• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.91-98
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• 2019

본 연구는 유아 시선 추적 연구의 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 유아를 대상으로 하는 시선 추적 장치를 개발하여, 자료수집 기능을 실험하는데 목적을 두었다. 시선 추적은 눈의 위치와 움직임을 측정하고 분석하는 과정을 통하여, 인간의 인지 및 사고에 대한 과학적인 자료를 제공한다. 본 연구에서 제작한 시선 추적 장치 카메라 모듈은 국내에서 쉽게 구할 수 있는 일반 부품을 활용하여 구성하였고, 분석 소프트웨어는 Arrington Research의 Viewpoint를 사용하였다. 본 연구에서 개발된 시선 추적 장치의 정확도를 검증하기 위하여 시선 추적 전문 기업 Tobii의 시선 추적 장치에서 수집된 시선 추적 자료와 비교하였다. 시선 추적 자료 수집은 만 5세 유아 52명을 대상으로 이루어졌으며, 테스트 결과 유효도를 t 검증으로 분석한 결과 두 시스템 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 시선 추적 장치가 일정한 실험 환경 내에서 유아의 시선 추적 자료를 수집하는데 적절한 수준의 정확도를 보여준다는 것을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.311-318
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• 2021

해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.

• 재활치료과학
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• 제10권3호
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• pp.71-81
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• 2021

서론 : 본 연구는 대상자의 신체기능과 활동 및 참여를 위해 다양한 치료적 중재를 실시하는 작업치료 분야에 몰입경험 이론의 소개를 목적으로 한다. 본론 : 작업치료 영역에서의 몰입경험 이해를 위해 국내·외 문헌고찰을 통한 몰입경험의 개념과 특징, 단계와 뇌과학적 특성, 측정방법 및 관련 연구들을 정리하였다. 작업치료에서 대상자의 몰입경험은 '시간이 흐르는 것을 잊으면서 하고 있는 치료 활동에 완전하게 빠져드는 심리적 상태'로 정의할 수 있다. 대상자는 과제에 대한 명확한 목표를 인식하며, 도전과 기술 수준이 높은 상태로 균형을 이룰 때에 몰입을 경험하게 된다. 선행 연구에서 몰입을 경험한 대상자는 주의 및 집중, 집행 기능, 상지기능, 일상생활활동 수행 증진과 긍정적인 경험에 긍정적 변화가 있음을 확인하였다. 결론 : 국내 작업치료 영역에서 다양한 치료적 중재에 대상자의 몰입경험이 고려된다면 치료 결과의 효과는 보다 촉진될 것이라 생각되어진다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.64-69
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• 2022

공공기술 사업화는 정부가 주도하는 과학기술의 혁신과 R&D 성과를 민간에 이전하는 것으로 경제 성장을 주도하는 핵심 성과로 인식되고 있다. 따라서 기술 이전을 활성화시키기 위해 성공 요인을 식별하거나 사업화 가능성이 높은 공공기술과 수요기업을 매칭하는 다양한 기계학습의 방법들이 연구되고 있다. 하지만 공공기술 사업화 데이터는 표 형태로 구성되어 있고, 성공-실패 비율이 큰 차이를 보이는 불균형 상태이기 때문에 기계학습 성능이 높지 않는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 표 형태로 구성된 공공기술 데이터에서 불균형을 해소하기 위해 CTGAN을 활용하는 방법을 제시한다. 또한 제시된 방법의 효과를 검증하기 위해 실제 공공기술 사업화 데이터를 활용하여 통계적 접근방법인 SMOTE와 비교 실험을 수행하였다. 다수의 실험 사례에서 CTGAN은 공공기술 사업화 성공사례를 안정적으로 예측하는 것을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.291-297
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• 2022

