• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.966-968
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• 2015

온라인 교육이 지속적으로 발전하면서 학습자 수도 빠르게 증가하고 있다. 동영상 콘텐츠기반의 단방향적인 지직전달 방식인 온라인 학습에서는 학습자의 주의집중 여부가 학습 효과 및 학습 전략에 있어서 중요한 요인이다. 하지만 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 온라인 교육에서 학습자의 주의집중을 판단할 수 있는 시스템의 주의집중 판단 단어 자동생성 모델을 설계하고 제안하였다. 학습자가 동영상 콘텐츠를 시청하면 시청중인 콘텐츠의 단어와 기존에 학습했던 모든 콘텐츠의 단어를 호출하여 단어별 가중치 값을 계산하고 상위 단어들을 주의집중 판단 단어 셋으로 자동 생성한다. 생성된 주의집중 판단 단어 셋은 주의집중 판단 시스템에서 적용되어 학습자들이 동영상 콘텐츠에 단어가 노출되었는지 아닌지를 판단함으로써 학습자의 주의집중 여부를 빠르게 판단할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.1048-1057
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• 2013

This study aims to evaluate the effect on the academic achievement and satisfaction of the learner's prior knowledge level and segmenting time of video lectures in an learning environment using smartphones. Depending on the level of prior knowledge, learners were divided into two groups of the upper 35% and the lower 35%. Each group was offered video lectures by a 5-min, 10-min, 15-min, and 20-min length. As a result, a high level of prior knowledge only had a positive effect on the academic achievement. With respect to the segmentation time of video lectures, 10-min, 15-min lectures were effective to the academic achievement and 15-min, 20-min lectures influenced positively the learners' satisfaction. Moreover, the interaction between the level of learners' prior knowledge and the segmentation time of video lectures only had an impact on their academic achievement. The results of the simple effect analysis conducted to examine the effect of interaction carefully show that 15-min, 20-min video lectures are more effective for the upper 35% in prior knowledge and 10-min ones are better for its' lower 35%. In a nutshell, these findings suggest that the high-prior knowledge groups could be provided with a longer video lectures, and furthermore, 5-min video lectures are not adequate in a mobile learning environment with smartphones.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.374-377
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• 2004

동영상 강의는 시간이나 장소 등에 크게 구애받지 않고 인터넷을 통하여 쉽게 이용할 수 있는 간편한 학습방법중의 하나이다. 그러나 학습자의 학습자세와 태도에 따라 학습효과는 매우 다를 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 학습자의 얼굴정보를 입력받아 주기적으로 탐색하여 학습자의 강의에 대한 집중도와 충실도를 평가하는 시스템을 제안하고자 하였다. 먼저 입력영상의 분할된 중심영역으로부터 학습자의 얼굴을 포함하는 신체정보를 입력받아 사용하였으며, 빠르고 효율적인 얼굴영역의 추출을 위하여 피부색상(skin-color)정보와 얼굴의 지역적 특성을 이용하는 방법을 사용하였다. 또한 주기적으로 입력되는 영상의 빠른 얼굴추적을 위하여 설정된 영역들로부터 구성되는 블록들의 위치와 구성정보를 이용한 블록탐색 기법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.443-446
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• 2021

이 연구의 목적은 온라인 상에서 수행된 실습 수업 방식을 분석하는데 있다. 이를 위해 연구자는 예비 교사를 대상으로 '전기 자동차 만들기'수업 주제로 실습 수업을 설계하였으며, 온라인 동영상 강의 컨텐츠 3편을 제작하였다. 동영상 강의 컨텐츠 제작을 위해 교수용 홈페이지 제작, 수업에서 사용할 동영상 제작, 과거 촬영하거나 제작해 두었던 동영상 준비, 실습 재료 준비, 실습 활동 관련 교과서 준비 등 다양한 교수학습자료를 사전에 준비하였다. 동영상 강의 컨텐츠는 CODTRA 분석 방법을 이용 하였으며, 분석 코드는 '동영상에서 제시된 교수학습자료'와 '교수자가 행하고 있는 상태'이었다. 분석 결과는 CODTRA 다이어그램에 의해 분석 코드를 시간에 따라 도식화하여 도시하였다. 이 연구 결과는 중등학교의 기술 교과나 공업계 교과에서 온라인 실습 수업을 위한 동영상 강의 컨텐츠를 제작하고자 하는 교수자에게 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.115-127
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• 2023

