• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권2호
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• pp.130-139
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• 2006

자연사 박물관을 비형식교육기관으로 정의하게 될 경우, 가장 먼저 고려하는 것은 형식교육기관과 어떤 형식으로 보조를 맞추고 도움을 주고받을 수 있는가 이다. 이는 전시의 내용과 전시의 형태에서 과학교육과정을 어느 정도로 또한 어떻게 반영하고 있는가를 통해 알아볼 수 있을 것으로 가정하였다. 본 연구에서는 미국 자연사 박물관인 스미소니안 자연사 박물관과 뉴욕의 아메리칸 자연사 박물관의 전시물 중에서 지구과학관련 전시물 461점을 선별하였다. 선발된 전시물의 다양한 측면을 개발된 도구를 이용해 조사하였다. 개발된 교육과정분석틀은 미국 국가과학교육기준(National Science Curriculum Standard; NRC, 1996)과 TIMSS(Third International Mathematics and Science Study; Robitaille et al., 1993)의 과학교육과정 프레임을 근거로 구성하였다. 고려되었던 전시의 특징은 우선 전시의 활동 유형, 전시 기술, 전시 매체, 전시 표현 등이고 아울러 과학의 본성이 어떻게 전시물에 나타나는가를 살펴보았다. 비형식 교육기관으로서의 자연사 박물관의 역할에 대한 잠재력을 본 연구를 통해 재검토하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2004

Korea has the highest traffic accident occurrence rate in the world. It means that we are forced to face a tremendous amount of economic loses and great cost of life. Even though this phenomenon consistently has arose as a public issue every year and many researchers have emphasized the importance of safety education as the fundamental solution, we are still trying to make a long-lasting and effective traffic safety education programs for children and adolescents. The purpose of this study was to test the effectiveness of web-based learning for traffic safety in Korea middle school. For this purpose, the instructive model was constructed based on the ASSURE model and a special web-site of education was developed on behalf of practical use of multi-media learning materials for the traffic safety. The research subject was represented by 259 students from second grade in 2 middle schools located in Seoul Korea. The traffic safety education program using web-site was preceded to the 136 students as a case group for 45 minutes total 3 times. Other 126 students are control group those who did not get with this program. The survey was conducted before and after the education. The results of this study were as follow: 1. The knowledge analysis from the comparison between before and after of the lesson showed case group and control group scored average at 11.25 points and 10.97 points. However, after they attended programs, case group scored 13.57 points and control group scored 10.85 points. The difference from the result of the case group was statistically significant(p<0.001). 2. The attitude analysis from the comparison between before and after of the lesson showed case group and control group scored averages at 29.59 points and 28.21 points. However, after they attended program, case group scored 37.23 points and control group scored 32.71 points. The difference from the result of the case group was statistically significant(p<0.05). 3. Regarding the domain analysis by means of web-based traffic safety education, only the case group had a statistically significant score in the case of knowledge 'safe utilization of bicycle' and 'The Characteristic of Automobile and Safer Mode of Walking for Pedestrian'(p<0.01, p< 0.001), and in the case of attitude 'safe walking and crossing' 'The Characteristic of Automobile and Safer Mode of Walking for Pedestrian'(p<0.01, p<0.001). 4. Web based instruction for traffic safety was effective in terms of improving students' knowledge and attitude for traffic safety.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제25권4호
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• pp.411-431
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• 2022

본 논문은 2015 개정 교육과정에 따른 초등학교 수학국정 교과용 도서 편찬의 과정과 결과를 분석하여 향후 교과용 도서 편찬을 위한 시사점을 모색하였다. 2015 개정 초등 수학 국정 교과서 편찬은 전국의 학계와 학교 현장 전문가들이 전문성을 발휘할 수 있도록 체계적인 편찬 시스템을 갖추고 운영되었다. 내용상의 개선 사항으로는 기초 계산 능력 강화를 위한 단원과 차시를 증대하고, 수학 개념과 원리 도입 방식이나 알고리즘 제시 방식 개선 및 내용 간의 내적 연결성을 강화하였다. 학생들에게 이해가 어려운 내용은 상위 학기나 상위 학년으로 이동 배치하여 학습 시기를 조정하였다. 1~2학년군에서는 학생들의 한글수준에 맞게 읽을 분량을 대폭 축소하고, 문장과 어휘 개선 및 지시문을 간결하게 수정하였다. 편집·디자인 개선 사항으로는 단원별 도입 차시의 삽화와 차시별 맥락 그림을 세밀화로 연계하여 제시하였고, 교과서에 등장하는 인물들을 전 학년군에 걸쳐 일관성있게 제시하였다. 편찬 과정에서 교과서의 문장과 어휘 수준, 교과서 분량, 수학 익힘 문제 난이도 등 이슈가 제기되었으며, 이에 따른 교과서 편찬 개선 노력과 그 결과를 조망하였다. 위와 같이 전반적인 분석을 통하여, 향후 국정 교과서 및 검정 교과서 등 편찬을 위해 학생과 교사를 위한 교과서 편찬 개선 방안과 편찬 운영 방안을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.166-173
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• 2014

