• 대한치과기공학회지
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• 제43권2호
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• pp.62-68
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• 2021

Purpose: This study examined the correlations between the satisfaction and effectiveness of practical training and theory lectures under two conditions: face-to-face lectures and non-face-to-face online lectures. Methods: A survey of 436 public health student, whereafter SPSS 20.0 (IBM) was used on the data to conduct frequency, descriptive statistics, and exploratory factor analyses. The Cronbach's α value was estimated in a reliability analysis, and a simple regression analysis was conducted to verify the study hypothesis. Results: It was found that the students preferred pre-recorded lectures online for both practical training and theory, claiming that when compared with face-to-face lectures, these non-face-to-face lectures meant a shorter commute and the ability to repeat the content. However, it was admitted that technical issues such as facilities or access difficulties and lower concentration could be a problem. The hypothesis that course satisfaction affects lecture effectiveness was verified, with both the practical training and theory lectures found to have a statistically significant positive (+) effect. The explanatory power of student satisfaction on the effectiveness of the theory component was slightly higher than that of the practical training component, with the students having more positive perceptions on the necessity of face-to-face lectures in practical training than they did for those in theoretical instruction. Conclusion: Providing non-face-to-face online theory courses and face-to-face practical training courses could increase student satisfaction and lecture effectiveness.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.305-320
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• 2021

코로나19는 직업능력개발 분야의 교육훈련 환경을 크게 변화시켰다. 상대적으로 집체훈련 비중이 큰 직업능력개발훈련은 일부 훈련과정을 온라인 방식으로 전환하여 온라인과 오프라인을 병행하는 학습 방식이 직업능력개발훈련 현장에 실현되고 있다. 본 연구는 이러한 상황에 주목하여 기존의 집체 방식의 직업능력개발훈련을 대체할 수 있는 비대면 원격훈련시스템을 구축하기 위한 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 대학, 공공 고등직업훈련기관, 민간 직업훈련기관 등의 학습자들을 대상으로 비대면 교육 경험을 조사하여 교육환경과 교육목적이 상이한 학습자들의 비대면 학습경험을 분석하였다. 이를 토대로 비대면 교육을 위한 원격훈련시스템 구축 방안의 초안을 구성하여, 비대면 원격훈련시스템 초안에 대한 델파이 조사를 통해 비대면 교수학습 전략, 학습 및 운영 지원 방안 등 원격훈련시스템 구축안을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1139-1145
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• 2014

지능형 서비스를 제공하는 로봇에서 특정 사람을 인지하거나 구별하는 인식 기술은 매우 중요하다. 기존 단일 거리 얼굴 영상을 학습으로 사용한 얼굴 인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴 영상을 이용한 방법은 얼굴 인식률은 향상되지만, 사용자 협조가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 줌카메라를 통해 거리별 얼굴 영상을 획득하여 학습으로 사용하는 LDA 기반 원거리 얼굴 인식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 단일거리 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법에 비해 7.8% 향상된 성능을 보였고, 거리별 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법과 비교했을 때 8.0% 저하된 성능을 보였다. 그러나 거리별 얼굴 영상을 취득하기 위해 추가적인 시간과 사용자 협조가 요구되지 않는 장점이 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.185-189
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• 2004

For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.722-732
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• 2021

연구목적: 코로나바이러스 감염증-19(COVID) 펜데믹으로 인해 모든 교육기관은 전면 비대면 실시간 교육을 해야하는 상황이 발생하였고 이에 소방공무원에게도 비대면교육을 적용하여 소방교육을 운영하는 것이 요구되었다. 이러한 펜데믹 상황에서 중앙소방학교가 소방공무원에게 실시한 비대면 실시간 교육에 대한 실태조사를 통해 비대면 실시간 교육의 방향을 찾고 개선방안을 제시 하려한다. 연구방법: 소방공무원을 대상으로 '비대면 실시간 원격교육의 질적 향상 및 전문화를 위한 의식조사' 라는 주제로 설문조사를 실시하여 그 결과를 토대로 심층분석을 하였다. 연구결과 및 결론: 첫째, 교수자 혹은 교육운영자는 다양한 프로그램을 활용하여 교육특성에 맞는 원격교육 프로그램을 적극 활용할 필요가 있다. 둘째, 비대면 교육을 위한 전용노트북을 제공하여 모든 학습자들이 교육 참여에 어려움 없는 교육환경을 제공 할 필요가 있다. 셋째, 소방공무원 교육훈련 특성상 장비 활용이 필요한 교육훈련의 경우에는 각 소방서에 교육 장비를 배치하여 비대면 실습교육 장소로 고려해 볼 필요가 있다. 넷째, 실습교육은 이론교육으로 대처하는 것은 만족스러운 교육효과를 기대하기 어렵다. 그렇기에 비대면 실시간 실습교육이 가능한 시설과 프로그램이 개발되어져야한다. 그러한 비대면 실습교육이 가능해지기 전까지는 사회적 거리를 최대한 유지하면서 대면교육을 적절하게 병행하는 것도 고려해볼만 하다. 다섯째, 비대면 교육은컴퓨터 화면의 불빛과 전자파로 인하여 눈의 피로도가 높고 시간이 흐를수록 집중도가 많이 떨어진다는 의견으로 보아 적절한 수업시간과 휴식시간을 통해 학습자의 눈의 피로를 줄이고 집중력을 높일 수 있는 교육시간을 구성해야 할 필요가 있다. 마지막으로 교수자는 일방적인 지식전달을 하는 교육보다는 교수자와 학습자가 상호작용할 수 있는 학습자 참여 중심의 교육을 운영해야할 필요가 있다. 또한 비대면 원격교육 기술적인 문제는 사전시스템 점검을 통해 교육에 차질이 없도록 철저한 준비가 필요한 것으로 생각된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.1055-1062
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• 2021

