• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.9
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• pp.166-174
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• 2019

This study aims to determine factors influencing pre-service early childhood teachers' perception of technology equipment. Online survey is conducted to 289 students majoring in Early Childhood Education and Child Development located in city A, B, and C. SPSS 25 program analyzes 273 answers. The results show that technology education experience in high school influences TPACK and TPACK's sub-factor technology knowledge; and that technology education experience in college (university?) has a positive influence on computational thinking, perception of technology, TPACK, and TPACK's sub-factors-technology knowledge, early childhood education knowledge, and TPACK knowledge. In addition, perception of technology equipment shows high correlation with TPACK and computational thinking. Indeed, computational thinking and TPACK have 42.3% explanatory power on perception of technology equipment. The results imply that education system supporting computational thinking and TPACK should be prioritized for pre-service early childhood teacher to use technology effectively in the field.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.9
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• pp.39-47
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• 2020

This study was conducted with the aim of investigating the actual state of data utilization and the perception of big data utilization by officials of the provincial Office of Education and to derive implications for the establishment of strategies for big data utilization. An online survey of 440 people was conducted. As a result, the types and sources of data used for work varied, and data collection and refining were the most difficult parts. The infrastructure for data utilization was insufficient and the most necessary factor. The purpose of big data utilization was related to the establishment of educational policy agenda.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1999.03a
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• pp.95-109
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• 1999

기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1100-1102
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• 2017

본 연구는 양손이 불편하거나 없는 상지장애인이 도어락의 잠금 해제를 할 수 있도록 화자 인식 기술을 이용한 도어락을 구현하였다. 현재까지 대부분의 도어락 기술은 일반인 대상으로 개발되어 생체인식 기술을 활용하는 단계까지 발전하였으나 기본적으로는 사람이 가장 잘 사용하는 신체 부위인 손을 기준으로 발달되어 손의 활용이 필요한 방식으로 양손이 불편한 상지 장애인의 사용에는 불편함을 주었다. 따라서 본 연구는 도어락 장금 장치에 화자인식 기술을 활용하여 상지 장애인도 이용 가능한 도어락 잠금 패키지를 제안하고, 구현한다. 일반인에서 상지 장애인도 사용할 수 있도록 화자 인식 기술을 이용하여 보다 보편적으로 사용 가능한 도어락 시스템을 설계하는데 기여할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.99-101
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• 2016

문자 기반 LSTM CRF는 개체명 인식에서 높은 인식을 보여주고 있는 LSTM-CRF 방식에서 미등록어 문제를 해결하기 위해 단어 단위의 임베딩 뿐만 아니라 단어를 구성하는 문자로부터 단어 임베딩을 합성해 내는 방식으로 기존의 LSTM CRF에서의 성능 향상을 가져왔다. 한편, 개체명 인식에서 어휘 사전은 성능 향상을 위한 외부 리소스원으로 활용하고 있는데 다양한 사전 매칭 방법이 파생될 수 있음에도 이들 자질들에 대한 비교 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 개체명 인식을 위해 다양한 사전 매칭 자질들을 정의하고 이들을 LSTM-CRF의 입력 자질로 활용했을 때의 성능 비교 결과를 제시한다. 실험 결과 사전 자질이 추가된 LSTM-CRF는 ETRI 개체명 말뭉치의 학습데이터에서 F1 measure 기준 최대 89.34%의 성능까지 달성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.332-333
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• 2018

본 논문에서는 딥러닝 기반의 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술을 제안한다. 제안한 방법은 주행 차로, 좌우 차로, 차량 등 3 종의 이미지 데이터를 학습, 검증, 실험 데이터로 나눠 활용하였다. 주행 차로 및 차선 변경 인식을 위하여 변형된 AlexNet 모델을 개발하였다. 실험 결과 주행 차로 69.45%, 좌우 차로 66.9%, 차량 76.4%의 인식률 결과를 보여 기존 패턴인식 방법과 비교하여 우수한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.283-284
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• 2020

라즈베리파이는 교육용 프로젝트의 일환으로 개발된 임베디드 보드로서 모듈 확장성이 용이하여 사용자가 원하는대로 용도를 변경하거나 기능을 확장할 수 있다. 현재 한국 소프트웨어 교육은 프로그래밍 언어와 이론 위주의 경향이 짙은데, 이는 초기 학생들의 프로그래밍에 대한 흥미를 저하시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 사물인터넷의 대표적 입력수단으로 활용되고 있는 음성인식을 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 향후에는 TPU(Tensor Processing Unit)의 전용 소프트웨어를 사용하여 대용량의 실시간 음성인식을 GPU를 이용하여 구현함으로써 실제 물리적인 장치들을 프로그래밍으로 제어함으로써 소프트웨어의 현실 통제 가능성을 직접 체험하여 음성인식뿐만 아니라 동작 원리 및 기저 기술들에 대한 관심을 불러일으키는 하나의 좋은 교육 방법이 될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.522-524
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• 2023

