• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권2호
• /
• pp.127-136
• /
• 2012

각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.

• 고전문학과교육
• /
• 제37호
• /
• pp.151-184
• /
• 2018

문학치료를 비롯한 인문학의 치유적 접근의 궁극적 목표는 증상 완화와 소거에 있지 않고 인간의 성장과 발달의 촉진에 있다. 문학교육의 목표라고 할 수 있는 정서의 함양 역시 인간의 성장을 지원하기 위한 것이라 할 수 있다. 이 논문은 설화가 인간의 성장과 발달을 위해 치료 현장에서 적극적으로 활용되게 하기 위한 기초 작업으로서 의의를 가진다. 치료는 내담자가 자신의 발달사를 탐색하고 삶의 전체적 맥락에서 현재의 어려움을 이해하고 수용함으로써 한 단계 성장하도록 돕는 과정이다. 그 과정에서 설화가 효과적으로 활용되기 위한 방법을 찾고자 하는 것이다. 연구자는 이전 연구에서 설화가 내담자의 자기 문제를 투사하여 드러내고 대상화하여 보게 함으로써 자기이해를 증진시키는 데 효과적임을 논한바 있다. 그 효과성을 높이기 위해서는 내담자의 발달적 문제를 자극하여 드러내게 하는 데 적합한 설화를 선정할 필요가 있다. 여기서 적합한 설화란 내담자의 발달적 문제를 상징적으로 다루고 있는 것으로서 내담자가 현재 경험하고 있는 어려움의 저변에서 작용하고 있는 자기서사를 자극하고 드러내도록 하는 것이다. 이러한 설화를 선정하기 위해서 먼저 선행되어야 할 것은 설화의 내용을 인간의 보편적 삶의 문제로 이해하고 전 생애 발달의 관점에서 보는 일이다. 연구자는 이 논문을 통해 문학치료에서 발달적 접근의 필요성을 내담자의 반응 해석과 치료 과정을 통해 검토하고 발달단계와 과업을 고려하여 설화를 이해하고 분류할 수 있는 기본 틀을 구성해보고자 하였다. 이것은 문학치료 현장에서 내담자의 연령을 고려하여 그가 당면해 있는 발달적 문제를 형상화한 설화를 선정하도록 하고 설화에 대한 내담자의 반응을 이해하며 치료의 방향성과 목표를 정하는 근거로 활용될 것으로 본다. 이러한 문학치료의 발달적 접근에 따른 설화 이해는 학습자의 인지적 정서적 발달을 고려할 때 교육적 효과성을 담보할 수 있는 문학교육에서도 유용성을 가질것으로 본다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.855-865
• /
• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.451-458
• /
• 2019

무기체계 개발 및 운용과정에서의 신뢰도는 시스템이나 구성요소가 지정된 기간 동안 지정된 조건에서 필요한 기능을 수행하는 능력의 핵심 척도이며 임무달성의 평가를 위한 임무신뢰도는 전투의 승패를 좌우하는 중요한 지표이다. 임무신뢰도는 특정 기간 동안 주어진 임무가 이벤트나 환경상황에서 성공과 실패할 확률을 나타내며, 신뢰도 산출시 장비의 동작여부만을 고려하는 것이 아니라 시스템의 임무를 물리적 및 기능적으로 구분하여 임무의 수행 신뢰도를 산출하게 된다. 기존의 임무신뢰도는 임무에 따른 물리적인 연결만을 가지고 신뢰도 블록선도를 작성한 후 신뢰도를 산출하였다. 하지만, 현대 무기체계들은 발전하여 고도화되면서 장비 구조가 복잡해져 기능적 또는 물리적 연결에 따른 임무 구분이 필요한 경우 임무 연관성 표현이 불가하다. 이에 본 연구에서는 설계구조행렬과 인터페이스 매트릭스 기법을 사용하여 물리적 구조와 기능적 구조의 연관성을 표현하여 함정 전투체계 시스템 중 한 부분인 함포통제 시스템에 대하여 임무신뢰도를 산출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 임무신뢰도 검증자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.834-841
• /
• 2022

최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권1호
• /
• pp.113-120
• /
• 2022

