• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.37-47
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• 2022

본 연구는 초급 한국어 학습자들의 어휘 학습에 대한 인식과 애플리케이션 클래스카드를 활용한 어휘 학습을 일반적으로 쓰면서 외우는 어휘 학습 방법과 비교하여 효과를 살펴보는 것에 목적이 있다. 이를 위해 D대학교 한국어교육원 1, 2급 초급 한국어 학습자 24명을 대상으로 통제 집단 12명, 실험 집단 12명으로 나눈 후 어휘 평가지를 통하여 두 집단의 학습 전, 후 성취도를 살펴보았다. 실험 결과에 따르면 애플리케이션 클래스카드를 활용하여 어휘 학습을 한 학습자들의 어휘 점수가 크게 향상되었고 통계적으로 유의미한 결과를 보여 클래스카드를 활용한 어휘 학습의 효과성을 입증하였다. 또한 설문 조사를 통해 학습자들이 애플리케이션 클래스카드를 활용한 어휘 학습에 대한 거부감을 느끼지 않으며 쉽게 어휘를 공부할 수 있는 어휘 학습 방안 중 하나로 생각하고 있어 애플리케이션을 활용한 어휘 학습이 학습자들의 학습 성취도와 정의적인 측면에도 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 애플리케이션을 활용한 어휘 학습의 효과를 입증함으로써 학습자들의 흥미도와 어휘력을 높일 수 있는 어휘 학습 방안을 제안했다는 것에 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.145-148
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• 2000

인터넷의 빠른 발전과 하드웨어 속도의 향상에 의해 가상현실이 점차 일반 사용자에게도 가깝게 다가서고 있다. 인터넷 가상현실 언어의 표준인 VRML이 XML의 개발과 발전에 의해 차기 버전을 XML의 장점인 용이한 확장성을 수용하는 X3D라 명명하고 표준화를 진행 중이다. VRML의 경우 전송 시 파일 크기의 문제를 안고 있고, X3D로 진보하면서 역시 같은 문제를 해결하기 위하여 보다 효율적인 전송 포맷에 대한 연구가 진행되고 있다. X3D의 효율적 전송을 위한 바이너리 스트림 개발의 일환으로 바이트코드를 제안하고, 강력한 Java 3D API와 플랫폼 독립적인 바이트코드의 장점을 살려 표준화 단계인 X3D를 별도의 브라우저 없이도 Java 애플릿을 이용하여 재생할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위한 방법으로 X3D를 Java 3D로 변환하는 번역기가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X3D-Java 3D 번역기의 구조를 설계하고 구현 방법을 제시하고자 한다. XML 파서를 이용하여 X3D를 파싱하고 그의 출력인 AST를 순회하면서 Java 3D 파일을 생성한다. X3D DTD와 Java 3D 클래스의 구조, 계층 관계 정보를 독립된 자료로 작성하여 계속 변하게 될 두 언어의 변화에 유동적으로 대처하면서 소스 코드의 큰 변화 없이 이용할 수 있게 설계하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.227-234
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• 2002

기존 데이터베이스 시스템에서 질의를 처리할 때, 질의문의 응답은 사실이나 튜플들의 집합이다. 객체지향 데이터베이스 시스템에서도 객체들의 집합이 질의문의 응답이다. 그러나 추론적 데이터베이스 시스템에서는 질의문에 대하여 식의 집합으로 응답할 수 있으므로, 질의문 처리 비용을 절감할 수 있으며, 데이터베이스 상태와는 독립적인 좀 더 간결한 "내포적 답"으로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템에 규칙을 도입하여 추론적 데이터베이스 시스템에서 사용되는 내포적 질의문 처리 방법과 결합하여, 기존의 객체지향 데이터베이스 시스템에서 답을 얻을 수 없었던 불완전한 질의문에 대한 답을 얻을 수 있게 하였을 뿐만 아니라, 답의 클래스의 이름으로 표현함으로써, 답을 보다 명료하게 이해할 수 있게 해준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.613-618
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• 2002

이미 존재하는 기능의 조각인 컴포넌트를 조림함으로써 시스템의 개발 시간과 비용을 줄이고, 소프트웨어의 품질과 생산성을 향상시키고자 하는 컴포넌트 기반 개발 방법론이 새로운 재사용 기술로 나타나기 시작했다. 컴포넌트 기반 시스템은 컴포넌트의 조합으로 구성되기 때문에 개별 컴포넌트의 품질에 의해 영향을 받는다. 그러므로, 개발될 컴포넌트 시스템의 품질을 향상시키기 위해서는, 조림될 개별 컴포넌트의 품질에 대한 측정이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트 인터페이스와 내부의 클래스 또는 클래스들 사이의 관련성으로 컴포넌트 응집성을 측정하는 메트릭스를 제안한다. 이는 소프트웨어 개발 주기의 초기인 분석단계에 적용하여, 향후 개발될 컴포넌트의 기능적 응집 정도를 측정해 볼 수 있다. 컴포넌트의 기능 독립성을 예측 가능함으로써, 소프트웨어 개발에 대한 노력을 줄일 수 있으며 컴포넌트 재사용을 통한 시스템의 품질 향상을 가져올 수 있는 효과를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권4호
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• pp.619-628
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• 2002

