• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.101-112
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• 2019

본 연구는 초 중등 분야에서 교육용 디지털 콘텐츠의 질 관리 및 효율적인 콘텐츠 관리를 위하여 수명주기 체계에 대한 시사점을 도출하고자 에듀넷 사례를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해, 에듀넷 선도교사를 대상으로 콘텐츠의 활용 주기, 업데이트 주기 등 수명주기에 대한 요구사항을 실시하고 이를 분석하였다. 연구결과, 교육용 콘텐츠의 생성 목적이 교과인지 비교과인지 여부와 주제/교육 방향과 교수 학습 등 교육 환경의 지속적인 변화를 반영하여 기존에 서비스하고 있는 콘텐츠를 재평가할 수 있는 명확한 수명주기 체제를 구축하여 교육용 콘텐츠의 품질관리가 필요함을 보여주었다. 본 연구는 초 중등 분야에서 디지털 콘텐츠를 제공하고 있는 기관에서 사용자 친화적인 서비스 구성을 위해 사용자의 요구사항이 무엇인지를 파악하고 수명주기 기반의 콘텐츠 관리 체계를 마련할 필요성을 제시하였다는 데 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.850-861
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• 2020

Hangul is a language that is composed of initial, medial, and final syllables. It has 11,172 characters. For this reason, the current method of designing all the characters by hand is very expensive and time-consuming. In order to solve the problem, this paper proposes an automatic Hangul font generation system and evaluates the standards for mapping Hangul characters to produce an effective automated Hangul font generation system. The system was implemented using character generation engine based on deep learning CycleGAN. In order to evaluate the criteria when mapping characters in pairs, each criterion was designed based on Hangul structure and character shape, and the quality of the generated characters was evaluated. As a result of the evaluation, the standards designed based on the Hangul structure did not affect the quality of the automated Hangul font generation system. On the other hand, when tried with similar characters, the standards made based on the shape of Hangul characters produced better quality characters than when tried with less similar characters. As a result, it is better to generate automated Hangul font by designing a learning method based on mapping characters in pairs that have similar character shapes.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.115-124
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• 2015

본 연구는 초경쟁적인 환경에서 온라인개발회사가 동태적 역량을 만들어 낼 수 있는 조직학습인 활용과 탐험에 대하여 엔씨소프트 사례를 중심으로 분석하였다. 학습, 루틴, 기존환경과의 적합성을 특징으로 하는 활용은 점진적 혁신을 이끌어 내는 반면, 비학습, 변화하는 환경에의 유연성과 관련된 탐험은 급진적인 혁신을 이끌어 낸다. 문헌연구를 바탕으로 우선 엔씨소프트의 활용과 탐험 활동을 온라인 게임산업의 사이클에 따라 검증하였다. 다음으로 엔씨소프트의 다양한 게임서비스의 사이클을 중심으로 활용과 탐험에 대해 살펴보았다. 온라인게임시장에서 비교적 빠르게 선도적 입지를 구축한 엔씨소프트는 온라인 게임산업 태동기와 성장기에는 활용 활동을 주로 하였으나, 산업의 성숙기에는 탐험활동을 늘여 왔다. 또한 각 게임서비스 라인의 신작 출시 및 기술개발에는 탐험활동을, 지속적인 패치 서비스 업데이트와 마케팅 및 시스템구축에는 활용활동을 수행하였다. 이것은 온라인 게임회사가 활용과 탐험의 균형을 통해 지속적인 경쟁우위를 창출할 수 있음을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2665-2673
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• 2015

본 연구는 성과기반 교육의 핵심인 효율적인 학습성과 평가 관리를 위해 웹 기반 학습성과 관리시스템을 개발하기 위해 시행되었다. 이에 시스템 개발 생명 주기(System Development Life Cycle)모델에 근거하여 분석-설계-구현-평가의 과정에 따라 사용자의 요구를 분석하여 컨텐츠와 시스템을 구성하고 설계하여 관리시스템을 개발하였으며, 시스템 구현 후 사용자의 만족도를 분석하였다. 개발된 시스템을 통해 졸업 시점에 이른 학생들의 학습성과 평가결과를 학습성과 별, 학생 개인별로 달성목표가 성취되었는지를 한 눈에 모니터 할 수 있게 되었다. 이를 통해 일정한 목표수준에 도달하지 못한 학습성과 항목 및 학생들의 원인 분석과 필요한 개선방안을 모색할 수 있게 됨으로써 효율적인 학습성과 평가관리가 가능하게 되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2023

