• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.135-145
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• 2020

Recently, deep-learning based methods for low-light image enhancement accomplish great success through supervised learning. However, they still suffer from the lack of sufficient training data due to difficulty of obtaining a large amount of low-/normal-light image pairs in real environments. In this paper, we propose an unsupervised learning approach for single low-light image enhancement using the bright channel prior (BCP), which gives the constraint that the brightest pixel in a small patch is likely to be close to 1. With this prior, pseudo ground-truth is first generated to establish an unsupervised loss function. The proposed enhancement network is then trained using the proposed unsupervised loss function. To the best of our knowledge, this is the first attempt that performs a low-light image enhancement through unsupervised learning. In addition, we introduce a self-attention map for preserving image details and naturalness in the enhanced result. We validate the proposed method on various public datasets, demonstrating that our method achieves competitive performance over state-of-the-arts.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4317-4335
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• 2018

Semi-supervised multi-view latent space learning is gaining considerable popularity recently in many machine learning applications due to the high cost and difficulty to obtain the large amount of label information of data. Although some semi-supervised multi-view latent space learning methods have been presented, there is still much space for improvement: 1) How to learn latent discriminant intact feature representations by employing data of multiple views; 2) How to exploit the manifold structure of both labeled and unlabeled point in the learned latent intact space effectively. To address the above issues, we propose an approach called semi-supervised multi-view manifold discriminant intact space learning ($SM^2DIS$) for image classification in this paper. $SM^2DIS$ aims to seek a manifold discriminant intact space for data of different views by making use of both the discriminant information of labeled data and the manifold structure of both labeled and unlabeled data. Experimental results on MNIST, COIL-20, Multi-PIE, and Caltech-101 databases demonstrate the effectiveness and robustness of our proposed approach.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.515-522
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• 2021

음성감정인식을 위한 훈련 데이터는 감정 레이블링의 어려움으로 인해 충분히 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 음성감정인식의 성능 개선을 위해 트랜스포머 기반 모델에 대규모 음성인식용 훈련 데이터를 통한 전이학습을 적용한다. 또한 음성인식과의 다중작업학습을 통해 별도의 디코딩 없이 문맥 정보를 활용하는 방법을 제안한다. IEMOCAP 데이터 셋을 이용한 음성감정인식 실험을 통해, 가중정확도 70.6 % 및 비가중정확도 71.6 %를 달성하여, 제안된 방법이 음성감정인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.321-330
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• 2003

본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.85-90
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• 2018

본 연구는 최근 핫이슈가 되고 있는 온라인 오프라인 융합 학습전략인 거꾸로 학습 전략이 학습자들에게 학습의 효과가 있을 것이라는 가정 하에 거꾸로 학습 전략을 대학 교양영어 수업에 적용하여 대학 교양 영어 학습자들의 학습 스타일 및 학업수준에 따른 학업 성취도와 태도의 차이를 분석해 보고자 하였다. 학업 성취도 분석을 위해 실험 전 진단 평가와 실험 후 성취도 평가를 실시하여 비교 분석하였고, 학습태도는 크게 동기, 선호, 가치로 분류하여 분석하였다. 본 연구의 결과 학습자의 학습 스타일을 고려한 거꾸로 학습 전략 적용은 학습자들의 학업 성취도에 의미 있는 결과를 나타내지 않았지만 학습 태도에는 의미 있는 결과를 나타내었다. 결과적으로 대학 교양 영어 수업에 있어서의 거꾸로 학습 적용은 학습자들에게 학습에 대한 동기 부여를 줄 수 있고 수업활동에 적극적으로 참여하도록 유도할 수 있는 학습 전략임을 시사하고 있으며 이에 따른 적합한 수업 구성 및 전략을 제고하는데 연구의 가치가 있다.

• 대한물리치료과학회지
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• 제28권1호
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• pp.33-45
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• 2021

