• 한국과학교육학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.857-870
• /
• 2015

이 연구의 목적은 교사와 학생들이 어렵다고 인식하는 초등학교 과학과 전기회로 단원에 대해 지식상태 분석법과 면담을 사용하여 탐구능력 지식상태 구조와 위계를 분석하는 것이다. 전기회로 탐구능력수업 모듈 적용 전 후에 전기회로 기초탐구능력과 통합탐구능력 평가문항을 학생들에게 투여하고 지식상태 분석과 면담을 실시하였다. 이를 통해 전기회로 탐구능력 지식상태 구조와 위계 분석을 통해서 탐구능력에 관하여 가르치는 교사의 사고와 학생들의 사고가 다름을 시각적으로 알 수 있었으며, 이는 탐구능력 교수 학습과정에서 간과하지 않고 고려해야 할 중요한 요소라 할 수 있다. 또한 탐구능력 요소 간 지식상태 구조와 위계 관계를 제시함으로써 학생들의 탐구능력 학습지도에 시사점을 준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1126-1130
• /
• 2010

차세대 IT유망 교육 분야로 지능로봇 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지능로봇은 실세계의 인간 세계와 가장 근접한 환경을 많이 고려하고 있기 때문에 인간의 행위 혹은 판단 능력을 기능으로 제공할 수 있어야 한다. 이와 같은 이유로 최근 로봇 교육은 다양한 하드웨어 형태의 로봇뿐만 아니라, 많은 기능을 포함한 서비스 컴포넌트 아키텍처 형태의 소프트웨어 로봇 개발 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 RDS를 이용한 창의적 문제해결 학습방법에 관하여 제안한다. RDS는 소프트웨어 모듈로서 지능로봇을 제어하거나 프로그램하기 위한 소프트웨어 도구이다. 지능로봇 통합 개발 표준화를 고려한 컴포넌트 프레임워크를 활용하여 다양한 지능로봇의 형태와 여러 환경을 3차원 공간의 시각적 시뮬레이션 환경으로 제공하고 교육시간과 적은 비용으로 지능로봇 실험 환경을 제공할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.233-238
• /
• 2009

본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다.

• 동의생리병리학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.137-141
• /
• 2016

The purpose of this study is to evaluate the effect of PBL program for cooperative practice between western and korean medicine. Third and fourth grade medical and Korean medical school students (experimental group: 16 students, respectively) in the Pusan National University were included in the study. Teaching methods was Problem-Based Learning (PBL) which was consist of 4 western and 4 korean medical students and 2 tutors. Modules have been developed by 8 subject experts or educational experts, who have also participated in the PBL as tutor. The program has been proceeded for 4 weeks, where two face-to-face discussions and self-directed learning were done in each module. In experimental group, students' perceptions about the other medicine were surveyed before and after the program and students' and tutors' satisfaction on the program was investigated. The perception survey was also done in the control group at the beginning of the study. The students who participated in this program had more positive perceptions about the other medicine, compared with control group. There were only significant increases on the items of 'understanding of the other medicine' between before and after the program, where no statistical differences were not observed in 'perception of the other medicine or cooperative practice'. Satisfaction in the program was positive.The PBL program enabled students to understand the other medicine, but it didn't lead changes of their perception. To improve students' perception, the program need to be kept steadily.

• 비교교육연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.101-125
• /
• 2014

본 연구는 성인 문해력 조사연구의 국제 동향을 분석하여 우리나라 성인 문해력 조사 도구 개발 및 문해교육 정책의 시사점을 얻기 위한 것이다. 이를 위하여, 국제 표준화 조사도구와 별도로 독자적인 성인 문해력 조사 도구를 개발하여 활용하고 있는 영국, 프랑스, 독일의 성인 문해력 조사 방법을 비교 분석 하였다. 분석 결과, 세 국가는 성인 문해교육 정책의 연계성 속에서 생활문해 또는 기능문해의 관점에서 문해의 의미를 정의 내리고 있었으며, 읽기와 쓰기를 중심으로 수리력과 정보 활용 능력도 측정하고 있었다. 문해력 수준의 판정은 각 국가별 상황을 고려하여 다양하게 이루어지고 있었으며 조사의 정책 연계성과 효율성을 강조하는 SQC모델을 채택하고 있었다. 이런 분석 결과를 통해 우리나라 성인 문해력 조사를 실시함에 있어 성인 문해교육 정책의 실행과 조사 주체의 일원화, 일상생활을 반영한 조사도구의 개발, 수준별 문해력 측정, 조사도구의 모듈화, 조사의 경제성과 활용성의 확보 등의 시사점을 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.997-1006
• /
• 2019

