• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-455
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• 2014

이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.264-267
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• 2010

본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.55-66
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• 2016

본 연구는 온라인대학 학습자들이 강의평가에서 보여주는 평정성향에 대해 알아보고, 그 평정성향이 강의평가 점수에 미치는 영향을 탐색하였다. 이를 위하여 2015년 1학기에 한 온라인대학의 재학생 1,098명으로부터 인구학적 배경, 학습활동, 평정성향, 강의평가 결과에 대한 자료를 수집하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구대상자들은 강의평가 참여율과 평정일관성 영역에서 자신만의 뚜렷한 평정성향을 보였다. 참여율이 0%와 100% 등 양극단에 몰려 있었으며, 평가문항 간 평정일관성과 전체 수강과목 간 평정일관성은 상호관련성이 매우 높았다. 둘째, 연구대상자들은 인구학적 배경과 학습활동 정도에 따라 강의평가 참여일과 평정일관성, 강의평가 결과 측면에서 차이를 보였다. 셋째, 연구대상자의 인구학적 배경, 학습활동, 평정일관성은 강의평가 결과에 독립적인 영향력을 행사하였다. 본 연구는 학습자들의 평정성향을 세분화하여 드러냈다는 점과, 강의평가 결과 해석 시 학습자의 평정성향을 고려해야 한다는 것을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.439-442
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• 2000

본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.387-391
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• 2008

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.611-614
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• 2024

최근 많은 분야에서 인공지능을 사용한 산업이 각광을 받고 있고 그중 챗-GPT 로 인하여 챗봇에 관한 관심도가 높아져 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 질문에 대한 답변을 생성해주는 분야에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데, 질문-답변의 데이터 셋에 대한 학습 방식보다는 질문-답변-배경지식으로 이루어진 데이터 셋에 대한 학습 방식이 많이 연구가 되고 있다. 그러다 보니 배경지식을 어떤 방식으로 모델에게 이해를 해줄 지가 모델 성능에 큰 부분 차지한다. 그리고 최근 연구에 따르면 이러한 배경지식 정보를 이해시키기 위해 잠재 변수 모델링 기법을 활용하는 것이 높은 성능을 갖는다고 하고 트랜스포머 기반 모델 중 생성 문제에서 강점을 보이는 BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)[1]도 주로 활용된다고 한다. 본 논문에서는 BART 모델에 잠재 변수 모델링 기법 중 잠재 변수를 어텐션에 곱하는 방식을 이용한 모델을 통해 답변 생성 문제에 관한 해결법을 제시하고 그에 대한 결과로 배경지식 정보를 담은 답변을 보인다. 생성된 답변에 대한 평가는 기존에 사용되는 BLEU 방식과 배경지식을 고려한 방식의 BLEU 로 평가한다.

• 영재교육연구
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• 제26권4호
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• pp.611-633
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• 2016

본 연구에서는 온라인영재교육 수강생의 성별, 학교급, 수강과목, 인터넷 수업에 자기효능감, 자기주도학습능력에 따른 프로그램 효과성 인식과 만족도 차이를 분석하고자 하였다. 본 연구를 위해 K 영재교육원 온라인 영재교육 과정을 이수한 중학교 1학년~고등학교 2학년 학생 630명(남학생 402명, 여학생 228명)이 설문에 참여하였다. 온라인 영재교육 프로그램 효과성 인식과 만족도를 측정하기 위해 기존의 사이버가정학습 효과성 연구에 사용되었던 연구도구를 수정, 보완하였고, 인구배경학적 특성을 포함하여 총 48문항이 제시되었다. 온라인 영재교육 프로그램의 효과성 인식에 영향을 미치는 배경변인을 분석하기 위해 배경변인에 따라 두 독립표본 t검증 또는 일원분산분석을 사용하였다. 또한, 온라인 영재교육 프로그램의 만족도에 영향을 미치는 배경변인을 분석하기 위해 다변량 분산분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 영재교육 프로그램의 효과성 인식은 전반적으로 긍정적인 것으로 나타났다. 둘째, 온라인 영재교육 프로그램에 대한 만족도에 대해서도 대체로 만족하는 수준이었고, 세부적으로 살펴보면 온라인 영재교육 프로그램에 대한 체제만족도가 상호작용만족도보다는 높게 나타났다. 셋째, 온라인 영재교육 프로그램의 효과성 인식과 만족도에 공통적으로 영향을 미치는 배경변인은 학교급, 인터넷수업에 대한 자기효능감, 자기주도학습능력으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 영재교육을 위해 필요한 콘텐츠 및 프로그램 요소를 제안하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.167-171
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• 2003

목차 ◎연구의 배경 ㆍ전통적인 교육과 온라인 교육 ◎효과적 온라인 교육：능동적 체험 학습 ◎가상현장교육(Virtual Field Education) ㆍ가상현장교육 환경 및 구성 ㆍ지식의 전달 및 학습 과정 ◎가상현장실험(Virtual Field Experiments) ◎정보통신 교육과 연구의 융합(중략)

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.336-341
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• 2003

1.연구배경 사회환경이 변화하고 정보통신기술 인프라가 성장함에 따라, 전통적 교수학습 방법에서 e-러닝, 사이버, 교육, 온라인 교육 등으로 불리는 디지털 기반 교육으로 패러다임의 전환이 이루어지고 있으며, 우리나라의 경우 초고속 인터넷망이 잘 구축되어 교육훈련 목적의 콘텐츠 및 학습과정을 효과적으로 전달할 토대를 갖추고 있다.(중략)

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.59-68
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• 2013

본 연구는 서울시에서 저소득층 청소년을 대상으로 시행해오고 있는 온라인학습 서비스에 대한 만족도와 이에 영향을 미치는 학습자 변인에 따른 효과성을 분석하였다. 저소득층 가정 학생 대상 온라인학습서비스를 사용하고 있는 저소득층 초등학생과 중학생 대상으로 웹 설문을 실시하였으며 이에 성실하게 응답한 285명의 데이터를 분석하였다. 연구결과, 온라인학습 서비스 만족도에 대해 다소 긍정적으로 인식하고 있었으며, 만족도 하위영역을 자세히 살펴보면 온라인학습 지원 기능과 학습매니저에 대한 만족도가 높게 나타났다. 온라인 학습 만족도 영향을 미치는 변인에 따른 만족도 차이 분석을 위해 학습자 인구배경학적 변인 및 학습자 개인적 특성변인을 중심으로 살펴보았다. 인구배경학적 변인에서는 여학생이 남학생들보다 만족도가 높았으며, 초등학생이 중학생보다 만족도가 높게 나타났다. 학습자 개인적 특성에서는 학업수준이 높은 학생이 낮은 학생보다 만족도가 높았으며, 자기주도적 학습능력 수준이 높은 학생이 낮은 학생들보다 만족도가 높게 나타났다. 이를 통해 저소득층 가정의 청소년 대상의 온라인학습서비스에서는 학생들의 자기주도적 학습 전략을 향상시킬 수 있도록 저소득층 청소년의 특성과 환경을 배려한 온라인학습 콘텐츠를 제공할 필요가 있다.