• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.15-26
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• 2006

최근 고령화 사회 진입에 따라 고령 사용자의 컴퓨터 사용규모와 관심이 점점 증가하면서 컴퓨터의 사용성(usability)에 대한 유니버설 디자인 문제가 제 기되고 있으며, 특히 MS Windows의 유니버설 UI디자인의 중요성에 대한 인식도 커지고 있다. 따라서 본 연구는MS windows 사용에 있어 사용자의 나이, 능력에 상관없이 고령 사용자 및 컴퓨터 사용 초심자에게 보다 직관적이고 쉽게 사용할 수 있는 MS Windows의 유니버설 GUI 디자인의 개념을 설정하는 것을 목적으로 하였다. 특히, MS Windows의 학습과 사용에 있어 가장 어려움이 많을 것으로 예상되는 고령 사용자의 요구 사항을 조사, 분석하고 이 에 대한 해결안을 GUI 디자인에 반영하는 것을 중심으로 진행하였다. 연구 방법은 사용자 조사 방법으로서 고령자 대상의 컴퓨터 교육과정에서 MS Windows를 교육하는 4주 동안 보조 교사로 참여하여 관찰을 실시하였으며, 이를 보완할 수 있는 탐색 테스트와 인터뷰를 추가적으로 진행함으로써 불편 요소와 요구사항을 추출하였고 이를 기반으로 US Windows의 새로운 GUI 디자인 안을 제시하였다. 디자인 해결안은 MS Windows의 디폴트 값 설정, 쉬운 개념모형 형성을 위한 MS Windows 기능 단순화, 진화과정에 따른 MS Windows기능과 환경설정의 개인화, 화면에서의 시각적 문제 해결, 조작 과정상에서의 인터랙션 문제 해결 등의 방향에서 아이디어를 포함하였으며, MS Windows XP 환경에서 제공하는 사용자 로그인에서 사용자의 수준에 따라 초보자 모드로 접근 가능하여 운영 가능하도록 하였다. 본 연구는 고령 사용자의 MS Windows 활용에 대한 문제점과 요구사항을 장기적인 참여관찰을 통해 추출함으로써 신뢰도 높은 디자인 문제를 발견했다는데 의의를 찾을 수 있으며, 향후 해결안으로 제시된 디자인 안의 사용성에 대한 검증이 이루어져야 할 것이다.

• 성인간호학회지
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• 제20권5호
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• pp.778-790
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• 2008

Purpose: This study was conducted to develop Web-based multimedia contents for supporting student nurses' clinical practice on critical care, and to evaluate learners' responses. Methods: Based on the steps of Assessment, Design, Development, Implementation, & Evaluation(ADDIE) model, a total of 13 self-directed learning modules including live lectures and real video clips were developed through faculty collaboration of nine nursing colleges in Gwangju and Chonnam province. The finally developed multimedia contents were published on the Web of the learning management system at a local e-learning center. Results: The Web contents were evaluated after self-learning by 81 junior college nursing students who were encouraged to study it at their own pace during their two-week clinical practice at a medical or surgical intensive care unit of a university hospital and two hospitals. The knowledge (t = -27.66, p < .001) and self-evaluated clinical performance level(t = 7.54, p < .001) were significantly increased after learning of the Web contents and clinical practice, and satisfaction level that measured post-test only was 4.0 out of 5 point. Conclusion: The use of Web contents for critical care need to be extended as a complimentary material in a class room lecture or clinical practice of students to increase their self-learning ability and understandings of clinical knowledge and situation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.829-840
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• 2013

본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.