코로나 19의 확산으로 대면교육이 어려워지면서 이러닝 및 가상훈련의 활용이 증가하고 있다. 정보보호 교육의 경우 대응 기술을 익히는 실습이 중요하기 때문에 오래 전부터 모의 해킹과 취약점 분석 등을 가상훈련으로 지원해 오고 있다. 교육훈련 효과를 높이기 위해서는 실제 상황과 유사하게 콘텐츠를 개발하고 학습 목표를 달성하기 위한 학습 활동이 설계되어야 한다. 또한 다양한 학습 활동을 지원하는 교육훈련 시스템 품질의 우수성이 요구된다. 연구자는 비대면 교육의 핵심 요소를 고려하여 비대면 교육을 지원하는 LMS 평가지표를 개발하였으며, 이를 정보보호 교육 플랫폼에 적용하여 실무 활용성을 검증하였다.

• 대한정형도수물리치료학회지
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• 제29권3호
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• pp.63-72
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• 2023

Background: This study investigated the effects of face-to-face and non-face-to-face McKenzie exercises and elastic band strengthening exercises on falls and fitness in older adults. Methods: A total of 44 subjects were divided into a face-to-face group (FG; n=22) and a non-face-to-face group (NFG; n=22) who met older adults. Both groups used McKenzie exercises and strength training with elastic bands The fall efficacy scale (K-FES) and glycosylated hemoglobin (HbA1c) Pro were used to compare the senior fitness test (SFT). Results: No significant differences were detected between the two groups before the intervention; however, a significant difference was noted in the K-FES scores after the intervention. The change in HbA1c after the intervention was not statistically significant in the FG or the NFG, and no significant difference was detected between the two groups. The change in lower limb muscle strength in the elderly physical fitness test showed no significant difference between the two groups before or after the intervention. The change in upper limb flexibility after the intervention was not significantly different in the FG or NFG, indicating no significant difference between the two groups. The change in the 3-meter round-trip test after the intervention was significantly different in both the FG and NFG groups, but the difference between the groups was not statistically significant. The change in the grip strength test of the dominant hand showed no significant difference after the intervention in the FG or the NFG, and the difference between the FG and NFG groups was not statistically significant. The dominant foot external standing after the intervention was significantly improved in the FG, but no significant difference was detected in the NFG, and the difference between the two groups was not statistically significant. Conclusion: The study findings revealed that FG and NFG McKenzie exercises and elastic band strengthen exercises were equally effective at preventing falls and improving fitness in older adults.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.299-309
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• 2023

본 연구는 코로나19 위기 상황에 대처하기 위하여 직업훈련 사업별로 단선적으로 이루어져 왔던 원격훈련 도입 관련 제도 운영 실태에 대하여 심사에서부터 비용집행에 이르기까지의 과정을 주체별, 단계별, 절차별로 구분하여 문제점과 한계점을 분석하였다. 이후 이해관계자들의 의견을 다각적으로 수렴하여, 디지털·비대면 시대의 직업훈련 패러다임 전환에 부응할 수 있는 직업훈련 지원체제의 개선 방안을 제시하였다. 특히 기존 전통적인 집체훈련 중심의 프레임에서 벗어나 디지털·비대면 시대의 직업훈련 방향성을 수용할 수 있는 방향으로 훈련기관, 훈련과정의 심사·평가 제도가 혁신되어야 한다는 기본 전제하에, 사전 승인 심사 제도와 훈련기관 인증평가 제도의 개선방안을 제시하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.66-72
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• 2006

In face recognition, learning speed of face is very important since the system should be trained again whenever the size of dataset increases. In existing methods, training time increases rapidly with the increase of data, which leads to the difficulty of training with a large dataset. To overcome this problem, we propose SVDD (Support Vector Domain Description)-based learning method that can learn a dataset of face rapidly and incrementally. In experimental results, we show that the training speed of the proposed method is much faster than those of other methods. Moreover, it is shown that our face recognition system can improve the accuracy gradually by learning faces incrementally at real environments with illumination changes.