Background: Children with cerebral palsy have difficulty acquiring motor skills through motor learning due to lack of motor planning of the central nervous system and musculoskeletal dysfunction. Motor learning is the acquisition or modification of movements with the aim of developing skilled movements and behaviors. Cerebral palsy improve motor function through motor learning, and effective motor learning mainly depends on practice parameters such as learning feedback. Therefore, we investigate the effect of motor learning in children with cerebral palsy and try to present the possibility of clinical application. Design: A systemic review. Methods: Research papers were published from Jan, 2010 to Dec, 2020 and were searched using PubMed and Medline. The search terms are 'task specific training' OR 'motor learning' OR 'feedback(Mesh term)' OR 'goal activity' AND 'cerebral palsy(Mesh term)'. A total of eight papers were analyzed in this study. The paper presented the quality level based on the research evidence, and also presented PEDro (Physiotherapy Evidence Database) scores to evaluate the quality of design studies in randomized clinical trials. Results: The results showed that motor learning coaching in children with cerebral palsy improved motor function in post and follow up tests. Also, self-control feedback of motor learning is more effective than external control feedback. 100% external control feedback of motor learning is effective in the acquisition phase and 50% external feedback of motor learning is effective in the retain phase. Conclusion: These results suggest that it will be an important data for establishing evidence on the effect of motor learning arbitration methods in children with cerebral palsy to develop clinical applicability and protocols.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.212-224
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• 2002

본 연구개발의 목적은 학습자가 학습문제를 능동적인 구성주의적 문제중심학습(PBL)으로 해결하는 것으로 학습문제 유형에 따른 웹 서비스 및 주제별 웹사이트 자동구축을 통한 상호작용 구현에 중점을 두었다. 학습자가 문제 중심으로 My학습에서 자신의 문제점을 파악하거나 자기 주도적으로 유형 및 사례를 파악한 뒤 필요한 상담을 선정하거나 진단지를 통한 처방 전략에 따라 관련 자료, 상담 및 강의를 지정된다. 상담관리전략인 처방은 개인별, 전문가별로 나누어 학습자는 학습자료 및 실시간/비실시간 강의를 제공받고 전문가는 파일 업로드 및 다운로드, 게시판, 채팅, 회원관리, 온라인강의 등을 자동 생성 및 제공뿐만 아니라 폰트 및 배경의 설정까지 가능하도록 되어있다. 본 연구 결과를 통하여 상담자는 웹 기반 학습상담 시스템을 주제별 개별상담체제로 운용하게 되며 학습자는 문제 상황을 중심으로 학습상담 과정과 처방에 대한 구성주의적 접근이 가능하게 된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.87-95
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• 2020

기존에는 동영상의 중요성을 인지하지 못하고 플립러닝의 교육적 가치에 관심을 둔 연구가 거의 없었으며, 플립러닝을 이해하지 못하여 잘못된 실험들도 많이 있었다. 따라서 플립러닝에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구는 플립러닝의 대표적인 선행학습 도구인 동영상 학습의 주의할 점을 제안하고 플립러닝의 교육적 가치를 고찰하기위해 뒷받침할 논문과 근거들을 제시했다. 강의 동영상은 10~15분의 핵심적인 내용으로 제작해야하며, 플립러닝의 교육적 가치는 자기주도학습, 협력학습, 하브루타, 망각곡선 극복, 메타인지에 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구를 통해 플립러닝에 어려움을 겪는 교사들에게 좋은 지침과 교육 방향이 제공되길 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제41권2호
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• pp.213-225
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• 2017

대부분의 학생들은 물리 학습에 대한 어려움과 부정적인 인식을 가지고 있다. 특히 내러티브 사고가 배제된 논리-과학적 사고를 기반으로 하는 학습으로 학생들은 전체 맥락을 이해하기 어려워한다. 본 연구에서는 물리 수업에 내러티브 사고를 활용하는 스토리텔링 교수 학습 방법을 개발하여 학생들의 물리 학습에 대한 어려움을 개선하고자 하였다. 이를 위해 과학적 태도 향상, 개념이해가 가능한 스토리텔링 교수 학습 방법을 문헌연구를 통해 개발하였다. 이를 고등학생과 중학생들을 대상으로 하는 수업에 적용하여 그 효과를 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습에 흥미가 낮은 고등학생을 대상으로 하는 스토리텔링 활용 교수 학습 방법은 과학 관련 직업, 과학 및 과학관련 활동에 대한 흥미를 높였고, 비판성, 개방성, 협동성, 자진성 등에서 유의한 효과가 있었다. 둘째, 학습에 적극적인 중학생은 스토리텔링 활용 교수 학습 방법이 물리 개념을 이해하는 데 도움을 준다고 인식하였다. 이번 연구를 통해 개발된 스토리텔링 교수 학습 방법은 학생들의 물리에 대한 흥미와 동기유발을 일으키고, 과학적 사고력을 증진시켜 개념 학습에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권5호
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• pp.155-162
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• 2021

n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q^* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.