• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.366-370
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• 2022

The article deals with the theoretical and methodological foundations of innovative approaches in the modern education system. The issues of introducing computerized and telecommunication technologies are characterized, which allow switching to distance learning (DL), which is a promising form of the system of open education support in the modern educational process. Special attention is paid to the study of practical technologies of vocational training and the activities of a teacher and innovative areas of vocational training of students.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.230-232
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• 2023

Federated Learning (FL) is a technique that excels in training a global model using numerous clients while only sharing the parameters of their local models, which were trained on their private training datasets. As a result, clients can obtain a high-performing deep learning (DL) model without having to disclose their private data. This setup is based on the understanding that all clients share the common goal of developing a global model with high accuracy. However, recent studies indicate that the security of gradient sharing may not be as reliable as previously thought. This paper introduces the latest research on various attacks that threaten the privacy of federated learning.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.760-763
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• 2024

실제 전투와 유사한 군사 훈련을 수행하기 위해서는 훈련 공간 확보, 악천후 극복, 실 사격 훈련, 민간인 통제 등 다양한 제약이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 과학화 훈련이 도입되었으며, 현대전의 양상이 대규모 전투에서 소규모 교전으로 전환되면서 가상 훈련 시스템이 주목을 받고 있다. 가상 현실에서 적을 감지하기 위해 광선투사방식이 사용되지만, 이 방법은 인간의 시각 지각능력을 넘어서기 때문에 현실적인 훈련을 시뮬레이션 하는 데 한계가 있다. 본 논문은 가상 환경 내 가상자율군(Computer Generated Forces)이 현실적인 적 시뮬레이션을 달성하기 위하여 이미지 기반의 적 검출을 적용하여, 광선투사방식에 비해 인간 시각 지각에 더 가까운 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.323-326
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• 2018

본 연구는 전국 16개 지방자치단체 교육훈련기관의 웹 접근성 평가를 통해 웹 접근성 향상 방향을 제안하기 위한 목적이 있다. 이를 위해 일부 웹사이트를 제외한 14개 교육훈련기관의 웹사이트를 대상으로 평가를 실시하였다. 평가는 Open-WAX를 통한 자동평가와 전문가 3명에 의한 수동평가를 통해 진행하였다. 분석결과 웹 접근성 준수율이 향상되기는 하였으나 아직도 대체 텍스트, 건너뛰기 링크, 마크업 오류 방지 등의 문제점이 발견되었다. 본 연구를 통해 지방자치단체의 웹 접근성 준수와 향후 연구방향에 대하여 제언하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.185-192
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• 2012

콜센터는 고객과의 접촉에 있어 비대면 채널에 의해 커뮤니케이션이 이루어지기 때문에 대면 접촉에 의한 것보다 더 많은 상담사의 능력을 요구한다. 이러한 상담사의 능력개발을 위해 콜센터들은 경력과 직무에 따라 다양한 교육훈련을 실시하고 있으며, 교육훈련의 성과로 상담품질이나 생산성 향상을 실현하고자 한다. 한편, 교육훈련에는 많은 시간과 예산이 투입되기 때문에 교육훈련의 평가를 통해 현업수행에 도움이 얼마나 되고 있는지 그 효과성이 파악되고 관리되어야 할 것이다. 지금까지의 교육훈련의 평가에 대한 연구들을 보면 만족도와 학습정도를 측정하거나 학습이 행동에 전이되는 정도를 측정하는 연구가 주류를 이루어 전체적인 평가모형에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 콜센터교육훈련의 효과성을 상담사들의 인식수준에서 Kirkpatrick의 4단계 평가모형을 반영하여 반응, 학습, 행위, 결과에 대한 각 단계별 평가기준 간에 어떠한 영향관계가 있는지 알아보고, 구조방정식 모델을 사용하여 전체적인 모형의 적합도를 살펴보았다, 또한 대안모형으로 반응요인과 행위요인의 직접적인 관계를 고려하여 연구모형과 대안모형의 구조모델 적합도를 비교 분석하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.137-145
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• 2020

