• 정보교육학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.423-432
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• 2014

컴퓨터를 포함한 정보기기의 보급이 늘어가면서, 어린이들이 정보통신기기를 사용하는 기회가 많아졌다. 우리는 어린이들의 생활이라는 관점에서 어린이들의 정보통신기기 이용에 대해 탐색적 연구를 실시하였다. 우리 사회는 어린이들에게 학교교육 중심의 학습을 장려하고 있다. 본 연구에서는 정보사회를 살아갈 어린이의 관점에서 정보통신기기를 이용한 생활의 모습을 살펴보고자 하였다. 연구의 결과 대도시와 중소도시에서의 어린이들의 정보기기 사용에는 차이가 있었다. 집단 전체 결과에서 정보통신기기를 이용한 학습의 경험, 올바른 기기 사용에 대한 경험이 부족한 것으로 나타났다. 비전자매체를 이용한 놀이에서는 야외 놀이가 더 많았으며, 게임이용 시간과 TV 시청시간의 비교에서는 절반 정도가 "1시간 이내"라고 응답하였다. 실내놀이의 비중이 많아진 것을 알 수 있었다.

• 한국사회복지학
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• 제66권1호
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• pp.87-111
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• 2014

본 연구는 사회복지사의 일터에서 나타나는 무형식학습 방법을 분석하고, 인적자원개발 및 관리 차원에서 사회복지사의 역량강화를 위한 무형식학습 촉진방안을 탐색하는 것이 목적이다. 연구방법은 제주지역 소재 종합사회복지관에 근무하는 사회복지사 20명을 대상으로 한 질적 사례연구이다. 연구결과 사회복지사의 일터에서 일상적인 무형식학습 방법은 '상사의 피드백, 지인접촉, 회의참여, 자료 검토' 등이었다. 업무숙련 과정에서 가장 많이 활용된 무형식학습은 '상사의 피드백과 지인접촉'으로 인적자원과의 소통에 중점을 두었다. 이에, 사회복지기관에서는 사회복지사의 역량강화를 위해 보수교육과 같은 제도적인 형식학습 지원뿐 아니라 개인학습 지원, 비공식모임, 멘토링, 슈퍼비전, 동료와의 상호작용 등 무형식적 활동을 촉진하는 업무환경 조성이 필요하다는 제안을 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.253-256
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨 질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.163-175
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• 2005

본 논문은 현대사회의 이상적 교육방법으로 구성주의 교수-학습이론의 의의와 특징을 밝히고 구성주의 교육방법과 교육환경이 학교도서관에 어떻게 관련을 가지는지 논하였다. 또한 구성주의 교육방법과 관련하여 우리나라 학교도서관이 개선되어야 할 점을 제시함으로서 학교교육의 문제해결에 학교도서관이 기여하는 바를 논하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.601-613
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• 2016

본 연구의 목적은 미디어 환경과 미디어 사용에 대한 아동의 심성모형을 분석하여 제시하고 이를 토대로 교육적 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위하여 10명의 초등 4-5학년 연령대 아동과의 인터뷰, 그림 그리기, 연상 단어 제시하기, 문장 완성하기의 네 가지 활동을 통하여 데이터를 수집하였고 연구자 2인에 의해 질적으로 분석되었다. 먼저 문장 완성활동과 연상 단어 활동을 통해 도출된 의미 구성요소는 미디어 기기, 소통성(소외감), 유능함(공급원), 오락성, 역기능, 양면성의 총 6개 요소였다. 두 번째로, 참여자들의 그림에서 추출된 미디어 심성모형의 구성요소는 기능성/유능함, 오락성, 책(종이)과의 갈등/공유, 해악/양면성 등의 4개 요소였다. 세 번째로, 인터뷰를 통해 나타난 심성모형의 의미요소는 갈등(종이책과 전자 미디어), 소통 중심성, 두려움(중독), 그리고 사용자의 자격 등으로 범주화되었다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 사이버 소통에 대한 관찰과 인식 강화, 중독예방 교육의 필요성, 학습 미디어와 책 미디어의 적극적 개발과 균형있는 활용, 건강한 미디어 리터러시 교육과 비판적 사고의 강화 등을 교육적 함축으로 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.31-42
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• 2021

