• 대한의생명과학회지
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• 제10권4호
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• pp.495-499
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• 2004

Because the education system that based on objective data is needed for the beginning technologists in the department of medicine laboratory, development of the CAI system based on Gram-Stain images is needed in clinical microbiology field. So, in this study, we implemented CAI system based on Gram-Stain images for medical technologists under Web using multimedia toolbook. Because this system is implemented under Web, more and more beginning technologists can have a remote-education beyond time and space, can save human power and time that needed due to hold in common of educational information, and cannot learn mistaken microbiology images because of learning execution based on objective data. Also, implemented system brings a higher interest and a learning effect to medical technologies because of hyper-media method that offered from toolbook. In the future, it will be needed a continuous acceptance of changing knowledge and it will be useful system for technologist in case of applying various examinations based Gram-Stain method of this study.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.546-557
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• 2022

Recently, the demand to interpret image data with artificial intelligence in various fields is rapidly increasing. Object recognition and detection techniques using deep learning are mainly used, and video integration analysis to determine unstructured object recognition is a particularly important problem. In the case of natural disasters or social disasters, there is a limit to the object recognition structure alone because it has an unstructured shape. In this paper, we propose intelligent video integration analysis system that can recognize unstructured objects based on video turning point and object detection. We also introduce a method to apply and evaluate object recognition using virtual augmented images from 2D to 3D through GAN.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권2호
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• pp.133-137
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• 2017

본 논문에서는 전기전자공학전공의 필수과목 중의 하나인 전기회로교과를 이러닝 컨텐츠로 개발하고 이를 실제 수업에 활용한 사례에 대한 연구 결과를 제시한다. 전기회로 이러닝 컨텐츠를 이론학습은 멀티미디어형을 기반으로 하였으며 실습부분은 동영상을 기반으로 하여 개발하였다. 이러닝 컨텐츠는 실제 오프라인 수업에 블랜디드 수업 형태로 활용하였다. 이러닝 컨텐츠의 구성요소별 학습효과에 대한 조사를 수행하였으며 전기회로에 적합한 이러닝 컨텐츠의 유형에 대한 조사 및 분석을 수행하였다. 또한 이러닝 컨텐츠를 오프라인 수업에 활용할 때 효과적인 활용방법에 대해 조사 분석하였다. 본 논문에서는 이와 같은 이러닝 컨텐츠의 사례조사를 통해 공학교육에 있어서 효과적인 컨텐츠의 회차구성, 회차당 길이 및 유형과 활용방법을 제시하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.279-288
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• 2018

본 논문에서는 네팔(Nepal)의 6개 시범 초등학교를 대상으로 유러닝 박스(U-Learning Box)와 유비쿼터스 기반의 시험(UBT, Ubiquitous-based Test) 시스템을 이용한 교육 혁신 사례 연구 성과를 소개하고 있다. 전력 공급 사정이 열악한 네팔 국가의 현실을 고려할 때 작고 이동성이 용이한 교사용 태블릿 PC와 자체 배터리를 가진 소형 스마트 빔으로 구성된 유러닝 박스가 시범 초등학교를 대상으로 지속적인 기초 영어 교육과 보건 위생 교육을 지원하는 최적의 솔루션으로 평가되었다. 그리고 태블릿 PC를 이용한 UBT 기술을 이용해 시범 초등학교 학생들의 기초 영어 학습 능력을 평가하고 분석함으로써 이를 토대로 한 교육 환경 개선 및 현지 수준에 적합한 교육 콘텐츠의 개발이 필요함을 인식하게 되었다. 이러한 유러닝 박스와 UBT 기술을 이용한 글로벌 교육 혁신 사례는 네팔 뿐만 아니라 기초 교육 환경이 열악한 개발도상국들을 대상으로 하는 글로벌 교육 기회 평등 프로젝트의 성공 모델로 자리 잡을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.617-625
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• 2018

Phishing website has become a crucial concern in cyber security applications. It is performed by fraudulently deceiving users with the aim of obtaining their sensitive information such as bank account information, credit card, username, and password. The threat has led to huge losses to online retailers, e-business platform, financial institutions, and to name but a few. One way to build anti-phishing detection mechanism is to construct classification algorithm based on machine learning techniques. The objective of this paper is to compare different classifier ensemble approaches, i.e. random forest, rotation forest, gradient boosted machine, and extreme gradient boosting against single classifiers, i.e. decision tree, classification and regression tree, and credal decision tree in the case of website phishing. Area under ROC curve (AUC) is employed as a performance metric, whilst statistical tests are used as baseline indicator of significance evaluation among classifiers. The paper contributes the existing literature on making a benchmark of classifier ensembles for web phishing detection.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.99-104
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• 2018

