• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.617-620
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• 2010

최근 증강현실(Augmented Reality)에 대한 관심이 증대되고, 이와 관련된 기술들이 발전함에 따라서 증강현실이 다양한 분야에 적용하려는 시도가 늘어나고 이에 대한 활용에도 기대가 모아지고 있다. 본 논문에서는 증강현실을 이용하여 유아용 학습 콘텐츠를 제작하고 구현하였다. 구현한 콘텐츠는 가상세계와 실제세계의 정확한 상호작용을 위하여 도서의 표지에 있는 마커에 유아에게 친숙한 캐릭터를 띄우므로 집중력을 높임과 동시에 학습보조자가 원활하게 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠의 페이지마다 여러 마커를 동시에 두어 콘텐츠의 일부분이 장애물에 의해 가려지더라도 원활한 마커 인식을 할 수 있도록 하였고 상황에 맞게 3D 모델(2D, 동영상 포함)이 증강되는 동시에 사운드가 재생되도록 하여 학습에서의 현존감과 몰입을 높여 학습효과를 극대화하는 결과를 얻을 수 있도록 제작하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.424-437
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• 2016

본 연구는 증강현실 기술이 적용된 학습 콘텐츠를 활용한 교육이 성인 학습자의 학업 성취, 학습 흥미, 몰입에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 증강현실은 학습의 효과를 향상시키기는 유용한 도구로 인정되어 왔으나, 관련 선행 연구의 대부분은 저 연령의 피험자만을 대상으로 학습 결과를 비교하는 형태로 수행되었다. 따라서 본 연구는 성인 학습자의 학습 효과 향상을 목적으로 증강현실을 적용한 결과를 분석함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고 증강현실 기술이 지닌 교육적 효용성의 논의를 확대하고자 하였다. 본 연구의 대상은 전문 IT 교육을 이수중인 성인 80명을 선정하였으며, 이들을 두 개 집단(각 40명)으로 나누어 증강현실 콘텐츠를 활용한 교육과 기존 텍스트 형태의 교육을 각각 2주 간 실시하였다. 연구의 결과, 첫째, 학업 성취도 측면에서 증강현실 기반의 학습과 기존 교재 위주의 학습 결과는 통계적으로 유의미한 차이가 없음이 밝혀졌다. 둘째, 학습 흥미의 경우 증강현실 콘텐츠 기반의 학습 집단에서 보다 높게 나타났다. 셋째, 학습 몰입에 있어서 증강현실 콘텐츠를 활용한 집단은 기존 교재 위주의 학습 집단보다 더 높은 수준의 몰입을 보였다. 본 연구에서 얻어진 결과가 성인 학습자 대상의 실제 교육현장에 적용한 실증적 검증임을 고려할 때, 이는 증강현실 기반 교육 콘텐츠의 효용성에 대한 논의 대상을 보다 다양한 연령대로 확장했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.578-586
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• 2021

종단간 음성인식기의 성능향상을 위한 변분 오토인코더(Variational AutoEncoder, VAE) 및 비교사 데이터 증강(Unsupervised Data Augmentation, UDA) 기반의 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 원래의 음성데이터를 이용하여 VAE 기반 증강모델과 베이스라인 종단간 음성인식기를 학습한다. 그 다음, 학습된 증강모델로부터 증강된 데이터를 이용하여 베이스라인 종단간 음성인식기를 다시 학습한다. 마지막으로, 학습된 증강모델 및 종단간 음성인식기를 비교사 데이터 증강 기반의 준지도 학습 방법으로 다시 학습한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 증강모델은 기존의 종단간 음성인식기의 단어오류율(Word Error Rate, WER)을 개선하였으며, 비교사 데이터 증강학습방법과 결합함으로써 성능을 더욱 개선하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.79-80
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• 2022

본 논문에서는 데이터 증강 기법 중 하나인 EDA를 적용하여 BERT 기반의 감성 분류 언어 모델을 만들고, 성능 개선 방법을 제안한다. EDA(Easy Data Augmentation) 기법은 테이터가 한정되어 있는 환경에서 SR(Synonym Replacement), RI(Random Insertion), RS(Random Swap), RD(Random Deletion) 총 4가지 세부 기법을 통해서 학습 데이터를 증강 시킬 수 있다. 이렇게 증강된 데이터를 학습 데이터로 이용해 구글의 BERT를 기본 모델로 한 전이학습을 진행하게 되면 감성 분류 모델을 생성해 낼 수 있다. 데이터 증강 기법 적용 후 전이 학습을 통해 생성한 감성 분류 모델의 성능을 증강 이전의 전이 학습 모델과 비교해 보면 정확도 측면에서 향상을 기대해 볼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.459-468
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• 2013

