• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.12
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• pp.192-200
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• 2006

With the appearance of the Internet and the development of the World Wide Web, web-based education has made individual and selective learning centered on students in cyberspace available at any time and anywhere. In this paper, we design and implement courseware for a web-based 4th-year elementary school mathematics course. In order to make it as student-centered as possible, the courseware adopted learning activities using various Flash animation and design methodology to enhance students' interest to complete all parts of the course. When we gave our WBI courseware to 4th-year elementary school students to use, their achievement in the subject was greater than a group who studied with the traditional course. The results of the question investigation of the experimental group showed a positive reaction and increased educational achievements in the fields of comprehension, interest, convenience and reflection on self-directed learning.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.732-735
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• 2020

기존에 지도학습 방법은 성능은 좋지만, 학습할 때 비디오 데이터와 정답 라벨이 있어야 한다. 그러나 이러한 데이터의 라벨을 수동으로 붙여줘야 하는 문제점과 그에 필요한 시간과 돈이 크다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법 중 자기지도학습(Self-Supervised Learning) 중 하나인 회전 방법을 비디오 데이터에 적용하여 학습하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 두가지 방법을 제안한다. 먼저 기존의 비디오 데이터를 입력으로 받으면 단순히 비디오 자체를 회전시키는 것이 아닌 입력으로 들어온 비디오의 각각 프레임이 시간이 지나면서 일정한 속도로 회전을 시킨다. 이때의 회전은 총 네 가지 각도[0, 90, 180, 270]를 분류하도록 하는 방법론이다. 두 번째로 비디오의 프레임이 시간이 지나면서 변할 때 프레임 별로 고정된 각도로 회전시키는데 이때 회전하는 속도 네 가지 [1x, 0.5x, 0.25x, 0.125]를 분류하도록 하는 방법론이다. 이와 같은 제안하는 pretext task들을 통해 네트워크를 학습한 뒤, 학습된 모델을 fine tune 시켜 비디오 분류에 대한 실험을 수행 및 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.99-101
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• 2017

최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.129-132
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• 2004

본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.11
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• pp.85-92
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• 2021

In this paper, a method for effectively detecting rotated face and rotation angle regardless of the rotation angle is proposed. Rotated face detection is a challenging task, due to the large variation in facial appearance. In the proposed polar coordinate transformation, the spatial information of the facial components is maintained regardless of the rotation angle, so there is no variation in facial appearance due to rotation. Accordingly, features such as HOG, which are used for frontal face detection without rotation but have rotation-sensitive characteristics, can be effectively used in detecting rotated face. Only the training data in the frontal face is needed. The HOG feature obtained from the polar coordinate transformed images is learned using SVM and rotated faces are detected. Experiments on 3600 rotated face images show a rotation angle detection rate of 97.94%. Furthermore, the positions and rotation angles of the rotated faces are accurately detected from images with a background including multiple rotated faces.

• Physical Therapy Korea
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• v.10 no.4
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• pp.61-68
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• 2003

본 연구의 목적은 운동강도(최대근수축의 10, 30, 50, 70%)에 따라 유발되는 국소적인 근피로가 슬관절의 위치감각 인지에 미치는 영향을 연구함으로써 근력강화의 운동치료적 효과와 운동학습과 관련된 효과를 동시에 만족시키는 최적의 운동강도를 제시하는 것이었다. 대상자는 건강한 성인여자 40명이었다. 청각을 통한 위치감각 정보를 제공하는 장치와 원판 각도계가 부착된 등속성 Cybex를 사용하였다. 근피로의 상태를 확인하기 위해서 근전도를 이용하여 주파수 스펙트럼 분석을 실시하였다. 청각되먹임이 주어진 각도와 대상자에 의해 재생되어진 각도의 오차값들과 근피로의 변화를 비교하기 위해 일요인 분산분석을 이용하였다. 오차값들의 평균은 50%의 군에서 가장 작았으며 근피로 또한 70%의 군에서만 크게 생성되었다. 따라서 최대 근 수축력의 50%가 운동치료 시 가장 효과적인 운동강도임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.14-15
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• 2021

물리 시뮬레이션 기반의 캐릭터 동작 제어 문제를 강화학습을 이용하여 해결해 나가는 연구들이 계속해서 진행되고 있다. 이에 따라 이 문제를 강화학습을 이용하여 풀 때, 영향을 미치는 요소에 대한 연구도 계속해서 진행되고 있다. 우리는 지금까지 이뤄지지 않았던 상태 표현 방식에 따른 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째로, root attached frame, root aligned frame, projected aligned frame 3 가지 좌표계를 정의하였고, 이에 대해 표현된 상태를 이용하여 강화학습에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째로, 동역학적 상태를 나타내는 캐릭터 관절의 위치, 각도에 따라 학습에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.349-350
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• 2023

본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 사용하여 재난 상황에서 누워 있는 사람의 다양한 각도의 자세를 통해 사람의 상태를 파악하거나 위치를 추정하고자하였다. 사람의 세 가지 누운 자세 데이터를 전처리하고 이미지로 변환한 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 1D 모델로 학습시켜 누운 자세를 다양한 각도에서 구별할 수 있는지 분석하여 확인하고자하였으며, 분석 결과 CNN 1D 모델은 99.27%의 정확도를 보였다.

• Korean Journal of Applied Biomechanics
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• v.18 no.4
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• pp.179-189
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• 2008

The purpose of this study was to investigate interjoint and intersegmental coordination of lower segments in skill process. For the investigation, we examined the difference of resultant linear velocity of segments and angle vs angle graph. Novice subjects were 9 male middle school students who have never been experienced a taekwondo. We analyzed kinematic variables of Side Kick motion through videographical analysis. The conclusions were as follows. 1. Examining the graph of novice subjects' maximal resultant linear velocity of the thigh, shank, and foot segment, as it gets closer to the end of the training, the maximal resultant linear velocity in each segment increases which can be assumed to be a result of the effective momentum transfer between adjacent segments. 2 This research showed a sequential transfer from trunk, to thigh, and then to shank as it gets closer to the end of learning at intersegment angular velocity, and it also showed pattern of throwlike motion and pushlike motion. 3. In three dimension of flexion-extension, adduction-abduction and internal-external rotation of the thigh and shank segment, the angle-angle diagram of knee joint and of hip joint showed that dynamic change was indicated at the beginning of learning but stable coordination pattern was indicated like skilled subject as novice subjects became skilled.