본 논문에서는 기존 전력 분석 공격의 어려움과 비효율성을 극복하기 위해 딥 러닝 기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron) 알고리즘을 기반으로 한 공격 모델을 사용하여 암호 디바이스의 비밀 키를 찾는 공격을 시도하였다. 제안하는 전력 분석 공격 대상은 XMEGA128 8비트 프로세서 상에서 구현된 AES-128 암호 모듈이며, 16바이트의 비밀 키 중 한 바이트씩 복구하는 방식으로 구현하였다. 실험 결과, MLP 기반의 전력 분석 공격은 89.51%의 정확도로 비밀 키를 추출하였으며 전처리 기법을 수행한 경우에는 94.51%의 정확도를 나타내었다. 제안하는 MLP 기반의 전력 분석 공격은 학습을 통한 feature를 추출할 수 있는 성질이 있어 SVM(Support Vector Machine)과 같은 머신 러닝 기반 모델보다 우수한 공격 특성을 보임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.93-98
• /
• 2021

딥 러닝의 발전으로 다양한 AI 기반의 응용이 많아지고, 그 모델의 규모도 매우 커지고 있다. 그러나 임베디드 기기와 같이 자원이 제한적인 환경에서는 모델의 적용이 어렵거나 전력 부족 등의 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해서 클라우드 기술 또는 오프로딩 기술을 활용하거나, 모델의 매개변수 개수를 줄이거나 계산을 최적화하는 등의 경량화 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 다양한 프레임워크들의 상호 교환 포맷으로 사용되고 있는 ONNX(개방형 신경망 교환 포맷) 포맷에 딥러닝 경량화 방법 중 학습된 모델의 양자화를 적용한다. 경량화 전 모델과의 신경망 구조와 추론성능을 비교하고, 양자화를 위한 다양한 모듈 방식를 분석한다. 실험을 통해 ONNX의 양자화 결과, 정확도는 차이가 거의 없으며 기존 모델보다 매개변수 크기가 압축되었으며 추론 시간 또한 전보다 최적화되었음을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권6호
• /
• pp.2049-2068
• /
• 2021

AI combined with NLP techniques has promoted the use of Virtual Assistants and have made people rely on them for many diverse uses. Conversational Agents are the most promising technique that assists computer users through their operation. An important challenge in developing Conversational Agents globally is transferring the groundbreaking expertise obtained in English to other languages. AI is making it possible to transfer this learning. There is a dire need to develop systems that understand secular languages. One such difficult language is Hindi, which is the fourth most spoken language in the world. Semantic similarity is an important part of Natural Language Processing, which involves applications such as ontology learning and information extraction, for developing conversational agents. Most of the research is concentrated on English and other European languages. This paper presents a Corpus-based word semantic similarity measure for Hindi. An experiment involving the translation of the English benchmark dataset to Hindi is performed, investigating the incorporation of the corpus, with human and machine similarity ratings. A significant correlation to the human intuition and the algorithm ratings has been calculated for analyzing the accuracy of the proposed similarity measures. The method can be adapted in various applications of word semantic similarity or module for any other language.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.27-37
• /
• 2021

본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.766-773
• /
• 2021

본 논문은 숲속 야외 마루의 실시간 이용 현황을 제공할 뿐만 아니라 기계학습을 통한 예측 서비스를 제공하는 야외 마루 관리 서비스의 구현 및 성능 평가 결과를 담고있다. 개발한 하드웨어 프로토타입은 모션 감지 센서를 이용해 야외 마루의 점유 여부를 감지한 후 위치 정보, 날짜 및 시간, 온도 및 습도 데이터와 함께 클라우드 기반 데이터베이스로 전달한다. 수집된 야외 마루의 실시간 이용 현황은 이용자들에게 모바일 애플리케이션을 통해 제공된다. 성능 평가 결과 하드웨어 모듈에서부터 모바일 애플리케이션까지 평균 1.9초의 응답 시간을 보여주었으며, 정확도는 99%를 보여주고 있음을 확인하였다. 아울러 수집 데이터에다 기계학습 기반의 SVM(Support Vector Model) 모델을 적용한 야외 마루의 가용성 예측 서비스를 구현하고서 이를 모바일 및 웹 애플리케이션을 통해 제공할 수 있도록 하였다.