• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.563-572
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• 2024

Image processing and computer vision technologies are becoming increasingly important in a variety of application fields that require techniques and tools for sophisticated image analysis. In particular, image segmentation is a technology that plays an important role in image analysis. In this study, in order to identify recent research trends on image segmentation techniques, we used the Web of Science(WoS) database to analyze the R&D topography based on the network structure of the author's keyword co-occurrence matrix. As a result, from 2015 to 2023, as a result of the analysis of the R&D map of research articles on image segmentation, R&D in this field is largely focused on four areas of research and development: (1) researches on collecting and preprocessing image data to build higher-performance image segmentation models, (2) the researches on image segmentation using statistics-based models or machine learning algorithms, (3) the researches on image segmentation for medical image analysis, and (4) deep learning-based image segmentation-related R&D. The scientometrics-based analysis performed in this study can not only map the trajectory of R&D related to image segmentation, but can also serve as a marker for future exploration in this dynamic field.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권6호
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• pp.455-463
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• 2010

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반하여 개선한 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 종결어미를 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였다. 또한 문장경계인식 성능을 최대화하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 문서별 성능 측정을 위해서 구두점이 주로 문장경계로 사용된 문어체 위주의 평가셋1(신문기사와 블로그 문서)과 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서 위주의 평가셋2(웹 사이트의 게시판 글)를 대상으로 성능을 측정하였다. 평가 척도로는 F-measure를 사용하였으며, 기존 연구와 동일하게 구두점만을 문장경계 대상으로 학습한 기본 모델을 만들어서 실험한 결과, 평가셋1에 대해서 96.5%의 성능을 보였지만, 평가셋2에 대해서는 56.7%로 매우 저조한 성능을 보였다. 제안하는 개선 방법은 기본 모델을 웹 문서의 특징을 반영시키도록 자질 및 엔진을 개선시켰고, 최종 모델을 평가셋2로 평가한 결과, 96.3%의 성능을 보여서 39.6%의 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.399-417
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• 2013

본 연구의 목적은 협력학습에 대한 학생들의 인식을 조사하고 협력학습 활성화를 위한 방안을 제안하는 것이다. 학생들의 인식을 조사하기 위해서 서울 소재 한 대학에서 진행된 네 과목의 수업에 참여한 학생들을 대상으로 온라인 설문을 실시하였고 그 결과를 분석하였다. 분석결과, 응답자들은 협력학습보다는 개별학습을 선호하는 경향이 나타났다. 선호에 대한 다양한 의견들이 발견되었지만 대부분 협력학습의 문제점에서 기인하는 것으로 나타났다. 협력학습의 성패에 영향을 미치는 요인에 대한 분석결과 조원들 간의 친밀성이 성공의 중요한 요인으로 조사되었다. 덧붙여, 협력학습을 돕기 위해 사용된 웹 2.0 도구중의 하나인 위키는 공개성과 수정가능성, 효과성의 측면에서 유용한 도구로 인식되었다. 평가결과를 바탕으로 하여 효과적인 협력학습을 위해 (1) 조원평가, 자기평가를 통해 무임승차 문제 해소, (2) 조원 간의 친밀성 향상을 위한 방안 마련, (3) 위키의 적극적인 활용이 제안되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.673-684
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• 2005

본 연구에서는 인간 교사를 모사하는 "컴퓨터 교사" 역할을 하는 애니메이션 된 튜터링 다이얼로그 에이전트를 구현하고 초등학교 과학과 교수-학습 자료와 통합시켜서 자연어를 기반으로 한 일대일 대화를 통한 교수 학습이 이루어지는 교수-학습 시스템을 개발하였다. 개발된 교수용 다이얼로그 에이전트는 학습자의 대답을 분석하고, 웹 코스웨어를 학습한 후에 초등과학 학습과제에서 요구되는 성취 수준과 비교하여 적절한 질문이나 대답을 제공하는데, TTS(Text-to-Speech) 기능을 이용하여 학습자에게 구어체로 질문이나 대답을 주는 기능을 갖고 있으며 애니메이션 된 인간 교사의 얼굴을 통하여 학습자에게 피드백을 제시할 수 있도록 하였다. 구현된 대화형 인터페이스는 6학년 초등학생 64명에게 현장 실험을 하였다. 현장 실험 결과 비교집단보다 실험집단의 학습 성취도가 평균 10.797점이 향상됨을 보여주었다. 이러한 학습효과는 기존의 웹 코스웨어와 달리 "묻고-답하는" 과정과 인간 교사의 감정을 담은 애니메이션 된 캐릭터를 통하여 학습자들의 호기심을 자극하여 보다 쉽게 교수-학습 과정에 몰입하게 함으로서 학습 효과를 증진시킨 결과로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제42권5호
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• pp.769-787
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• 2007

