• 대한가정학회지
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• 제25권2호
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• pp.39-54
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• 1987

One's Clothing Satisfaction, has a great influence on his role behavior in a society. Especially, as for the teacher's and the professors whose role is teaching, it can not be too emphaszed. Above all, high school girls and college women are the most likely to be influenced by their teachers' clothing behavior, to whom they pay their respect in every way. From this point of view, this study was aimed at explaining, the correlation between the teachers/professors' clothing behaviors and the learning efficiency. On clothing behaviors assessed 30 items related with the learning efficiency, selected from the instruments of preceding studies, and modified by the factors dealing with modesty, color, and design. The questionnaires were composed of two major categories: those for students and for teachers/progessors. The subjects of this study were included students and teachers/professors of high school and universities in Seoul. The data were analyzed statically by mean, standard Deviation, and F-test. The results of this study were summerized as follows; 1. The clothing behaviors of the teachers/professors influenced on the learning efficiency. Namely teachers' clothing satisfaction is in direct proportion to them teaching efficiency and students' learning efficiency. 2. Among the clothing behavior variables, modesty had a great influence on the learning efficiency, especially as for that of teachers more than professors. 3. The influence of the teachers'/professors' clothing behaviors on the learning efficiency showed no significance between high school girls and college women, but some significance between the grades of collegians. 4. As for the teachers'/professors' clothing behavior, male teachers/professors gave priority to design and female teachers/professors to modesty, color showed no significance between them irrespective of age. 5. As for the clothing behavior variabels, both the teachers/professors and the students showed some significance. In class the teachers/professors highly responded to their own clothing behaviors than the students. 6. According to priority the most favorable clothing colors for male teachers/professors are navy blue, gray, indigo blue, and black, and the most disgusting ones red, mud yellow, violet, pink, and green. The most favorable clothing colors for female teachers/professors are beign, white, pale yellow, and black, and the most disgusting ones red, mud yellow, and yellow and yellow according to priority. It is that teachers/professors should wear modestly and in color harmony to invite the desirable students' will to study. Teachers'/professors' colorful appearance and heavy toilet bring about a drop in the students' will to study.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.513-524
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• 2022

터널을 비롯한 여러 가지 기반시설물에 발생한 콘크리트 균열을 영상과 딥러닝 기반으로 자동 탐지하는 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구성과를 실제 현장에 적용하려면 딥러닝 모델의 신뢰성을 설명할 수 있어야한다. 본 연구에서는 선형성이 강한 균열의 기하적인 특성을 고려했을 때 화소 기반으로 계산하는 기존 평가지표가 충분치 않다는 점을 지적하며, 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 합리적으로 설명할 수 있는 다른 평가지표를 제시하고 비교 분석한다. 먼저 선형 객체의 유사성을 측정할 수 평가방법을 제시한다. 구체적으로는 기준 데이터에 허용 버퍼(tolerance buffer)를 부여하여 평가하는 방법을 설계, 구현, 검증한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 방법은 균열 분할 딥러닝 모델 평가시 기존 대비 과대평가 또는 과소평가 문제를 해결할 수 있었으며, 화소 기반 성능 평가 지표에 비해 균열 분할 딥러닝 모델의 성능을 더 잘 설명할 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.99-114
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• 2007

웹 기반 토론 학습은 학습자들을 능동적이고 적극적으로 학습에 참여시킬 수 있으며, 학습자 중심의 활발한 상호작용과 학습 환경을 제공한다. 그러나 기존의 웹 기반 토론 학습을 살펴보면 게시판이나 자료실을 이용한 의사 교환 기능 위주의 학습 환경 조성과 토론 학습의 실태 조사 및 활성화 방안 중심의 연구가 많고, 동적인 토론 과정을 체계적으로 지원하는 시스템은 적은 편이다. 그리고 다양한 웹 기반 수업에서 토론은 부분적으로 혹은 전면적으로 학습자의 활동으로 등장하기는 하지만, 특정한 토론 수업 모형은 개발되어 있지 않은 실정이다. 따라서 대인간 상호작용을 활성화시키고, 토론 수업 모형의 단계와 구성 요소를 구체화한 체계적인 웹 기반 토론 학습 시스템을 개발할 필요성이 있다. 본 연구는 동적인 토론 학습 활동이 이루어질 수 있도록 지원하고, 토론의 단계를 구체적으로 제시한 Hill의 일반적인 토론 학습 모형을 적용하여 체계적인 웹 기반 토론 학습 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1415-1429
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• 2019

Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.195-203
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 로봇 기술의 발달과 함께 지능형 로봇은 여러 분야에서 활용되고 있고, 점차 그 범위가 확대될 것으로 예견된다. 많은 서비스 로봇들 중에서 교육용 로봇을 이용한 r-Learning의 개념과 함께 다양한 필드 스터디가 이루어지고 있다. 현재 교사 보조 로봇은 곧 실용화를 앞두고 많은 HRI 연구가 요구되는데, 본 연구에서는 로봇의 교수 스타일에 따라 학생의 반응을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 6학년 평균키의 양팔이 달린 교사보조 로봇 프로토 타입을 제작하고, 동일한 영어단원에 대하여 두 가지 교수 스타일(명랑, 진지)의 컨텐츠를 개발하여 탑재한 후 초등학생 3학년을 대상으로 흥미도, 성취도, 집중도가 어떻게 다른지를 실험 비교하였다. 실험 결과, 학생의 흥미도는 명랑한 로봇과 함께 수업한 집단이 높았지만, 성취도는 로봇의 스타일과 유의미한 관계가 없었으며, 집중도는 진지한 교수 스타일의 로봇과 함께한 그룹의 시간이 길었다. 이러한 결과는 교사보조 로봇의 컨텐츠를 제작함에 있어, 중요한 가이드라인이 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.45-53
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• 2012