증강현실의 기술이 발전함에 따라서, 증강현실이 다양한 분야에 적용하려는 시도가 늘어나고 이에 대한 활용에도 기대가 모아지고 있다. 요즘 국내에서 다문화 사회로의 변모와 국외에서는 한류의 영향으로, 한국어를 배우려는 한국어 학습자들이 증가하고 있다. 또한 정보통신기술의 발달로 교육 매체가 다양해짐에 따라, 최신 기술을 도입한 한국어 학습 콘텐츠 개발에 관심을 기울이고 있다. 하지만 증강현실을 활용한 한국어 콘텐츠 개발이 미비하여 본고는 증강현실을 활용한 한국어 학습 콘텐츠 개발 사례를 소개하고자 한다. 지금까지의 한국어 교육은 책을 읽거나 영상물을 통한 지식 학습에 국한되어 있어서 본 연구는 한국어 교육의 학습 효율성을 높이고 학습자가 학업 성취, 흥미, 몰입을 높이는 학습 콘텐츠를 만들고자 하였다. 한국어 학습 콘텐츠를 개발함에 있어 동화의 교육적 이점과 배경지식의 용이성을 고려하여 동화를 매개로 한국어 학습 콘텐츠를 구상하였고 컴퓨터, 화상카메라, 그리고 마커가 있으면 증강현실이 가능하게 할 수 있는 구현 방법으로 제작하였다. 증강현실 기술을 충분히 느낄 수 있는 동화 콘텐츠와 한국어를 학습할 수 있는 학습 콘텐츠로 구성되어 있어 증강현실 기술을 활용할 수 없는 상황에서도 한국어 학습을 가능하게 하여 기존의 학습 매체와 새로운 학습 매체의 조화를 이룬다. 본 연구의 결과를 바탕으로 하여 한국어 교육에서 증강현실이라는 새로운 기술을 이용한 연구가 활성화되기를 기대하며 향후 다양하고 상용화할 수 있는 증강현실 한국어 콘텐츠가 개발되어야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델의 인컨텍스트 러닝과 프롬프팅을 활용하여 수치 추론 태스크 데이터셋을 효과적으로 증강시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 또한 모델로 하여금 수치 추론 데이터의 이해를 도울 수 있는 전처리와 요구사항을 만족하지 못하는 결과물을 필터링 하는 검증 단계를 추가하여 생성되는 데이터의 퀄리티를 보장하고자 하였다. 이렇게 얻어진 증강 절차를 거쳐 증강을 진행한 뒤 추론용 모델 학습을 통해 다른 증강 방법론보다 우리의 방법론으로 증강된 데이터셋으로 학습된 모델이 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보였다. 실험 결과 우리의 증강 데이터로 학습된 모델은 원본 데이터로 학습된 모델보다 모든 지표에서 2%p 이상의 성능 향상을 보였으며 다양한 케이스를 통해 우리의 모델이 수치 추론 학습 데이터의 다양성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.249-253
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• 2020

상호참조해결은 문서 내에 등장하는 모든 멘션 중에서 같은 의미를 갖는 대상(개체)들을 하나의 집합으로 묶어주는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결의 학습 데이터는 영어권에 비해 적은 양이다. 데이터 증강 기법은 부족한 학습 데이터를 증강하여 기계학습 기반 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법 중 하나이며, 주로 규칙 기반 데이터 증강 기법이 연구되고 있다. 그러나 규칙 기반으로 데이터를 증강하게 될 경우 규칙 조건을 만족하지 못했을 때 데이터 증강이 힘들다는 문제점과 임의로 단어를 변경 혹은 삭제하는 과정에서 문맥에 영향을 주는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 이용하여 기존 규칙기반 데이터 증강 기법의 문제점을 해결하고 한국어 상호참조해결 데이터를 증강하는 방법을 소개한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터에서 CoNLL F1 1.39% (TEST) 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.446-450
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• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-447
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• 2023

검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.419-427
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• 2012

본 논문에서는 학교 교실 수업에 교육용 로봇과 증강 현실 기술을 결합하여 적용하였을 때 증강 현실과 로봇이라는 기술적인 요소가 학습자의 학습 경험에 어떤 영향을 미치는지를 알아보는데 중점을 두었다. 이를 위해 증강현실과 로봇 기술을 결합한 인터랙티브 학습 환경과 수업 모형을 개발하고 교실 수업에 적용하였다. 개발된 학습모형은 기존의 문제중심학습 모형을 기반으로 하였다. 개발된 시스템은 초등학교 5,6학년 18명을 대상으로 정규수업 시간에 8주간 적용하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 로봇과 증강 현실을 결합한 인터랙티브 학습 경험을 통해서 학생들의 창의성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 연구결과 특이점은 증강현실과 로봇이라는 새로운 기술테크놀로지를 통해 성적이 하위권 학생들이 상위권 학생들보다 창의성 점수가 크게 증가함을 알 수 있었다.