본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘은 주어진 영상 내에 존재하는 보행자들 중 특정 보행자를 검출해내는 방법이다. 최근까지 보행자 재 검출 알고리즘에 대한 여러 연구가 진행되어 오고 있지만 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 영상 데이터를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이나 조명의 조건, 보행자를 촬영한 방향 등에 따라 정확도가 떨어지는 현상이 발행한다. 이에 따라, 보행자 재 검출 알고리즘을 수행하는데 있어서, 조명 등의 조건에 구애 받지 않고 정확한 검출을 할 수 있도록 style transfer를 이용하여 영상을 변형하여 보행자 재검출을 수행하는 연구를 진행한다.
본 연구는 대학 이러닝에서 학습자-교수자, 학습자-콘텐츠, 학습자-시스템간의 상호작용이 학습자들이 인지하는 수업만족도 및 학업성취도와 어떤 관련을 갖는지 분석하고자 하였다. 이를 위해 경기도 소재 대규모 대학의 이러닝 강좌 중 학습자-교수자 상호작용이 있었던 수업과 없었던 수업에 참여한 학생 184명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 학습자-교수자와의 상호작용이 있었던 수업에서 학습자-콘텐츠, 학습자-시스템간의 상호작용도 많이 있었고, 상호작용과 수업만족도, 학업성취도 요인간의 상관관계 분석에서는 모두 유의한 관계가 있었다. 수업만족도와 학업성취도 모두 학습자-콘텐츠 상호작용의 영향력이 가장 컸으며, 수업만족도에는 시스템과의 상호작용이, 학업성취도에는 교수자와의 상호작용이 그 다음으로 영향력을 미쳤다. 이러한 연구 결과를 토대로 첫째, 학습자들은 이러닝에서 학습을 혼자 콘텐츠를 이해하는 것으로 인식하고 있기 때문에 질 좋은 교육콘텐츠의 개발지원 및 수업에서의 제공방식에 대한 논의가 필요하며, 둘째, 학습자-교수자 상호작용의 활성화를 위해 교수자 대상의 워크숍 및 교육지원이 필요하다는 것과 셋째, 본 연구에서는 발견되지 않은 학습자간 상호작용도 수업만족도 및 학업성취도에 매우 중요한 상호작용 유형으로, 이를 활성화시킬 수 있는 방안에 대한 논의도 필요함을 제안하였다.
정확한 보행자 지체 모형은 보행자 중심의 신호교차로 평가에 있어 핵심 요소이다. 신호화된 보행자 횡단보도에서 녹색시간동안 보행자 횡단 행태는 매우 다양하며, 보행자의 도착 행태는 임의도착과 보행군으로 구성된다. 따라서 정확한 보행자 지체를 산정하기 위해서는 보행자의 횡단과 도착 행태가 고려되어야 한다. 이러한 필요성에도 불구하고, 도로용량편람(HCM)은 보행자 도착과 횡단 행태를 반영하지 않은 간략한 보행자 지체모형을 권고하고 있다. 이러한 이유로, 보행자 중심적인 신호교차로의 설계 및 운영에 대한 의사결정을 위해서는 다양한 신호화된 단일 횡단보도 및 신호교차로에 적합한 보행자 지체 모형이 요구되고 있다. 본 연구에서는 보행자의 도착과 횡단 행태를 기반으로 새로운 보행자 지체모형을 제시한다. 제안되는 모형은 신호화된 단일 횡단보도 보행자 지체모형과 신호교차로 보행자 지체모형으로 구성된다. 단일 횡단보도 지체모형은 보행자 녹색시간 동안 보행자 횡단 행태를 기반으로 개발되었다. 신호교차로 지체모형은 보행자 횡단과 보행군 도착 행태를 기반으로 개발되었다. 수치 모의실험을 통한 평가결과, 제안되는 지체모형은 다양한 보행자 횡단과 도착 행태를 고려하기 때문에 HCM 모형의 과대/과소추정 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보였다.
