본 연구에서 초등학생의 영어, 수학 교육에 아이들이 쉽게 접근 할 수 있도록 게임적 요소, Single Display Groupware(이하 SDG) 기술을 적용한 프로그램을 구현하였다. SDG란 하나의 컴퓨터 디스플레이에 다중 입력장치로 협동적인 작업을 할 수 있는 시스템을 말한다. SDG 기반의 영어, 수학 프로그램을 통해 학습자들은 협동학습을 수행하게 된다. 본 논문에서는 이러한 협동학습 프로그램 구현과정을 기술한다. 이 프로그램을 사용하여 초등학교 학생들에게 사용성 테스트를 실행하였다.
일반적으로 프로그램의 수행과정은 직관적으로 파악하기 어려워, 이에 대한 이해를 돕기 위하여 시각화 분야에 대한 다양한 연구가 필요하다. 시각화는 프로그램의 디버깅이나 개선에도 효과적으로 이용될 수 있을 뿐 아니라 컴퓨터 교육 분야에서도 폭넓게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 C 언어로 작성된 프로그램에 간단한 시각화 명령을 추가하고 이를 자동 변환하여 SVG 애니메이션 코드를 생성한다. 생성된 애니메이션 코드는 웹 브라우저 상에서 실행될 수 있으며 알고리즘 시각화를 위한 별도의 프로그램 작성 없이 기존 알고리즘에 간단한 명령어를 추가하여 시각화할 수 있다는 장점이 있다.
증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술로서 국방, 의료, 교육, 건축설계, 게임, 방송 등 여러 응용 분야에서 연구가 진행 중이거나 활용 중에 있다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산 방법을 소개한다.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
정보시스템의 취약성을 사전에 예방하고 보안을 강화하기 위해 여러 가지 방안이 제시되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 소스코드 수준에서의 보안성을 확보하기 위해 소스코드 자체의 보안 위험성을 검사하는 도구를 제안한다. 개발자에 의해 무심코 사용되는 위험 함수들을 검출하고 그 대안을 제시하여 소프트웨어 내부에 잠재되는 보안 위협을 예방하는 도구를 개발하고자 한다.
본 연구는 대중교통 활용도를 높이고자 효율적인 버스 환승지 추천 서비스를 설계한다. 제주데이터 허브에서 입수한 승하차데이터를 처리하여 승객수와 버스의 정류장 도착시간 등을 예측함은 물론 인터넷 연결을 통해 버스정보시스템과 연동하여 현재의 교통상황을 실시간으로 입수하여 효율적인 환승지를 추천한다. 승객은 변동되는 교통상황에 따라 이동중에도 더 좋은 환승 노선으로 변경할 수 있으며 데이터센터 관점에서는 축적되고 있는 버스 데이터의 활용도도 높일 수 있다.
본 논문에서는 머신러닝 시스템에 심각한 오류를 발생시킬 수 있는 적대적 샘플을 제작하고, 이를 이용한 적대적 공격을 효과적으로 예방하고 방어할 수 있는 Adversarial Training 기반의 AI 백신을 개발하였으며, 본 논문이 제안하는 AI 백신이 적대적 샘플을 올바르게 인식하고 AI 공격 성공율을 현저하게 낮추는 등 강인성을 확보한 것을 실험을 통해 입증하였다. 아울러 스마트폰을 통해 수행결과를 확인할 수 있는 어플리케이션을 구현하여, 교육 및 시연 등을 통해 적대적 AI 공격에 대한 심각성을 인식하고 해당 방어과정을 명확히 이해할 수 있도록 하였다.
It is not an exaggeration to say that a single fire causes a lot of damage, so fires are one of the disaster situations that must be alerted as soon as possible. Various technologies have been utilized so far because preventing and detecting fires can never be completely accomplished with individual human efforts. Recently, deep learning technology has been developed, and fire detection systems using object detection neural networks are being actively studied. In this paper, we propose a new fire detection system that improves the previously studied fire detection system. We train the YOLOv8 model using refined datasets through improved labeling methods, derive results, and demonstrate the superiority of the proposed system by comparing it with the results of previous studies.
최근 사용자에게 친근감있는 인터페이스를 제공하기 위해 자연스러운 얼굴 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 얼굴은 인간의 신체부위 중 가장 쉽게 개개인을 구분할 수 있고, 감정과 정서 등의 내적 상태를 명백하게 이해할 수 있도록 해주는 중요한 의사소통의 수단으로 여겨지고 있다. 이러한 얼굴은 이용하여 인간과 컴퓨터간의 의사 전달에 있어서 효율적으로 인간의 감정을 인식하고 전달하여 대화할 수 있도록 하기 위해서 컴퓨터상의 얼굴은 인간과 유사하게 대화할 수 있고, 감정을 표현할 수 있도록 친숙하고 현실감이 있어야 한다. 본 논문에서는 자연스러운 얼굴의 합성을 위한 얼굴 모델링 및 애니메이션 방법을 제안하였다. 특정한 사람을 모델로 한 얼굴 애니메이션을 위하여 우선 3차원 메쉬로 구성된 일반 모델(generic model)을 특성 사람에게 정합하여 특정인의 3차원 얼굴 모델을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들과 다르게 표준 한국인 얼굴을 이용한 일반 모델을 생성하여, 임의의 얼굴에 대하여 좀 더 정확하고 자연스러운 3차원 모델이 이루어질 수 있도록 하였다. 그리고 얼굴 표정합성을 위하여, 실제 얼굴의 근육 및 피부 조직 등 해부학적 구조에 기반한 근육 기반 모델 방법을 사용하여 현실감 있고 자연스러운 얼굴 애니메이션이 이루어질 수 있도록 하였다. 이러한 얼굴 모델링 및 합성 기술은 화상회의, 가상현실, 교육, 영화 등 여러 분야에서 활용될 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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