• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.80-87
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• 2017

본 논문에서는 선형 부 대역 분해를 이용하여 입력 영상을 분해하고 시각적 민감도가 낮은 고주파 영역만을 효과적으로 억제하여 지각적 동영상 부호화의 효율을 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안한다. 먼저 소정의 선형 부 대역 분해로 각 입력영상을 여러 주파수 대역들로 나눈다. 그런 다음 인간의 시각적 구조에서 거의 인지가 되지 않는 고주파 대역들에만 1보다 작은 이득 값들을 적용하여 해당 주파수 대역 정보를 억제시킨다. 이와 같이 고주파가 억제된 영상들을 소정의 비디오 인코더로 압축한다. 모의 실험을 통해 제안 기법의 적용 전후 압축 결과를 비교하여 시각적 차이 없음을 확인하였다. 또한, 제안 기법을 H.264 인코더의 전처리로 적용하였을 때 적용 전 대비 평균 13.12%의 데이터 감소 효과를 얻었다.

• 공학교육연구
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• 제17권4호
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• pp.43-47
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• 2014

The rapid development of science & technology and the globalization of society have accelerated the fractionation and specialization of academic disciplines. Accordingly, Korean colleges and universities are continually dropping antiquated courses to make room for new courses that better meet societal demands. With emphasis placed on providing students with a broader range of choices in terms of course selection, compulsory courses have given way to elective courses. On average, 4 year institutions of higher learning in Korea currently offer somewhere in the neighborhood of 1,000 different courses yearly. The classification of an ever growing list of courses offered and the practical use of such data would not be possible without the aid of computers. For example, if we were able to show the pre/post requisite relationship among various courses as well as the commonalities in substance among courses, such data generated regarding the interrelationship of different courses would undoubtedly greatly benefit the students, as well as the professors, during course registration. Furthermore, the GT system's relatively simple approach to course classification and coding will obviate the need for the development of a more complicated keyword based search engine, and hopefully contribute to the standardization of the course coding scheme in the future..Therefore, as a sample case project, this study will use GT to classify and code all courses offered at the College of Engineering of K University, thereby developing a system that will facilitate the scanning of relevant courses.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1155-1163
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• 2011

본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.225-236
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• 2023

이 연구에서는 인식적 네트워크 분석(ENA)을 통해 초등 예비교사의 VR/AR 콘텐츠 활용 과학 수업 계획 과정에서 나타나는 TPACK의 특징을 알아보고자 했다. 연구자들은 기존의 TPACK 프레임워크에 기초하여 7개의 TPACK 코딩 요소를 귀납적으로 추출하였다. 그리고 초등 예비교사들이 과학 수업을 계획하며 나누는 담화를 TPACK 요소에 따라 코딩하고 이를 ENA Web Tool로 분석하였다. 두 모둠의 담화를 분석하고 비교하였는데 연구자들이 질적으로 분석한 두 모둠의 담화의 차이는 ENA 그래프를 통해 명확하게 드러났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 연구자들은 ENA 방법이 기존 TPACK 연구와 달리 테크놀로지 지식(TK), 내용 지식(CK), 교수 지식(PK)의 복합적 상호작용을 분석할 수 있는 유용한 연구 방법임을 주장하였다. 그리고 두 모둠의 담화에서 나타나는 특징을 통해 예비교사의 TPACK 역량 함양을 위한 시사점을 논의하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.435-436
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• 2006

When working with multi-view images, imbalances between multi-view images occur a serious problem in multi-view video coding because they decrease the performance of disparity estimation. To overcome this problem, we propose inter-view balanced disparity estimation for multi-view video coding. In general, the imbalance problem can be solved by a preprocessing step that transforms reference images linearly. However, there are some problems in pre-processing such as the transformation of the original images. In order to obtain a balancing effect among the views, we perform block-based disparity estimation, which includes several balancing parameters.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.77-84
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• 2021

본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.28-32
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• 2013

본 논문에서는 최근 3D-HEVC 표준화 작업에서 평가 중인 깊이 모델링 모드(DMM: depth modeling modes) 기술의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. DMM은 HEVC의 인트라 예측에 네 개 모드를 추가하여 깊이 영상에서 객체의 에지를 정확하게 표현하기 위한 기술이다. 특히, 모드 3은 이미 정의되어 있는 다수의 웨지렛(wedgelet) 후보들로부터 왜곡값을 계산해야 하기 때문에 복잡도가 높다. 제안하는 방법에서는 참조 블록의 각 변에서 인접 화소의 절대값 차를 이용해 화소값이 급격히 변화하는 위치를 찾는다. 이를 기반으로 웨지렛 후보의 수를 6개로 줄여 불필요한 웨지렛 왜곡강 계산은 생략했다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 부호화 성능은 유지하면서 평균 3.1%의 복잡도 줄임을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.98-106
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• 2011

Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.61-70
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• 2018

창의적 사고와 융합이 중요시되는 4차 산업 혁명 시대를 성공적으로 맞이하기 위해 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking: CT) 증진을 위한 코딩(coding) 교육이 대두되고 있다. 특히 MIT 미디어 연구소에서 개발한 스크래치(Scratch)를 활용한 코딩 교육은 기존의 전통적인 교육패러다임을 벗어나서, 학습자들이 능동적이고 협력적 활동에 참여하는 구성주의 교수법을 강조하고 있다. 하지만 이러한 교육 패러다임 변화에 대한 인식이 부족하기 때문에 실제 학교나 사교육 현장에서는 코딩 교육이라는 명목하에 프로그래밍 언어에 관련된 테크닉이 주로 강조 되는 경향이 있다. 이에 본 연구는 구성주의적 교수-학습에 입각한 CT 평가 도구를 개발하고 실행하는 것에 초점을 두었다. 그리고 CT 자기 평가 도구의 교육적 가치를 연구하기 위해 '컴퓨팅 사고력을 활용한 문제해결'이라는 과목을 수강한 초등예비교사들이 CT 역량 평가 루브릭을 활용한 결과를 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 협력이 강조되는 구성주의 교수법을 반영한 CT 자기 평가를 디자인하고 실현하는 과정을 매개로 하여, 초등예비교사들이 문제해결 과정을 체험하고 CT역량을 증진시키는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 CT 교육 및 평가에 대한 개선점을 제언하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2384-2392
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• 2015

The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).