• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.592-599
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• 2007

무선 기술의 발달은 모바일 기능과의 결합으로 전자적인 학습을 향상시키고, 모바일 학습으로 확산되고 있다. 기본적으로 모바일 학습은 학습자에게 교육 내용 접근을 위한 시간과 공간적인 유용성을 제공한다. 그러나 모바일 디바이스는 작은 디스플레이 장치와 제한된 메모리 공간으로 인해서 학습 내용으로의 접근을 단지 텍스트 기반의 전달로 제한하고 있다. 본 논문은 멀티미디어 오브젝트 동기화를 지원하는 SMIL을 사용하여 모바일 디바이스에서 멀티미디어 컨텐츠 제작에 필요한 태그로만 구성한 MSMIL을 정의하여 파서의 크기를 줄이고, 학습 내용 생성시 매크로 방식을 사용하여 멀티미디어 학습 내용의 데이터 감소, 전송 효율 증대를 위한 멀티미디어 모바일 학습 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과, 제작 언어의 간소화와 언어 습득의 용이, 그리고 파서의 크기를 줄임으로써 파싱을 위한 CPU의 자원을 절약할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.199-209
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• 2022

일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.

• 교육시설 논문지
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• 제28권4호
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• pp.11-17
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• 2021

This study is aimed at presenting an efficient management plan of user participatory design in a situation where the School Space Innovation Project is in progress. 2 schools that were the targets of the Incheon School Space Innovation Project in 2019 were selected for this, and features such as the physical environment of that classroom, classroom usage plan, and the stepwise outcome of the user participatory design workshop were contemplated. Especially the workshop outcome was compared and analyzed quantitatively, focusing on the actual master plan and zoning plan, in order to identify the feature that opinions of various users are reflected on the actual plan. As a result, the following conclusion could be reached. Firstly, it was confirmed that the expression about the user preferential space influences the classroom usage plan of that classroom. Vague expressions about the whole space held a large majority of the objects for the linguistic expression of the preferential space. The expression mode as limited as the expression of the actions that users want to carry out in the space. On the other hand, when the usage purpose of the classroom was definite, it was confirmed that the demand for furniture·facility is relatively high. Secondly, according to the analysis of zoning for each function, it seems that the stereotype, which is arranged on the basis of the chalkboard at the front of existing classrooms, was applied in the case of the learning zone. However, in cases of other functions, a tendency was identified that the user carries out an image description that reflects the physical features of the space. Sufficient preparation will need to precede for the efficient management of the user participatory design workshop and the acceptance of various opinions. It seems that especially the classroom usage plan, number of workshops, consultation of each step, and the education about the space expression mode affect the master plan.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.51.3-51.3
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• 2019

Solar magnetograms are important for studying solar activity and predicting space weather disturbances1. Farside magnetograms can be constructed from local helioseismology without any farside data2-4, but their quality is lower than that of typical frontside magnetograms. Here we generate farside solar magnetograms from STEREO/Extreme UltraViolet Imager (EUVI) $304-{\AA}$ images using a deep learning model based on conditional generative adversarial networks (cGANs). We train the model using pairs of Solar Dynamics Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) $304-{\AA}$ images and SDO/Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) magnetograms taken from 2011 to 2017 except for September and October each year. We evaluate the model by comparing pairs of SDO/HMI magnetograms and cGAN-generated magnetograms in September and October. Our method successfully generates frontside solar magnetograms from SDO/AIA $304-{\AA}$ images and these are similar to those of the SDO/HMI, with Hale-patterned active regions being well replicated. Thus we can monitor the temporal evolution of magnetic fields from the farside to the frontside of the Sun using SDO/HMI and farside magnetograms generated by our model when farside extreme-ultraviolet data are available. This study presents an application of image-to-image translation based on cGANs to scientific data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제4권2호
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• pp.201-217
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• 1998

본 연구는 구성주의적 관점에서 사회과교육을 효율적으로 실현하기 위한 방안으로서 웹기반 가상공간에서 경험학습방안을 검토하였다. 구성주의적 관점에서 사회과교육은 인지적 구성주의에서 사회문화적 구성주의로, 사회문화적 구성주의에서 인지적 구성주의로, 공동구성주의로 이행되는 것이 사회과교육의 목적 내지 목표와 부합될 수 있다. 구성주의적 사회과교육의 목적 내지 목표를 실현할 교수-학습활동을 위해 웹활용 교육(Web-Based Instruction)은 효과적인 환경을 제공할 수 있다. 웹활용교육은 자칫하면 학습자가 수동적으로 될 위험성이 있으므로 교수-학습활동이 비구성적으로 되지 않도록 해야할 것이다. 구성주의 관점에서 사회과교육을 효과적으로 실현하기 위한 학습의 현장으로서 웹기반 가상공간은 특히 지역학습을 위한 장으로서 매우 유용하여 활용할 가치가 증대되며, 실제로 그 지역에 가지 않고서 답사와 조사를 할 수 있어 경험학습의 장으로 활용하기에 좋다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.35-40
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• 2019

기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.125-134
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• 2022

본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.223-242
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• 2020

창의력, 비판적 사고력, 의사소통역량, 그리고 협업역량으로 대변되는 대학의 미래 학습 및 혁신 역량 교육을 효과적으로 지원하기 위해 대학도서관의 공간혁신이 과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 이용자와 사서의 관점에서 대학도서관 공간에 대한 인식 및 수요를 파악하고 이를 통해 공간혁신의 방향성 수립을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 본 연구를 위해, 이용자와 사서를 위한 각각의 설문지를 설계하고 대학도서관의 이용자 363명과 대학도서관 사서 186명의 응답을 수집하여 그들의 도서관 공간 및 공간서비스에 대한 인식과 수요를 분석하였다. 그리고 이용자의 공간에 대한 인식은 이용자의 특성별, 이용행태별 차이를 분석하고, 사서의 공간에 대한 인식은 소속도서관 규모, 사서의 인구통계학적 특성별로 차이를 분석하였다. 또한 공간 및 공간서비스에 대한 인식은 이용자와 사서간 차이분석을 실시하였다. 본 논문의 결과는 수요자 기반의 도서관 신축이나 공간 재구성 계획 시 참고할만한 자료가 될 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1517-1520
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• 2003

Generally, the environment we want to apply classifier system to is composed of several state spaces. So in this paper, we propose the layered classifier system having multifarious rule bases. From sensor's inputs, the lower layer of the layered classifier system learns strategies for each environmental state space. The higher layer learns how to allot each rule base of the strategy for environmental state space properly. To evaluate the proposed architecture of classifier system, we designed virtual environment having multifarious state spaces and from the analysis of the experimental results, we affirm that layered classifier system could find better strategies during a little time than other established classifier system's findings.