차량과 보행자의 충돌시에는 충돌의 원인을 규명하는데 필요한 선회특성이 나타나게 된다. 지금까지의 연구에서는 보행자의 운동형태를 기초 물리학에서 유도된 공식으로 표현하였다. 그 결과 차량과 보행자의 다양한 변수에 대해 충분한 고려를 하지 못하였다. 그러한 한계를 극복하기 위하여 동역학적 시뮬레이션 프로그램인 MADYMO를 이용하여 다양한 조건하에서의 보행자 충돌 형태를 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션에서 차체와 보행자 더미는 강체, 조인트, 스프링으로 모델링하였다. 보행자 시뮬레이션은 차량의 속도별로 수행되었으며 그 결과를 이전의 기초 물리학 공식과 비교하였는데 이전의 공식은 보행자의 상태조건을 제대로 반영하지 못함을 알수 있었다. 따라서, 보행자 충돌시에 차량과의 충돌현상에 대해 명확히 설명해 주는 동역학적 시뮬레이션을 사용하여야 한다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
건설사업의 핵심 주체는 크게 발주자, 설계자, 시공자로 구분할 수 있다. 특히, 발주자는 건설 프로젝트를 생성시키는 주체이며 건설사업의 생산성 및 효율성 역시 궁극적으로는 발주자에 의해 결정된다. 팀 작업으로 이루어지는 건설사업의 성격 상, 발주자의 다양한 역할 중 리더십은 무엇보다 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 건설 프로젝트의 다양한 성공 사례 중 발주자의 리더십이 프로젝트의 주요 요인으로 보고된 사례를 중심으로 건설 프로젝트에서의 Blest Practice를 분석함으로서 발주자 리더십과 Beest Practice와의 관계를 발굴하는데 있다. 이를 통해 발주자 리더십의 속성에 대한 이해를 높이고, 발주자의 Best Practice 실천을 위한 주요 초점을 제시하고자 한다.
전자메일(e-mail)시스템은 인터넷을 통해 개인의 정보를 전달하는 매체로 가장 많이 사용된다. 그러나 송신자의 위변조 및 다수 사용자에게 메일을 전송하는 기법 등을 이용한 전자메일의 역기능 또한 늘어나고 있는 추세이다. 본 논문에서는 송신자의 위변조를 막기 위해 보안카드를 이용한 송신자 인증 기법을 제안 한다. 송신자는 메일 전송시 보안카드의 특정 코드번호를 송신자의 메일 서버로부터 요청 받는다. 송신자는 메일 서버로부터 요청 받은 코드 번호를 입력해 송신자 인증 절차를 거친 후 세션키를 생성한다. 생성된 세션키는 송신자의 서명 및 메시지를 안전하게 전송할 수 있는 암호화 키로 사용된다. 제안한 기법은 송신자 인증과 송신자 서명 및 메시지 암호화를 통해 기존의 스팸 방지 기법 보다 더욱 안전한 인증 구조를 제공한다.
본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.
외국어를 학습하는 데 있어서 해당 외국어의 의사소통 능력을 향상시키고 평가한다는 것은 상당히 큰 중요성을 가진다. 교실에서 학습자의 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기 능력을 통해 학습자의 언어 능력을 함양하고 평가하기 위해 어떠한 연습문제나 시험 혹은 평가방법을 사용하느냐 하는 것은 학습자의 학습동기에 지대한 영향을 미친다. 왜냐하면, 보통 학습자들은 교수자가 무엇을 가르치고 기대하며 평가하느냐에 따라 자신들의 학습방법을 맞춰 나가기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 보다 적극적인 학습자들의 참여를 유도하고 유연성 있는 학습자 중심의 학습법을 고양시키며 다양한 언어능력을 고취시키기 위하여, 효과적인 외국어 학습법의 하나로 알려진 paraphrasing을 학습에 활용하고자 한다. 특히 paraphrasing은 일상생활 속에서도 의사소통을 원활히 하기 위한 수단으로서 글 바꿔 쓰기 혹은 말 바꿔 말하기로 활용되기도 하나, 본 소논문에서는 paraphrasing이 학습을 목적으로 하는 학습현장에서 활용되었다는 것을 감안하여 의역을 통한 학습 혹은 의역학습법을 소개하고자 한다. 실제로 paraphrasing은 언어 및 외국어 학습자들에게 상당히 효과가 있는 것으로 알려진 것에 비해 실제로 한국어 교육현장에서 사용한 연구들은 거의 찾아 볼 수가 없다고 해도 과언이 아니다. 따라서, 의역학습법을 학습현장에서 도입했을 때 경험한 여러 시행착오를 바탕으로 실질적으로 교실에서 사용된 예시들을 소개하고, 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우는 외국인 학습자들에게 paraphrasing을 사용한 새로운 한국어 교수방법과 평가 도구를 제안하고자 한다. 이를 통해, paraphrasing이 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우고자 하는 외국 학습자들에게 효과적인 언어학습 도구로서 실질적으로 교육현장에서 널리 사용될 수 있는 계기가 되었으면 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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