• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제20권3호
• /
• pp.343-359
• /
• 2006

본 연구에서는 고등학교 수학I의 수열 단원을 바탕으로 학습자의 흥미유발 및 사고력 계발 육성을 위해, 실생활 소재 및 게임, 영화 속에서 수학적 내용을 추출하여 예화문제를 개발하고, 교수 학습이 학생들에게 미치는 효과를 조사하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
• /
• pp.351-357
• /
• 2007

현재 7차 교육과정에서는 많은 학습자료들을 표와 그래프로 제시하여, 통계 정보 활용을 통해 문제 해결력을 신장 시킬 수 있는 교육을 요구하고 있다. 이러한 통계 교육의 중요성에도 불구하고 이에 대한 교사들의 관심 있는 지도가 미흡하며, 학생들도 실생활의 자료를 통계적 정보로 만들어 보는 학습기회가 적어 효과적으로 자신의 의견을 제시하거나 상황을 판단하는 능력이 미흡하다. 이에 본 연구는 초등학교 2학년 교과목을 중심으로 아동들이 다양한 통계 자료를 활용하여 통계 교육에 대한 흥미 유발, 통계에 관한 인지도 변화와 통계 학습 성취도를 높이기 위한 초등학교 통계 교육을 위한 웹사이트를 개발하게 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.50-63
• /
• 1994

기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
• /
• 한국안전학회 2002년도 춘계 학술논문발표회 논문집
• /
• pp.503-508
• /
• 2002

최근 제조물 책임(Product Liability) 법의 영향으로 제품 안전(product safety)에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서, 그 동안 시스템 안전 분야에서 성숙되어온 여러 가지 안전성 분석 기법들이 실생활에 직접 연관된 제품 안전 문제에 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 대부분의 안전성 분석 기법들이 제품 안전을 다를 수 있는 가능성을 가지고 있지만, 응용분야의 특성상 여러 가지 추가적인 고려사항이 있음을 알 수 있다. 본 논문은 제품 안전에 적용하기 위하여 기존의 안전성 분석 기법들을 검토하였다. 특히, 제품안전의 실무에 시급한 기법을 선정하여, 제품안전의 실무를 효과적으로 지원하기 위한 예로 FMEA의 개선방향을 제시하였다. 제조물 책임 개념이 단순히 소송이나 보험과 같은 사후 대응 중심의 노력으로 소모되지 않고, 제품의 경쟁력 향상으로 실효를 거두기 위해서는, 무엇보다 제품 안전을 위한 실무 방법론들이 시급하게 제시되어야할 것이다.(중략)

• 정보보호학회지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.33-40
• /
• 2017

양자 컴퓨터의 개발 가능성이 증가됨에 따라 인수분해나 이산대수 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 Shor 알고리즘의 구현 가능성이 늘어나고 있다. 기존 RSA와 ECC 기반 암호시스템은 Shor 알고리즘이 구현될 경우 다항시간 안에 해독이 가능하기 때문에, 이를 대체할 후 양자 암호의 필요성이 대두되고 있으며, 이러한 후 양자 암호 중 격자 기반 암호는 빠른 속도와 비교적 작은 키 사이즈로 각광받고 있다. 후 양자 암호를 실생활에서 사용하려면 양자 컴퓨터 이외에 기존 공격에 대한 안전성도 고려해야 하며, 가장 강력한 암호 분석으로 알려진 부채널 분석에 대한 안전성 또한 필수적으로 구비되어야 한다. 본 논문에서는 격자 기반 암호에 대한 부채널 분석 및 대응기술 동향에 대해 알아본다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
• /
• pp.45-50
• /
• 2008

