적으로 조사하였다. 3개의 소집단으로 구성된 고등학교 1학년 학생 12명이 연구에 참여하였다. 이들은 화학 결합 개념 이해를 목표로 개발된 스마트 기기 기반의 증강현실 어플리케이션을 활용한 수업에 참여하였다. 학생들의 수업 과정은 녹음 및 녹화하였으며, 반구조화된 면담을 실시하였다. 연구 결과, 언어적 상호작용 중 개별 진술 단위에서는 정보 질문과 정보 설명 및 방향 질문과 방향 설명에 관한 진술의 비율이 높았고, 상호작용 단위에서는 교정형 및 누적형 상호작용의 비율이 높았다. 학습 진행에 관한 개별 진술 및 상호작용의 비율도 높게 나타났다. 학생들의 물리적 상호작용은 유의미한 언어적 상호작용 없이 단독으로 이루어진 경우가 가장 많았다. 학생들이 지식 구성 언어적 상호작용을 하며 물리적 상호작용을 할 때는 가상 객체를 응시하거나 활동지 관련 활동을 하는 비율이 높았던 반면, 물리적 상호 작용만 수행하거나 운영 관련 언어적 상호작용을 하며 물리적 상호 작용을 할 때는 증강현실의 마커의 조작과 관련한 다양한 탐색적 활동이 주로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 과학 교과에서 증강현실을 활용한 협력적 개념학습이 효과적으로 이루어지기 위한 방안을 제안하였다.