화합물 관련 한국어 문서는 화합물 정보를 추출하여 그 용도를 발견할 수 있는 중요한 문서임에도 불구하고 자연어 처리를 위한 말뭉치의 구축이 되지 않아서 활용이 어려웠다. 이 연구에서는 최초로 한국 특허 문서에서 한국어 화합물 개체명 인식(Chemical Named Entity Recognition, CNER)을 위한 말뭉치를 구축하였다. 또한 구축된 CNER 말뭉치를 기본 모델인 Bi-LSTM과 KorBERT 사전학습 모델을 미세 조정하여 개체명 인식을 수행하였다. 한국어 CNER F1 성능은 Bi-LSTM 기반 모델이 83.71%, KoCNER 말뭉치를 활용하는 자연어 처리 기술들은 한국어 논문에 대한 화합물 개체명 인식으로 그 외연을 확대하고, 한국어로 작성된 화합물 관련 문서에서 화합물 명칭뿐만 아니라 물성, 반응 등의 개체를 추출하고 관계를 규명하는데 활용 될 수 있을 것이다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.4
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• pp.54-60
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• 2008

바이오인식기술을 이용하는 개인인증을 수행하는 바이오인식 시스템으로 구성되어 물리적 접근제어, 인터넷 접근제어, 전자여권 등 다양한 장소에서 신원확인의 수단으로 이용되어지고 있다. 바이오인식 시스템은 다양한 장소에서 사용되므로, 바이오정보획득, 처리, 정합 등을 수행하는 시스템이 분리되어 구축된다. 이때 각 시스템 및 시스템에서 사용/전달되어지는 정보의 변환, 도용, 훼손에 대한 보호 및 시스템에서 비인가자의 불법적인 원격침입 가능성이 발생한다. 이와같은 공격의 취약성을 방지하기 위하여 텔레바이오메트릭 시스템에 대한 보호절차를 구성하였다. 개인인증을 위하여 생체정보를 수집하거나, 이용하는데 있어서 준수하여야 하는 바이오정보보호에 대한 중요사항을 제시하고, 안전한 이용환경을 제공하기 위하여 네트워크상에서 시스템이 수행될 때 발생하는 공격 취약점을 정의하였으며, 이를 보호하기 위한 가이드라인을 구성하였다. 텔레바이오인식 시스템보호 절차에서 제시하는 가이드라인은 바이오정보 보호 정책 개발방법, 위험분석, 바이오인식 시스템 운영 및 기술 개발시에 활용할수 있다. 본고는 현재 ITU-T SG17 Q.8(Telebiometrics)에서 KISA가 추진하여 년내에 X.tpp로 제정이 예상되는 국제표준을 상세히 설명하고 있으며, 이는 곧 바이오인식 시스템을 이용한 작은규모의 물리적 접근 제어 시스템으로부터 국가적 규모의 바이오인증 시스템까지 응용가능한 텔레바이오인식 시스템 전반에 적극 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.355-358
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• 2010

모바일 환경이 발전하고 보편화됨에 따라 사용자의 상황정보를 인식하고 추론하여 서비스를 제공하는 상황인식 서비스에 대해 관심이 높아지고 있다. 상황인식 서비스는 사용자 및 주변 환경의 상황을 알아내고 공유하여 그에 맞는 서비스를 제공한다. 이를 위한 상황정보는 사용자의 요구와 주변 상황이 수시로 변화하는 이동통신 환경에서 중요하게 활용된다. 본 논문에서는 컨텍스트의 수집과 공유를 위해 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버를 구현하여 사용자 상황 정보를 시각화 하고 서로 공유할 수 있게 하였다. 상황인식에 대한 연구에는 주로 위치 및 이동에 관한 연구가 많은 부분을 차지하고 있는데, 위치정보는 상황인식을 위해 반드시 필요한 정보이며 이를 통해 사용자의 현재 상황을 파악할 수 있는 중요한 정보로 활용되고 있다. 안드로이드 기반의 컨텍스트폰 플랫폼과 컨텍스트 서버, GPS를 이용하여 사용자의 위치를 추적하거나 찾아내어 실시간으로 상대방의 위치 정보와 사용자 간의 거리를 알아내어 공유하고 맵을 통해 사용자 위치를 파악하여 위치와 관련된 서비스를 제공하려 한다.