• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1076-1084
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.197-205
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• 2012

본 연구는 미국 AHRQ의 환자안전 지표를 이용하여 입원환자의 욕창발생 현황과 재원일수 변이요인을 분석하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2005-2008년 퇴원손상환자조사 자료 중 욕창 입원환자 1,373명을 대상으로 하였으며, 분석방법은 빈도분석 및 교차분석, ANOVA, 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 성별에 따른 욕창환자의 분포는 남자 52.2%, 여자 47.5% 이었으며, 연령에 있어서는 65세 이상이 65.5%로 가장 높았다. 신경계통 질환의 주상병 환자군에서 평균 재원일수가 가장 높았으며, 욕창환자의 재원일수와 유의한 관련성을 나타내는 독립변수는 연도, 연령, 보험유형, 병상규모, 수술 유무, 주상병으로 나타났다. 따라서 욕창을 예방하고 재원일수를 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 표준화된 전략과 지침을 개발하여 이를 의료정보 시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.509-516
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• 2017

사람들은 항상 사건들과 접하고 말소리 지각과 같은 사건을 지각하는데 별 어려움이 없다. 생물학적 운동의 지각과 마찬가지로, 말소리 지각에 대한 두 이론이 논쟁해 왔다. 이 논문의 목적은 말소리 지각에 대해 설명하고 말소리 지각에 대한 운동이론과 직접지각 이론을 비교하는 것이다. 운동이론학자들은 인간은 운동신경의 명령에 의해 말소리를 지각하고 생성해 내기 때문에 인간은 말소리 지각에 있어서 특별한 감각을 가지고 있다고 주장해 왔다. 하지만, 직접지각 이론학자들은 말소리 지각은 여느 다른 소리를 지각하는 것과 다르지 않다고 제안했다. 왜냐하면, 말소리를 지각하는 것은 다른 모든 사건을 지각하는 것과 마찬가지로 필요한 정보를 직접 탐지하면 되기 때문이다. 음성공학과의 융합에 있어서 이러한 인간의 기본적인 말소리 지각 능력을 먼저 이해하는 것이 중요하다. 따라서 이러한 말소리 지각에 대한 기본적인 이해는 인공 지능, 음성 인식 기술, 음성 인식 시스템 등에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.243-248
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• 2019

다중작업학습(Multi-Task Learning, MTL) 기법은 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 각 작업 간에 상호적으로 영향을 미치면서 학습하는 방식을 말한다. 본 연구에서는 전통문화 말뭉치를 직접 구축 및 학습데이터로 활용하여 다중작업학습 기법을 적용한 개체명 인식 모델에 대해 성능 비교 분석을 진행한다. 학습 과정에서 각각의 품사 태깅(Part-of-Speech tagging, POS-tagging) 과 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 학습 파라미터에 대해 Bi-LSTM 계층을 통과시킨 후 각각의 Bi-LSTM을 계층을 통해 최종적으로 두 loss의 joint loss를 구한다. 결과적으로, Bi-LSTM 모델을 활용하여 단일 Bi-LSTM 모델보다 MTL 기법을 적용한 모델에서 1.1%~4.6%의 성능 향상이 있음을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.13-18
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• 2019

본 연구는 컴퓨터기반 평가(CBA)의 효율적 사용 제고와 수업설계를 위하여 학생들의 CBA 인지유형과 학업성취도, 성격 5대 유형, 컴퓨터 효능감과의 관련성을 알아보았다. 이를 위해 온라인학습기반 시스템(LMS)을 바탕으로 CBA를 도입하고 있는 한 대학에서 CBA 수업을 50%이상 수강한 4학년 학생 50명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, CBA 인지유형별로 학업성취도 (4년 평균학점)와 5대 성격 유형 간에는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, CBA 적응추구 유형의 학업성취도(GPA)가 가장 높았고 CBA 불만형/지필선호형의 평균평점이 가장 낮았다. 이와 비슷하게 성격 측면에서 CBA 적응추구형이 CBA 불만형보다 성실성 점수가 유의미하게 높았다. 또, 성실성, 친화성, 신경성이 높을수록 평균학점이 높게 나타났다. 본 연구는 CBA인지유형과 학업성취도, 성격 등의 연관성에 관한 최초의 시도라는 연구 의미가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.307-310
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• 2001

