• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.761-763
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• 2008

최근 온라인교육의 필요성이 높아지고 요구 수준이 커짐에 따라 교육 서비스를 제공하는 시스템의 지능화된 처리능력이 필요하다. 퍼지신경회로망은 각각의 가중치(weight)를 갖는 채널로 연결한 망형태의 계산모델이다. 퍼지신경회로망을 학습시스템에 적용하여 학습자의 문항테스트 결과에서 학습과정을 재설정 할 수 있는 출력 값을 생성한다. 적응형 학습시스템은 퍼지신경회로망을 적용하여 개별화된 강의 코스로 학습을 진행하고 결과의 feedback을 통해 학습자의 최적 커리큘럼을 찾아내는 방법을 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.1380-1382
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• 2007

인터넷의 발달로 온라인 원격강의나 E-Learning 형태의 교육이 많이 확산되었다. 온라인 교육의 확산으로 웹을 기반으로 하는 클라이언트 소프트웨어들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 특히 교과목의 특성상 실습위주로 진행되는 프로그래밍 관련 교과목에서는 자동화 된 과제평가 시스템이 필요하다. 프로그래밍 과제평가 시스템에서는 과제제출, 소스코드 업로드, 컴파일 및 실행, 채점, 표절검사 등의 과제평가를 위한 기본적인 작업들을 수행된다. 위와 같은 작업들이 모두 평가시스템 서버에서 진행되기 때문에 서버에 많은 부하가 걸린다. 또한 공정한 평가를 위해 보안이 최우선적으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 스마트 클라이언트 기술을 이용한 과제평가 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템에서는 과제평가 시스템의 서비스를 분산시켜 시스템의 부하를 줄이고, 보안을 향상시킴으로써 학생들에게 공정한 평가를 가능하게 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.45-49
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• 2014

공학교육은 학생들이 대기업 또는 중소기업, 연구소의 일원으로 맡은 바 업무를 잘 할 수 있는 기능성을 강조하는데 초점을 맞추어 왔다. 하지만 최근 창업을 통해 자신의 창조성을 발휘하고 부를 축적할 수 있는 형태의 교육에 대한 수요가 있고, 대학 특히 공과대학에서도 벤처 창업에 대한 교육이 필요한 것으로 판단한다. 본 논문에서는 이와 관련하여 국내외 사례를 소개하고, 서울시립대학교 컴퓨터과학부에서 지난 2년동안 수행한 교과과정을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.345-346
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• 2019

데이터 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 최근 평균수명의 연장과 더불어 새로운 직업들의 등장으로 인하여 사회 구성원들의 전직이나 이직에 대비하기 위한 다양한 직업교육 요구가 제시되고 있다. 또한 사회 구성원들의 교육수준이 전반적으로 높아짐에 따라 직업교육에 대한 요구 역시 보다 세분화되고 있으며 보다 높은 수준의 학습기회에 대한 요구도 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 직업능력 교육의 기능과 역할을 재정립하고 직업능력 교육의 개발 방향을 제시하기 위하여 지역사회의 수요조사를 기반으로 데이터 분석도구 R을 활용하여 선호도 분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.719-722
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• 2021

최근 인공지능의 새로운 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 교육과 글쓰기 교육을 연계하여 초등학생들의 어휘력 향상을 위한 수업을 설계하고자 한다. 그 방법으로는 본 수업에 앞서 어휘 10문제를 테스트하여 실험에 참가하기 전의 어휘력을 점검한다. 그 후 머신러닝 포키즈를 이용하여 여러 감정에 해당되는 단어들을 다양하게 훈련하도록 하였고, 그 후 관련된 어휘 10문제를 다시 테스트 하였다. 실험 결과 실험에 참가하기 전에는 100점 만점에 58.8점으로 나왔으나 훈련 후의 결과는 평균 68점으로 모든 학생의 성적이 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다. 어휘력 문항수가 적은 점과 10명의 실험참가자로 일반화할 수 없는 한계가 있다. 향후 초등교재 한권을 선정하여 어휘를 모두 분석한 후 가장 많이 등장하는 어휘를 골라내어 테스트하여 좀 더 통계적으로 의미 있는 분석을 하고자 한다.

