• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.149-151
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• 2018

본 연구는 강점인식이 창업의지에 영향을 미치는 과정을 확인하였고 강점 활용을 매개로 하였을 때는 어떤 영향을 미치는지 확인하였다.국내 유일의 기업도시와 혁신도시가 공존하는 원주 지역의 특성을 감안하여 공공기관 근무 직원 및 퇴직자와 일반기업 근무 직원 및 퇴직자 300명을 대상으,로 강점인식 강점 활용이 창업의지에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 본 연구 결과 도출을 위하여 다음과 같이 가설을 설정하여 실증연구를 진행하고자 한다. 첫째 강점인식 수준이 높을수록 창업의지에 유의한 영향을 미칠 것이다.. 둘째 강점인식 수준이 높을수록 강점 활용에 유의한 영향을 미칠 것이다. 셋째 강점 활용 수준이 높을수록 창업의지에 유의한 영향을 미칠 것이다. 넷째, 강점 활용은 강점인식과 창업의지관계에서 매개 효과가 있을 것이다. 2008년 전 세계적인 금융위기 이후 경영상 어려움을 겪는 소상공인들은 갈수록 늘어나고 직장인의 고용불안은 은퇴 후 경제적인 어려움을 겪는 이들을 창업시장의 전쟁터로 내몰고 있음에 이와 같은 연구 결과는 선제적인 본인 스스로의 강점을 인식하여 창업을 준비하는 은퇴 후의 직장인들의 창업의지에 강정인식과 강점 활용의 중요성을 증진시키는 것이 필요함을 시사한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.8
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• pp.239-249
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• 2020

In this study, 205 graduates of beauty majors were surveyed for the purpose of the study to analyze the differences between factors in each major by examining the impact of the perception of beauty education courses on site utilization, job utilization, and job satisfaction. The study found that practical skills were required as a supplemental major subject, and the theory

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.241-242
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• 2014

본 논문에서는 학습자의 스마트기기 인식 변화를 위한 로봇 프로그래밍 수업 단계 및 인식에 대한 설문 도구를 제안한다. 폭발적으로 증가하는 스마트기기 사용 환경에 노출된 어린 학습자에게 스마트기기의 올바른 활용을 위한 인식을 심어줌으로써, 스마트기기의 올바른 활용 방안을 인식할 수 있도록 한다. 또한 스마트기기의 다양한 기능을 활용한 로봇을 조립하고 프로그래밍을 작성해 봄으로써, 스마트기기에 대한 인식의 긍정적인 변화를 기대한다. 학습자의 스마트기기에 대한 인식은 스마트기기 활용 로봇 프로그래밍 수업의 사전, 사후 검사를 통해 인식의 변화를 측정한다. 특히 학습자가 수업 후 자신의 생각이 바뀐 이유를 기술함으로써, 로봇 프로그래밍 수업을 활용한 인식 변화의 요인을 파악하는데 기초 자료로 사용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.838-841
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• 2020

본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.28 no.5
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• pp.3-9
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• 2011

위치정보에 기반한 다양한 서비스들이 IT융합을 통해 급속히 발전하면서 스마트 폰 시장의 활성화와 맞물려 일반 대중에게 깊이 자라를 잡고 있다. 통신 단말기 제조 업체뿐만 아니라 일반 산업체 및 통신 사업자들에게도 IT융합 기술을 활용한 위치인식 솔루션 및 시스템에 대한 관심이 급속도로 높아지고 있다. 본고에서는 기존의 GPS를 통한 위치인식 기술뿐만 아니라 통신 네트워크와 기타 여러 전파원을 활용한 위치 인식 기술 및 네트워크 기반의 기술과 단말기 기반기술과의 혼합방식을 통한 위치인식 기술들을 소개하고자한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.145-148
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• 2019

생체인식(Biometrics)이란 사용자 고유의 신체특성을 추출하여 정보화시키고 이를 활용하여 응용 서비스를 개발 및 제공하는 것 까지 의미한다. 9.11 사건 이후 생체인식을 활용한 사용자 인증기술은 매우 중요하게 인식되고 있으며 최근 스마트헬스, 원격의료서비스까지 활용범위가 증가하고 있다. 이 논문에서는 생체인식 분야 국내외 공식 표준화기구에 대해 소개하고 물리적 고유형태의 생체 정보 한계를 극복하기 위한 생체신호 연구 및 서비스에 어떤 연구가 진행되고 있는지에 대해 설명한다. 그리고 최근 주목 받고 있는 인공지능, 블록체인 등이 생체인식 기술에 어떻게 응용 될 수 있는지에 대해 논의하여 앞으로 발전할 생체인식 기술 방향과 발전에 필요한 요소들을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.275-281
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• 1993

본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.66 no.2
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• pp.96-106
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• 2022

The purpose of this study is to investigate the effect of science-centered convergence class program using realistic contents such as virtual reality and augmented reality on class satisfaction, scientific attitudes and the perception of the gifted students in middle school. After developing the convergence class program including realistic contents using smart devices, we applied it to the gifted students. We analyzed the class satisfaction, scientific attitude and perception of the gifted students through questionnaires. In addition, a survey was conducted on the pre-teachers to investigate and analyze the class satisfaction, scientific attitude of the science class program to students and the perception of science classes using realistic contents. As a result, both students and pre-teachers were positively aware of class satisfaction by science class program using realistic contents. In particular, it was positive in that the class can induce learning motivation and interest. On the other hand, it was pointed out that the low-quality App and lack of infra for smart devices were disadvantages. In addition, pre-teachers lack confidence and information about class using the realistic contents, but they recognize the need of classes using realistic contents for students and education for pre-teachers. Based on this, it obtained suggestions on the preparation of facilities and equipment in schools for future education, development of contents that can be used for convergence class, development of programs and teaching·learning materials using realistic contents, and education for pre-teachers.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.87-108
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• 2006

본 연구에서는 대덕연구개발특구 내 벤처기업들의 신뢰성 인식 및 활용도를 제고하기 위한 방안을 찾기 위하여 벤처기업들이 신뢰성에 대해 얼마나 중요하게 인식하고 있으며 신뢰성향을 위한 장애요인 및 필요한 신뢰성 기술에 대해 조사하였다. 또한 신뢰성 분야의 교육에 대한 수요와 요구 분야에 대한 조사를 실시하였다. 이 조사를 위하여 대덕연구개발특구내에 입주해 있는 기업들 중 150개 기업을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 이 조사결과를 바탕으로 신뢰성 인식 및 기술 활용도 제고를 위한 방안을 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.245-250
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• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.