• 동굴
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• 제15권16호
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• pp.38-60
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• 1987

There are BOD(Biochemical Oxygen Demand) and COD(Chemical Oxygen Demand) in the date of the water pollution in the pollution analysis, BOD and COD analysis the result of the analysis. The computer developed the program in the analysis. Went by BOD, the relation conversion equation type of COD, the control chart, the standard deviation, and the coefficient of correlation etc.. for the purpose of the development of the program. There is a purpose by which it is what coefficient of correlation in the development of this program or not if the value (X and Y) of unknow is understood. In the future, if this program is applied the utilization to not only the data is analyzed about the water pollution but also a lot of fields is proposed.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.102-109
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• 2021

Since the 4th Industrial Revolution is implemented based on superintelligence, new insights must be provided through convergence studies with other fields to find optimal solutions to create new ideas. In this paper, we intende to present improvement measures for probability and statistical education, which is an athlete's subject on data analysis and processing in the ICT(Information & Communication Technologies) field in the era of superintelligence of the 4th industrial revolution. This paper aims to strengthen competitiveness through early development and commercialization of new technologies by presenting probabilities and statistical curriculums that require linkage in the ICT field. Second, it is necessary to present an educational system diagram linking probabilities and statistics in the ICT field to prepare a mid- to long-term response strategy for ICT education in response to innovative changes. Third, through a survey, we intend to present an effective educational operation plan linking probability and statistics to ICT major subjects by analyzing the perception of probability, statistical importance, and utilization of majors in this field.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.331-334
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• 2021

In the latest eras, there has been a significant amount of development and research is done on the usage of Deep Learning (DL) for speech emotion recognition (SER) based on Convolutional Neural Network (CNN). These techniques are usually focused on utilizing CNN for an application associated with emotion recognition. Moreover, numerous mechanisms are deliberated that is based on deep learning, meanwhile, it's important in the SER-based human-computer interaction (HCI) applications. Associating with other methods, the methods created by DL are presenting quite motivating results in many fields including automatic speech recognition. Hence, it appeals to a lot of studies and investigations. In this article, a review with evaluations is illustrated on the improvements that happened in the SER domain though likewise arguing the existing studies that are existence SER based on DL and CNN methods.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권4호
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• pp.71-75
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• 2023

현대사회의 변화는 소프트웨어와 인공지능을 적용한 다양한 서비스 모델이 나오고 있으며, 모든 분야에서 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 급격하게 변화되어 가고 있다. 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 소프트웨어와 인공지능에 대한 교육이 부각되고 있다. 이러한 사회적 변화에 따라 소프트웨어와 인공지능의 활용에 대한 관심이 상당히 높다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육 현장에 도입 예정이어서 많은 교육활동이 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험활동 프로그램을 운영하였던 내용을 기반으로 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 프로그램과 운영 방법에 대한 효율성을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.17-24
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• 2023

컴퓨터 그래픽스 및 컴퓨터 비전 분야의 발전에 따라 삼차원 물체를 다양한 표현 방식으로 나타내고 있다. 이에 따라 여러 표현 방식을 사용하는 캐릭터의 애니메이션 제작에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 캐릭터 애니메이션 제작에 주로 사용되는 스켈레탈 애니메이션의 경우 캐릭터 표면이 어느 관절로부터 영향을 받는지를 정하는 스키닝 웨이트 페인팅 작업이 필요하다. 본 논문은 삼각형 메시를 비롯한 여러 표현방식으로 나타난 캐릭터에 대한 스키닝 웨이트 페인팅 과정을 자동화하는 방법을 제안한다. 우선 다양한 표현 방식을 사용한 삼차원 캐릭터에 대해 일반적으로 사용할 수 있도록 Signed Distance Field(SDF)를 이용한다. 이후 그래프 신경망과 다층 퍼셉트론 계층 구조를 활용하여 캐릭터 표면 상에 주어진 위치에서의 스키닝 웨이트를 예측할 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.90-100
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• 2020

Named entity recognition (NER) continues to be an important task in natural language processing because it is featured as a subtask and/or subproblem in information extraction and machine translation. In Urdu language processing, it is a very difficult task. This paper proposes various deep recurrent neural network (DRNN) learning models with word embedding. Experimental results demonstrate that they improve upon current state-of-the-art NER approaches for Urdu. The DRRN models evaluated include forward and bidirectional extensions of the long short-term memory and back propagation through time approaches. The proposed models consider both language-dependent features, such as part-of-speech tags, and language-independent features, such as the "context windows" of words. The effectiveness of the DRNN models with word embedding for NER in Urdu is demonstrated using three datasets. The results reveal that the proposed approach significantly outperforms previous conditional random field and artificial neural network approaches. The best f-measure values achieved on the three benchmark datasets using the proposed deep learning approaches are 81.1%, 79.94%, and 63.21%, respectively.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2483-2504
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• 2023

