• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.715-718
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• 2007

We made a research on web service of famous Korean and foreign universities' CTLs(Center for Teaching and Learning). Foreign CTLs of famous universities surpass Korean CTLs in manpower. However, the web services of Korean famous universities' CTLs are never inferior to those of foreign famous universities' CTLs. Web services of Korean famous universities' CTLs, which provide application forms and participants' boards are more system oriented than those of foreign CTLs of famous universities.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.397-398
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• 2019

망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.69-70
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• 2020

본 논문에서는 현재 운영되고 있는 온라인 게임에서 실력을 겨루는 형태의 경쟁적인 온라인 게임들에서 사용되어지고 있는 게임 핵이 게임에 미치는 영향을 제시한다. 그리고 게임 핵을 검출하기 위한 객체 인식 기술로 실시간 정보 획득이 가능한 YOLOv3 알고리즘을 사용하였다. 이는 속도가 빠른 객체인식 기술이며 이미지 속 물체의 외관 뿐만 아니라 전체적인 컨텍스트까지 학습을 진행한다. 그리고 나아가 게임 핵 검출을 위한 개발 및 운영적 측면에서 어떻게 지원돼야 하는 등의 내용을 제시한다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.4
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• pp.241-253
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• 2019

The purpose of this study was to examine the phenomena that occurred when the students were practicing flip-learning lessons and to present the good points and the unsatisfactory points to improve the students' learning pleasure. Therefore, it is aimed to provide the basic data and the advantages and disadvantages which are needed to apply the flip learning method which is newly emerging recently to the university instruction. The method of this study was a questionnaire survey to understand the perception of flip learning. Based on the results of this study, the following conclusions are presented. First, the experience of flip learning instruction was first encountered by 50% of college students. Second, the students showed a very low tendency in practicing the flip learning instruction(video watching) the instructor intended. Third, college students have a habit of learning that they are not ready for pre-study of the subject. Fourth, the perception of flip learning lesson through the provision of video was highly positive. Fifthly, flip learning lessons have the advantage of being able to learn regardless of the time and place that they have, but they are not actively involved if they are not actually reflected in the test or grades. In conclusion, it was found that college students became accustomed to the incentive-style lessons due to the application of various learning techniques from elementary school age, making it difficult to participate in voluntary learning.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.467-467
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• 2023

강우에 의해 발생하는 비점오염물질의 수질 데이터가 충분하지 않아 비점오염원이 문제가 되고 있는 유역의 수질개선을 위한 대책마련이 어려운 실정이다. 기존에 환경부에서 운영하고 있는 자동측정망은 1시간 간격으로 데이터를 축적하고 있으나, 비점오염원이 문제가 되는 유역에 설치되어 있지 않거나 수온, DO, pH 등 현장항목만을 측정하고 있어 하천의 수질오염을 대표할 수 있는 T-P나 SS 등의 수질분석 항목의 부재하다. 이로인해 유역의 수질개선 대책을 수립하기 위한 오염원의 현황을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 비점오염원관리지역 중 골지천 유역을 대상으로 수질항목별 상관성을 분석하고, 실측자료를 기반으로 DT, MLP, SVM, RF, GB, XGB 등의 머신러닝 기법을 통해 수질 예측 가능성을 연구하였다. 상관관계 분석결과 입력변수인 탁도 항목이 예측 수질과 뚜렷한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으나, 그 외 항목에서는 약한 상관관계를 보이거나 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측 분석 결과, 검무교와 태봉2교, 제1여량교는 RF 기법에서 결정계수(R²) 0.57~0.86, RMSE 16.49~175.60으로 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 관말교는 SVM 기법에서 R² 0.65, RMSE 57.69로, 송계교는 XGB 기법에서 R² 0.74, RMSE 282.86으로 가장 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 분석결과와 같이 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측은 가능하나, 예측성이 우수한 머신러닝 기법의 R² 비교 결과, 유역면적이 큰 제1여량교와 작은 관말교에서 0.57과 0.65로 다른 지점에 비해 낮은 것으로 나타났다. RMSE 비교 결과, 상류 산간지역에 발생한 국지성 호우의 영향으로 흙탕물이 가장 자주 발생하는 태봉2교 지점과 우선관리지역이 합류되는 송계교 지점에서 175.60과 282.86으로 예측값과 실측값의 오차가 큰 것으로 나타났다. 연구결과와 같이 하천 수질을 예측하기 위해서는 유역면적 혹은 유역특성과 관련한 기초자료를 추가로 적용하여 머신러닝 기법을 적용 해야할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 예측한 수질 항목 이외에 입력변수를 추가로 확보하여 수질의 예측 가능성을 검토해야 할 것으로 보여진다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.249-252
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• 2022