• 영재교육연구
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• 제20권2호
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• pp.427-459
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• 2010

2009학년도 한국과학영재학교 신입생 143명의 자기소개서와 지도 교사와 교수가 관찰한 학생들의 영재성 사례와 관찰 기록을 담은 추천서, 학부모의 학생에 대한 관찰기록지를 컴퓨터 보조 질적 분석 체계(Computer Assisted Qualitative Date Analysis System)를 이용한 질적 분석을 통해 과학 영재에게서 나타나는 행동 특성을 알아보았다. 연구 결과 과학 영재의 행동 특성을 5개의 주요 범주로 나눌 수 있었다. 본 연구는 외국의 연구와 양적 연구에 의존한 기존의 영재의 행동 특성 연구를 보완해줄 뿐 아니라 영재성의 구체적인 영역으로서 과학 영재의 행동 특성을 파악할 수 있게 하여 과학 영재를 판별 도구 및 교수학습 프로그램의 개발에 유용한 자료로 이용될 수 있을 것이다.

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.175-184
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• 2005

무선 인터넷을 사용할 수 있는 이동형 소형 컴퓨팅 기기는 현재 개 인용정보단말기(PDA)와 랩탑컴퓨터(Laptop computer)f로 대표된다고 할 수 있는데 최근의 디지틸 컨버전스의 경향과 맞물려 점점 다기능화, 소형화되고 있는 추세이다. 현재의 개인용정보단말기의 크기와 랩탑컴퓨터의 성능이 결합된 무선인터넷이 자유로운 기기의 포인팅 입력 장치는 펜(Electric Pen)이 주로 사용될 것이나, 경우에 따라서 펜을 사용하지 않고 한 손으로 자유로운 방향 이동과 커서 클릭 작업이 가능한 입력장치가 보조적으로 추가될 것이라고 여겨진다. 본 연구는 이러한 이동형 소형 컴퓨팅 기기의 포인팅 입력 장치의 중요성을 인식하고 소형화되는 기기에서의 가능한 입력 장치 중에서 터치패드와 트랙포인터의 사용성 비교평가 결과를 통하여 이동형 소형 기기에서의 입력 장치 선택에 대한 유용한 자료를 제시하고자 한다. 트랙포인터와 터치패드의 사용성 비교 편가를 위하여 5개의 커서콘트를 태스크로 구성된 실험 프로그램을 통하여 14명의 피실험자에게 두 입력장치로 동일한 과제를 수행시킨 결과, 두 입력장치의 수행시간에 대한 사용성은 유의수준 a>0.05의 에서 동일한 수준의 사용 편의성을 갖고 있음을 알 수 있었으며, 관찰분석결과, 터치패드에 비하여 트랙포인터는 시간이 지날수록 학습효과가 더 크다고 판단할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1597-1609
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• 2004

립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40～85%까지 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.217-225
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• 2024

미래 핵심 인재 양성을 위해서는 다양하고 실질적인 SW·AI 교육 프로그램의 개발이 필요하고 SW·AI 공교육을 보조할 수 있는 체계적인 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 SW·AI 교육 모듈을 개발하고 조합하여 공교육에 적용 가능한 SW·AI 교육 프로그램을 구성한다. 또한, 체계적인 교육시스템을 구축하고 다양한 공유 플랫폼을 기반으로 'Job's Garage Camp'를 진행하여 초·중·고 학생들에게 지속 가능한 SW·AI 교육을 제공한다. 지속 가능한 공교육 연계 교육환경을 조성함으로써, 학생들이 SW·AI에 대한 학습을 자기 주도적으로 이어갈 수 있도록 유도한다. 'Job's Garage Camp'에 참여한 학생들을 대상으로 사전-사후 설문조사를 실시한 결과, '흥미·관심', '이해·자신감', '진로희망'의 모든 영역에서 사전 대비 사후 수치가 향상되었다. 이러한 결과를 기반으로 학생들에게 SW·AI에 대한 보편적인 긍정적인 인식과 영향을 주었음을 확인할 수 있다. 따라서 'Job's Garage Camp'의 운영사례를 개선하고 확대한다면 추후 다른 SW·AI 교육 프로그램에 적용 가능한 표준 모델로 제시될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.