• Iberoamérica
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• v.13 no.1
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• pp.351-388
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• 2011

Many global business failures have been ascribed to a lack of intercultural competence, especially to a lack of an adequate conceptualization and definition of intercultural competence, focusing instead on the knowledge, skills, and attributes that appear to be its antecedents. Intercultural competence should be perceived as multifaceted important components of global management capabilities. Depending on the related concepts of intercultural competence, such as global mindset, intercultural sensitivity, and cultural intelligence, dynamic aspects of intercultural competence as learning process are suggested. Also, the domain of intercultural competence in the context of global management or business comprised three dimensions - perception management, relationship management, and self management. Each dimension is characterized by facets that further delineate aspects of intercultural competence. With respect to the domain of intercultural competence, appropriateintercultural training methods should be designed. In practice, human resource managers may benefit from gaining knowledge about which measures to use for identifying employee's weakness in intercultural competence in order to create appropriate training programs.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.451-452
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.824-826
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• 2022

매년 쓰레기 발생량이 증가하는 시대에서 청소로봇의 중요성이 크게 떠오르고 있다. 이에 노면 청소에 집중되어 있는 기존 청소로봇과 달리 본 연구는 쓰레기를 수거하는 방식의 청소로봇을 제시한다. 딥 러닝을 이용한 자율주행 쓰레기통 로봇은 Computer Vision 을 이용하여 쓰레기를 인식하고 자체 제작한 로봇 arm 을 이용하여 수거하며, 장애물을 피해 자율 주행하는 청소 서비스를 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.628-629
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• 2022

딥러닝의 높은 예측 정확도를 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요하다. 그러나 실세계에서 많은 양의 레이블이 붙은 데이터를 구하는 것은 어렵고 많은 비용이 든다. 때문에 레이블이 없이도 양질의 표현 학습이 가능한 자기지도학습이 각광을 받고 있다. 와서스타인 거리는 생성모델에도 쓰이지만 의사 레이블 (pseudo label) 을 만들어 레이블이 없는 데이터들을 분류 하는데도 좋은 성능을 보이고 있다. 따라서. 본 연구는 와서스타인 거리를 자기지도학습에 접목시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 연구의 가능성을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.657-659
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• 2023

최근 스마트폰과 같은 디지털 기기의 보급과 함께 개인화, 맞춤형 서비스의 수요가 늘어나면서 추천 서비스가 주목을 받고 있다. 세션 기반(Session based) 추천 시스템은 사용자의 아이템 선호에 따른 순서 정보를 고려한 학습 추천 모델로, 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 세션 기반 추천 시스템 중 SASRec(Self-Attentive Sequential Recommendation) 모델은 MC/CNN/RNN 기반의 기존 여러 순차 모델들에 비하여 효율적인 성능을 보인다. 본 연구에서는 SASRec 모델의 하이퍼파라미터 중 배치 사이즈(Batch Size), 학습률 (Learning Rate), 히든 유닛(Hidden Unit)을 조정하여 실험함으로써 하이퍼파라미터에 의한 성능 변화를 분석하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.493-495
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• 2023

Deep learning methods and attention mechanisms have been incorporated to improve facial emotion recognition, which has recently attracted much attention. The fusion approaches have improved accuracy by combining various types of information. This research proposes a fusion network with self-attention and local attention mechanisms. It uses a multi-layer perceptron network. The network extracts distinguishing characteristics from facial images using pre-trained models on RAF-DB dataset. We outperform the other fusion methods on RAD-DB dataset with impressive results.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.660-661
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• 2023

대한민국에서의 채용과정은 각 기업마다 절차가 상이하지만 대부분 서류심사, 필기시험, 면접 단계를 걸쳐 선발하게 된다. 서류심사와 필기시험은 개별의 노력으로 내용을 개선할 수 있지만, 면접의 경우에는 준비단계에서의 철저한 준비가 필요하다. 이러한 면접의 준비 과정에서의 어려움을 덜어내고자 딥러닝을 활용하여 면접 프로그램을 개발하게 되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.587-588
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• 2023

최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.

• ETRI Journal
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• v.45 no.5
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• pp.811-821
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• 2023

We propose an adaptive unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted object recognition algorithm for urban surveillance scenarios. For UAV-assisted surveillance, UAVs are equipped with learning-based object recognition models and can collect surveillance image data. However, owing to the limitations of UAVs regarding power and computational resources, adaptive control must be performed accordingly. Therefore, we introduce a self-adaptive control strategy to maximize the time-averaged recognition performance subject to stability through a formulation based on Lyapunov optimization. Results from performance evaluations on real-world data demonstrate that the proposed algorithm achieves the desired performance improvements.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• v.22 no.2
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• pp.153-158
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• 2024

This study aims to summarize the effects of Arduino-based educational programs through a meta-analysis. Eleven eligible primary studies were obtained through a systematic literature review and coded accordingly. The results are as follows: The meta-analysis revealed that the overall effect size for all the studies was 0.518. Analysis of the moderator variables indicated statistically significant differences between them. Regarding the learning domains, the results were ranked in descending order of the cognitive and affective domains. Within the cognitive domain, the effect sizes were ranked in descending order as follows: logical thinking, content knowledge, convergence competency, self-efficacy, computational thinking, and creative problem-solving skills. In terms of subject areas, the descending order of effect sizes was agriculture, STEAM, environmental science, practical arts, artificial intelligence, informatics, and computers. Regarding school level, the results were ranked in the following descending order: college, elementary school, middle school, and high school.