• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.3
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• pp.301-314
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• 2008

The existing event recognition is accomplished with the limited systematic foundation, and thus much longer learning time is needed for emergency scenario interpretation due to large scale of probability data. In this paper, we propose a method for nile-based event recognition of an independent object(human) which extract a feature vectors from the object and analyze the behavior pattern of each object and interpretation of emergency scenarios using a probability and object's events. The event rule of an independent object is composed of the Primary-event, Move-event, Interaction-event, and 'FALL DOWN' event and is defined through feature vectors of the object and the segmented motion orientated vector (SMOV) in which the dynamic Bayesian network is applied. The emergency scenario is analyzed using current state of an event and its post probability. In this paper, we define diversified events compared to that of pre-existing method and thus make it easy to expand by increasing independence of each events. Accordingly, semantics information, which is impossible to be gained through an.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.75-78
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• 2001

본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류를 위한 특성 선택 및 추출기법을 기술한다. 최근 인터넷의 급속한 성장과 보급으로 전자우편과 웹을 통해 제공되어지는 정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적인 문서 분류의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 SVM을 사용하여 학습한 후 문서 분류를 수행한다. 본 실험의 문서는 정보통신 분야 디렉토리 서비스 시스템인 itfind로부터 수집된 문서를 대상으로 하였으며 3가지 시나리오에 따라 실험을 수행하여 각 시나리오 별로 재현율/정확율 및 오분류율을 성능 요소로 계산하였다. 본 실험은 학습 벡터 구성과정에서 잡음에 의해 다른 클래스의 문서 분류에 미치는 영향을 평가하여 SVM을 기반으로 한 문서 분류 기법이 강건함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.746-749
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• 2008

인터넷의 활용이 증가됨에 따라 사용자들은 수많은 정보를 주고받게 되었고 이러한 시대의 흐름에 부응하여 네트워크의 대한 지적인 관심도 높아지게 되었다. 그러나 기존의 네트워크 학습체계는 이론적인 개념위주의 평면적인 형태였고 네트워크 자체의 추상적이고 학습 원리와 개념을 경험하기 힘든학습의 특성 때문에 전체적인 학습의 흐름과 기능을 이루는 동작에 초점을 맞추기보다는 각 단위별단편적인 개념위주 내용만 제시하여 전체적인 흐름을 파악하고 학습할 수 있기에는 미흡하였다. 이러한 관점에서 학습 내용이 어려운 네트워크의 동작 원리를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있는 학습 도구를 제공하여 학습의 이해와 성취도를 높이는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 입체적으로 원리를 파악할 수 있도록 쉽고 흥미로운 학습을 유도할 수 있는 학습 시나리오를 구성하여 학습내용 간 연계성이 있도록 하고 그래픽과 이미지적인 효과를 극대화 할 수 있는 애니메이션을 기반으로 하여 보다 효과적으로 인터넷 동작원리를 학습할 수 있는 학습시스템을 설계 및 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.288-293
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• 2017

교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.8
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• pp.39-45
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• 2020

Despite the increasing interest in cyber security in recent years, the emergence of new technologies has led to a shortage of professional personnel to efficiently perform the cyber security. Although various methods such as cyber rage are being used to cultivate cyber security experts, there are problems of limitation of virtual training system, scenario-based practice content development and operation, unit content-oriented development, and lack of consideration of learner level. In this paper, we develop a fuzzy rule-based user-customized training scenario automatic generation system for improving user's ability to respond to infringement. The proposed system creates and provides scenarios based on advanced persistent threats according to fuzzy rules. Thus, the proposed system can improve the trainee's ability to respond to the bed through the generated scenario.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.283-291
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• 2007

In the age of ubiquitous computing, computer systems will be seamlessly integrated into our everyday life, providing services and information to us in an anywhere, anytime fashion. This ubiquitous computing can be used for developing a ubiquitous learning (U-learning). In this paper, we present a framework for U-school in which ubiquitous computing technologies are applied to advance the existing ERSS (Korea's Educational Resources Sharing System). Our framework applies mobile, sensor, and context-aware technologies to the existing ERSS. This framework presents a user-centric learning environment, using user-centric scenario. The U-school with context-aware services therefore can lead to the just-in-time learning or learner-led learning based on dynamic contexts acquired from learners, teachers and computing entities.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.349-352
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• 2009

최근 정보의 형태는 텍스트나 이미지 기반에서 벗어나 복합 멀티미디어, 즉 동영상 위주로 빠르게 이동하고 있다. 특히 사용자에 의해 제작되고 유통되는 동영상 UCC의 급격한 부상은 사용자의 정보 생산력과 정보 공유, 소비 형태를 능동적으로 변화시키고 있다. PC 뿐 아니라 IPTV에서도 주요 서비스 모델로 관심을 받는 동영상 UCC는 향후 지식 결부형 학습 콘텐츠로 옮아갈 것이라 예상되고 있으며 여기에는 수익 모델의 개발과 저작권 보호 이슈가 해결해야 할 선결 과제로 인식된다. 이에 본 논문은 방송 콘텐츠 제공 표준 기술인 TV-Anytime, 학습객체메타데이터인 LOM(Learning Object Metadata)을 기반으로 OSMU 동영상 UCC 학습 콘텐츠 서비스 모델을 위한 에디터를 설계하고 외부 콘텐츠 소스를 활용할 수 있는 콘텐츠 저작 시나리오에 기반한 메타데이터를 설계하였다. 이를 통해 사용자의 다양한 지식을 활용할 수 있는 UCC 학습 콘텐츠 서비스 모델 발굴과 콘텐츠의 확대 재생산에 있어서 적극적인 저작권 보호가 이루어질 것을 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.1
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• pp.229-237
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• 2021

The purpose of this study is to verify the effects of Simulation-based Chest Tube Drainage Management Nursing Education on the Nursing Students' Response to Scenario Experiences, Confidence in Learning, and Problem Solving Abilities. This study was performed with a one-group pretest-posttest design, and a total of 133 junior nursing students have participated in the research (31 teams of simulation-based education). According to the results of the study, most of the students have shown a positive response to the scenario experience after the simulation training, while their confidence in learning and problem-solving skills have improved significantly. This proves that simulation-based training using simulators can be very effective in practical nursing training. It is expected that this research could make a meaningful contribution to improving the overall quality of field-oriented practical training and clinical practice.