최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.
본 연구의 목적은 네트웍 기반 협력학습(CSCL)에서 학습자의 성찰을 지원하는 인지적 도구를 설계하는 주요전략과 도구의 구성요소를 탐색해 보는데 있다. CSCL에서는 실세계에서 직면하는 복잡한 문제를 해결하기 위한 방안으로 학습자가 다양한 관점에서 의견을 교환하고 협력하는 활동을 강조한다. 학습경험을 유의미한 의미생성과 지식구성으로 확장하기 위해서는 학습자의 성찰이 필수적이며, 따라서 학습자가 자신 또는 그룹의 학습과정과 결과를 지속적으로 모니터링할 수 있는 기제가 제공될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 학습자 성찰의 중요성을 이론적으로 탐색하고 네트웍 기반 성찰지원 도구에 대한 선행연구들을 분석하여 시사점을 도출하였다. 나아가 사회문화적 인지 이론을 토대로, 협력학습과정을 지원하고 그룹인지를 확장시킬 수 있도록 협력적 성찰지원 도구를 설계하였다. 구체적으로는 (1)학습자의 협력적 인식, (2)사고의 시각화, (3)대화(협상) 촉진, (4)메타타인지적 단서로 세분화하였으며, 성찰지원 도구의 구성요소로서 추석달기, 협력노트 및 메타인지 프롬프트 등의 적용을 제안하였다.
실세계의 객체들은 서로 직접적인 관계를 맺고 있고, 이러한 직접적인 관계를 통해 연결되는 새로운 간접적인 관계를 가진다. 온톨로지는 객체들 사이의 관계에 대한 의미를 명시적으로 표현한다. 따라서, 온톨로지를 이용함으로써 객체간의 새로운 관계를 발견할 수 있다. 새롭게 발견된 객체들 간의 관계는 커뮤니티를 찾거나 소셜네트워크를 구축하는데 활용된다. 이러한 응용에서 두 객체간에 관계 정도를 측정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문은 온톨로지에 기반하여 객체들 간의 관계 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 주로 객체들 간의 연결되는 패스를 주요하게 다루어 왔지만 두 객체 사이에 연결된 패스는 없더라도, 온톨로지의 스키마를 통해 의미를 가지는 관계가 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 객체들 간에 패스로 연결되는 관계는 물론 객체가 속하는 스키마를 통해 관계하는 정보들도 활용해서 두 객체간의 관계정도를 측정한다. 실험 결과 두 객체 사이에 스키마를 통한 관계에서 많은 의미 관계가 있음을 보였다.
NCTM에서 9-12학년 교육과정의 규준으로 설정한 바 있는 이산수학은 우리나라 f17차 수학과 교육과정에서 과목 선택형 교육과정으로 운영되고 있는 교과이다. 본 논문에서는 이산수학의 교수-학습방법을 논의의 대상으로 하여 학교수학에서 이산수학 학습의 중요성에 관한 최근의 논의들을 종합, 정리하고 제7차 교육과정에서의 이산수학 지도내용과 교수-학습방법을 분석하였다. 또한 이산수학의 교수-학습에 관한 국내$\cdot$외 선행연구들의 수업 실행 사례들로부터의 시사점을 바탕으로 학교현장의 수학교사들이 이산수학의 지도를 위해 고려해야 할 교수학적 지침을 네 가지로 구분하여 제안하였다. 그리고 각각의 제안 사항을 수업구성의 아이디어를 담고 있는 교육적 자료와 함께 구체적으로 논의하였다.
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
단일 분류기보다 우수한 성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하는 방법은 폭 넓게 이용되어 오고 있는 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템(MCS)를 구축하는 일은 두 가지 해결해야 할 문제들을 가지고 있다. 하나는 다양한 기반-레벨의 분류기들을 어떤 방법으로 생성하느냐 하는 것이고, 다른 하나는 이들의 예측을 어떤 방법으로 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 다중 분류기 시스템들인 bagging, boosting, 그리고 staking의 특징들을 살펴본 다음, 새로운 다중 분류기 시스템들인 stacked boosting, boosting, bagged stacking, 그리고 boosted stacking들을 제안한다. 이들은 기존의 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 하이브리드 다중 분류기 시스템들이다. 새로 제안한 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해, 본 논문에서는 UCI KDD 데이터 아카이브에서 제공되는 서로 다른 9가지의 실세계 데이터 집합들을 이용하여 실험들을 전개하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 분류기 시스템들, 특히 bagged stacking과 boosted stacking이 기존의 다중 분류기 시스템들에 비해 우수한 성능을 보여 주었다.
추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
최근의 교육적 패러다임은 정보 통신의 발전에 따라 지식의 수동적인 전수자로서의 교육이 아닌, 실세계의 복잡하고 다양한 문제를 해결할 수 있는 능동적인 구성자로서의 교육을 요구하고 있다. 이러한 변화는 정보와 아이디어의 소유보다는 공유를 통해 다른 사람의 다양한 시각을 접할 수 있는 교육-환경을 요구한다. 이에 본 연구에서는 발표학습을 통한 상호작용 효과를 극대화하기 위해 발표의 일회성에 기인하는 단점, 발표자료의 재활용이 미흡한 점을 보완하며, 상호작용 활동의 연장, 발표활동에 참여하지 못하는 학습자에 대한 동기 부여를 통해 지속적인 상호작용이 가능하도록 웹 기반 형태의 발표학습 전략을 설계하였다. 이를 위해 동료학습자간 발표자료 제공자와 학습자로 구분하여 각각의 역할을 제시하고, 발표학습을 지원하기 위한 시스템 구성 전략을 단계별로 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 발표학습 전략을 통해 동료학습자간의 지속적인 상호작용이 가능하며, 시 공간 제약없이 하교 후에도 가정에서 발표학습 활동이 계속 이루어져 상호작용을 통한 교육적 효과가 클 것으로 기대된다.
일반적으로 유클리드 최소신장트리는 2차원 평면상에 존재하는 입력노드들이 최소 비용으로 연결된 것이다. 그러나 생성된 유클리드 최소신장트리는 3차원의 현실세계에 적용할 경우 그 연결비용은 최소비용이 아닐 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간상에 존재하는 입력노드를 최단 길이로 연결하는 3차원 유클리드 최소신장트리를 제안한다. 100%의 공간비율의 3차원 공간상에 존재하는 30,000개의 입력 노드에 대한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법에 생성된 트리는, Prim의 2차원 최소신장트리 알고리즘에 의해 생성된 유클리드 최소신장트리에 비해, 2차원 평면에서만 고려했을 때 251.2%의 연결 비용의 증가를 보이지만 이것은 3차원 실세계에서는 의미가 없다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 생성된 트리는 3차원 공간에서는 90.0%의 비용의 절감율을 보인다. 이는 제안된 방법이 3차원적 연결에 관한 많은 현실적인 문제에 잘 적용될 수 있음을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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