Information technologies in higher education are the basis for solving the tasks set by monitoring the quality of higher education. The directions of aplying information technologies which are used the most nowadays have been listed. The issues that should be addressed by monitoring the quality of higher education with the use of information technology have been listed. The functional basis for building a monitoring system is the cyclical stages: Observation; Orientation; Decision; Action. The monitoring system's considered cyclicity ensures that the concept of independent functioning of the monitoring system's subsystems is implemented.. It also ensures real-time task execution and information availability for all levels of the system's hierarchy of vertical and horizontal links, with the ability to restrict access. The educational branch uses information and computer technologies to monitor research results, which are realized in: scientific, reference, and educational output; electronic resources; state standards of education; analytical materials; materials for state reports; expert inferences on current issues of education and science; normative legal documents; state and sectoral programs; conference recommendations; informational, bibliographic, abstract, review publications; digests. The quality of Ukrainian scientists' scientific work is measured using a variety of bibliographic markers. The most common is the citation index. In order to carry out high-quality systematization of information and computer monitoring technologies, the classification has been carried out on the basis of certain features: (processual support for implementation by publishing, distributing and using the results of research work). The advantages and disadvantages of using web-based resources and services as information technology tools have been discussed. A set of indicators disclosed in the article evaluates the effectiveness of any means or method of observation and control over the object of monitoring. The use of information technology for monitoring and evaluating higher education is feasible and widespread in Ukrainian education, and it encourages the adoption of e-learning. The functional elements that stand out in the information-analytical monitoring system have been disclosed.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.135-144
• /
• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

• 과학교육연구지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.255-265
• /
• 2022

본 연구의 목적은 생명과학 학습에서 생물학 전공자와 비전공 대학생의 자기조절 과정에서 나타나는 뇌 활성을 분석하고 비교하는 것이다. 자기조절과제는 생물분류 개념으로 생명과학 학습상황을 구현하였다. 대학생들의 뇌 활성은 fNIRS에 의해 측정되고 분석되었다. 동화 과정에서 양측 FP와 좌 DLPFC는 유의미한 활성이 나타났으며, 두 그룹은 동기부여 및 보상과 관련된 좌측 OFC 활성에서 차이를 보였다. 갈등 과정에서 왼쪽 DLPFC는 공통적으로 활성이 현저히 낮았으며, 두 그룹은 최근 메모리와 관련된 BA46과 장기 메모리와 관련된 BA47의 활성에서 차이를 보였다. 동화 과정에서 우측 DLPFC에서 유의하게 높은 활성이 공통적으로 발견되었으며, 두 그룹은 우측 DLPFC와 우측 FP의 활성의 차이를 보였다. 이 영역들은 오른쪽 전두엽 영역에 있으며 생명과학 지식의 이해와 관련이 있다. 본 연구 결과 생물학 전공 대학생과 비전공 대학생의 뇌 활성 패턴은 자기조절 과정에서 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 자기조절에 대한 신경학적 연구를 추가로 제안하고 학교 환경에서 구성할 수 있는 시스템과 학습전략을 제시할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권10호
• /
• pp.455-460
• /
• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권4호
• /
• pp.127-134
• /
• 2024

The article highlights the problems of the digitalization of the educational process, which affect the pedagogical cluster and are of a psychological nature. The authors investigate the transformational changes in education in general and the individual beliefs of each subject of the educational process, caused by both the change in the format of learning (distance, mixed), and the use of new technologies (digital, communication). The purpose of the article is to identify the strategic trend of the educational process, which is a synergistic combination of pedagogical methodology and psychological practice and avoiding dialectical opposition of these components of the educational space. At the same time, it should be noted that the introduction of digital technologies in the educational process allows for short-term difficulties, which is a usual phenomenon for innovations in the educational sphere. Consequently, there is a need to differentiate the fundamental problems and temporary shortcomings that are inherent in the new format of learning (pedagogical features). Based on the awareness of this classification, it is necessary to develop psychological techniques that will prevent a negative reaction to the new models of learning and contribute to a painless moral and spiritual adaptation to the realities of the present (psychological characteristics). The methods used in the study are divided into two main groups: general-scientific, which investigates the pedagogical component (synergetic, analysis, structural and typological methods), and general-scientific, which are characterized by psychological direction (dialectics, observation, and comparative analysis). With the help of methods disclosed psychological and pedagogical features of the process of digitalization of education in a mixed learning environment. The result of the study is to develop and carry out methodological constants that will contribute to the synergy for the new pedagogical components (digital technology) and the psychological disposition to their proper use (awareness of the effectiveness of new technologies). So, the digitalization of education has demonstrated its relevance and effectiveness in the pedagogical dimension in the organization of blended and distance learning under the constraints of the COVID-19 pandemic. The task of the psychological cluster is to substantiate the positive aspects of the digitalization of the educational process.