• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.31-37
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• 2020

CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.29-39
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• 2020

목적 사회 전반적으로 퍼진 개인의 취향에 대해 존중하는 분위기는 소비 트렌드를 바꾸었다. 그에 따라 여행 산업에서도 소비자 개인의 취향을 반영하는 맞춤형 여행이 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 특히 여행 산업 분야 중 하나인 '영화 관광'에 대한 관심이 커지고 있음에 주목하였다. 영화를 시청하며 발생하는 개인의 여행 동기를 맞춤형 여행 제안으로 충족시키고자 하며, 이는 '영화 관광 산업'의 지속적 발전의 촉진제가 될 것으로 기대한다. 설계/방법론/접근 본 연구에서는 시청자가 실제로 방문하고 싶은 영화 속 촬영지 정보를 'OCR'을 통해 추출, 제안하는 방법론을 구현하였다. 먼저, 실시간 이미지 프로세싱 라이브러리인 'OpenCV'를 활용하여 사용자가 선택한 영화 속 장면을 추출 받는다. 또한, 딥러닝 기반의 텍스트 영역 탐지모델인 'EAST 모델'을 활용하여 해당 장면 이미지에서 문자가 위치한 곳을 탐지하여 검출한다. 검출한 이미지는 'OpenCV 내장 함수'를 사용해 전처리하여 인식의 정확도를 높인다. 마지막으로 광학 문자 인식 엔진인 'Tesseract'를 사용하여 이미지 속 문자를 인식 가능한 텍스트로 변환한 후, 'Google Map API'를 통해 실제 위치 정보를 반환한다. 의의 본 연구는 기존의 영화 관광에서 나아가, 4차 산업 기술을 활용한 개인 맞춤 관광 콘텐츠를 제공해준다는 점에서 큰 의의가 있다. 이는 앞으로 여행사와 함께 영화 관광 패키지 상품 개발에 활용될 수 있다. 또한 국내에서 해외로의 유입뿐만 아니라, 해외에서 국내로의 유입에 활용될 가능성 역시 내포하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.233-242
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• 2017

간호대학생의 카데바 모델을 이용한 인체 해부 관찰 경험을 확인하여 카데바 실습 프로그램 개발 및 해부학 교육과정 등의 기초자료를 제공하기 위함이다. 19명을 대상으로 2팀의 포커스그룹 인터뷰(Morgan, 1997)로 수집된 자료를, Colaizzi 분석방법을 선택하여 간호대학생의 카데바 모델을 이용한 인체 해부 관찰 경험의 의미와 그 본질을 파악하고자 하였다. 간호대 학생의 카데바 모델을 이용한 인체 해부 관찰 경험에 대한 분석 결과는 6개 범주와 13개의 주제묶음(theme clusters)으로 도출되었다. 본질적 구조로는 '카데바 실습에 대한 양가감정', '실제에 맞닥뜨림', '값진 것을 배움', '인간을 대하는 마음이 깊어짐', '간호인이 되어 감을 느낌', '온전히 내어줌에 대한 숙고.'등 6개의 범주로 도출되었다. 간호대학생은 카데바 실습을 통해 해부학에 대한 이해뿐만 아니라 인간의 이해, 생명 및 존중, 죽음, 직업윤리 등을 경험하고 또 고민하면서 간호인이 되어가는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 해부학교육에 대한 기초자료 뿐 만 아니라 해부학교육의 효과를 극대화하기 위한 교육방법에 도움이 되고, 인간의 이해 및 생명윤리, 간호윤리 등을 확립 할 수 있는 교육프로그램을 위해 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권6호
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• pp.799-814
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• 2010

본 연구의 목적은 화석 전시에 관한 깊이 있는 이해와 추론적인 사고를 유도하는 질문으로 구성된 도구를 개발하고 이를 활용한 관람과 그렇지 않은 자유관람 사이의 소통의 특징을 행위 단위 및 대화 유형으로 비교하는 것이다. 몇 단계의 개발과정을 거쳐, 최종적으로 포괄적이면서 추론적 흐름을 가진 아홉 개의 질문으로 구성된 질문카드세트를 개발하였다. 질문카드의 활용에 따른 소통의 특징을 알아보기 위해, 국립과천과학관 자연사전시관에서 자료를 수집하였다. 연구참여자는 또래 관람객 총 열 여덟(18) 그룹(초등학교 5학년에서 중학교 3학년까지)이며, 이들의 관람을 비디오로 녹화하고 전사하여 분석하였다. 전반적인 관람 행태로서 관람 소요 시간(holding time)과 관람 행위(action)를 측정하였는데, 이 중 관람 행위는 크게 '보기(look)', '말하기(speech)', '행동하기 (motion)'로 나누고, 각각 세부적인 요소들로 더 자세히 구분하여 발생빈도를 분석하였다. 또한 말하기 관련 세부 요소들을 바탕으로 하여 대화 유형(type of conversation)을 구분하여 분석하는데, 크게 '열거 (enumerative),' '합의(consensual),' '응답 (responsive),' '논의(argumentative)'로 나누고, 각각의 빈도를 분석하였다. 분석 결과. 질문카드를 활용하는 관람에서는 자유관람보다, 전시물 별 관람 소요 시간 및 대부분의 관람 행위들이 유의미하게 증가하였다. 또한 전반적인 대화의 빈도도 증가하였는데, 특히 '응답'을 제외한 나머지 대화의 유형은 모두 유의미하게 증가하였다. 결론적으로, 질문카드는 전시 물-관람객 간 또는 관람객-관람객 간 소통을 활발히하고, 관람객의 추론적 사고 활동을 촉진하며, 관람객에게 무엇을 어떻게 보아야 하는지에 대해 안내함으로써 보다 집중력 있고 의미 있는 관람이 가능하도록하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.201-214
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• 2020