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

• 대한가정학회지
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• 제43권2호
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• pp.127-142
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• 2005

The purpose of this study was to investigate the consciousness of dietitians who provide the basic data for the utilization of traditional food in school food service. The conclusions of this study are as follows. The rate of recognition and awareness of traditional Korean food as the pursuit of learning about socio-demographic was generally high, and was remarkable in the elderly dietitians who have worked for a long term. The way how they learned about traditional Korean food was through media, school education, books, and home education, in order. Also, the dietitians who are relatively older or have worked for a long term have pride in traditional food because it suited their taste and was our traditional food. However, it was difficult to provide the food to school food service because the cooking process is complex, and students don's prefer it. Accordingly, improvements of recipe with use of traditional Korean food in school food service are urgently required. The dietitians in Gwangju City in Jeonnam province felt the need to make a standard traditional Korean food recipe, and the demand was especially the strongest among dietitians who have worked from 6 to 10 years. They suggested that the standard recipe should be made by the Korean Dietetic Association, dietitians working at school, Ministry of Education & Human Resource Development, professors majoring in Food & Nutrition, and Ministry of Health & Welfare in order.

• 인지과학
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• 제31권3호
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• pp.55-76
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• 2020

사회성은 인간 삶의 고유 영역이자 종합적인 능력으로서 중요한 가치를 지닌다. 일반 통념상 사회성 부족이 게임 이용의 대표적인 문제점으로 지적되는 가운데, 본 문헌 고찰에서는 비디오 게임 중 온라인 비디오 게임을 대상으로 사회적 역량과의 관계를 살펴본 연구들을 분석했다. 해당 분야에는 현재 온라인 게임 안의 관계가 실제 관계를 대체하거나 보완하여 사회성 발달을 저해할 것이라는 견해와 온라인 비디오 게임이 직접적으로 사회성에 악영향을 미치지 않으며 오히려 사회적 학습의 공간을 제공함으로써 유익한 결과를 낼 수 있다는 주장이 팽팽하게 맞서고 있다. 또한 온라인 게임 이용과 심리특성 및 사회적 역량을 측정한 대규모 설문 조사에서도 게임 이용과 사회성 저하 간의 뚜렷한 관계성이 관찰되지 않았다. 이에 본 문헌 고찰 연구를 통해 온라인 게임 플레이가 사회성 저하를 초래한다는 고정관념에서 벗어날 것과 관련 연구의 타당성을 높이기 위한 노력이 필요함을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.465-472
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• 2015

현재의 가상현실 기술은 매체적 특성인 3차원 방식의 다감각적 정보의 구현을 바탕으로 관찰 조작형, 실험 활동형, 학습 안내형, 현장문제 해결형 등의 기능성 유형 분류로 활용되고 있다. 가상현실을 통하여 덕수궁의 문화재 복원을 J. Keller의 ARCS 모델 이론과 접목시키고 문화유산과 함께 역사의 현장에 살아갔던 사람들의 삶을 시나리오기반 씬 연출을 통해 재현하는 현장성 복원의 개념을 제시하였다. 또한 현장성 복원 씬을 3가지 타입으로 요약하고 다중 씬 연출을 구분하여 정리 하였다. 본 연구의 한계점으로는 실제 프로토타입까지 완성하여 제시하지 못한 부분과 하우징의 디테일한 부분이나 3D 오디오와의 연계 등 명시적으로 언급하지 못한 부분이 존재한다. 본 연구를 통하여 우리시대의 기술과 지식으로 성취하고자 하는 가상현실 문화재 복원의 융합 확장성 연구는 역사적, 문화적, 교육적 측면에서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.503-510
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• 2018

손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.