세계 태권도 연맹은 국제 축구 연맹의 가입국과 동일한 수의 가입국을 보유할 만큼 태권도는 점점 더 세계적으로 나아가고 있다. 하지만 태권도의 교육방법은 예전과 다르지 않다. 도장의 관장이나 사범이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하여 지도해야 한다. 본 연구는 기술이 발전하고 변화함에 따라 태권도를 조금 더 다양하고 흥미롭게 배울 수 있는 방법을 개발하고자 진행하였다. 본 논문에서는 피사체 모델을 촬영하여 이미지를 추출하고 이미지에서 사람의 관절 KeyPoint를 라벨링 한 후 이를 바탕으로 COCO 형식의 DataSet을 만들어낸다. 이후 이 DataSet을 기계에 학습을 시킨다면 초심자를 위한 교육용 태권도 AI가 만들어질 수 있다. 또한, 기계학습 이후 이 AI를 실제 교육현장에 적용하여 교육과정에 직접 사용할 수 있으며 이 AI를 바탕으로 교육용 게임 개발 등 다양한 방면으로 활용할 수 있을 것이라고 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.673-674
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• 2022

살아있는 유기체에 의해 분비되는 독소는 대부분의 경우 인간에게 유해하다. 가령 여름철 날것이나 오래된 음식에서 쉽게 식중독에 걸릴 수 있는데, 이는 주로 Clorustidium Botulinum이 만들어낸 보툴리눔 독소가 원인이다. 유기체에 의해 생성된 모든 독소는 단백질이며 이는 아미노산 서열로 나타낼 수 있다. 이를 통해 생물정보학 분야의 많은 연구자들이 많은 머신러닝 기술을 통해 단백질의 독성을 예측할 수 있었다. 최근 몇 년 동안 SVM를 사용하는 BTXpred와 CNN을 사용하는 ToxDL과 같은 모델이 각각 박테리아와 동물 독소의 독성을 예측하기 위해 제안되었다. 시대가 변함에 따라 BERT와 같은 성능이 더욱 뛰어난 모델이 시퀀스 분류를 위해 도입되었다. 본 논문은 독성 단백질을 분류를 위해 ProtBERT를 사용할 경우 이의 성능을 보여주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.37-38
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• 2019

본 논문에서는 자원제한적인 IoT 환경에서 스케줄링 정확도 향상을 위해 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 Q-learning의 Exploitation과 Exploration의 균형을 유지하기 위해 e-greedy 기법이 자주 사용되지만, e-greedy는 Exploration 과정에서 최악의 행동이 선택될 수도 있는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 Softmax를 기반으로 다중 센서 노드 환경에서 데이터 패킷에 대한 Quality of Service (QoS) requirement 정확도를 높이기 위한 연구를 진행한다. 이 때 Temperature 매개변수를 사용하는데, 이는 새로운 정책을 Explore 하기 위한 매개변수이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy를 이용한 Q-learning 기법에 비해 스케줄링 정확도 측면에서 우수함을 보인다.

• Information Systems Review
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• v.12 no.3
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• pp.19-48
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• 2010

This study focused on characterizing various factors in order for learners to maintain their interests in learning and to maximize learning effects as the top priority purpose of university e-Learning, on the basis of results of conceptual studies on existing e-Learning and practical studies, and then on examining them practically. It also analyzed which factors would have greater influence on learning effects of e-Learning in general. Moreover, in comparison with existing numerous studies which examined only factor such as learning effects of e-Learning, it analyzed such things in detail according to division into three items such as learning satisfaction, learning transfer and learning recommendation. To achieve such purposes of the study, it characterized and set 3 factors such as learning contents, instructional design and user convenience on the assumption that such factors have a significant influence on learning effects of e-Learning. Moreover, the factor of learning contents includes 3 detailed elements, i.e., learning issue and objective, knowledge information, and consistency and propriety, and the factor of instructional design includes 4 detailed elements, i.e., interest and sympathy, interaction, contents presentation and explanatory strategy. Lastly, the factor of user convenience includes 2 detailed elements such as screen configuration, and check-up of contents and teaching schedule. According to analytical results, it showed all 3 factors such as learning contents, instructional design and user convenience have a significant influence on learning effects of e-Learning(i.e., learning satisfaction, learning transfer and learning recommendation). In more detail, it showed the learning issue and objective from the factor of learning contents have the greatest influence on learning satisfaction of e-Learning. Then, it is the most important to set the learning issue and objective with given priority to learners and set the learning objective estimable, in order to raise the learning satisfaction. It showed the contents presentation from the factor of instructional design on the learning transfer. Therefore, it is the most important to structuralize mutual relation and presentation orders to promote learning systematically and to let learners access to such things, for the purpose of raising the learning transfer. Moreover, it showed the interest and sympathy from the factor of instructional design has the greatest influence on the learning recommendation. Thus, it is the most important to promote learners' interests to the maximum using well-timed media, and to give a lecture enough to arouse learners' sympathy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.