본 연구의 목적은 한국을 사례로 학생관점 접근을 통해 환경학습의 원천을 밝히는데 있다. 다른 나라에서 이루어진 연구에 의하면, 환경학습의 원천에는 미디어, 학교, 개인적 기회, 그리고 비정부기구 등이 있다. 본 연구는 한국을 사례로 하여 토의집단과의 면접과 설문조사에 기초하여 이루어줬으며, 그 결과는 다른 나라의 것과 비교하였다. 한국 학생들의 경우 환경에 대한 정보를 호주, 중국, 인도를 포함한 다른 나라와 유사하게 미디어와 학교에서 얻는 것으로 나타났다. 환경정보 습득의 원천으로 가장 중요한 것은 텔레비전과 학교 그리고 인터넷이었으며, 지역사회, 가족 그리고 친구와 같은 개인적 기회는 그다지 중요하지 않은 것으로 나타났다. 외국과 비교해 보면, 한국 학생들은 다양한 출처, 특히 기업, 지역사회, 그리고 외국으로부터의 정보에 대해 비교적 덜 신뢰하는 것으로 드러났다.

• 공학교육연구
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• 제13권6호
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• pp.171-179
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• 2010

본 논문에서는 영상처리 및 패턴인식 관련 과목에서 알고리즘의 효과적인 교육과 학습 흥미 유발이 가능하게 하는 LEGO Mindstorms 기반의 설계 프로젝트의 운영 방안에 대해 제안한다. 또한 실제 적용 사례를 분석하여 그 타당성을 검증한다. Mindstorms는 10여 년 전부터 여러 나라의 정규 교과목 수업에 활발하게 사용되고 있으며 수업에 적용한 사례에 대한 연구도 다수 발표되었다. 연구 결과는 대체적으로 Mindstorms의 사용이 수업에 긍정적인 효과를 나타내는 것으로 보고하고 있지만 일부 부정적 의견도 존재한다. 부정적 견해의 주요 원인은 Mindstorms의 사용으로 인한 비예측적인(unpredictable) 요소의 발생이다. 이런 비예측성은 주로 로봇의 아날로그적인 특징에 기인하며 학습 효율의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서 기술하는 설계 프로젝트는 로봇에 대한 의존도를 최소화하여 비예측적인 요소의 발생을 억제함으로써 로봇 사용으로 인한 수업 흥미도는 증가시키되 추가적으로 발생할 수 있는 학습내용과 고려사항은 최소화하여 알고리즘 학습에 집중할 수 있도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.193-198
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• 2023

딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제51권6호
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• pp.679-695
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• 2024

This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.

• 한국지구과학회지
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• 제32권2호
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• pp.212-224
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• 2011

현재 야외답사는 개발된 야외 학습장의 부족과 접근의 어려움, 학급 당 학생 수의 과밀화, 거리와 시간의 문제, 그리고 비용의 문제 등으로 극히 제한된 범위에서만 행해지고 있다. 이러한 이유로 실제야외답사의 이점을 장점으로 살리면서 현실적인 어려움을 보완하기 위한 대안이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 플래시 파노라마를 활용하여 웹-기반의 가상야외지질답사를 개발하고 이를 다양하게 활용하기 위한 방안을 탐색하는 것이다. 개발된 제주도 VFT의 특징은 다음과 같다: 중 고등학생들에게 화산 지형과 지질에 관한 학습을 위한 가상의 공간을 제공한다; 웹-기반으로 개발되어 학습 내용에 비순차적으로 접근할 수 있으며, 학생들이 자신의 능력에 따라 학습 속도를 조절할 수 있다; 시공간적 제약과 경제적인 부담이 없고, 같은 장소를 얼마든지 반복적으로 탐구 할 수 있다; 학교급에 따라 수준별로 학습할 수 있는 활동지가 제공된다; 지형 지물의 근접 촬영 이미지, 탐구활동과 관련된 질문과 설명, 해당지역의 실제 암석의 표본 사진 및 박편 이미지 등의 다양한 보충적인 웹 콘텐츠들을 제공한다. 개발된 제주도 VFT를 과학 수업 및 비교과 영역에서 활용할 수 있는 방안과 지도 모형을 각각 제안하였다.

• 지식경영연구
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• 제18권2호
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• pp.85-102
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• 2017

With rapid development of information and communication technologies, open collaboration can be eased through the Internet. Open source software, as a representative area of open collaboration, is developed and adopted to various fields. In this research, based on organizational learning theory, we examine the impacts of exploration and exploitation on innovation performance in open source software development projects. We define knowledge exploration as a number of developers from outside organization and knowledge exploitation as the ratio of member of an organization who participated in an open source software project managed by the organization. For analysis, we collect data of 4794 projects from github which is a representative open source software development platform using Web crawler developed by Python. As a result, we find that excessive exploration has curvilinear (invers U-shape) relationship on project performance. On the other hand, exploitation with enough external developers will positively impact on project performance.