• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.524-527
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• 2010

증강현실은 가상현실과 달리 완벽한 가상공간이 아닌 실제 환경과 융합된 환경을 제공하여 줌으로써 수용자들과의 상호 작용성을 한층 더 강화시켜주고 있다. 게임을 비롯한 가상현실에 대한 컨텐츠의 활용은 최근 미디어 아트, 스마트 폰과 같이 매체와 결합을 하면서 증강현실 형태로 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 학습하고 있는 내용에 대한 직접적인 정보 제공과 콘텐츠 제공을 통한 실시간 상호 작용성이 가능해짐에 따라 이를 활용하고자 하는 교육적 수요가 증가하고 있다. 이러한 산업적 요구에도 불구하고 증강현실 시스템에 관한 선행된 연구들의 많은 부분이 리얼리티의 증가, 렌더링 및 트랙킹 기술, 입체 영상으로의 변환등과 같이 기술적인 부분으로 한정되어 있으며, 증강현실을 교육적으로 활용하기위한 연구는 미비한 편이다. 즉 기술적인 면에서 어떻게 적용할 것인가에 대한 연구가 선행되었을 뿐 수용자의 입장에서 적용 방법 및 적용 범위에 따른 다양한 논의가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 증강현실 경험을 최적화하기 위한 구현요소를 수용자 시각과 인식에 중점을 두어 파악하고 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.377-380
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• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)과 탄성왜곡(Elastic Distortion) 기법을 통한 데이터 증강 기법을 활용하여 학습 데이터를 구축하는 프레임워크를 제안한다. 실제 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 구하기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 데이터베이스 구축 문제점을 본 논문에서 제안하는 데이터 증강 기법을 통해 비용적, 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 세부적으로는 DeepCrack의 데이터를 10배 이상 증가하여 실제 균열의 특징을 반영한 메타 데이터를 생성하여 U-net을 학습하였다. 성능을 검증하기 위해 균열 탐지 연구를 진행한 결과, IoU 정확도가 향상되었음을 확인하였다. 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측(FP)된 경우의 비율이 약 25%였으나, 데이터 증강을 통해 3%까지 감소하였음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.3
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• pp.96-109
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• 2011

Recently, the geographic information system(GIS) is generally used in various fields with the development of information and communication technology, with expansion of its applications and utilization scope. Especially, utilizing GIS is expected to have positive effects on the geography learning and more helpful for the geographic information observation compared to the picture or 2D based media. The effective visualization of complex geographic data does not only take realization of its visual information but also increases the human ability in analysis and understanding to use the geographic information. In this paper, we examine a method to develop the geography learning contents based on the technology with augmented reality and GIS, and then we have a case study for various kinds of visualization techniques and examples to use in geography learning situation. Moreover, we introduce an example of the manufacturing process from the existing GIS data to augmented reality based geography learning system. From the above, we show that the usefulness of our method is applicable for effective visualization of the three-dimensional geographic information in the geography learning environment.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.3
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• pp.357-370
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• 2022

In this paper, we developed an augmented reality learning tool suitable for chemical bond learning and proposed a process-oriented guided inquiry learning using mobile augmented reality (POGIL-MAR) to find out how it affects science achievement, science learning motivation and learning flow. Participants were 139 10^th-grade students from a coeducational high school in Gyeonggi-do, and they were randomly assigned to the control group (TL), the treatment group 1 (POGIL), and the treatment group 2 (POGIL-MAR). They learned the concept of the chemical bond from the Integrated Science subject for four class periods. Results of two-way ANCOVA revealed that the POGIL-MAR group scored significantly higher than the other groups in a science achievement test, science learning motivation test, and learning flow test, regardless of their prior science achievement. In addition, in the case of the low-level group, the POGIL-MAR group showed a statistically significant improvement in achievement compared to the TL and POGIL groups. The MANCOVA analysis for sub-factors of science learning motivation show that the POGIL-MAR group had significantly higher scores in intrinsic motivation, career motivation, self-determination, self-efficacy, and grade motivation. In particular, the interaction effect between the teaching and learning method and the level of prior achievement was significant in the intrinsic motivation. Meanwhile, the MANCOVA analysis for sub-factors of learning flow show that the POGIL-MAR group had significantly higher scores in clear goals, unambiguous feedback, action-awareness merging, sense of control, and autotelic experience. Based on the results, educational implications for effective teaching and learning strategy using mobile augmented reality are discussed.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1811-1816
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• 2012

Black marker cause unnatural problems between the existing various contents and marker. To solve this problem, we tested frequency of 3D objects according to the various colors and color placement. Based on this, infant's learning content system based NyARToolkit for the mobile-based augmented reality was implemented. By insert to color marker, We are solved the unnatural problems in the Implemented system. and infant can study seamlessly because concentration increases by the familiar character on the markers.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.283-286
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• 2021

4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.43-45
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• 2022

본 논문은 황반변성 진단 모델 개발을 위해 안저 사진을 이용한 MobileNet2 전이학습 모델 개발과 안정적인 모델 성능을 위한 이미지 증강 방법 및 모델 성능 향상을 위한 파라미터 조정 방법을 제안한다. 보유하고 있는 이미지의 수가 매우 적다고 하더라도 적절한 전이학습 모델을 사용하고 이미지 증강 시 증강 방법과 증강한 이미지와 정상 이미지와의 비율을 적절히 고려할 경우 충분히 안정적인 결과를 얻어낼 수 있다. 또한 파라미터 조정을 통해서 성능 향상을 도모할 수 있다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1336-1338
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• 2022

폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.64 no.6
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• pp.360-370
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• 2020

This study explored the learning environment for promoting conceptual understanding, immersion, and situational interest in small group learning using augmented reality, according to the level of students' self-regulation. 95 ninth-grade students from a coed high school in Seoul participated in this study. Students were divided into a group of four and each group was randomly assigned to three learning environments that provide one marker and one smart device(1-1), two markers and two smart devices(2-2), and four markers and four smart devices(4-4) for a group. Small group learning using augmented reality was conducted for two class periods about the chemical bonding concept from the Integrated Science subject. Two-way ANOVA results revealed that students in the 4-4 learning environment scored significantly higher than those in the 1-1 or 2-2 learning environment in a conception test. Changes in the learning environment have affected students with a low level of self-regulation. In an immersion test, students in the 4-4 learning environment scored significantly higher than those in the 1-1 learning environment, and changes in the learning environment have affected students with a high level of self-regulation. As a result of situational interest test, students in the 4-4 and 2-2 learning environments scored significantly higher than those in the 1-1 learning environment, and changes in the learning environment have affected students with a low and a high level of self-regulation. Based on the results, the educational implications of the learning environment for promoting conceptual understanding, immersion, and situational interest in small group learning using augmented reality are discussed.