• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.7
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• pp.329-335
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• 2020

The purpose of this study was to investigate relations among the non-verbal communication, coach trust, and continuous participating intention of scuba diving participants. For this purpose, the investigator applied convenience sampling to users at three scuba diving resorts in Gangwon Province and those at two scuba diving pools in Gyeonggi Province and selected total 267 valid questionnaires. Collected data was put to simple and multiple regression analysis with the SPSS 18.0 program. The findings were as follows: first, body language and paralanguage of non-verbal communication had significant effects on coach trust, but spatial acts and physical appearance had no such effects on it; secondly, coach trust had significant impacts on continuous participating intention; and finally, body language of non-verbal communication had significant influences on continuous participating intention, but spatial acts, paralanguage, and physical appearance had no significant influences on it.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12a
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• pp.295-298
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• 2011

인간의 능력 중 가장 주목할 만한 것은 언어를 습득하고 그것을 이용하여 서로 의사소통을 할 수 있다는 것이다. 모든 언어에는 그 언어만이 가지는 특수성뿐만 아니라 공통적으로 존재하는 보편적인 특성이 있다. 이것 외에도 언어 위에 입혀지는 사람의 목소리는 의사소통을 하는데 있어 상대의 심리를 파악하는 중요한 단서가 된다. 특히, 언어는 습득되어져야 활용되고 그 습득되어지는 환경에 영향을 받으며 이러한 환경에 따라 사람의 목소리, 억양 등이 변화하게 되는 것이다. 따라서 본 논문에서는 음성신호 분석 기법을 적용하여 장르별 영화시청에 따른 시각적, 청각적 요인이 목소리에 미치는 영향을 분석하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 장르별 영화를 시청한 후 성대 진동 및 음성에너지의 크기 변화를 측정하여 감정변화를 분석하는 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.703-705
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• 2002

본 논문에서는 홈 자동화 네트워크의 대표적으로 자리잡고 있는 론웍스(Lonworks) 시스템의 하드웨어 플랫폼인 뉴론칩(Neuron) 기반의 노드를 대신하는 새로운 구조를 갖는 홈 자동화 제어기를 제안한다. 기존의 론웍스 해답(Solution)은 8비트 프로세서인 뉴론칩을 모든 노드들이 중앙처리장치로 사용하므로 고성능의 처리를 필요로 하는 응용 프로그램은 구현할 수 없었다. 또한 뉴런C(Neuron C) 언어를 사용하여 응용 프로그램을 개발하므로 C 언어에서 파생된 언어인 뉴런C 언어를 새롭게 배워야 하는 번거로운 점을 가지고 있으며, 뉴런C 컴파일러(Compiler)를 비롯한 LonMaker 등의 고가의 개발 장비를 구비해야 하므로 개발자로 하여금 개발비용에 대한 부담이 컸다. 이에 본 논문에서는 처리능력이 뛰어나며 저전력 특성을 갖춘 스트롱암(SA1110)칩을 메인 프로세서로 사용한 홈 자동화 제어기인 ECONICS를 개발했다. 이 ECONICS는 홈 제어 네트워크를 구성하기 위해 통신 하드웨어 및 ANSI 표준 프로토콜인 EIA709.1 통신 프로토콜 스택을 가지고 있다. 제안된 홈 자동화 제어기를 통하여 기존의 론웍스 노드에서 구현하기 힘든 다양하고 복잡한 응용프로그램을 구현할 수 있게 되었고, 제안된 홈 자동화 제어기의 상업적 유용성을 증명하기 위해 기존의 론웍스 노드들과의 호환성을 확인하였으며 개발자로 하여금 기존의 C 언어를 통하여 응용프로그램을 개발하게 함으로써 추후 홈 자동화 제어기로써 파급효과가 클 것이다.

• 기계와재료
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• v.23 no.1
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• pp.44-51
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• 2011

사람은 노화가 진행됨에 따라 기억력, 지능, 언어, 운동 기능 등의 인지능력이 저하되므로 대상 노인에 특성에 맞는 적절한 재활치료 방법을 적용해야 한다. 체감형 3D 인지시스템은 가상현실을 기반으로 하고 인지능력 향상을 위한 컨텐츠를 적용하여 환자의 특성에 맞는 의료 활동을 수행할 수 있다. 특히 원예 컨텐츠는 노인들의 참여도를 높일 수 있고 인지능력 향상과 우울증 감소에 도움이 된다. 이러한 가상현실 시스템은 위치인식, 동작인식, 디스플레이 등의 하드웨어 장치들을 이용하여 구현 가능하다. 본 논문에서는 노화에 따른 인지기능 저하와 종류와 특징을 분석하고 관련 재활치료 방법을 조사하였다. 또한 체감형 3D 인지시스템을 구성하는 모듈과 재활치료에 적합한 가상현실 컨텐츠를 제안하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.255-261
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• 2009