Phishing website has become a crucial concern in cyber security applications. It is performed by fraudulently deceiving users with the aim of obtaining their sensitive information such as bank account information, credit card, username, and password. The threat has led to huge losses to online retailers, e-business platform, financial institutions, and to name but a few. One way to build anti-phishing detection mechanism is to construct classification algorithm based on machine learning techniques. The objective of this paper is to compare different classifier ensemble approaches, i.e. random forest, rotation forest, gradient boosted machine, and extreme gradient boosting against single classifiers, i.e. decision tree, classification and regression tree, and credal decision tree in the case of website phishing. Area under ROC curve (AUC) is employed as a performance metric, whilst statistical tests are used as baseline indicator of significance evaluation among classifiers. The paper contributes the existing literature on making a benchmark of classifier ensembles for web phishing detection.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구는 이질적인 속성을 가진 학문분야들을 통합하여 하나의 교육과정으로 운영하는 프로젝트 중심 교육과정에 대한 운영 방안을 제안하고 있다. 통합교과의 의미는 게임 현장에서처럼 게임 기획, 프로그램, 그래픽과 같은 이질적인 분야의 학습자들을 대상으로 실제적인 하나의 결과물을 만들어낼 수 있도록 하는 것을 의미한다. 본 연구에서 제시되는 프로젝트 중심의 교육과정에 대한 운영방안은 국내에서 2008년도부터 A 교육기관에서 진행해온 게임 프로젝트 교육과정을 토대로 실증 및 분석을 하였다. 본 연구의 결과로는 통합교과를 기반으로 하는 프로젝트 교육과정에 대한 운영 방안의 기준을 제시하고 있으며, 크게 두 가지 형태로 내용을 분류하여 구성하고 있다. 첫 번째는 학생들이 교육과정을 통해 "책임감" 및 "협업 능력"과 같이 학습되어지는 내용들에 대한 부분들을 정리하고 있으며, 두 번째로는 성공적인 프로젝트 교육과정을 운영하기 위해 단계별로 진행되는 팀 구성, 프로젝트 계획, 팀 운영 및 협업, 중간 및 기말 발표, 그리고 평가 부분에 대한 운영 방법론을 제시하고 있다. 이러한 제안된 운영방안이 통합 교과로서의 프로젝트 교육과정을 운영하는데 있어서 하나의 밑거름 및 가이드라인이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.409-420
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• 2012

The decision-making by agents in games is commonly based on reinforcement learning. To improve the quality of agents, it is necessary to solve the problems of the time and state space that are required for learning. Such problems can be solved by Macro-Actions, which are defined and executed by a sequence of primitive actions. In this line of research, the learning time is reduced by cutting down the number of policy decisions by agents. Macro-Actions were originally defined as combinations of the same primitive actions. Based on studies that showed the generation of Macro-Actions by learning, Macro-Actions are now thought to consist of diverse kinds of primitive actions. However an enormous amount of learning time and state space are required to generate Macro-Actions. To resolve these issues, we can apply insights from studies on the learning of tasks through Programming by Demonstration (PbD) to generate Macro-Actions that reduce the learning time and state space. In this paper, we propose a method to define and execute Macro-Actions. Macro-Actions are learned from a human subject via PbD and a policy is learned by reinforcement learning. In an experiment, the proposed method was applied to a car simulation to verify the scalability of the proposed method. Data was collected from the driving control of a human subject, and then the Macro-Actions that are required for running a car were generated. Furthermore, the policy that is necessary for driving on a track was learned. The acquisition of Macro-Actions by PbD reduced the driving time by about 16% compared to the case in which Macro-Actions were directly defined by a human subject. In addition, the learning time was also reduced by a faster convergence of the optimum policies.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.84-89
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• 2023

In recent years, with the breakthrough of Artificial Intelligence (AI) technology in deep learning algorithms such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAE), AI generation technology has rapidly expanded in various sub-sectors in the art field. 2022 as the explosive year of AI-generated art, especially in the creation of AI-generated art creative design, many excellent works have been born, which has improved the work efficiency of art design. This study analyzed the application design characteristics of AI generation technology in two sub fields of artistic creative design of AI painting and AI animation production , and compares the differences between traditional painting and AI painting in the field of painting. Through the research of this paper, the advantages and problems in the process of AI creative design are summarized. Although AI art designs are affected by technical limitations, there are still flaws in artworks and practical problems such as copyright and income, but it provides a strong technical guarantee in the expansion of subdivisions of artistic innovation and technology integration, and has extremely high research value.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.189-196
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• 2016

PATROL은 디지털교과서를 활용하여 플립클래스룸을 적용한 교수학습모형으로서 계획, 실행, 추적, 추천, 요구, 안내 단계로 구성되어 있다. 현재의 디지털교과서는 서책형교과서의 내용과 함께 추가적인 멀티미디어 자료를 보여주는 기능을 중심으로 개발되었기 때문에 교사들이 학생들의 가정 학습 결과를 파악하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 학생들의 학습 상황을 분석하고, 진단하고, 처치할 수 있도록 PATROL 모형 기반의 디지털교과서 기능을 설계하였다. 디지털교과서 기반의 학습 분석 기능은 관계 분석, 평가 분석, 예측 분석, 적응 분석, 정보 분석 등 5단계로 구성하였으며, 이 기능을 SEE-PAD라 명명하였다. 또한, 단계별 기능을 구체화하기 위해 Use Case 다이어그램과 시퀀스 다이어그램을 제시하였다.