• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.1035-1038
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• 2005

정부 각 부처의 적극적인 지원 정책에 힘입어 국내 e러닝 산업은 국내 디지털 콘텐츠 산업 시장에서 두번째로 큰 시장으로 성장하였고, 연평균 28% 이상의 빠른 성장세를 보이고 있다. 이러한 e러닝 산업에서 중요한 기본 요소 중 하나인 e러닝 콘텐츠를 효율적으로 개발하기 위한 프로세스의 마련은 중요한 과제라 할 수 있다. 본 논문에서는 일반적으로 활용되고 있는 교수 설계 모형인 ADDIE 모형을 분석하고, 이를 근간으로 하여 분석, 설계, 개발, 운영, 평가, 이상 5항목으로 구분하여 웹기반 e러닝 콘텐츠의 개발 프로세스 각각의 수행 내용을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 프로세스는 교육 콘텐츠의 목적이나 교수 학습 모형, 교수 학습 형태 등에 따라 적절히 변형하여 웹기반이 아닌 멀티미디어 학습 시스템이나 전통적인 학습 시스템의 경우에도 충분히 적용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.1019-1022
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• 2005

멀티미디어 콘텐츠에 대한 처리기술과 사용자 인터페이스의 발전으로 인해, 교육 현장에서 광범위하게 사용되는 교육 도구로 e-러닝이 자리 잡고 있다. 현재까지 연구되어온 교육 콘텐츠는 단순한 상호작용만을 허용하고, 실습형 인터페이스를 제공하기에는 제약이 따르며, 기존의 콘텐츠를 재구성하여 개발하기에는 많은 비용과 시간이 소요된다. 그리고 학습효과 측정에 대한 의식이 희박하고, 콘텐츠 평가의 명확한 기준이 없어 품질 향상에 많은 어려움이 뒤따른다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 멀티미디어를 이용한 자기주도적 학습 콘텐츠를 제작한다. 이렇게 제작된 교육 콘텐츠를 비전 기반의 증강현실을 이용하여 더욱더 직관적이고, 인터랙티브한 교육 콘텐츠를 제공한다.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.3
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• pp.48-55
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• 2012

In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.3
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• pp.59-70
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• 2020

This paper presents a fully automatic tool to recognize the liver region from CT images based on a deep learning model, namely Multiple Filter U-net, MFUnet. The advantages of both U-net and Multiple Filters were utilized to construct an autoencoder model, called MFUnet for segmenting the liver region from computed tomograph. The MFUnet architecture includes the autoencoding model which is used for regenerating the liver region, the backbone model for extracting features which is trained on ImageNet, and the predicting model used for liver segmentation. The LiTS dataset and Chaos dataset were used for the evaluation of our research. This result shows that the integration of Multiple Filter to U-net improves the performance of liver segmentation and it opens up many research directions in medical imaging processing field.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.17-26
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• 2020

최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.10 no.7
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• pp.3171-3191
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• 2016

Due to growing demand on wireless data traffic, a large number of different types of base stations (BSs) have been installed. However, space-time dependent wireless data traffic densities can result in a significant number of idle BSs, which implies the waste of power resources. To deal with this problem, we propose an active state control algorithm based on semi-Markov decision process (SMDP) for a heterogeneous network. A MDP in discrete time domain is formulated from continuous domain with some approximation. Suboptimal on-line learning algorithm with a random policy is proposed to solve the problem. We explicitly include coverage constraint so that active cells can provide the same signal to noise ratio (SNR) coverage with a targeted outage rate. Simulation results verify that the proposed algorithm properly controls the active state depending on traffic densities without increasing the number of handovers excessively while providing average user perceived rate (UPR) in a more power efficient way than a conventional algorithm.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02c
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• pp.322-325
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• 2007

Graphics processing unit (GPU) is used for a faster artificial neural network. It is used to implement the matrix multiplication of a neural network to enhance the time performance of a text detection system. Preliminary results produced a 20-fold performance enhancement using an ATI RADEON 9700 PRO board. The parallelism of a GPU is fully utilized by accumulating a lot of input feature vectors and weight vectors, then converting the many inner-product operations into one matrix operation. Further research areas include benchmarking the performance with various hardware and GPU-aware learning algorithms. (c) 2004 Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.72-76
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• 2006

정보통신 기술의 발전은 양방향의 참여 문화를 형성하고 있다. e-러닝의 환경도 웹 기반의 환경에서 모바일 환경과 방송과 융합된 네트워크 환경으로 변화되며, e-러닝도 학습자의 직접 참여를 요구하는 교수-학습 교수법을 제공하고 있다. 다양한 네트워크 환경에서 원하는 정보를 생성, 추출하고 다른 사람과 의사소통할 수 있어야 한다. e-러닝의 발전으로 복합적 사고와 고차원적인 인지 사고를 위해 학습자 주도의 개별적자율적 학습, 협력적(collaborative)학습을 제공할 수 있다. 즉, e-러닝의 웹 기반에서 발전하여 무선 네트워크 환경으로의 변화가 학습 환경도 시간적, 공간적으로 자유로울 수 있는 모바일 환경(mobile environment)에서 방송과 통신이 융합되고 나아가 유비쿼터스 환경(ubiquitous environment)으로 전환되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝의 콘텐트를 다양한 디지털 기기에 따라 재사용하고 재구성하여 제공할 수 있도록 메타데이터 맵핑 구조에 대해 연구하고자 한다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.4
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• pp.36-43
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• 2020

The Monte Carlo tree search (MCTS) is a popular method for implementing an intelligent game program. It has several hyper-parameters that require an optimization for showing the best performance. Due to the stochastic nature of the MCTS, the hyper-parameter optimization is difficult to solve. This paper uses the self-playing capability of the MCTS-based game program for optimizing the hyper-parameters. It seeks a winner path over the hyper-parameter space while performing the self-play. The top-q longest winners in the winner path compete for the final winner. The experiment using the 15-15-5 game (Omok in Korean name) showed a promising result.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.180-182
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• 2022

최근 팬데믹의 영향으로 비대면 문화가 확산하였다. 온라인 수업의 경우 시간과 공간에 구애받지 않고, 본인이 원하는 강의를 선택함으로써 학습의 질을 향상할 수 있는 장점이 있다. 이에 비대면 문화가 퍼짐에 따라 교육 온라인 수업의 수요와 중요도가 증가하였다. 따라서, 기업이나 교육단체가 가지는 원격 강의 플랫폼 품질의 중요성이 크다. 온라인 학습 플랫폼 구축을 위해서는 미디어 플레이어가 필수적이다. 인터넷에서 보안의 중요성이 대두됨에 따라, 본 논문에서는 다양한 플랫폼에 적용할 수 있는 HLS 프로토콜 기반 미디어 웹 플레이어를 개발하고자 한다.