• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.17 no.2
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• pp.251-279
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• 2007

The purpose of this study was to develop a comprehensive model to identify underachieved gifted children in elementary schools by utilizing multiple methods. From March 1st, 2006 through September 30th, 2006, we developed and applied a 6-step comprehensive identification model for underachieved gifted children by examining 1980 children attending S elementary school located in Daegu Metropolitan City, starting from the first step of teacher nomination to the last step of committee's final decision. As a result, 4 students were identified as underachieved gifted children. For comprehensive and appropriate identification, we adopted, adjusted, or developed several standardized tests, teacher nomination form, parental questionnaire, self-report checklist, and school achievement tests, which were fine-tuned in the application process of this identification model. Based on this study, we suggest that a comprehensive identification model for underachieved gifted children in public elementary schools consist of 6 steps: a) teacher nomination, b) simplified standardized testing, c) student's self-report, d) multiple standardized tests, e) qualitative analysis, and f) a committee decision for the final identification.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.187-192
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• 2015

If the software is developed to analyze the speech disorder, the application of various converged areas will be very high. This paper implements the user-friendly program based on CART(Classification and regression trees) analysis to distinguish between normal and pathological voices utilizing combination of the acoustical and HOS(Higher-order statistics) parameters. It means convergence between medical information and signal processing. Then the acoustical parameters are Jitter(%) and Shimmer(%). The proposed HOS parameters are means and variances of skewness(MOS and VOS) and kurtosis(MOK and VOK). Database consist of 53 normal and 173 pathological voices distributed by Kay Elemetrics. When the acoustical and proposed parameters together are used to generate the decision tree, the average accuracy is 83.11%. Finally, we developed a program with more user-friendly interface and frameworks.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.19 no.3
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• pp.271-278
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• 2015

This study proposed new approach for the information gifted discrimination test using EPL. We tried to distinguish high level thinking in the information gifted through test of this study. We categorized testing tool according to context type: simple attribute problem, complex same attribute problem, complex focus attribute problem, mathematic-verbal ability required problem. And testing tool divided into modifying scripts, guess scripts's result, using scratch program. In the effectiveness test of proposed tool, we confirmed content validity and credibility.

• Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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• 2001.05a
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• pp.215-218
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• 2001

태핑 검사법을 이용한 복합재료 구조물의 손상검사 과정을 수치해석을 이용하여 모사하였다. 타격체에 의한 태핑을 모사하기 위해 동적접촉 알고리듬을 이용한 유한요소법을 이용하였다. 손상의 유무를 판별하는데 사용되는 척도로서 타격체와 구조물의 접촉하중의 시간이력을 계산하였다. 손상이 없는 복합재료 평판과 층간 분리 손상이 있는 복합재료 평판에 대한 해석을 통하여 접촉특성의 변화를 고찰하였다. 또한 태핑 검사법의 민감도에 대한 해석도 수행하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.5
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• pp.221-226
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• 2016

This research was conducted as a necessary preliminary research for topics related to young gifted children education such as whether young gifted children education is really necessary, how to define the concept of giftedness, and on what grounds the identification of giftedness should be conducted by. For this purpose, the research examines the concept of giftedness in both western and eastern cultures and searched for development direction focusing on domestic research trends in the identification. The research holds its value from provision of rudimentary data in adequate identification of young gifted children in convergence era.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.961-964
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• 2009

본 논문은 복합재료로부터 얻어진 C-scan영상에서의 효과적인 잡음 제거에 관한 연구 내용이다. 복합재료에서의 결함을 검출하는 것은 여러 실용, 응용분야에서 관심을 가지는 주제이다. 초음파 영상은 대부분이 육안으로 정확한 판단을 하기에는 어렵고, 잡음의 영향으로 정확한 결함에 대한 영역을 파악하는데 문제를 발생시킨다. 결함의 정확한 판별을 위해서는 물체의 영역을 정확히 판별하는 것이 중요하지만 영상에서 잡음에 대한 문제를 우선 해결해야 한다. C-scan 영상에서의 배경과 결함의 경계영역을 보존하면서 잡음 제거를 위해 웨이브렛(Wavelet) 변환을 이용하는 방법을 제안한다. 특히, C-scan 영상에서 Filtering을 적용하는데에 있어 드비시(Daubechies) Wavelet Filtering이 결함영역에 대한 좀 더 명확한 분석이 가능하게 함을 얘기하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.3-5
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• 2022

본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.6
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• pp.23-31
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• 1992

신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 우선 음성을 음소로 분리하였다. 그런다음 각각의 음소를 인식하였다. 음소인식을 위해 제어망과 몇 개의 소규모 망으로 구성된 복합신경망을 이용하였다. 제어망은 음소가 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 음소를 인식한다. 마지막으로 프레임별 인식 결과를 누적하여 음소를 판별하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.169-172
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• 2010

유비쿼터스 화재 방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2, 등의 다양한 센서로부터 얻는 값을 이용해 화재를 판별하여 관리자에게 전달하고 시스템 설정 값에 따라 소화설비를 동작시키는 지능형 화재 탐지 시스템이다. 기존 화재 판별 기법은 크게 영상인식, 퍼지추론, 베이지안 추론으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 앞선 기술들을 분석하고, ARM9 S3C2440/SHT-75를 이용한 센서기반 유비쿼터스 화재 방재 시스템 최적의 화재 판별 기술로서 가속도 알고리즘과 벡터 랜덤변수 표본공간 영역을 이용한 패턴인식 기술을 사용한 복합 화재 판별 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.388-391
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• 2019

과편향 뉴스 판별(hyperpartisan news detection)은 뉴스 기사가 특정 인물 또는 정당에 편향되었는지 판단하는 task이다. 이를 위해 feature-based ELMo + CNN 모델이 제안되었으나, 이는 문서 임베딩이 아닌 단어 임베딩의 평균을 사용한다는 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 feature-based 접근법을 따르며 Sentence-BERT(SentBERT)의 문서 임베딩을 이용한 feature-based SentBERT 기반의 과편향 뉴스 판별 모델을 제안한다. 제안 모델의 효과를 입증하기 위해 ELMO, BERT, SBERT와 CNN, BiLSTM을 적용한 비교 실험을 진행하였고, 기존 state-of-the-art 모델보다 f1-score 기준 1.3%p 높은 성능을 보였다.