• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.17 no.4
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• pp.421-432
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• 2013

The purpose of this study is to develop contents and an instructional model that support children's dramatic play by integrating the robot and augmented reality technology. In order to support the dramatic play, the robot shows various facial expressions and actions, serves as a narrator and a sound manager, supports the simultaneous interaction by using the camera and recognizing the markers and children's motions, records children's activities as a photo and a video that can be used for further activities. The robot also uses a projector to allow children to directly interact with the video object. On the other hand, augmented reality offers a variety of character changes and props, and allows various effects of background and foreground. Also it allows natural interaction between the contents and children through the real-type interface, and provides the opportunities for the interaction between actors and audiences. Along with these, augmented reality provides an experience-based learning environment that induces a sensory immersion by allowing children to manipulate or choose the learning situation and experience the results. In addition, the instructional model supporting dramatic play consists of 4 stages(i.e., teachers' preparation, introducing and understanding a story, action plan and play, evaluation and wrapping up). At each stage, detailed activities to decide or proceed are suggested.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.1
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• pp.71-82
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• 2024

With the advancement of information and communication technology (ICT), the use of electronic document types such as PDF, MS Office, and HWP files has increased. Such trend has led the cyber attackers increasingly try to spread malicious documents through e-mails and messengers. To counter such attacks, AI-based methodologies have been actively employed in order to detect malicious document files. The main challenge in detecting malicious HWP(Hangul Word Processor) files is the lack of quality dataset due to its usage is limited in Korea, compared to PDF and MS-Office files that are highly being utilized worldwide. To address this limitation, data augmentation have been proposed to diversify training data by transforming existing dataset, but as the usefulness of the augmented data is not evaluated, augmented data could end up harming model's performance. In this paper, we propose an effective semi-supervised learning technique in detecting malicious HWP document files, which improves overall AI model performance via quantifying the utility of augmented data and filtering out useless training data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.531-534
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• 2022

신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.13-19
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• 2022

Video Object Segmentation (VOS) task requires an amount of labeled sequence data, which limits the performance of the current VOS methods trained with public datasets. In this paper, we propose two effective data augmentation schemes for VOS. The first augmentation method is to swap the background segment to the background from another image, and the other method is to play the sequence in reverse. The two augmentation schemes for VOS enable the current VOS methods to robustly predict the segmentation labels and improve the performance of VOS.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.209-213
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• 2023

최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.611-614
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• 2011

최근 멀티미디어 기술의 발달, 특히 음향 기술의 급격한 발달과 더불어 고품질 오디오에 대한 요구와 함께보다 현실감 있는 오디오를 재생하기 위한 실감 오디오기술 개발이 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 사용자의 가상현실 및 증강현실에서 실감나는 오디오 효과를 제공해 줄 수 있는 3차원 오디오에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 좀 더 나은 오디오 기술을 적용하여 실감나는 오디오 효과를 제공해 줄 수 있는 방법을 연구하고자 하였다. 연구한 내용은 가상세계와 실제세계의 현실감을 제공하기 위하여 마커 위에 띄워진 3D 모델의 움직임에 따라서 움직임에 맞는 사운드. 즉, 거리, 각도 등의 변화에 따른 사운드의 크기 및 피치 변화를 줄 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.720-721
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• 2015

스마트폰과 태블릿 등 모바일 기기의 사용이 보편화 되면서 증강현실(Augmented Reality)을 활용한 교육용 콘텐츠들이 개발되고 있다. 증강현실은 가상현실의 한 분야로 현실세계에 가상의 물체를 중첩함으로써 사용자에게 몰입감과 현실감 있는 정보를 제공하여, 사용자들에게 새로운 학습 경험을 확장시킬 수 있는 교육매체로 높은 관심을 받고 있다. 이에 본 논문은 훈민정음에 대한 교육콘텐츠를 스마트폰과 태블릿 PC에서 구현할 수 있도록 마커기반 증강현실 시스템을 개발하여 사용자들이 보다 쉽게 증강현실 교육용 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 게이피케이션 요소를 반영하여 보다 사용자들의 참여를 유도하고 몰입할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1526-1528
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• 2011

증강 현실이란 가상 세계와 현실 세계를 혼합하여 어떠한 정보를 제공하는 기술로 최근에 들어 증강현실을 스마트폰에 접목한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 교육 분야에 있어서도 증강 현실을 활용하여 시각적인 학습 효과를 제공하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 증강현실을 이용하여 효과적으로 컴퓨터 구조 교육을 실시할 수 있는 애플리케이션을 제안한다. 이를 통해 사용자들은 카메라 촬영만으로 컴퓨터를 구성하는 각 부품에 대한 상세한 정보를 시각적으로 제공받을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.539-540
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• 2022

본 논문에서는 Bounding Box가 포함된 증강 이미지 데이터셋을 손쉽게 생성할 수 있는 독립형 GUI 프로그램을 제안한다. 본 논문의 연구를 통하여 직관적인 마우스 클릭 동작만으로 적은 수의 이미지 파일과 annotation 파일로부터 필요한 만큼의 증강 이미지 데이터셋을 짧은 시간 내에 생성하고, 다양한 아키텍처의 학습용 이미지 데이터셋 증강에 적용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.606-608
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• 2022

센서 데이터를 활용한 행동 감지 연구는 인간 행동 인식을 선행연구로 진행되었으며, 인식의 정확도를 높이기 위해 전처리, 보간, 증강 등을 통한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시계열 센서 데이터 증강을 통하여 반려동물의 행동 감지를 제안한다. ODROID 단일 보드 컴퓨터와 6축 센서(가속도, 자이로) 데이터를 탑재한 소형 디바이스를 사용하여 블루투스 통신을 통해 웹 서버 DB에 저장한다. 저장된 데이터는 이상치, 결측치 처리 후 정규화를 통해 시퀀스를 구성하는 전처리 과정을 거친다. 이후 GAN을 기반으로 한 시계열 데이터 증강을 진행한다. 이때, 데이터 증강은 입력된 텍스트에 따라 센서 데이터로 변환하여 데이터를 증강한다. 학습된 딥러닝 모델을 바탕으로 행동을 감지 후 평가 지표에 따라 모델 성능을 검증한다.