소프트웨어 부품화는 소프트웨어 개발에 있어서의 궁극적인 목표이다. 컴포넌트 기반의 개발은 이러한 재사용의 초점을 코드에 의한 수동적인 조작이나, 클래스 라이브러리보다 발전된 형태인 컴포넌트에 초점을 두고 있다. 컴포넌트 구축은 컴포넌트 모델에 적합한 새로운 소프트웨어 컴포넌트를 재개발 해야하는 비효율성으로 인해 추가적인 노력과 비용을 야기 시킨다. 최근 많이 사용되고 있는 자바 응용시스템의 경우 자바 언어 기반의 컴포넌트 모델이 존재하지만, 소규모의 재사용 단위나 제한된 GUI 컴포넌트 개발에만 머무르고 있어, 컴포넌트로의 기능을 충분히 발휘하지 못하거나 추가적인 비용, 노력이 필요하며 또한 특정 도메인 컴포넌트에서만 제한적이다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 자바로 개발된 응용시스템을 기반 하여 자바의 컴포넌트 모델인 자바빈즈를 적용하기 위해, 컴포넌트를 확장 추출하고, 재사용단위로서 비즈니스 로직의 부분적인 수용을 통해 이 응용시스템에서의 자바빈즈로 변환하는 프로세스를 제시하고 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.83-92
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• 2009

현실 세계의 복잡한 비즈니스 로직들이 프로그램 내부에 투영되면서 시스템의 복잡도는 갈수록 높아지고 있다. 이러한 높은 복잡도를 가지는 프로그램도 그 생명주기 동안 재공학을 거쳐야 하는 것은 필연적일 것이다. 다양한 목적으로 가해지는 재공학 작업에서 그 작업의 대상이 되는 핫 스팟 예측은 매우 중요하다. 일반적으로 레거시 시스템의 재공학 작업은 UML과 코드 분석을 기반으로 예측한다. 또한 그 예측 단위는 클래스 혹은 유닛(함수) 단위가 된다. 그러나 함수 내부의 코드의 량이 갈수록 커져가고 있고 더 미세한 핫 스팟을 찾기 위하여 클래스 단위의 탐색보다 더 미세한 부분의 탐색이 필요하다. 본 논문에서는 AOP를 이용한 문장 단위의 핫 스팟 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법에서 요구하던 핫 스팟 검출을 위한 UML과 코드 분석, 또한 이 둘 사이의 일치성과 관계없이 동적으로 AOP를 이용하여 레거시 시스템의 실행 정보를 기록하는 동적 이벤트 로그 데이터를 생성한다. 이를 바탕으로 핫 스팟을 예측하고 슬라이싱하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.85-88
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• 2004

최근 XML데이터베이스는 웹의 발전과 더불어 광범위한 인터넷의 자원 공유에 크게 기여하고 있으며 이러한 자원 공유를 위해서는 XML데이타베이스에 대한 구조적 정의로 타입 상속 구조를 가지는 XML Schema를 사용한다. 그러므로 XML Schema를 따르는 XML데이타베이스에 대한 효율적인 색인기법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 다차원 색인구조와 사전에 분석한 사용자 질의 패턴에 대한 정보를 이용하여 주어진 질의들에 의해서 액세스되는 색인 페이지의 평균 개수가 최소가 되게 하는 최적의 이차원 타입 색인 구조를 구성 할 수 있는 2D-THI를 제안한다. 제안한 2D-THI의 성능을 비교 평가하기 위해서 기존의 객체지향 데이터베이스에서 클래스 상속에 대한 색인구조로 널리 사용되고 있는 CH-index와 CG-tree를 XML데이타베이스에 적용하여 이들과 2D-THI를 비용모델을 통해서 비교 분석한다. 그 결과로 본 논문에서 제안한 2D-THI로서 다양한 질의 패턴에 대해서 최적의 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.190-196
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• 2023

최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.91-99
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• 2018

스케치 기반 3차원 물체 검색은 다양한 3차원 물체를 사람이 손으로 그린 스케치를 질의(query)로 사용하여 물체를 편리하게 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 스케치 기반 3차원 물체 검색을 위해 스케치 CNN(Convolutional Neural Network)과 Wasserstein CNN 모델에 Wasserstein Center 손실을 적용하여 물체의 검색 성공률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 Wasserstein Center 손실이란 각 물체의 클래스(category)의 중심을 학습하고, 동일한 클래스의 특징과 중심 간의 Wasserstein 거리가 작아지도록 만드는 방법이다. 이를 위하여 제안된 3차원 물체 검색은 다음의 단계로 수행된다. 첫 번째로, 3차원 물체의 특징은 3차원 물체를 여러 방향에서 촬영된 2차원 영상의 특징을 CNN을 이용하여 추출하고, 각 영상 특징의 Wasserstein 중심을 계산한다. 두 번째로, 스케치의 특징은 별도의 스케치 CNN을 이용하여 추출하였다. 마지막으로, 추출한 3차원 물체의 특징과 스케치의 특징을 본 논문에서 제안한 Wasserstein Center 손실을 이용하여 학습하고 스케치 기반의 3차원 물체 검색에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위하여 SHREC 13과 SHREC 14의 두 가지 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 평가하였으며, 제안된 방법이 기존의 스케치 기반 검색방법들과 비교하여 모든 측정 기준에서 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.