• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.417-426
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• 2024

In general, the implementation of machine learning requires prior knowledge and experience with deep learning models, and substantial computational resources and time are necessary for data processing. As a result, machine learning encounters several limitations when deployed on embedded processors. To address these challenges, this paper introduces a novel approach where a genetic algorithm is applied to the convolution operation within the machine learning process, specifically for performing a selective convolution operation.In the selective convolution operation, the convolution is executed exclusively on pixels identified by a genetic algorithm. This method selects and computes pixels based on a ratio determined by the genetic algorithm, effectively reducing the computational workload by the specified ratio. The paper thoroughly explores the integration of genetic algorithms into machine learning computations, monitoring the fitness of each generation to ascertain if it reaches the target value. This approach is then compared with the computational requirements of existing methods.The learning process involves iteratively training generations to ensure that the fitness adequately converges.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.485-485
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• 2021

최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.10 no.2
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• pp.103-111
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• 2018

The purpose of this study is to suggest change probability of vocational education and training and support of teaching-learning methods. For this study, we applied a flipped learning strategy of two learning modules in Convergence Technology Campus of public vocational education and training institute and had an operation class. As a result, student satisfaction of flipped learning is 4.0 on average. 56.1% of education-trainees were higher an engagement of flipped learning class than teacher-centered class and 56.1% of education-trainees were used more learning energy. Based on results, we suggested the necessity of pre-learning system for application of education and training teaching methods on the 4th industry occupation and strategies to enhance teaching and learning competency.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.243-246
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• 2019

본 논문에서는 감성과 힐링, 머신러닝이라는 주제를 바탕으로 딥러닝을 통한 사용자의 얼굴표정을 인식하고 그 얼굴표정을 기반으로 음악을 재생해주는 얼굴표정 기반의 음악재생 프로그램을 제안한다. 얼굴표정 기반 음악재생 프로그램은 딥러닝 기반의 음악 프로그램으로써, 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있는 CNN 모델을 기반으로 얼굴의 표정을 인식할 수 있도록 데이터 학습을 진행하였고, 학습된 모델을 이용하여 웹캠으로부터 사용자의 얼굴표정을 인식하는 것을 통해 사용자의 감정을 추측해낸다. 그 후, 해당 감정에 맞게 감정을 더 증폭시켜줄 수 있도록, 감정과 매칭되는 노래를 재생해주고, 이를 통해, 사용자의 감정이 힐링 및 완화될 수 있도록 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.477-480
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용한 객체 검출(object detection) 모델인 YOLO를 기반으로 하는 감정에 따른 표정 인식 시스템을 활용하여 상담 시 보조 도구로 사용하는 방법을 제공한다. 또한, 머신러닝 기술 기반의 툴킷인 dlib 라이브러리를 사용하여 마스크 착용자의 눈 형태 관측을 통한 표정 인식 및 감정 분석의 정확도 상승을 도모하였다. 이 기술은 코로나19의 장기화로 온라인 수업이나 화상회의를 지원하는 플랫폼들이 전성기를 누리고 있는 현시점에서 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.77-84
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• 2014

The purpose of this study is to explore factors affecting the effect of e-learning, and to find out the casual relationship among these factors. Subjects are 2,091 students who have participated in e-learning based class during the period of second semester in 2013. Those of them, 1,732 students response to the survey questions. After gathering data, they are analyzed by using Confirmative Factor Analysis and Structural Equation Modeling. From the result of Confirmative Factor analysis, data have reduced four factors, and are named as four latent variables likes e-learning effect, contents satisfaction, managing assistant factor, and system functional factor. From the result of Structural Equation Modeling, it is known as the relation and impact among factors: (a) "managing assistant factor" affects to "contents satisfaction" directly. (b) "contents satisfaction" affects to "e-learning effect" directly. (c) "system function factor" affects directly to "contents satisfaction", but does not affect directly to "e-learning effect". (d) both "managing assistant factor" and "system function factor" have an indirect effect on "e-learning effect" via "contents satisfaction".

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.7
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• pp.1263-1270
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• 2018

We investigated the e-learning platforms for higher education in developing countries. First, we introduced e-learning environmental factors such as ICT technology as well as ASEAN Cyber University (ACU) project for developing countries. And then, we presented Cambodian case as an example of e-learning platform for developing countries. We analyzed the national education policy and ICT environment as well as the demands and obstacles of e-learning in Cambodia. We derived e-learning strategies and plans based on the analysis results, and finally proposed e-learning platform C-MOOC Net. In order to verify the proposed scheme, we developed prototype of C-MOOC Net system which is implemented based on open software. As a result, we have met the requirement of networking the C-MOOC hub, supporting localization of local language and personalization of favorite courses respectively.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.11
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• pp.53-61
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• 2016

This study aims to examine English learning beliefs of Korean college students enrolled in e-learning courses and to investigate the relationship between their beliefs and L2 achievement. Horwitz's Beliefs about Language Learning Inventory was used to elicit students' beliefs about English learning and their grades in a final exam were employed for the English achievement measure. The data from one hundred sixteen respondents were analyzed through a factor analysis and the analysis revealed 5 factors: Motivation, learning strategies, English aptitude, foreign language aptitude, and communication strategies. The results showed that the most of the e-learning students had a high level of motivation and expectation in learning English but they believed that they had a low language aptitude. Statistically significant correlation was found between students' beliefs in motivation and their L2 attainment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.182-185
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• 2019

In line with the recent job insecurity, the preference for teaching jobs has been increasing for private and educational colleges. However, the T.O., announced by the Ministry of Education in tandem with the decreasing number of people, is decreasing every year, while the competition rate is rising steeply due to the increase in the number of students. As a result, the university is becoming a huge hagwon for teacher-nominee competitive tests as it tries to concentrate on the recruitment exam at the same time as entering the university. In this study, we will present a blueprint for school life to students enrolled in private universities by identifying the connection between the overall use of school life and study groups by students using deep learning.