Modern challenges in the educational environment force scientists and practitioners to search for an adequate answer. In particular, the war in Ukraine demonstrated the importance of developing information competence as one of the main means of distinguishing true information from a whole stream of fake news. This is especially relevant in connection with the introduction of distance learning when students must find and process a large amount of information on their own. Therefore, the purpose of the article is to analyze the training of higher education students through the prism of acquiring the necessary level of informational competence in war conditions. For this, general scientific and special research methods, as well as the experimental method, were used. In the results, the peculiarities of the interpretation of information competence in the distance form of education among modern researchers are determined, the psychological components of resistance to fakes are analyzed. Based on the conducted empirical measurements, it was established that thorough work on student education gives positive skills when working independently with Internet materials, strengthens the ability to distinguish false information and propaganda from the real state of affairs. The conclusions summarize the results of the empirical research and suggest ways to improve the situation with the formation of information competence.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.542-558
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• 2023

A digital focus index (DFI) is a value used to determine image focus in scientific apparatus and smart devices. Automatic focus (AF) is an iterative and time-consuming procedure; however, its processing time can be reduced using a general processing unit (GPU) and a multi-core processor (MCP). In this study, parallel architectures of a minimax search algorithm (MSA) are applied to two DFIs: range algorithm (RA) and image contrast (CT). The DFIs are based on a histogram; however, the parallel computation of the histogram is conventionally inefficient because of the bank conflict in shared memory. The parallel architectures of RA and CT are constructed using parallel reduction for MSA, which is performed through parallel relative rating of the image pixel pairs and halved the rating in every step. The array size is then decreased to one, and the minimax is determined at the final reduction. Kernels for the architectures are constructed using open source software to make it relatively platform independent. The kernels are tested in a hexa-core PC and an embedded device using Lenna images of various sizes based on the resolutions of industrial cameras. The performance of the kernels for the DFIs was investigated in terms of processing speed and computational acceleration; the maximum acceleration was 32.6× in the best case and the MCP exhibited a higher performance.

• 한국환경농학회지
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• 제41권1호
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• pp.65-70
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• 2022

BACKGROUND: The Geomunoreum Lava Tube System (GLTS) is both vast and culturally valuable. The Jeju Volcanic Island and Lava Tubes, which are partly composed of the GLTS, have been declared as a United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization (UNESCO) World Heritage Site. Exploration of the caves is strictly regulated to conserve these vulnerable environments. Photographs provide limited information and do not describe the entire environment comprehensively. Therefore, we created several illustrations of the lava tubes to display their environmental features. METHODS AND RESULTS: We explored six lava caves (upstream and downstream) in the GLTS and photographed their geological features and yellow walls, the colors of which are influenced by microbial mats. We compared the hex codes of the wall colors using the Clip Studio v1.10.5 software and created illustrations that accurately represent the scale and features of the caves. CONCLUSION(S): Upstream and downstream caves of the GLTS differ in scale and volcanic features. We illustrated various characteristics of the caves including lava cave features, vegetation, and microbial mats. We also described the internal and external cave environments.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.393-400
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• 2021

데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.465-467
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• 2022

Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.162-162
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• 2022

Stormwater management is an essential component of land-use planning and development. Due to the additional challenges posed by climate change and urbanization, various stormwater management schemes have been developed to limit flood damages and ease water quality concerns. Nature-based solutions (NBS) are increasingly used as cost-effective measures to manage stormwater runoff from various land uses. Specifically, constructed wetlands were already considered as socially acceptable green stormwater infrastructures that are widely used in different countries. There is a large collection of published literature regarding the effectiveness or efficiency of constructed wetlands in treating stormwater runoff; however, metadata analyses using bibliographic information are very limited or seldomly explored. This study was conducted to determine the trends of publication regarding stormwater treatment wetlands using a bibliometric analysis approach. Moreover, the research productivity of various countries, authors, and institutions were also identified in the study. The Web of Science (WoS) database was utilized to retrieve bibliographic information. The keywords ("constructed wetland*" OR "treatment wetland*" OR "engineered wetland*" OR "artificial wetland*") AND ("stormwater*" or "storm water*") were used to retrieve pertinent information on stormwater treatment wetlands-related publication from 1990 up to 2021. The network map of keyword co-occurrence map was generated through the VOSviewer software and the contingency matrices were obtained using the Cortext platform (www.cortext.net). The results obtained from this inquiry revealed the areas of research that have been adequately explored by past studies. Furthermore, the extensive collection of published scientific literature enabled the identification of existing knowledge gaps in the field of stormwater treatment wetlands.