오늘날 웹은 급속도로 확산되어 교육에 있어서 필수적인 존재로 강력한 힘을 발휘하게 되었다. 사이버 교육 환경의 시대를 맞이하여 웹을 이용한 학습 활동의 비중은 점점 더 증가되었지만 대다수의 웹기반 교수 (Web-based Instruction : WBI)학습 사이트들이 비장애인 중심의 사용자 인터페이스로 설계됨에 따라 청각 장애인을 학습 공간에서 격리 시키고 학습 능력을 저하시키는 이중 장애를 발생시키고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 청각 장애인의 교육방법으로 대두되고 있는 이중언어-이중문화 접근법 (Bilingual Method : 2Bi 이론)을 활용하여 청각 장애인의 WBI 학습 능력을 신장시킬 수 있는 사용자 인터페이스를 설계하였다. 본 사용자 인터페이스의 특징은 다음과 같다. 첫째, 청각 장애인의 웹접근성을 고려한 인터페이스를 설계하여 청각 장애 학습자가 보다 쉽게 학습 공간에 접근하게 하였다. 둘째, 청각 장애인의 장애 정도 및 학습 성취 정도에 따라 3단계 사용자 인터페이스를 제공하여 수준별 학습이 가능하다. 셋째, 순차적 반복 학습이 가능하여 청각 장애인의 학습 능력뿐 아니라 의사소통 기능 향상에도 긍정적인 영향을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.145-147
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• 2012

현대사회는 지식정보화 사회이다. 사회는 점점 복잡해지고 개인은 여러 문제를 만나게 된다. 이러한 사회에서는 지식을 단순히 암기하는 능력보다 생활 속에 부딪히는 문제들을 지금까지 배워온 지식과 정보를 활용해서 해결해 나가는 능력이 절실히 요구된다. 기존의 주입식 교육에서 벗어나서 학습자 스스로 필요한 지식을 찾고 적용하는 능력을 키우기 위해 PBL학습을 도입하고자 한다. 그리고 스크래치언어를 활용하여 프로그램을 작성함으로써 초등학생들의 문제에 대한 고찰능력과 사고력을 향상시키고자 한다. 따라서 본 연구에서는 스크래치를 활용한 PBL기반 학습프로그램을 개발하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.40 no.6
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• pp.654-670
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• 2019

From the perspective of science gifted education, the successful intelligence theory is a means to understand how the gifted education curriculum reflects the characteristics of science gifted students. The purpose of this study is to investigate if the successful intelligence is fully reflected in the teaching materials of two gifted education centers (GECDOE: Gifted Education Center affiliated with District Office of Education, GSEIU: Gifted Science Education Institute attached to University). For this study, we selectively used 143 (GECDOE) and 134 questions (GSEIU) from the teaching materials of two gifted education centers. Those questions is analyzed through the semantic network analysis method. The results are as follow. First, the teaching materials of two gifted education centers are not evenly reflected in the successful intelligence, such as analytical ability, creative ability, and practical ability. Second, the teaching materials of two gifted education centers intensively demands analytical ability for students such as 'identify problem', 'represent and organize information', and 'additional prompts for analytical thinking'. Third, the teaching materials of two gifted education centers are presented to students without linking each frame of successful intelligence to one another. As the gifted students are quick to learn and show a preference for more complex thinking, it is necessary to develop teaching materials to experience the various abilities and promote integrated thinking according to the level of the gifted students. In this respect, this study is expected to be used as useful information for developing teaching materials to support customized education for gifted students.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.27-40
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• 2023

With the increase in the spread of smart devices and the impact of COVID-19, the consumption of media contents through smart devices has significantly increased. Along with this trend, the amount of media contents viewed through OTT platforms is increasing, that makes contents recommendations on these platforms more important. Previous contents-based recommendation researches have mostly utilized metadata that describes the characteristics of the contents, with a shortage of researches that utilize the contents' own descriptive metadata. In this paper, various text data including titles and synopses that describe the contents were used to recommend similar contents. KLUE-RoBERTa-large, a Korean language model with excellent performance, was used to train the model on the text data. A dataset of over 20,000 contents metadata including titles, synopses, composite genres, directors, actors, and hash tags information was used as training data. To enter the various text features into the language model, the features were concatenated using special tokens that indicate each feature. The test set was designed to promote the relative and objective nature of the model's similarity classification ability by using the three contents comparison method and applying multiple inspections to label the test set. Genres classification and hash tag classification prediction tasks were used to fine-tune the embeddings for the contents meta text data. As a result, the hash tag classification model showed an accuracy of over 90% based on the similarity test set, which was more than 9% better than the baseline language model. Through hash tag classification training, it was found that the language model's ability to classify similar contents was improved, which demonstrated the value of using a language model for the contents-based filtering.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.21-24
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• 2017

본 논문에서는 초동학생의 기초 알고리즘 개념 습득 및 프로그래밍 능력 함양을 위한 순서도 적용 방안을 제안한다. 컴퓨팅 사고력 함양을 위해서는 프로그래밍 전에 알고리즘을 설계하는 단계가 포함되어야 하며, 초등학생의 프로그래밍 교육은 블록형 프로그래밍 언어를 사용할 것을 권장한다. 알고리즘 설계에 순서도를 활용하는 것이 효과적이나, 블록형 프로그래밍 언어의 특성상 순서도의 기본 기호로만 블록을 표현하기에는 어려운 부분이 있다. 따라서 본 연구에서 반복구조와 선택구조를 중심으로 블록을 순서도로 표현하는 방법을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.3-7
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• 2017

지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.