• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.375-376
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• 2023

정보기술의 발전으로 인해 코딩 교육의 중요성이 부각되고 있다. 코딩 교육과 다양한 분야와 융합된 교육 모델이 제시되고 있으며 그 중 드론을 활용한 코딩 교육 방법이 일부 존재하지만 오락성이 강조되거나 드론 조종에 초점을 두고 있어 코딩 역량 향상에는 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 안전성을 보장하고 코딩 역량 향상을 위해 드론 교육에 적용 가능한 교육용 심볼릭 코딩 어플리케이션을 제시한다. 제시하는 어플리케이션은 사용자가 SW 설계 수준의 순서도 기반 심볼릭 코딩을 학습하고 코딩 결과를 드론 시뮬레이션 또는 실제 드론에 적용하여 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 학습자들에게 실제적인 코딩 경험을 제공하고 창의적인 문제 해결 능력과 창의성 향상을 기대할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.15-27
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• 2010

PBL(Project Based Learning)은 학업성취도 및 문제해결력 향상에 효과적인 교수-학습방법으로 프로그래밍 교육에 널리 적용되고 있다. 하지만 학습 초기의 진입장벽이 높은 프로그래밍 학습에서 PBL의 장점이 발휘되기 위해서는 수업설계시에 학습동기 유발전략이 요구된다. 이러한 학습동기 유발전략은 학습자의 학습양식을 고려하여 적용하였을 때에 효과적이지만, 아직까지 PBL 기반의 프로그래밍 수업에서 학습동기 향상을 위해 학습양식에 따라 고려해야 할 요소에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 PBL 기반의 프로그래밍 수업에서 학습양식에 따라 학습동기에 어떠한 차이가 있는지를 분석하고, 이를 토대로 수업설계시 고려해야 할 요소에 대한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해, ARCS 모델을 중심으로 설계된 시뮬레이션을 제작해보는 PBL 프로그래밍 수업을 실시하였다. 사전에 학습동기검사, 학습양식검사를 실시하였고 실험조치 후 사후 학습동기를 검사한 결과, 학습자의 학습동기에 유의미한 차이가 나타났다. 끝으로, 학습양식에 따른 ARCS 모델의 하위 요소별 차이를 비교 분석하여 PBL 기반의 프로그래밍 수업설계에 있어서의 시사점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.45-46
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• 2019

본 논문에서는 Upper Confidence Bound (UCB)를 이용한 효율적인 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 e-greedy 등 강화학습의 보상을 극대화 할 수 있는 행동을 선택하는 것과 다르게, 제안된 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법은 각 상태에서 행동을 선택한 횟수를 추가적으로 고려한다. 이는 보다 효율적인 강화학습의 탐구(Exploration)를 가능케 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy 및 softmax를 기반으로 한 패킷 스케줄링 기법에 비해 정확도 측면에서 향상된 정확도를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.115-116
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• 2019

SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.127-135
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• 2006

기존 지구의를 이용한 교육은 학습 교재와 지구의가 개별적으로 구성되어 있기 때문에 학습 내용이 단순하고 학습 단원과의 관련성이 다소 부족하다. 따라서 본 연구에서는 학습 내용과 지구의간의 연계성을 고려한 멀티미디어 기반의 교육용 지구의 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 컴퓨터 제어를 기반으로 하는 지구의 장치와 학습용 소프트웨어로 구성된다. 지구의 장치는 태양을 중심으로 스스로 자전하는 기능을 제공하며, 컴퓨터와 지구의를 연동하여 학생들에게 보다 효과적이며 시각적인 교육 환경을 제공한다. 학습용 소프트웨어는 각 나라의 시차, 기후, 문화. 교육정보 등에 관한 멀티미디어 콘텐츠를 제공하며, 또한 이 소프트웨어는 지구의 공전을 시뮬레이션 할 수 있다. 지구의 장치는 컴퓨터와 연동하지 않을 경우 오프라인으로 동작할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 산학협력에 의해서 개발되었으며 주요 전시회에 참가하여 좋은 반응을 받았으며 향후 상품화를 추진할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.659-660
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• 2021

본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과에 비해 네트워크로 전달해야 하는 데이터가 압축되어 개수가 줄어드는 결과를 얻었으며, 그로 인해 네트워크 단계에서 필요한 I/O 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.23-29
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• 2023

본 논문은 강화학습을 통해 이족보행에 대한 모션 캡처를 통해 참조 모션의 데이터들을 기반으로 근골격 캐릭터의 시뮬레이션을 적은 비용으로 높은 품질의 결과를 얻을 방법을 소개한다. 우리는 참조 모션 데이터를 캐릭터 모델이 수행할 수 있게끔 재설정을 한 후, 강화학습을 통해 해당 모션을 학습하도록 훈련시킨다. 참조 모션 모방과 근육에 대한 최소한의 메타볼릭 에너지를 결합하여 원하는 방향으로 근골격 모델이 이족보행을 수행하게끔 학습한다. 이러한 방법으로 근골격 모델은 기존의 수동으로 설계된 컨트롤러보다 적은 비용으로 학습할 수 있으며 높은 품질의 이족보행을 수행할 수 있게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.334-337
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• 2020

코로나감염-19, 사스, 메르스 등 바이러스성 질병이 전세계적으로 확산되어 많은 인구가 감염되어 왔다. 바이러스성 질병의 확산 예측 및 종결을 위해 실제 감염자 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션 연구는 반드시 필요하다. 본 연구는 지역 내 클러스터 감염 시뮬레이션을 위한 바이러스 감염모델을 제안한다. 제안하는 모델은 여러 개의 셀로 구성되어 있으며, 각 셀은 군집을 표현하고 있다. 본 논문에서 제안한 모델은 실제 데이터를 기반으로 하여 정확도가 높으며, 이를 바탕으로 향후 지역의 특성을 반영한 전파 시뮬레이션 혹은 지역 간의 전파를 예상하는 시뮬레이션의 기초로 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.109-123
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• 2024

딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.199-202
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• 2004

강의 중심적인 공학교육은 공학기피라는 사회현상과 더불어 관련 기술 및 이론의 습득에 어려움을 초래하고 있다. 따라서 학습자의 흥미를 유도할 수 있고, 보다 효율적인 교육방법의 도입이 필요하다. 교수방법의 보조 수단으로서 자바 기술을 이용한 CAI형 웹 기반 전자계 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이션 모듈은 자바 애플릿으로 개발하였으며, 학습자가 직접 문제에 대한 물리적 파라메터를 설정할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 계산결과는 컴퓨터 애니메이션을 통하여 학습자의 흥미와 이해를 도울 수 있도록 배려하였다. 또한 시뮬레이션 모듈의 통합과 효율적 관리 및 학습자원의 재활용성을 고려하여 e-Learning 기술 표준인 SCORM의 적용 가능성도 검토하였다.