본 연구에서는 딥러닝을 기반으로 하여 실내와 실외 이미지 모두에서 알맞은 광원을 추출하는 방법론을 소개한다. 네트워크는 단일 LDR 이미지로부터 실내 혹은 실외 배경에 맞는 광원을 low dynamic range (LDR) 환경 맵으로 추출하는 Crop-to-PanoLDR 네트워크와 추출된 LDR 환경 맵을 빛의 정보를 담은 high dynamic range (HDR) 환경 맵으로 생성하는 LDR-to-HDR 네트워크 두 단계로 구성된다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 생성된 HDR 환경 맵은 주어진 이미지에서 가상 객체를 렌더링할 때 적용되어 가상 객체를 조명하는 빛의 방향과 주변광 등을 확인함으로써 자연스러운 렌더링을 가능하게 하는지 검증한다. 본 연구에서 제안한 방법론의 우수성은 실내를 배경으로 한 이미지로만 구성한 데이터로 학습한 결과와 실외를 배경으로 한 이미지로만 학습한 결과 등과 비교하여 검증하였다. 또한, 실내와 실외를 구분하는 역할을 수행하는 손실 함수가 학습 결과에 미치는 영향을 실험, 검증하였다. 최종적으로 본 연구에서 생성된 환경 맵을 기존의 연구 결과와 비교 실험하는 사용자 테스트를 진행하였고 더 좋은 결과를 확인할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.295-301
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• 2021

Digital media technology is gradually developing with the development of convergence quaternary industrial technology and mobile devices. The combination of deep learning and augmented reality can provide more convenient and lively services through the interaction of 3D virtual images with the real world. We combine deep learning-based pose prediction with augmented reality technology. We predict the eight vertices of the bounding box of the object in the image. Using the predicted eight vertices(x,y), eight vertices(x,y,z) of 3D mesh, and the intrinsic parameter of the smartphone camera, we compute the external parameters of the camera through the PnP algorithm. We calculate the distance to the object and the degree of rotation of the object using the external parameter and apply to AR content. Our method provides services in a web environment, making it highly accessible to users and easy to maintain the system. As we provide augmented reality services using consumers' smartphone cameras, we can apply them to various business fields.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.197-203
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• 2005

멀티플랫폼을 지향하는 유비쿼터스 e-Loaming 시스템에서는 보다 다양한 매체를 통한 온라인 학습이 이루어지기 때문에 상호작용 촉진이 매우 중요하다. 본 논문에서는 온라인 학습에서 매우 절실히 요구되는 상호작용 촉진 학습 설계를 사이버강의에 적용하고 피드백을 통해서 고찰하였다. 향후에는 감성공학과 같은 기반기술을 적용한 보다 효율적인 상호작용을 지원하는 학습 설계가 모색되어야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.33-41
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• 2019

본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.92-98
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• 2022

섬유산업에서 생산된 직물의 결함을 식별하는 것은 품질관리를 위한 핵심적인 절차이다. 본 연구는 직물의 이미지를 분석하여 결함을 검출하는 모델을 만들고자 하였다. 연구에 사용된 모델은 딥러닝 기반의 VGGNet 과 ResNet이었고, 두 모델의 결함 검출 성능을 비교하여 평가하였다. 정확도는 VGGNet 모델이 0.859, ResNet 모델이 0.893으로 ResNet 모델의 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다. 추가적으로 딥러닝 모델이 직물의 이미지 내에서 결함으로 인식한 부분의 위치를 알아보기 위하여 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)기법인 Grad-CAM 알고리즘을 사용하여 모델의 관심영역을 도출하였다. 그 결과 딥러닝 모델이 직물의 결함으로 인식한 부분이 육안으로도 실제 결함이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 직물의 결함 검출에 있어서 딥러닝 기반의 인공지능을 활용함으로써 섬유의 생산과정에서 발생하는 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.