• 전자공학회논문지SC
• /
• 제37권5호
• /
• pp.46-55
• /
• 2000

본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다

• 정보교육학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.299-308
• /
• 2003

프로그래밍 교육은 문제 분석 능력, 논리적 사고력, 절차적 문제 해결 방식을 습득하는데 매우 긍정적인 역할을 한다. 하지만 초등학생의 지적 성장 발달 단계에 맞도록 설계된 프로그래밍 학습용 웹 코스 웨어에 관한 연구는 드물며, 개발되었다고 하더라도 초등학생에게는 맞지 않은 높은 이론적 내용을 다루고 있어서 이해하기가 어렵고, 웹 상에서 직접 실습할 수 있는 환경을 제공하지 못한다. 이에 본 연구에서는 웹 기반 학습 설계 이론을 바탕으로 초등학생의 지적 성장 발달에 맞는 비주얼베이식 교육 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템에서는 학습자에게 웹 환경에서 비주얼베이식 프로그래밍의 기초와 기본 문법을 익힐 수 있도록 하며, 프로그램을 코딩하고 실행할 수 있도록 환경을 제공한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.817-826
• /
• 2022

AI 기술이 여러 분야에 성공적으로 도입되는 추세이며, 서비스로 환경에 배포된 모델들은 지적 재산권과 데이터를 보호하기 위해 모델의 정보를 노출시키지 않는 블랙 박스 상태로 배포된다. 블랙 박스 환경에서 공격자들은 모델 출력을 이용해 학습에 쓰인 데이터나 파라미터를 훔치려고 한다. 본 논문은 딥러닝 모델을 대상으로 모델 종류에 대한 정보를 추론하는 공격이 없다는 점에서 착안하여, 모델의 구성 레이어 정보를 직접 알아내기 위해 모델의 종류를 추론하는 공격 방법을 제안한다. MNIST 데이터셋으로 학습된 ResNet, VGGNet, AlexNet과 간단한 컨볼루션 신경망 모델까지 네 가지 모델의 그레이 박스 및 블랙 박스 환경에서의 출력값을 이용해 모델의 종류가 추론될 수 있다는 것을 보였다. 또한 본 논문이 제안하는 방식인 대소 관계 피쳐를 딥러닝 모델에 함께 학습시킨 경우 블랙 박스 환경에서 약 83%의 정확도로 모델의 종류를 추론했으며, 그 결과를 통해 공격자에게 확률 벡터가 아닌 제한된 정보만 제공되는 상황에서도 모델 종류가 추론될 수 있음을 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.385-391
• /
• 2021

본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
• /
• 제17권3호
• /
• pp.493-513
• /
• 2015

학교교육개선을 위한 방안으로서 융복합교육에 대한 사회적 관심이 증가하는 가운데 본 연구에서는 2009 개정 수학과 교육과정에 따른 중학교 1학년 수학교과서 13종에 수록된 실세계 기반의 과제 880개를 대상으로 융복합 맥락 차원 및 융복합 방식 차원과 관련하여 과제 구성상의 특징을 분석하였다. 분석 결과, 융복합교육의 맥락 차원에서는 개인적 맥락이 가장 많이 나타났고, 융복합 방식 차원에서는 타 교과의 제재가 수학 문제해결과 직접적인 관련이 없거나 단순하게 설명문 형식으로 제시되어 있는 순차모형의 과제가 가장 높은 비율로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 수학교과를 통해 학습자의 융복합적인 역량을 함양하고 문 이과 통합을 통해 융합적 사고를 증진시키려는 목표를 달성하기에는 현행 교과서의 구성이 매우 제한적임을 보여주는 결과로써, 학습자가 살아갈 미래사회와 세계사회 맥락에서의 탐구가 가능한 과제 개발이 필요함을 시사한다. 이러한 맥락에서 타 교과의 지식 및 사회적인 쟁점과 수학교과를 융복합교육의 관점에서 보다 의미 충실하게 연결할 수 있는 과제 개발에 대한 시사점을 제안하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.35-39
• /
• 2008

협업 시스템은 원거리의 다수 사용자들이 시간과 공간의 제약을 받지 않고 공동의 작업을 진행 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시스템이다. 하지만 모든 시스템들이 그렇듯이 처음 사용할 때는 여러 가지 시행작오가 생기게 된다. 가상분자모델링 시스템인 VRMMS[1]는 여러 사용자들이 온라인상에서 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션 결과를 확인 할 수 있고 또한 피드백까지 줄 수 있는 협업시스템인데, 분자 모델을 연구하는 사람들에게는 유용한 시스템이지만 익숙하게 분자 구조를 조작하기 위해서는 인터페이스에 대한 학습이 필요하다. 가장 좋은 방법은 직접 만나서 교육을 시켜주는 것이지만 한 장소가 아닌 여러 장소에서 원격으로 실험을 진행하는 상황에서는 사용법에 대한 직접적인 교육이 힘들기 때문에 시행착오 기간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 시행착오를 줄이기 위해 가상의 현실세계인 세컨드라이프[2]를 통해 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션을 할 수 있는 협업시스템을 제안한다. 각각의 사용자들은 가상세계에서 자신의 아바타를 통해 가상분자모델링 시스템인 VRMMS를 사용하여 현실 세계에서와 같은 방식으로 실험을 진행할 수 있으며, 실험에 익숙하지 않는 사용자들은 실험방법을 직접 보고 따라 해 볼 수 있어서 좋은 학습효과를 기대할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.970-977
• /
• 2018

자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.530-536
• /
• 2021

최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.512-520
• /
• 2019

음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.274-286
• /
• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.