• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.685-687
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• 1998

본 연구에서는 협력적 충돌 제어 방식을 도입하여, 공동 저작 도구를 설계한다. 제안된 시스템은 실시간 알림 기능 및 비 실시간 메시지 전송 방식으로 저작자들 간의 의견 교환을 원활히 제공하여, 공동 저작 시에 발생할 수 있는 작업자들간의 충돌 가능성을 최소화한다. 실시간 공동 작업과 비 실시간 공동작업을 위한 방법을 제공하여 저작자들 사이의 공동 작업의 효율성 증대할 수 있으며, 다수 저작자들의 관점에 따라 다중 문서를 생성하는 방법을 도입하여 저작 단계에서 발생할 수 있는 충돌을 배제할 수 있다. 또한, 저작물을 학습하는 학습자가 다수 저작자들의 의견이 수렴된 저작물을 HTML브라우저를 통하여 학습할 수 있으므로 학습자의 다양한 욕구에 부합하는 저작물을 생성할 수 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.11 no.6
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• pp.95-102
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• 2008

In this paper through the implementation of cooperative learning using SDG, education puzzle actually applies to computer training. SDG(Single Display Groupware) which one computer display have a multi-input devices can work as a collaborative system. Learners are performing together through SDG-based cooperative learning system. SDG cooperative learning with a multi-input device is superior to traditional learning with individual. We have implementation of the puzzle game with this fact. This system through effective education and raising their children's education participation rate will be able to do.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.109-112
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• 2001

기존의 K-means 알고리즘은 학습벡터가 단일군집에 할당되는 방법이 crisp 이므로 다른 군집에 할당될 확률을 무시하게 된다. 따라서 군집화 작업과 관련하여 반복적인 코드북 설계 과정에서 각 학습벡터를 다중 군집으로 할당하는 Fuzzy c-means를 사용한다. 또한 Fuzzy c-means 알고리즘의 학습과정에서 구해지는 각 클래스 의 프로토타입에 가중치를 곱하여 다음 학습의 프로토타입으로 사용함으로써 Fuzzy c-means 알고리즘 적용 결과 얻어지는 코트북의 성능을 기존 알고리즘과 비교하여 개선된 Fuzzy c-means 알고리즘을 찾기 위한 근거를 마련한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.1
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• pp.23-34
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• 2010

As the number of user increases according to the improvement of the network, the multi-thread schemes are used to process the service requests of several users who are connected simultaneously. The static thread pool scheme has the problem of occupying a static amount of system resources. On the other hand, the dynamic thread pool scheme can control the number of threads according to the users' requests. However, it has disadvantage that this scheme cannot react to the requests which are larger than the maximum value assigned. In this paper, a web server using a learning-based dynamic thread pool scheme is suggested, which will be running on a server programming of a multi-thread environment. The suggested scheme adds the creation of the threads through the prediction of the next number of periodic requests using Auto Regressive scheme with the web server apache worker MPM (Multi-processing Module). Unlike previous schemes, in order to set the exact number of the necessary threads during the unchanged number of work requests in a certain period, K-Nearest Neighbor algorithm is used to learn the number of threads in advance according to the number of requests. The required number of threads is set by comparing with the previously learned objects. Then, the similar objects are selected to decide the number of the threads according to the request, and they create the threads. In this paper, the response time has decreased by modifying the number of threads dynamically, and the system resources can be used more efficiently by managing the number of threads according to the requests.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.82-84
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• 2001

데이터 분류(classification)란 이미 분류된 객체집단군 즉, 학습 데이터에 대한 분석을 바탕으로 아직 분류되지 않는 개체의 소속 집단을 결정하는 작업이다. 현재까지 제안된 여러 가지 분류 모델 중 결정 트리(decision tree)는 인간이 이해하기 쉬운 형태를 갖고 있기 때문에 탐사적인 데이터 마이닝(exploatory)작업에 특히 유용하다. 본 논문에서는 결정 트리 분류에 다중 추상화 수준 문제(multiple abstraction level problem)를 소개하고 이러한 문제를 다루기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 데이터의 다중 추상화 수준 문제를 해결하기 위해 추상화 수준을 강제로 같게 하는 것이 문제를 해결할 수 없다는 것을 보인 후, 데이터 값들 사이의 일반화, 세분화 관련성을 그대로 유지하면서 존재하는 유용화할 수 있는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.798-800
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• 2024