본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.246-252
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• 2018

제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 주목받고 있다. 최근 MPEG에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 효율적인 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMT(Internet of Media Things) 표준화를 진행하고 있다. IoMT에서는 손 제스처 검출과 인식이 별도의 기기에서 수행되는 것을 가정하고 이들 모듈간의 인터페이스 규격을 제공하고 있다. 한편, 최근 인식률 개선을 위하여 딥러닝 기반의 손 제스처 인식 기법 또한 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoMT의 유스 케이스(use case)의 하나인 웨어러블 기기에서의 미디어 소비 등 다양한 응용을 위하여 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 손 제스처 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스마트 글래스로 획득한 스테레오 비디오로부터 구한 깊이(depth) 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하고, 검출된 손 윤곽선 영상을 데이터 셋으로 구성하여 CNN을 학습한 후, 이를 바탕으로 입력 손 윤곽선 영상의 제스처를 인식한다. 실험결과 제안기법은 95%의 손 제스처 인식율를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.12-23
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• 2016

This paper presents a novel concept of Disaster Prevention Design (DPD) and its derived subjects and topics for the safety of folk villages in both Korea and Japan. Nowadays, design concepts are focused on 'human-oriented nature' as a whole and this tendency fits to be appropriate for disaster prevention against real dangers of a future society, which is expected to have far more complicated features. On the other hand, convergences have performed with other areas in the field of Information Communication Technology (ICT) so that we can easily find examples like 'the strategy of ICT-based convergence' of the Korean Government in 2014. Modern content designs including UI (user interface) and USN (ubiquitous sensor network) have been developed as one of the representative areas of ICT & UD (universal design) convergences. These days this novel concept of convergence is overcoming the existing limitations of the conventional design concept focused on product and/or service. First of all, from that point our deduced topic or subject would naturally be a monitoring system design of constructional structures in folk villages for safety. We offer an integrated model of maintenance and a management-monitoring scheme. Another important point of view in the research is a safety sign or sign system installed in folk villages or traditional towns and their standardization. We would draw up and submit a plan that aims to upgrade signs and sign systems applied to folk villages in Korea and Japan. According to our investigations, floods in Korea and earthquakes in Japan are the most harmful disasters of folk villages. Therefore, focusing on floods in the area of traditional towns in Korea would be natural. We present a water-level expectation model using deep learning simulation. We also apply this method to the area of 'Andong Hahoe' village which has been registered with the World Cultural Heritage of UNESCO. Folk village sites include 'Asan Oeam', 'Andong Hahoe' and 'Chonju Hanok' villages in Korea and 'Beppu Onsen' village in Japan. Traditional Streets and Markets and Safe Schools and Parks are also chosen as nearby test-beds for DPD based on ICT. Our final goal of the research is to propose and realize an integrated disaster prevention and/or safety system based on big data for both Korea and Japan.

• 비교교육연구
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• 제24권5호
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• pp.71-95
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• 2014

본 연구는 다문화적 가정 배경을 지닌 이민자녀들의 한국학교에서의 교육적 경험을 심층적으로 조사하기 위하여 기획된 장기연구프로젝트의 일환으로서, 파일럿으로 실시된 기초조사연구이다. 본 연구를 통하여 연구자는 외국에서 태어나 한국으로 이민 오게 된 세 명의 이민자녀들을 연구 참여자로 선정하여 이들 세 학생이 본국과는 다른 문화적 사회적 맥락을 가진 한국에서 겪는 적응과정 및 경험, 장애 등을 질적 연구방법을 통해 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 연구 참여자들의 목소리를 직접 반영하기 위하여 내러티브 탐구와 반구조화된 심층 면접기법을 사용하였다. 연구결과 이들 이민자녀들이 그들의 교육에서 가장 시급하게 느끼는 문제는 그들의 연령과 단계별 특성에 맞춘 보다 체계적인 언어교육 프로그램임을 알 수 있었다. 이들 이민자녀들도 한국에서 태어나고 자란 다문화적 가정배경을 가진 다문화가정자녀들과 마찬가지로 학업성취도와 교우관계, 그리고 미래 진로역시 한국어 습득능력과 밀접한 관계가 있기에 한국어 교육이 무엇보다 중요하다고 인지하고 있었다. 다만 이민자녀들의 경우에는 한국에서 태어나고 자란 다문화가정 자녀들과는 달리 입국하는 연령과 국적이 보다 다양하므로 이들의 보다 다양한 특성을 고려한 한국어 교육 프로그램이 시급하다는 지적이었다. 이와 같이 좀 더 차별화되고 체계화된 언어교육 시스템의 필요성과 함께 또 하나 시급한 문제로 언급된 사안은 이들 이민자녀 청소년들 개개인을 전인적 교육관점에서 바라보고 전인적 교육을 실시할 수 있는 대안교육학교들에 대한 지지가 필요하다는 것이었다. 본 연구는 아직 부모들의 국제재혼에 따라 한국으로 이주하게 된 이민자녀들에 관한 연구가 부족한 현실에서 이들 이민자녀들의 관점에서 그들의 목소리로 그들의 한국에서의 교육경험에 관해 알아보고 교육적 시사점을 찾고자 한 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.