• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.281-282
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• 2022

현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.17-25
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• 2022

기존의 한국어 품사 태깅 방식은 복합어를 단위 형태소들로 분해하여 품사를 부착하므로 형태소 태그가 세분화되어 있어서 태거의 활용 목적에 따라 불필요하게 복잡하고 다양한 어절 유형들이 생성되는 단점이 있다. 딥러닝 언어처리에서는 키워드 추출 목적으로 품사 태거를 사용할 때 복합조사, 복합어미 등 문법 형태소들을 단위 형태소로 분할하지 않는 토큰화 방식이 효율적이다. 본 연구에서는 어절을 형태소 단위로 토큰화할 때 어휘형태소 부분과 문법형태소 부분 두 가지 유형의 토큰으로만 분할하는 Head-Tail 토큰화 기법을 사용하여 품사 태깅 문제를 단순화함으로써 어절이 과도하게 분해되는 문제점을 보완하였다. Head-Tail 토큰화된 데이터에 대해 통계적 기법과 딥러닝 모델로 품사 태깅을 시도하여 각 모델의 품사 태깅 정확도를 실험하였다. 통계 기반 품사 태거인 TnT 태거와 딥러닝 기반 품사 태거인 Bi-LSTM 태거를 사용하여 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대한 품사 태깅을 수행하였다. TnT 태거와 Bi-LSTM 태거를 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대해 학습하여 품사 태깅 정확도를 측정하였다. 그 결과로, TnT 태거는 97.00%인데 비해 Bi-LSTM 태거는 99.52%의 높은 정확도로 품사 태깅을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.149-170
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• 2020

본 연구의 목적은 스마트러닝 기반 중학교 가정교과 소비생활 교수-학습안을 개발하고 이 교수-학습안의 타당성과 교수-학습안 전반을 평가하여 온라인(비대면) 가정교과 수업에 도움을 주는데 있다. 본 연구에서의 교수-학습안은 분석, 설계, 개발, 평가의 과정을 거쳐 완성되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 2015 개정 교육과정 중학교 「기술·가정」 ① 교과서 12종의 소비생활 단원을 분석한 결과 학습요소별 활동 주제에 대한 빈도를 분석하였으며, 12종의 교과서 중 2개의 교과서만이 스마트러닝 활동을 제시하고 있었다. 둘째, 본 연구의 스마트러닝 기반 중학교 가정교과 소비생활 교수-학습안의 특징은 학습자가 교수·학습 활동의 주체가 될 수 있도록 주제와 내용을 구성하였다는 것과 학습자가 흥미를 가질 수 있는 다양한 매체와 최신 이슈를 반영한 것, 온라인 수업을 전제한 것, 실시간 토의 및 협업이 가능한 소프트웨어를 활용한 것, 평가 방식 또한 온라인 활동으로 구성하였다는 것이다. 셋째, 전문가 평가 결과 개발한 교수-학습안과 활동 자료는 차시별 주제, 목표, 내용, 교수·학습 활동, 평가에 대하여 평균 4.52(5점 리커트 척도), 전체 타당도 지수(CVI)는 0.95, 교수-학습안 전반에 대한 전문가 평가 결과 실행 적절성, 유익성, 동기 유발 가능성, 유용성, 실행가능성에 대하여 평균 4.62로 높게 나타났다. 교수-학습안에 대한 전문가 의견을 반영하여 교수-학습안과 활동 자료를 최종적으로 수정·보완하여 완성하였다. COVID-19 사태 이후 오프라인 수업의 한계를 극복하여 온라인 수업을 전제로 교수·학습 활동을 개발한 본 연구는 온라인으로 수업이 진행될 때에는 Zoom이라는 온라인회의 플랫폼을 사용하고, 오프라인으로 수업이 진행될 때에는 학교 공간 안에서 교수·학습 활동을 온라인으로 운영할 수 있는 방식으로 온/오프 병행이 가능하여 COVID-19로 인한 비대면/대면 가정교과 수업에 도움을 주고자 하는데 그 의의가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.85-87
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• 2022

최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.845-852
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• 2018

본 연구에서는 디지털 세대를 위한 스마트폰 중독 방지 런처와 다중지능 및 집단지성을 활용한 머신 러닝 기반 콘텐츠 추천 시스템을 개발하였다. 이를 통해 어린 자녀의 디지털 기기 과다 사용을 불안해하는 부모들에게 편리한 디지털 양육 경험을 제공하고 자녀에게는 즐겁고 안전한 학습 환경과 학습 능률을 제고하는 적응 형 개별 디지털 학습법을 제시한다. 제안하는 앱은 시간제한 설정과 더불어 유해 콘텐츠와 스마트폰 중독의 위험으로부터 자녀를 보호하는 게이미피케이션 런처이다. 수많은 교육용 콘텐츠 및 앱 중에서 선택이 어려운 부모들에게 아이들의 학습 및 활동 정보를 수집 분석하여 빅 데이터 기반의 학습 분석 리포트를 제공 하고 집단지성을 통한 추천 알고리즘으로 자녀에게 필요한 콘텐츠를 추천하는 시스템으로 구성된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권3호
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• pp.27-35
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• 2011

사용자간 상호작용과 협업 기능을 바탕으로 한 소셜 네트워크 서비스 발달에 따라 이를 교수-학습에 활용하면서 개인 체험 중심의 구성주의와 접목되어 소셜 러닝으로 발전하고 있다. 이를 보다 잘 활용하기 위해서는 N-Screen웹, 스마트폰, IPTV)을 지원하는 커뮤니케이션 모델이 필요하다. 커뮤니케이션 모델은 학습자-교수자-시스템간의 상호작용을 지원하는 것이다. 하지만, 지금까지는 웹기반 이러닝 시스템 커뮤니케이션에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 러닝을 위한 서비스 환경을 N-Screen으로 확대하고, 끊김 없는 서비스를 위해 개인의 위치정보를 학습 활동에 활용할 수 있도록 지원하기 위한 커뮤니케이션 매니저를 설계하고 구현하고자 한다. 커뮤니케이션 매니저는 N-Screen 서비스를 위한 학습자의 유스케이스 도출 및 요구 기능을 정의하고, 이를 바탕으로, 커뮤니케이션 기능을 설계한다. 또한, 단말 각각의 서비스 특성을 고려하여, 개인화 위치정보를 반영 할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.313-315
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• 2017

최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-132
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• 2021

우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.591-598
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• 2021

전후방 단어들의 인접 여부 혹은 후방 단어들의 순서를 학습할 수 있는 통계 기법인 SVD, 딥러닝 기법인 CBOW, LSTM으로 단어벡터를 구할 수 있다. 이렇게 학습된 단어벡터를 기형도의 시에 적용하여 핵심 이미지를 대표하는 단어들과 유사도 높은 단어를 구해서 분석해 보았다. 시적 이미지와 어울리지 않는 단어들이 연산되기도 하지만 그 단어가 사용된 시적 맥락에서는 기준 단어와 유사한 이미지를 표현하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 단어벡터를 활용하면 핵심 이미지를 대표하는 단어들의 관계와 유사한 관계의 다른 단어들도 유추할 수 있다. 따라서 통계 기법인 SVD 및 딥러닝 기법인 CBOW와 LSTM으로 구한 단어벡터의 유사도 및 유추 연산을 통해 대상 시를 다양하고 심도 깊게 분석할 수 있다.