현대의 머신러닝 환경에서는 특히 모바일 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)의 애플리케이션 영역에서 개인 정보를 보호하고 효율적이며 확장 가능한 모델에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 연합 학습(FL)과 자기지도 학습(self-supervised learning)을 결합하여 이질적(heterogeneous)인 분산 자원에서 레이블이 없는 데이터를 활용하면서 사용자의 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크의 핵심은 SimCLR 과 같은 자기지도 학습 기법으로 학습된 공유 인코더로, 입력 데이터에서 고수준 특성을 추출하도록 설계되었다. 또한 이 구조를 통해 주석(annotation)이 없는 방대한 데이터셋을 활용하여 모델 성능을 향상시키고, 여러 개의 격리된 모델이 필요하지 않아 리소스를 크게 최적화할 수 있는 가능성을 확인했다. 본 연구를 통해 생성된 모델은 중앙 집중 방식(CL)이면서 자기지도학습으로 학습되지 않은 기존 모델과 비교하여 전체 평균 정확도가 14.488% 향상됐다.

• Convergence Security Journal
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• v.5 no.1
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• pp.29-34
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• 2005

Internet becomes absolutely necessary tools due to rapid progress of information technology. Educational correspondence about an age of information demand is focused on a learner and remote education based on information technology WBI(Web Based Instruction) is a formation that remotly educate a learner using web, possible mutual reaction between instructor and learner, submit various studying material, has a good point to overcome spatial restriction. Internal and external standardization working is accelerated and recently XML security studies are activated using XML which is next generation web standard document format. In this paper, we propose multi-Certification of agent system using XML digital signature to satisfy security requirement.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.3
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• pp.139-144
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• 2010

In this study, we have propose an english, math education program to the children of elementary school and Single Display Groupware (SDG) technique was applied to implement the program. By SDG-based program, learners will be performed at the same time learning cooperatively. Finally, we have implement a prototype of SDG system and take a usability test with elementary school children.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.41 no.4
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• pp.217-227
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• 2007

This study describes a system which makes children use a cooperation study for the education of a library use and applies SDG technology to this cooperation study SDG means a system which is able to do a cooperation work as a multi-inputting device in a computer display. Through the use library utilization education system based on SDG, learners study simultaneously and collaborately. On this thesis. We embodied the understanding of the decimal classification of Korea and the arrangement of a bookshelf and the study of the location tracking as a game style based on an existed study that a cooperation study used SDG is more superior that an individual study used a single device. Librarians through this system will be able to easily and interestingly instruct children for the use of a library.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.407-418
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• 2023

The Multi-Object Goal Visual Navigation(MultiOn) is a visual navigation task in which an agent must visit to multiple object goals in an unknown indoor environment in a given order. Existing models for the MultiOn task suffer from the limitation that they cannot utilize an integrated view of multimodal context because use only a unimodal context map. To overcome this limitation, in this paper, we propose a novel deep neural network-based agent model for MultiOn task. The proposed model, MCFMO, uses a multimodal context map, containing visual appearance features, semantic features of environmental objects, and goal object features. Moreover, the proposed model effectively fuses these three heterogeneous features into a global multimodal context map by using a point-wise convolutional neural network module. Lastly, the proposed model adopts an auxiliary task learning module to predict the observation status, goal direction and the goal distance, which can guide to learn the navigational policy efficiently. Conducting various quantitative and qualitative experiments using the Habitat-Matterport3D simulation environment and scene dataset, we demonstrate the superiority of the proposed model.