지능형 모바일 및 가전기기의 등장은 다양한 멀티미디어 콘텐츠 뿐 아니라 교육용 콘텐츠의 이용량을 증대시켰다. 특히 이동성을 강조한 단말 기기인 스마트폰과 스마트패드의 보급 및 지능화된 스마트 TV의 등장은 다양한 단말 환경에서 편리하게 학습할 수 있는 환경을 제공하였고, 언제 어디서나 이용자가 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있도록 했다. 그러나 현재 이용되고 있는 스마트 디바이스들은 단말 제조사 및 모바일 OS 공급자의 정책이 통일되지 않아 다양한 환경 내에서의 콘텐츠의 재사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NeS(N-Screen e-learning System)를 제안하고자 한다. NeS는 이용자 학습 관리, 교육 콘텐츠 관리의 교육 관련 시스템과 콘텐츠 변환과 양방향 처리로 이루어지는 N-Screen 대응 콘텐츠 전송 시스템으로 구성된다. NeS에서는 새로운 웹 표준으로 각광받고 있는 HTML 5 언어를 이용해 각종 기기간의 상호호환성을 보장한다. 본 논문에서 제시하는 NeS를 통해 사용자가 소유하고 있는 각종 기기 및 다양한 OS의 종류에 구애받지 않고 콘텐츠의 OSMU를 실현할 수 있고, 콘텐츠의 연속성을 보장하여 보다 편리하게 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권3호
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• pp.3-18
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• 2009

Do loanword properties emerge in the acquisition of a foreign language and if so, how? Classic studies in adult language learning assumed loanword properties that range from near-ceiling to near-chance level of appearance depending on speech proficiency. The present research argues that such variations reflect different phonological types, rather than speech proficiency. To investigate the difference between learner speech and loanword phonology, the current research analyzes the speech data from five different proficiency levels of 92 Korean speakers who read 19 pairs of English words and sentences that contained loanwords. The experimental method is primarily an acoustical one, by which the phonological cause in the loanwords (e.g., the insertion of [$\Box$] at the end of the word stamp) would be attested to appear in learner speech, in comparison with native speech from 11 English speakers and 11 Korean speakers. The data investigated for the research are of segment deletion, insertion, substitution, and alternation in both learner speech and the native speech. The results indicate that learner speech does not present the loanword properties in many cases, but depends on the types of phonological causes. The relatively easy acquisition of target pronunciation is evidenced in the cases of segment deletion, insertion, substitution, and alternation, except when the loanword property involves the successful command of the target phonology such as the de-aspiration of [p] in apple. Such a case of difficult learning draws a sharp distinction from the cases of easy learning in the development of learner speech, particularly beyond the intermediate level of proficiency. Overall, learner speech departs from loanword phonology and develops toward the native speech value, depending on phonological contrasts in the native and foreign languages.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1202-1208
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• 2020

현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.279-286
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• 2021

본 연구에서는 코로나19 이후 교육현장에 본격적으로 투입되고 있는 에듀테크의 모습을 4차산업혁명의 도래와 더불어 살펴보았다. 4차산업혁명 시대에 ICT를 적극적으로 활용한 스마트 스티의 인프라, 데이터, 서비스는 스마트교육을 구현하는 주축이 되었다. 특히 스마트교육은 이러닝, 스마트러닝, 에듀테크를 통해 구현되고 있으며, 이러한 기저에는 인터넷과 컴퓨터의 확대 및 활용, 스마트 기기의 보급, 빅데이터를 활용한 소프트웨어 기반을 통해 가능하게 되었다. 이를 토대로 에듀테크는 인공지능을 기반으로 학습자 개별 맞춤형, 안전한 생활을 위한 방역안전망, 학습안전망, 돌봄안전망을 구축을 통해 구현되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이와 같은 빅데이터를 활용한 에듀테크 교육이 모두를 위한 담론이 되기 위해서는 에듀테크의 활용과 적용에 있어 인공지능과 윤리에 대한 숙고가 필요하다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.1-8
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• 2023

In recent years, robots have been utilized in various industries to reduce workload and enhance work efficiency. The following mobility offers users convenience by autonomously tracking specific locations and targets without the need for additional equipment such as forklifts or carts. In this paper, deep learning techniques were employed to recognize individuals and assign each of them a unique identifier to enable the recognition of a specific person even among multiple individuals. To achieve this, the distance and angle between the robot and the targeted individual are transmitted to respective controllers. Furthermore, this study explored the control methodology for mobility that tracks a specific person, utilizing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Proportional-Integral-Derivative (PID) control techniques. In the PID control method, a genetic algorithm is employed to extract the optimal gain value, subsequently evaluating PID performance through simulation. The SLAM method involves generating a map by synchronizing data from a 2D LiDAR and a depth camera using Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-MAP). Experiments are conducted to compare and analyze the performance of the two control methods, visualizing the paths of both the human and the following mobility.