• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.859-872
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• 2016

초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제13권3호
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• pp.351-364
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• 2003

Clairaut의 <기하학 원론>은 Euclid의 <원론>의 논리-연역적인 전개 방식에 대항하여 역사발생적 원리에 입각하여 쓰여진 최초의 기하 교재이다. 본 논문은 <기하학 원론>을 고찰함으로써 Clairaut가 생각한 역사발생적 원리를 파악하고, 아울러 학교 수학에의 적용 방안을 탐색하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, <기하학 원론>의 내용 전개 방식으로부터 저자의 기본 아이디어에서 비롯된 다섯 가지 특징을 추출한다. 필요에 의한 기하의 출현, 실생활 문제 해결을 통한 접근, 초보자에게 자연스런 방법으로서 직관적 요소와 논리적 요소의 조화, 기본 원리의 파악, 활동적 원리의 구현. 이러한 특징은 Clairaut의 역사발생적 원리를 구체적으로 드러내며, 기하 영역의 교재 구성 및 교수 실제를 위한 시사점을 제공한다. 그리고, 학교 기하에서 매우 유용한 두 개의 정리를 예로 들어 그의 역사발생적 원리를 재음미한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제20권3호
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• pp.205-224
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• 2017

싱가포르의 초등학교 수학과 교육과정에서 문제 해결 능력의 향상을 위한 시각적 도구로써 모델 메소드가 적용된다. 그러나 모델 메소드가 실제 싱가포르의 초등학교 수학 교과서에 어떻게 적용되고 있는지 살펴본 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 싱가포르의 초등학교 수학과 교육과정에서 모델 메소드와 관련된 내용을 추출하고, 교과서에 적용된 모델 메소드의 특징을 분석하였다. 구체적으로 모델 메소드가 적용된 단원 및 차시의 특징, 수와 연산별 도입 및 적용의 특징을 추출하여 모델 메소드가 어떤 목적으로 어떻게 적용되고 있는지 살펴보았다. 분석 결과, 모델 메소드는 연산이나 문장제와 관련된 단원과 차시에 적용되고, 자연수, 분수, 소수로 적용 범위가 확대된다. 연산의 종류 측면에서 살펴보면 1~2학년에서는 덧셈과 뺄셈에만 적용하고, 3학년 이후에 곱셈과 나눗셈에 확대 적용하여 단계적이고 체계적으로 적용된 모습을 볼 수 있다. 또한 문제 해결 과정의 모든 단계에 명시적으로 적용하고 있다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 문제의 구조를 탐색할 수 있는 하나의 모델을 교과서 전체에 일관되고 체계적으로 적용하는 것에 대한 시사점을 논의하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.425-438
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• 2012

본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술 기반으로 사용자의 손 움직임과 가상객체 사이의 자연스러운 상호작용을 위한 증강현실 시스템을 제안한다. 기존의 증강현실 시스템은 마커를 이용하거나 트랙커 같은 센서를 직접 조작해야 했기 때문에 사용자에게 불편함을 제공한다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 손 움직임을 증강현실 시스템에 적용한다. 또한 가상객체의 움직임에 물리적 현상을 적용하여 현실감을 부여한다. 제안한 시스템은 마커를 이용하여 기하학적 정보를 얻어 가상의 공이 움직이는 가상공간, 벽돌 등의 시스템 환경을 구성하였으며, 사용자의 손 움직임은 테이핑을 통하여 특징점을 추출하여 정보를 얻는다. 이 특징점을 이용하여 손 위에 가상 평면을 안정적으로 정합한다. 가상의 공의 움직임은 포물선 방정식을 이용하여 기본적으로 포물선 움직임을 보이고, 평면 또는 벽돌에 충돌이 발생할 경우에는 가상 공의 위치와 평면의 법선벡터를 이용하여 가상 공의 움직임을 보였다. 실험을 통해 충돌 시 발생되는 잘못된 공의 위치에 대해 보정되는 과정을 보였고, 증강된 가상객체의 떨림과 수행속도에 대해 마커를 이용한 시스템과 비교하여 제안한 시스템으로 대체할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권4호
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• pp.547-561
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• 2010

통계학은 학교수학의 일부분으로 포함되어 있지만 전통적인 수학과는 본질적으로 다른 점을 많이 가지고 있다는 연구결과가 보고되어 왔다. 그러나 통계 고유의 특징에 대한 교육 연구, 특히 학교수학의 다른 영역과 차별되는 통계적 개념 이해에 대한 실증적인 자료와 논의가 매우 부족하다. 그러므로 수학적 사고 능력과 통계적 개념 이해 능력이나 통계적 사고 능력 사이의 관계에 대한 논의가 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 통계적 사고의 근간을 이루는 몇 가지 핵심 개념들을 추출한 후, 수학적으로 우수한 능력을 갖춘 학생들이 이 통계적 개념들을 이해하는 정도를 조사하였다. 조사 결과, 수학적으로 우수한 능력을 갖춘 학생들이 자연스럽게 발달시킨 개념과 발달시키지 못한 개념이 있었다. 수학적 능력과 통계적 개념 이해 수준 사이에는 낮은 상관관계가 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.185-188
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• 2017

고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화 운동이 중요하다. 본 본문에서는 노인이 자연환경 속에서 운동을 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠를 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 키넥트 센서를 사용하여 골격 모델의 특정 점을 추출하고 특징벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방 받아 운동을 수행할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1136-1141
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• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.115-132
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• 2019

오늘날 조형예술의 새로운 표현 가능성의 확장은 새로운 재료의 등장과 적용에 힘입은바 크다. 화예디자인 분야에 있어서도 과거의 자연재료 일변도의 경향성에서 벗어나 다양한 새로운 재료를 활용하여 새로운 표현을 추구하는 경향이 발견된다. 본 연구는 그러한 탐구의 하나로 현대적 소재의 특징을 활용하여 화예작품을 창작함에 있어 방법적 접근을 시도한 연구이다. 연구자는 현대적 소재를 활용하여 특별한 효과와 느낌을 연출한 조형작품의 사례를 이미지로 수집하여, 그 특징이 연출되는 이유와 원리를 행동장면분석기법을 사용하여 기술문으로 추출한 후, 다시 이를 근거이론방법론을 적용하여 일련의 이론으로 정리하였다. 구체적으로는, 투명성, 조명, 오브제결합, 소재결합, 반사, 형태구성의 6개 상위 카테고리 안에 24개의 중간 레벨의 이론 그룹과 41개의 하위 레벨의 이론 그룹으로 구성된 총 100개의 가이드라인을 도출하였다. 이를 바탕으로 연구자는 자신의 창작 과정에 도출된 가이드라인을 선택, 적용하여 작품을 전개시킴으로써 그 이론적 체계의 효과성을 실험하였다. 본 연구의 의의는 화예작품 창작에 있어 작가의 표현을 탐구함에 있어 직관적 과정을 보완할 수 있는 방법적 접근의 가능성을 실험한 점에서 찾을 수 있겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2095-2102
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• 2017

본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠는 사용자의 운동 능력에 따라 개인별 운동 처방을 하여 이를 통해 노인 개개인에게 맞춤형 프로그램을 제공한다. 고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화운동이 중요하다. 본 논문에서는 노인이 자연환경 속에서 본인이 운동 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 Kinect 센서를 사용하여 골격 모델의 특징점을 추출하고 특징 벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방받아 운동을 수행할 수 있다. 키넥트 센서의 인식 테스트 결과 80%~97%의 정확도를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.