Video stabilization is one of the camera technologies that the importance is gradually increasing as the personal media market has recently become huge. For deep learning-based video stabilization, existing methods collect pairs of video datas before and after stabilization, but it takes a lot of time and effort to create synchronized datas. Recently, to solve this problem, unsupervised learning method using only unstable video data has been proposed. In this paper, we propose a network structure that learns the stabilized trajectory only with the unstable video image without the pair of unstable and stable video pair using the Convolutional Auto Encoder structure, one of the unsupervised learning methods. Optical flow data is used as network input and output, and optical flow data was mapped into grid units to simplify the network and minimize noise. In addition, to generate a stabilized trajectory with an unsupervised learning method, we define the loss function that smoothing the input optical flow data. And through comparison of the results, we confirmed that the network is learned as intended by the loss function.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.463-468
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• 2010

이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상의 콘텐츠 운영시 교수 학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘들고, 교수자와 학습자간 사이에 실시간성이 부족하며, 콘텐츠 내 다양한 인터랙티브 요소의 제공에 한계가 있다. 이 논문에서는 이러한 이러닝의 한계를 극복하기 위해 실시간 동영상 콘텐츠를 지원하는 학습관리 시스템으로 콘텐츠 연계를 위한 기술을 분석 설계하여 콘텐츠간의 연계기술을 제안하고 동영상 콘텐츠 운영을 위한 플랫폼을 제시하여 기존의 단점을 보완한다. 이를 바탕으로 한 LCM/LCMS 기반기술은 시간 공간적 제약을 극복해 실시간 상호작용이 원활한 사이버 학습도구로 마련될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.193-196
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• 2021

정보산업의 발달로 동영상 콘텐츠들이 폭발적으로 늘고 있다. 동영상 시청과 동시에 학습을 위해 필기를 할 경우에 화면 분할로 인한 시선 분산으로 강의에 집중하기에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 투명도 조정, 최상위 고정, 과목과 주차별 분류 등을 활용하여 학습효과를 극대화함으로써 시청중인 동영상 콘텐츠와 같은 속도로 같은 곳을 바라보며 필기가 가능한 투명한 메모 모듈을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.463-464
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• 2019

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.495-504
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• 2004

학습자에게 학습의 자율성 및 유연한 학습활동 제공, 자기 주도적 학습환경 제공, 창의력 및 문제해결력 향상, 다양한 교수학습 활동 촉진, 교육의 장 확대를 위하여 범국가적인 차원에서 ICT교육을 실시하고 있다. ICT소양 교육에는 교사들에 대한 연수기회가 많고 멀티미디어 콘텐츠가 많이 개발되어 효과를 보고 있지만 ICT활용 교육은 다양한 멀티미디어 콘텐츠의 부족으로 교사들이 부담감을 가지고 있다. 이와 같은 문제점을 인식하여 ICT활용 교육에 바로 투입할 수 있는 2분 이내의 짧은 동영상 콘텐츠를 개발하고 이를 공개 CGI를 활용하여 VOD로 구현하였다. 아울러 10분 내외의 다큐멘터리 형식의 VOD로 방송학습이 이루어지도록 했으며, 동영상 콘텐츠 개발에 필요한 사전 지식 및 방송학습에 대한 올바른 인식을 갖게 하고자 텍스트 연수 자료도 함께 탑재하여 교실 수업 개선에 이바지하고자 하였다.