본 논문은 초기 리튬이온 배터리의 충·방전 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 잔존 수명을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 제시한다. PNP(Positive and Negative Perceptron) 모델을 사용하여 DMP(Deep learning Model using PNP model)를 구축하였으며, DMP의 성능을 증명하기 위해 LSTM 모델을 사용하여 DML(Deep learning Model using LSTM model)을 구성하였다. DMP와 DML의 리튬이온 배터리의 잔존 수명 예측 성능을 비교하며, 오차 측정 방법은 RMSE(Root Mean Square Error)와 RMSPE(Root Mean Square Percentage Error)이다. 시험 데이터로 오차를 측정한 결과 DMP와 DML의 RMSE 차이는 144.62[Cycle]이며, RMSPE 차이는 3.37[%]로 DMP의 오차가 낮게 측정되었다. 이를 통해 우리는 DMP의 성능이 높은 것으로 증명하였으며, 이는 리튬이온 배터리 분야에서 PNP 모델이 LSTM 모델보다 성능이 뛰어남을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.17-24
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• 2022

음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권3호
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• pp.237-251
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• 2020

인류가 직면한 지구온난화와 같은 기후 변화에 대한 이슈는 우리의 삶에 직접적인 영향을 미치는 매우 중요한 문제로 이를 극복하기 위해서는 탄소 순환에 대한 통합적 이해를 바탕으로 대기 중 이산화탄소 등의 온실기체 방출량 감축이 필수적이다. 이 연구의 목적은 탄소 순환 교육에 대한 국내외 연구동향을 분석하여, 미래 시민으로 성장할 학생들을 위한 탄소 순환 교육의 가치와 방향을 제시하는데 있다. 이를 위해 '탄소 순환 교육'과 관련하여 국내외 다양한 학술연구 데이터베이스 (RISS, KCI, Google 학술검색, ERIC 등)에서 수집된 52편의 연구들을 대상으로 분석하였다. 그 결과, 탄소 순환 교육을 위해 많은 연구들이 다양한 형태로 이루어져 왔으나, 개발된 프로그램의 낮은 활용 가능성과 검증의 필요성, 정밀하고 일괄적인 학생인식과 수준 조사 도구 개발의 필요성, 교수·학습 모형과 교사를 대상으로 한 관련 연구의 필요성, 교사의 탄소 순환 교육을 위한 자료의 필요성, 그리고 다양한 주제와 소재의 활용이 필요한 것으로 확인되었다. 지구온난화를 포함한 지구 환경 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 학생들의 탄소 순환에 대한 통합적인 이해가 중요하다. 이러한 학습 기회를 지원하기 위해 기존에 개발된 프로그램의 검증을 바탕으로 교육 현장에서 활용할 수 있도록 제공하고, 학생들의 탄소 순환에 대한 이해 수준을 높이고 오개념을 개선할 수 있도록 생활속에서 적용할 수 있는 실질적인 형태의 내용을 교육과정에 포함할 필요가 있다. 또한 교사의 전문성 향상을 위해 다양한 소재와 주제를 포함하는 탄소 순환 교육 사례에 대해 교사 연수를 통해 제공되어야 할 것이다.

• 한국보육지원학회지
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• 제15권6호
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• pp.139-167
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• 2019

Objective: This study aims to investigate the effects of a learning cycle model-based early childhood education program using physical motion on young children's scientific inquiry ability, scientific attitude, object manipulation ability and spatial ability. Methods: The subjects of this study were 60 five-year-old children who were attending K-G City Childcare Center. The SPSS Window 21.0 program and content analysis method were used, and post-validation Tukey was conducted to examine the differences between the one-way ANOVA and the group. Results: Activities using body movement were practiced systematically based on the circle learning. Children could revise their pre-concept and concept of error by interacting with other children, teachers and the environment. Furthermore, children were attaining new knowledge while they were doing body movement activities, assessing and applying them to actual activities. Conclusion/Implications: This study is investigated a cyclic learning-based early childhood science education program using physical motion, which has significance in systematic and practical early childhood centered education for young children.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권2호
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• pp.522-531
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• 2021

We describe a new deep learning model - Convolutional eXtreme Gradient Boosting (ConvXGB) for classification problems based on convolutional neural nets and Chen et al.'s XGBoost. As well as image data, ConvXGB also supports the general classification problems, with a data preprocessing module. ConvXGB consists of several stacked convolutional layers to learn the features of the input and is able to learn features automatically, followed by XGBoost in the last layer for predicting the class labels. The ConvXGB model is simplified by reducing the number of parameters under appropriate conditions, since it is not necessary re-adjust the weight values in a back propagation cycle. Experiments on several data sets from UCL Repository, including images and general data sets, showed that our model handled the classification problems, for all the tested data sets, slightly better than CNN and XGBoost alone and was sometimes significantly better.