• Ingenium
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• v.7 no.3
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• pp.44-48
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• 2000

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.6-9
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• 2020

최근 몰입형 가상 현실을 제공하기 위한 360 도 영상 전송 기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기가 가지는 연산 능력 및 대역폭으로는 고화질의 360 도 영상을 전송 및 재생하기에 한계가 있다. 해당 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 시점의 고화질 360 도 영상 제공을 위해 사용자 시점 타일을 추출하는 움직임 제한 타일 셋 기반 타일 추출기를 구현한다. Versatile video coding (VVC) 기반 타일 인코더를 이용해 360 도 영상에 대한 비트스트림을 생성한 후, 사용자 시점에 해당하는 타일들을 선택한다. 이후 선택된 타일들은 제안하는 타일 추출기에 의해 추출되고 전송된다. 또한, 전체 360 도 영상에 대한 저화질 비트스트림을 전송하여 갑작스러운 사용자 시점 변경에 대응한다. 제안된 타일 추출기를 기반으로 360 도 영상 전송을 수행하면, 기존 VVC 기반 시스템 대비 대비 평균 24.81%의 bjontegaard delta rate (BD-rate) 감소가 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.1-5
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• 2020

최근 MPEG-I 그룹에서는 표준화가 진행중인 몰입형 미디어(Immersive Media)에 대한 압축 성능 탐색이 이루어지고 있다. 몰입형 비디오는 다수의 시점 영상과 깊이 맵을 통한 깊이 맵 기반 이미지 렌더링(DIBR)을 바탕으로 제한적 6DoF 을 제공하고자 하는 기술이다. 현재 MIV(Model for Immersive Video) 기술에서는 바탕 시점(Basic View)과 각 시점의 고유한 영상 정보를 패치 단위로 모아둔 추가 시점(Additional View)으로 처리하는 모델을 채택하고 있다. 그 중에서 추가 시점은 일반적인 영상과는 달리 시간적/공간적 상관성이 떨어지는 분절적인 형태로 이루어져 있어 비디오 인코더에 대해 최적화가 되어 있지 않으며, 처리 방법의 특성에 따라 자기 유사적인 형태를 지니게 된다. 따라서 MIV 에서 스크린 콘텐츠 코딩 성능과 함께 화면 내 블록 카피(IBC: intra block copy) 기술에 대한 성능을 분석 결과를 제시한다. IBC 미적용 대비 최대 7.56%의 Y-PSNR BD-rate 감소가 가능함을 확인하였으며, 영상의 특성에 따라 IBC 의 선택 비율을 확인하여 추가 시점의 효율적인 압축 형태를 고찰한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.635-638
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• 2011

기존 센서들은 고정형 무선 네트워크로 구성되어 재난지역, 군사지역 등의 지역에서는 데이터를 획득 할 수 있는 관찰영역이 제한적이다. 하지만 이동 능력을 가진 센서들이 스스로 주변 센서들의 위치와 장애물의 위치를 이용하여 자율 배치된다면 센서들의 관찰영역을 보다 많이 확보하면서 보다 더 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 로봇 공학 분야에서 많이 사용하는 Player/Stage 시뮬레이터를 이용하여 다양한 실제 환경과 같은 가상의 환경에서 포텐셜 필드 방식을 적용한 센서 로봇 집단의 자율 배치 기법을 모의실험하고 검증한다. 또한 그 자율 배치 방법을 이용한 실제 이동 센서 로봇집단의 구현 내용 및 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.721-722
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• 2023

본 연구에서는 공업계 고등학교 재학생 중 자율주행로봇 대회에 출전하려는 학생들을 대상으로 삼았다. 자율주행로봇 대회를 준비할 때는 프로그래밍, 로봇제작 등을 연습한다. 학생들은 대회를 준비하면서 성과에 대한 부담을 많이 가지고 있지만, 대회를 준비하는 과정에서 본인의 의도대로 결과물이 나타나지 않았을 때, 학습된 무기력에 빠질 수 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행로봇 대회의 출전을 준비하면서 발생할 수 있는 학습된 무기력을 극복하기 위하여 회복탄력성을 증진할 수 있는 방안을 제시하였다.