웹의 폭발적인 성장으로 다양한 형태의 지역관련 정보가 웹 공간에 포함되어 있으며, 기존의 지리정보시스템에서 제공하지 못한 실생활의 다양한 지역 정보를 얻을 수 있게 되었다. 하지만, 사용자가 지역 정보를 얻기 위해서는 현재의 키워드 기반의 웹 검색 엔진을 사용하여 얻은 다수의 검색 결과와 이를 맵과 관련시켜 정리해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 특정지역에 대한 정확한 지리정보를 갖고 있는 수치지도와 방대한 지역정보를 갖고 있는 웹 공간을 융합하여 특정지역과 관련된 지역정보를 효율적으로 제공할 수 있는 시스템인 "경기21서치 2.0"을 제안한다. 본 시스템에서는 웹을 통해 분석한 지역의 특징 및 지역 간의 의미적 관련성을 키워드를 통해 지역지식 네비게이터로 구성하고, 이를 수치지도에 기반한 맵 인터페이스와 연동하여 보다 효율적인 지역 웹 정보검색을 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
• /
• pp.137-140
• /
• 2006

본 논문은 급격한 컬러 변화를 보이는 물체를 추적하기 위해 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 이를 수행하기 위해 컬러기반의 추적 알고리즘인 Mean Shift를 개선하여 적용한다. 지존의 Mean Shift 알고리즘은 물체 추적을 위해 컬러 분포 정보를 설정한다. 하지만 초기의 컬러 분포 정보가 사라질 경우 물체 추적을 정확히 수행하기 힘들다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Mean Shift를 개선하여, 추적 대상의 컬러 정보를 반복적으로 업데이트하여 초기의 컬러 정보가 사라지더라도 추적이 가능하도록 개선하였다. 개선된 추적 알고리즘은 시간에 따라 초기의 컬러 분포 정보가 완전히 사라지더라도 실시간 추적이 가능하도록 구현하였다. 이를 입증하기 위해 본 논문의 실험에서는 실험적인 환경에서 급격한 컬러 변화를 보이는 간단한 문제의 추적과 실생활에서의 예를 함께 보여준다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.267-269
• /
• 2008

최근 유비쿼터스 사회가 진전 됨으로서 RFID에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 휴대폰과 RFID를 결합한 모바일 RFID 시스템은 현재 ETRI, 모바일 RFID포럼 등 관련 기관을 중심으로 표준화 및 서비스 발굴 등의 작업이 추진되고 있다. 모바일 RFID는 휴대폰에 UHF RFID리더를 내장함으로써 현재 개념 단계인 유비쿼터스 기술을 실생활에 밀접히 시도되는 주요 기술이다. 또한 다양한 문제점도 내포하고 있으므로 이를 체계적으로 분석하고, 모바일 RFID서비스는 사용자들을 대상으로 RFID 태그를 이용한 B2C서비스이므로 필연적인 개인 프라이버시 침해 문제가 발생 할 수 있으므로 이에 대한 해결책이 반드시 필요하므로 해결방안에 대하여 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.640-641
• /
• 2019

비트코인으로 대표되는 블록체인은 2009년 이후 여러 산업군에서 블로체인이 만들어져 특정 사업에서 utility 기능을 수행하는 것을 목표로 개발되어 유통되고 있다. 하지만 블록체인은 실생활에 사용하기에는 많은 문제로 활성화가 안되고 있다. 본 연구는 블록체인의 운영 시 발생하는 문제점을 블록체인 승인시스템을 통해 해결하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1173-1175
• /
• 2019

소음이 심하거나 긴급한 상황 등에서 서로 다른 핸드제스처에 대한 인식을 컴퓨터의 입력으로 받고 이를 특정 명령으로 인식하는 등의 연구가 로봇 분야에서 연구되고 있다. 그러나 핸드제스처에 대한 전처리 과정에서 RGB데이터를 활용하거나 또는 스켈레톤을 활용하는 연구들이 다양하게 연구되었지만, 실생활에서의 노이즈가 많아 분류 정확도가 높지 않거나 컴퓨팅 파워의 사용이 과다한 문제가 발생했다. 본 논문에서는 RGBD 이미지를 사용하여 Hand Gesture를 트레이닝 받은 Keras 모델을 통해 입력받은 Hand Gesture을 분류하는 연구를 진행하였다. Depth Camera를 통하여 입력받은 Hand Gesture Raw-Data를 Image로 재구성하여 딥러닝을 진행하였다.