• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.991-998
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• 2004

생물 정보학 등 많은 응용 분야에서 데이타 분석을 할 때는 적은 수의 분류표시된 데이터 (labeled data)와 많은 수의 비분류표시된 데이타(unlabeled data)가 있을 수 있다 분류표시된 자료는 사람의 노력이 요구되기 때문에 얻기가 어렵고 비용이 많이 들지만, 비분류표시된 자료는 별 어려움 없이 쉽게 얻을 수 있다. 이때 비분류표시된 자료를 이용하여 자료를 분류하고 분석하는데 널리 이용되고 있는 방법이 co-training 알고리즘이다. 이 방법은 적은 수의 분류표시된 자료에서 두 가지 뷰(view)로 각 분류자를 학습한다. 그리고 각 분류자는 분석하고자 하는 모든 비분류표시된 자료에서 가장 만족할만한 예측자들을 만들어 나간다. 이렇게 훈련 데이타 셋에서 실험을 여러 번 반복적으로 하게 되면 각 뷰에서 새로운 분류자가 학습되어 분류표시된 자료의 수가 증가한다. 본 논문에서는 비분류표시된 데이타를 이용하여 새로운 co-training 방법을 제시한다. 이 방법은 두 가지 분류자와 WebKB 및 BIND XML의 2가지 실험 데이타를 가지고 평가하였다. 실험 결과로서, 이 논문에서 제안한 co-training 방법이 분류표시된 자료의 수가 매우 적을 때 분류정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.891-893
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• 2012

현재 항공기, 자동차 훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 지상의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 지상에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 항공기, 자동차에 GPS정보와 항공기 또는 자동차의 각종 정보를 실시간으로 수집하여 3D 영상 시뮬레이션을 구현하며 화면에 현재 항공기 또는 자동차의 영상을 3차원으로 구현하여 관제센터에서 교육훈련 상황을 실시간으로 모니터링 및 교육훈련에 활용하고 3D 영상 파일을 저장하여 교육훈련 종료 후 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.47-53
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• 2019

일반적으로 어지럼증은 여러 가지 복합적인 원인에 의해서 발생하지만 그 중에서 신경계에 속하는 전정계통의 기능 장애에 의한 증상이 가장 환자에게 심한 증상으로 다가오며, 구역질과 구토를 동반하게 된다. 이러한 어지럼증에 대한 치료는 약물요법, 수술요법, 재활치료 등이 있으며, 약물요법이나 수술요법은 대체적으로 후유증의 위험 때문에 재활치료요법인 전정재활훈련을 많이 시행하고 있다. 전정재활훈련은 안구훈련, 자세안정훈련, 보행훈련 등이 있는데 그 중 보행훈련은 의사 또는 전문치료사의 감독하에 일정한 공간에서 진행되므로 시간적, 공간적 부담이 가중되어 환자들이 훈련을 진행기 불편한 단점을 가진다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 증강현실 기술을 활용해 사용자가 직접 보행재활훈련을 진행 할 수 있는 보행훈련 콘텐츠를 구현하였다. 추후 어지럼증 환자를 대상으로 한 임상시험을 통해 의료 환경에서 사용 가능한 어지럼증 재활 콘텐츠로 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.308-311
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• 2015

세계적으로 소프트웨어교육에 대한 관심이 늘어감에 따라서 국내 중 고등학교에서도 2018학년도부터 중학교부터 소프트웨어교육이 필수과목으로 실시하게 되었다. 이에 따라 교육현장에서도 학생들의 소프트웨어교육을 위하여 여러 가지 연구가 진행되고 있는데 본 논문에서는 소프트웨어교육의 국내외 동향을 비교 분석하고 앞으로 우리가 나아가야할 소프트웨어 교육의 방향성을 제안한다. 더불어 기존 중 고등학교 정보교과와의 연계를 통한 소프트웨어교육을 위한 교수-학습지도안을 통하여 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.890-902
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• 2021

Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.93-103
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• 2018

본 연구에서는 소프트웨어 교육을 교수(Teaching)하기 위해 가지고 있는 교사의 신념을 효과적으로 측정하기 위하여, STEBI-B 문항의 번안본을 바탕으로 소프트웨어 교육에 영향을 주는 요인들을 문헌 연구를 통해 추가하여 개인 효능과 결과 기대의 범주의 하위 요소로 구성하였고, 35개의 예비 문항에 대하여 초등 현직 교사 146명을 대상으로 설문을 진행하였다. 수집된 자료를 토대로 요인 분석 및 신뢰도 분석을 통하여 5개 문항을 삭제하여 최종 문항을 완성하였고, 완성된 30개의 최종 문항에 대한 요인 분석 및 신뢰도 분석을 수행하여 문항 구성의 적절성을 입증하여 소프트웨어 교육 교수효능감 측정 도구(SE-TEBI)를 개발하였다.

• 품질경영학회지
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• 제40권4호
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• pp.615-630
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• 2012

Purpose: The purpose of this research is to identify the factors effecting on the software firm performance through RBV(Resource-Based View) perspective. Methods: The data have been analyzed via the multiple regressions between 3 performance indexes, which are revenue, operational income rate and employment, and 7 independent variables. Results: The results show that company age, capital intensity, training expense, marketing expense, and export revenue effect on the firm performance, whereas R&D expense and debt ratio do not so. Conclusion: This study can contribute the decision process of the investment priority of resources and competencies at the software firms to maximize the return on investment.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권2호
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• pp.235-245
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• 2011

Early criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or not are becoming more and more important as software development projects are getting larger. Effective predictions can reduce the system development cost and improve software quality by identifying trouble-spots at early phases and proper allocation of effort and resources. Many prediction models have been proposed using statistical and machine learning methods. This paper builds a prediction model using Support Vector Machine(SVM) which is one of the most popular modern classification methods and compares its prediction performance with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM). SVM is known to generalize well even in high dimensional spaces under small training data conditions. In prediction performance evaluation experiments, dimensionality reduction techniques for data set are not used because the dimension of input data is too small. Experimental results show that the prediction performance of SVM model is slightly better than that of BPM and polynomial kernel function achieves better performance than other SVM kernel functions.

• 통상정보연구
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• 제4권2호
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• pp.233-252
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• 2002

This thesis is designed to draw up scheme for human resources development of the Korean software industry. Its concrete scheme is as follows. That is, IT professionals with international competitiveness should be cultivated, and a human resource development system, which can flexibly meet the market demands, has to be built. Pool of specialized programmers is necessary condition for achieving competitiveness in Korean software industry. Reeducation is also desirable to embody the agile productive capability into the existing human resources for new challenges in the industry. Well-organized human resources database will also make it easy to match new demand and to lower the transaction cost in switching jobs. To cope with the rapidly changing environment actively, human resource development and training system improvement through the cooperation with the concerned industries, universities, research centers and the government must be settled immediately.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.81-86
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• 2018

Software defect severity is very important in projects with limited historical data or new projects. But general software defect prediction is very difficult to collect the label information of the training set and cross-project defect prediction must have a lot of data. In this paper, an unclassified data set with defect severity is clustered according to the distribution ratio. And defect severity-based prediction model is proposed by way of labeling. Proposed model is applied CLAMI in JM1, PC4 with the least ambiguity of defect severity-based NASA dataset. And it is evaluated the value of ACC compared to original data. In this study experiment result, proposed model is improved JM1 0.15 (15%), PC4 0.12(12%) than existing defect severity-based prediction models.