디지털 통신 시스템의 기저대역 신호처리 회로의 핵심 연산블록으로 사용될 수 있는 파라미터화 된 복소수 승산기 IP (Intellectual Property)를 설계하였다. 사용자의 필요에 따라 승수와 피승수의 비트 수를 8-b∼24-b 범위에서 2-b 단위로 선택할 수 있도록 파라미터화 하였으며, GUI 환경의 코어 생성기 (PCMUL_GEN)에 의해 지정된 비트 치기의 복소수 승산기의 VHDL 코드를 생성한다. 설계된 복소수 승산기 IP 코어는 redundant binary (RB) 수치계와 본 논문에서 제안하는 새로운 방식의 radix-4 Booth 인코딩/디코딩 회로를 적용함으로써, 내력 구조 및 배선이 단순화되어 고집적/고속/저전력의 장점을 갖는다. 설계된 IP는 Xilinx FPGA 보드로 구현하여 기능을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2149-2151
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• 2003

본 논문에서는 마이컴(PIC16C74)과 Tabu 탐색법 및 지능기법(퍼지 및 신경회로망)을 이용하여 고정밀 제어 및 강인한 제어 성능을 가지는 초소형 DC 모터용 지능형 제어기를 개발하였다. 이를 위해 마이컴(PIC16C74)를 이용한 지능형 제어 알고리즘을 개발하고, 초소형 DC 모터용 드라이브 회로 설계 및 제작하였다. 개발한 초소형 DC 모터 지능형 제어기는 디지털 자동 용접캐리지에 적용할 예정이며, 다른 응용 분야로써는 자동배수장치, 반도체 분야, 산업용 로봇 분야 및 조립자동화 시스템 분야 등에 사용되는 구동모터에 적용함으로서 정밀도와 외부의 잡음에 대한 영향을 경감시켜 안정성과 효율향상 및 에너지절약이 가능할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.38-46
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• 2024

일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.9-17
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• 2017

공공데이터 개방은 국가의 흥망을 결정하는 중요한 과제로 인식되고 있다. 글로벌 경제 위기 이후에 경제 활성화에 고심하고 있는 각국 정부는 높은 경제적 효과를 창출하고자 신경제 성장 동력으로 공동데이터 공급을 확대하고 있다. 따라서 전 세계적으로 급속히 전파되고 있는 공공데이터 민간 활용은 일자리 창출과 경제 활성화를 실현하기 위해 필연적으로 추진해야 하는 신경제 성장 동력으로 인식됨으로, 민간의 공공데이터 활용을 위한 이용의도에 미치는 영향에 관한 연구가 절실히 요구되는 시점이다. 이 연구는 다음과 같은 목적을 달성하고자 시도했다. 첫째, 공공데이터를 사용할 의사에 대한 시스템 품질, 정보 품질, 정보 보안, 사회적 영향, 공공 기관의 혁신 및 지원과 같은 독립 변수의 영향을 조사했다. 둘째, 독립적인 변수와 사용 의도(종속 변수)에 대한 중재 변수인 인지된 사용용이성(PEU)과 인지된 유용성(PU)의 영향을 조사했다. 셋째, 활용 유형, 공공데이터 이용 빈도, 중재 변수로서의 직업 및 전자 정부 서비스 이용 빈도를 선정하여 독립변수와 종속 변수(민간 부문에서의 이용 의도)와의 관계에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 결과는 공공데이터 서비스를 활용하기 위한 전략 개발에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.