Providing safety training to construction workers is essential to reduce safety accidents at the construction site. With the prosperity of visualization technologies, Immersive Virtual Reality (IVR) has been adopted for construction safety training by providing interactive learning experiences in a virtual environment. Previous research efforts on IVR-based training have found that the level of fidelity of interaction between real and virtual worlds is one of the important factors contributing to the sense of presence that would affect training performance. Various interactive devices that link activities between real and virtual worlds have been applied in IVR-based training, ranging from existing computer input devices (e.g., keyboard, mouse, joystick, etc.) to specially designed devices such as high-end VR simulators. However, the need for high-fidelity interactive devices may hinder the applicability of IVR-based training as they would be more expensive than IVR headsets. In this regard, this study aims to understand the impact of the level of fidelity of interactive devices in the sense of presence in a virtual environment and the training performance during IVR-based forklift safety training. We conducted a comparative study by recruiting sixty participants, splitting them into two groups, and then providing different interactive devices such as a keyboard for a low fidelity group and a steering wheel and pedals for a high-fidelity group. The results showed that there was no significant difference between the two groups in terms of the sense of presence and task performance. These results indicate that the use of low-fidelity interactive devices would be acceptable for IVR-based safety training as safety training focuses on delivering safety knowledge, and thus would be different from skill transferring training that may need more realistic interaction between real and virtual worlds.

• 로봇학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.197-204
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• 2020

In this paper, we present a learning platform for robotic grasping in real world, in which actor-critic deep reinforcement learning is employed to directly learn the grasping skill from raw image pixels and rarely observed rewards. This is a challenging task because existing algorithms based on deep reinforcement learning require an extensive number of training data or massive computational cost so that they cannot be affordable in real world settings. To address this problems, the proposed learning platform basically consists of two training phases; a learning phase in simulator and subsequent learning in real world. Here, main processing blocks in the platform are extraction of latent vector based on state representation learning and disentanglement of a raw image, generation of adapted synthetic image using generative adversarial networks, and object detection and arm segmentation for the disentanglement. We demonstrate the effectiveness of this approach in a real environment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1968-1971
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• 2003

We propose a knowledge-based algorithm for extracting an object boundary from low-quality image like the forward looking infrared image. With the multi-classes training data set, the global shape is modeled by multispace KL(MKL)[1] and curvature model. And the objective function for fitting the deformable boundary template represented by the shape model to true boundary in an input image is formulated by Bales rule. Simulation results show that our method has more accurateness in case of multi-classes training set and performs better in the sense of computation cost than point distribution model(PDM)[2]. It works well in distortion under the noise, pose variation and some kinds of occlusions.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.167-172
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• 2019

본 연구는 초기 치매환자를 대상으로 전산화 인지재활프로그램이 전두엽 집행기능 중 생성 이름대기에 미치는 효과를 파악하고, 치매 환자의 조기 언어중재에 관한 기초자료를 제공하였다. 분석 대상은 경증치매환자 29명으로서 전산화 인지재활프로그램(CoTras)을 중재하는 실험군 21명과 지필과 테이블활동 등 전통적인 면대면 언어재활을 중재하는 대조군 8명으로 분류되었다. 실험집단과 대조집단은 모두 12주 동안 순차적 언어 회상 기억훈련, 연합회상 기억훈련, 언어 범주화 기억훈련, 언어통합 기억훈련을 진행하였다. 의미유창성과 음소유창성의 사전검사점수를 공변량으로 통제한 Welch's robust ANCOVA분석 결과, 실험집단과 대조집단은 의미유창성과 MMSE-K의 변화에서 유의미한 차이가 있었다(p<0.05). 반면에, 음소유창성은 실험군과 대조군 모두 기초선단계에 비해서 12주간의 치료 후 유의미하게 증가하였지만 통계적으로 치료방법에 따른 유의미한 차이는 없었다. 본 연구의 결과는 전산화 인지재활프로그램이 전통적인 인지재활에 비해서 의미유창성의 향상에 효과적일 가능성을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.107-126
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• 2021

전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.