• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.715-718
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• 2023

본 연구는 ChatGPT 모델의 특성과 장점을 활용하여 프롬프트 엔지니어링 기법을 연구하고자 하였다. 프롬프트는 엔지니어가 원하는 결과를 잘 얻을 수 있도록 하는 것이 목표이기 때문에 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링의 상호작용과 효과적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발할 필요가 있다. 연구 방법으로는 ChatGPT에 대한 학습자 사전 설문조사에서 학습자를 분석하였고, 이를 반영하여 프로그래밍 문제를 제시하고 해결하는 과정을 거치면서 다양한 ChatGPT 사용에 대한 분석과 학습자 분석이 이루어졌다. 그 결과 비전공자가 듣고 있는 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용하여 얻은 통찰력으로 프롬프트에 필요한 가이드 라인을 마련하였다. 본 연구를 기반으로 향후 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 수업에서 ChatGPT를 활용한 수업모델을 제시하고 학습자의 피드백 또는 적응형 학습에 활용할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.15-20
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• 2020

소프트웨어가 국가의 혁신 및 성장, 가치 창출에 핵심 요소가 되고 있고, 이에 소프트웨어 관련 교육은 필수적인 상황이다. 공학 교육에 대한 수행방법 가운데 하나로, 실행이 어려운 상황에 대하여 유사한 환경에서 교육할 수 있는 가상 시뮬레이션을 통한 교육이 다양하게 이루어지고 있다. 최근 생산 현장에 스마트팩토리의 구축이 확산되고 있고, 비전 시스템을 활용한 제품 검사가 수행되고 있다. 그러나 비전 시스템에 대한 운영 기술의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있으나, 비전 시스템 교육을 위한 시스템 구축에 많은 비용이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터와 물리엔진의 카메라 기능을 융합하여 영상을 추출하고 전송할 수 있는 교육용 가상 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안 모델의 실험 결과 평균 35.4FPS로 30Hz 이상의 이미지 생성이 가능하며, 22.7ms의 시간으로 이미지를 송수신할 수 있어, 교육용 가상 시뮬레이션 교육 환경에서 활용할 수 있을 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권2호
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• pp.107-117
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• 2017

비전공 학부생을 대상으로 SW 교육을 시행하는 대학들이 점차 늘어가고 있다. 그러나 비전공 학생들은 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에서 다양한 어려움들을 겪고 있으며, 그 효용성 측면에서 반대의 의견도 있는 것도 사실이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 디자인기반 소프트웨어 교육 모델(DBSEM: Design based software education model) 및 교육과정을 개발하고 지난 8년 동안 학부 비전공 학생들에게 적용하였다. 제안 기법에서는 '블록기반의 프로그래밍 도구'와 같은 특화된 교육 도구를 제공하되 컴퓨팅 사고 형성을 위한 '핵심모듈' 및 개념학습 모듈을 개발하고 이를 기반으로 하는 프로토타입 설계 모듈 그리고 코팅전략을 적용하였다. 그 결과 비전공의 학부 학생들도 누구나 쉽게 블록 기반의 스크립팅 도구를 학습하고 이를 통하여 컴퓨팅 사고의 핵심개념을 습득하는 성과를 얻을 수 있었다.

• 한국사회복지학회:학술대회논문집
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• 한국사회복지학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.421-421
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• 2006

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.41-52
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• 2014

본 논문은 O링의 치수 측정에 있어 고가의 대 중형 머신비전 장비를 대체할 수 있는 소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 부품 내 외경 측정 알고리즘을 제안한다. 백라이트 조명하에 하나의 CCD 카메라를 이용하여 측정 평면으로 부터 영상을 획득하는 소형 머신 비전 검사장비에 의해 획득된 영상을 제안한 영상처리 기법 알고리즘을 이용하여 O링의 외경 및 내경치수를 측정한다. 치수 측정의 정확도를 높이기 위해 렌즈계 왜곡 보정과 원근 왜곡 보정을 소프트웨어적 기법으로 보정 하였고 O링 형상을 고려하여 타원정합 모델을 적용하였으며 보다 타원 정합의 신뢰성을 높이기 위해 RANSAC알고리즘을 적용하였다.