Most existing low-light enhancement algorithms either use a large number of training parameters or lack generalization to real-world scenarios. This paper presents a novel lightweight and robust pixel-wise polynomial approximation-based deep network for low-light image enhancement. For mapping the low-light image to the enhanced image, pixel-wise higher-order polynomials are employed. A deep convolution network is used to estimate the coefficients of these higher-order polynomials. The proposed network uses multiple branches to estimate pixel values based on different receptive fields. With a smaller receptive field, the first branch enhanced local features, the second and third branches focused on medium-level features, and the last branch enhanced global features. The low-light image is downsampled by the factor of 2b-1 (b is the branch number) and fed as input to each branch. After combining the outputs of each branch, the final enhanced image is obtained. A comprehensive evaluation of our proposed network on six publicly available no-reference test datasets shows that it outperforms state-of-the-art methods on both quantitative and qualitative measures.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.251-258
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• 2022

본 논문에서는 산업체 수요에 기반한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 제안한다. 이 교육과정의 특징은 산업체와 대학간의 AI 개발자 직무 역량의 미스 매치를 최소화 할 수 있다는 것이다. AI 개발자 직무 교육과정 개발을 위해 산업체 현장에 재직중인 AI 개발자를 대상으로 설문 조사를 실시한다. 이 설문조사에서는 NCS 기반의 5개 AI 개발자 직무 중 산업체 현장의 인력 수요가 많은 AI 개발자 직무를 도출하여 직무분석을 실시한다. 직무분석에서는 해당 직무의 핵심 능력단위요소를 선정하고, 그 핵심 능력단위요소를 수행하기 위해 필요한 지식, 기술, 도구 등을 도출한다. 그리고 지식, 기술, 도구 등을 교육할 수 있는 핵심 교과목과 이수 체계를 도출하여 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 개발한다. 그리고 본 논문에서 제안한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 활용한 효율적인 AI 개발자 직무 교육 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.73-85
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• 1998

최근에 개발되고 있는 소프트웨어들은 규모가 거대해지고 기능도 복잡 해지고 있다. 이처럼 복잡한 시스템의 개발을 위해 장기간에 걸쳐 서로 다른 전문가들의 협력 작업과 개발팀 구성원간에 정보 공유, 상호의존적 업무수행, 공동의 산출물 생성들의 작업을 지원하는 CSCW(Computer Supported Cooperative Works)개념을 소프트웨어 개발 방법에 통합하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발에 있어서의 공동 작업 특성과 분산 컴퓨팅 환경에 의한 공동작업을 지원하여 생산성을 향상 시키는 CSCW개념을 적용하여 정보통신 소프트웨어 개발을 지원하는 하부 구조로서 다자간 공동작업 플랫폼인 SPACE(Software Platform for distributed Application sharing under Cooperative Environment)를 설계하였다. SPACE는 Windows 95 환경 하에서 완전 분산 구조를 가지고 있으며, 개발 도구를 공유하게 하는 공유기법으로 중앙 집중형 구조를 갖는 GUI 공유 방식과 복제 구조를 지원하기 위하여 이벤트 공유방식을 사용하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.109-116
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• 2021

이 연구에서는 조리 전공과 로봇 기술을 융합함으로써 소프트웨어 분야가 아닌 조리 전공 학생의 코딩 능력을 기를 수 있는 융합부전공 교육 모델을 제안한다. 이 교육 모델은 4차산업혁명 기술 발전 추세를 따르는 것이고, 비전공 학생을 소프트웨어 전문가로 성장시키는 기능이 있어 그 의미가 크다고 할 수 있다. 그러나, 조리 전공과 로봇 기술은 기술적으로 거리가 있기 때문에 융합부전공 설계에 어려움이 있다. 이 어려움을 극복하기 위하여 로봇을 이용한 조리, 디저트 제작, 바리스터 작업, 자동 서빙 등의 교육 주제를 체계적으로 구성해서 조리 전공 학생들이 전공적 흥미를 유지할 수 있도록 연계부전공을 설계하였다. 또한, 실질적인 코딩 능력을 기를 수 있게 여러 로봇을 사용하는 실습 과정이 포함되도록 하였다. 기존의 다른 분야 융합부전공과 비교하여 평가하여보니, 20%정도 개선된 교육 효과가 있는 우수한 모델로서 판단된다.