• 영재교육연구
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• 제17권2호
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• pp.251-279
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• 2007

본 연구의 목적은 복합 영재 판별의 이론을 적용하여 초등학교 다인수 학급에서의 미성취 영재를 효율적으로 판별할 수 있는 단계와 내용을 구성하는 데 있다. 2006년 3월 1일부터 2006년 9월 30일까지 대구광역시에 위치한 S 초등학교 전교생 1980명을 대상으로 하여, 70명의 교사 추천(1단계)으로 시작하여 6단계 위원회 최종판별에서 4명의 미성취 영재(2 4 5 6학년 남학생)가 판별되기까지의 과정에 대하여 기술한다. 보다 다면적이고 적합한 미성취 영재 판별을 위하여 표준화 검사 도구, 체크리스트와 설문지, 학업 성취도 검사를 채택, 수정, 혹은 개발하였으며 판별 과정에서 수정 보완하였다. 미성취 영재의 복합판별 과정의 개발 및 적용과정을 통하여 본 연구는 교사추천, 간편검사, 미성취 특성 체크리스트, 다차원검사, 관찰 면담, 위원회 최종판별이라는 복합판별 과정이 교육현장에서 미성취 영재를 적절하게 판별할 수 있을 것으로 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.187-192
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• 2015

장애음성을 판별할 수 있는 소프트웨어가 개발 될 경우, 원격의료와 언어치료 등 여러 융복합 분야에서의 활용도가 매우 높다. 본 논문은 성대 진동에 대한 변화율을 나타내는 의료정보인 음향학적 파라미터와 신호처리 기반 고차 통계량에 기반을 둔 파라미터를 융합하여, CART(Classification And Regression Trees) 분석을 통해서 정상/장애음성 판별 프로그램을 구현하였다. 사용된 음향학적 파라미터는 Jitter(%)와 shimmer(%)이다. 그리고 본 연구에서 제안된 고차통계량 기반 파라미터는 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)의 평균과 분산이다. Kay Elemetrics의 데이터베이스에서 무작위로 발췌된 정상음성 53명, 장애 음성 173명의 /아/ 발화를 이용하여 결정트리(Decision tree) 기반장애음성 판별을 위해 평균적으로 83.15%의 성능을 보이는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과를 바탕으로 추후 상용화를 고려하여 사용자 친화적인 프레임 워크에 의해 컨텐츠를 생성하는 융복합형 기능이 포함된 장애음성 판별 프로그램을 개발하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.271-278
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• 2015

본 연구에서 알고리즘 능력을 측정하여 정보 영재를 판별할 수 있는 도구를 개발하였다. 판별 도구는 Computational Thinking의 Concept을 재구성하여 해당 영역이 중점적으로 포함되어있는 문항을 제작하였다. 문항의 유형을 단일 속성 문항, 복합 동일 속성 문항, 복합 집중 속성 문항으로 나누어 세분화하였으며 문제 해결방식을 전체 스크립트 제작, 스크립트의 일부 수정, 스크립트의 결과 추측하기로 나누어 스크래치 프로그램으로 개발하였다. 개발한 판별도구를 영재학생들에게 적용한 결과 문항의 타당도와 신뢰도가 높은 것으로 나타났다.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2001년도 춘계학술발표대회 논문집
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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.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.221-226
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• 2016

본 연구는 유아 영재교육에 대한 논란의 핵심인 영재교육 자체의 필요 여부와 영재성의 개념을 어떻게 정의 할 것인가, 과연 영재 판별은 어떤 근거에서 이루어져야 하는지에 대한 기초연구가 먼저 선행되어야 한다는 연구의 필요성에 의해 수행되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 영재성의 개념을 살펴보고 영재판별의 최근 경향을 중심으로 발전방향을 모색하였다. 이에 융복합시대에 적합한 유아 영재 판별의 기초자료를 제공했다는데 연구의 의의가 있다할 것이다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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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.

• 한국음향학회지
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• 제11권6호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.