• 정보보호학회지
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• 제30권6호
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.31-41
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• 2024

딥러닝 모델(Deep Learning Model)은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지(Image) 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 실제 산업 현장에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 다양한 알고리즘(Algorithm)의 적대적 예제를 이용하여 딥러닝 모델의 취약성을 지적하며, 강건성 향상 방안을 제시하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 적대적 예제는 오분류를 유도하기 위해 작은 노이즈(Noise)가 추가된 이미지로서, 딥러닝 모델을 실제 환경에 적용 시 중대한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘의 적대적 예제를 대상으로 에지 학습 분류 모델의 강건성 및 이를 이용한 적대적 예제 탐지 모델의 성능을 확인하고자 하였다. 강건성 실험 결과, FGSM(Fast Gradient Sign Method) 알고리즘에 대하여 기본 분류 모델이 약 17%의 정확도를 보였으나, 에지(Edge) 학습 모델들은 60~70%대의 정확도를 유지하였고, PGD(projected gradient descent)/DeepFool/CW(Carlini-Wagner) 알고리즘에 대해서는 기본 분류 모델이 0~1%의 정확도를 보였으나, 에지 학습 모델들은 80~90%의 정확도를 유지하였다. 적대적 예제 탐지 실험 결과, FGSM/PGD/DeepFool/CW의 모든 알고리즘에 대해서 91~95%의 높은 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 다양한 적대적 알고리즘에 대한 방어 가능성을 제시함으로써, 컴퓨터 비전을 활용하는 여러 산업 분야에서 딥러닝 모델의 안전성 및 신뢰성 제고를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.551-561
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• 2017

본 연구는 사회복지관에서의 직원 수퍼비전 수행경험을 탐색함으로써 사회복지관 내부 수퍼비전의 실제적인 향상을 꾀할 수 있는 대안을 모색하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위해 사회복지관 근무 경험이 5년 이상이고 수퍼바이저 경험이 1년 이상인 10명의 수퍼바이저들을 심층면접하고 그 내용을 분석하는 다중사례연구를 하였다. 이를 통해 도출된 주제어는 '수퍼비전을 도전과 포부로 인식하고 준비하다', '수퍼비전은 혼돈과 좌절만 남겨주다', '수퍼바이저의 성찰과 무한노력으로 결실이 생겨나다'이다. 이에 본 연구는 다음과 같이 수퍼비전의 교육적, 행정적, 지지적 기능에 대한 실천적 제언을 제시하였다. 첫째, 수퍼바이저의 수퍼비전에 대한 교육 기회를 확대하고 수퍼바이지의 교육적 성장과 관련된 수퍼비전 매뉴얼의 보급이 필요함을 교육적 기능에 대한 제언으로 제시하였다. 둘째, 수퍼비전 내부 규정을 마련하고, 이에 따른 수퍼비전을 하고 있는지에 대한 평가할 수 있도록 사회복지관 평가 틀을 전환시켜야 하며, 다양한 수퍼비전 모델을 개발해야 함을 행정적 기능에 대한 제언으로 제시하였다. 셋째, 사회복지가치를 성찰하고 이에 따라 수퍼바이지의 성장 관점에서 지지와 격려를 해야 함을 지지적 기능에 대한 제언으로 제시하였다. 본 연구는 수퍼비전에 대한 포괄적인 제안을 주로 제시하는 양적연구의 한계를 극복하고자 질적 연구방법을 사용하여 지역사회복지관 실천현장에서 수퍼바이저와 수퍼바이지의 관계와 상황까지 포함하는 구체적 개선방안을 모색하였다는데 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.407-409
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• 2017

지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.781-783
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• 2005

본 논문은 손 모양 인식을 이용한 비전 기반의 보행 로봇 제어 시스템을 제안한다. 손의 모양을 인식하기 위해서 움직이는 카메라 영상으로부터 정확한 손의 경계선물 추출하고 추적하는 일이 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 민 시프트 방법을 사용한 활성 윤곽선 모델 기반의 추적 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 손 추출기, 손 추적기, 손 모양 인식기 그리고 로봇 제어기, 4개의 모들로 구성된다. 손 추출기는 영상에서 미리 정의된 손의 모양을 가지는 피부색 영역을 추출한다. 추출된 손의 추적은 활성 윤관선 모델과 민 시프트 방법을 사용하여 실행된다. 그 후 Hue moments를 사용하여 추적된 손의 모양을 인식한다. 제안된 방법을 평가하기 위해서 본 논문에서는 2족 보행 로봇 KHR-1에 제안된 방법을 적용 한다.