• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권1호
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• pp.62-75
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• 2022

이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정 중 '태양'에 관한 내용 요소를 중심으로, 3D 프린터를 활용한 체험형 STEAM(Science, Technology, Engineering, Arts & Mathematics) 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 2개의 중학교 77명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결력, STEAM 태도 및 수업만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D프린터를 활용하여 태양촉각모델을 제작하고 시각장애 체험을 통해 학생들이 체험 위주의 적극적인 학습이 가능하도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '소통', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '배려', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p< .05)를 얻었다. 셋째, 3D프린터 활용 시각장애 중심의 체험형 STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.66 ~ 3.97로, 전반적으로 수업에 대한 긍정적인 반응을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.349-357
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• 2021

최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.177-184
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• 2021

본 연구는 평생교육프로그램 개발 및 평가 과정 중 요구분석 단계에서 개인적 요구와 사회적 요구도를 확인할 수 있는 평생교육프로그램 사회적 요구분석 모형을 개발하는 것이 목적이다. 이 연구의 주요 과정과 내용은 다음과 같다. 첫째, 한국평생교육 6진 분류체계에 근거한 질문항목으로 설문지를 만들어 요구도 조사의 결과를 프로그램 개발에 적용할 수 있도록 내용을 구성하였다. 둘째, 개인적 요구와 사회적 요구도를 동시에 측정할 수 있도록 설문지를 구성하였다. 셋째, 재구성하여 개발한 요구분석 설문지를 사용하여 평생교육 요구 조사를 실시하고 t-검정, Borich의 요구도, The Locus for Focus 모델을 통해 개인적 요구도와 사회적 요구도를 모두 고려한 요구분석 모형을 적용하였다. 요구분석 결과, 개인적 요구도와 사회적 요구도가 모두 높은 것으로 나타났다. 이 중 자격인증과 같은 개인적 요구도는 낮지만 사회적 요구도가 높은 것으로 확인되었다. 이는 개인의 요구는 없지만 사회적으로 필요한 프로그램이 개설되어야 하는 당위성을 대변해주는 결과이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 요구 조사 설문방법과 요구분석 우선순위 결정 모형을 활용하여 개별 평생교육기관들이 학습자의 요구를 조사하여 분석한다면 사회적으로 반드시 필요한 프로그램들이 개설되는 계기가 될 수 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.697-702
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• 2022

PET에서 영상화를 위해서는 검출기에 입사한 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 측정해야한다. 이를 위해서 기존 시스템에서는 섬광 픽셀의 평면 영상을 획득하여, 각 섬광 픽셀이 영상화된 영역을 분리한 후, 섬광 픽셀의 위치를 특정하여 디지털 신호로 획득한다. 본 연구에서는 검출기의 광센서에서 형성되는 신호를 바탕으로 딥러닝 방법을 적용하여, 여러 절차를 거치지 않고 직접 디지털 신호로 획득하는 방법을 개발하였다. 이에 대한 검증 및 위치 측정의 정확도 평가를 위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 6 × 6 섬광 픽셀 배열과 4 × 4 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 섬광 픽셀의 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜, 앵거 식을 통해 4채널의 신호로 합산하였다. 획득된 신호를 사용하여 딥러닝 모델을 학습한 후, 섬광 픽셀의 서로 다른 깊이 방향에서 발생된 감마선 이벤트에 대한 위치를 측정하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀 및 위치에서 정확한 결과를 보였다. 본 연구에서 개발한 방법을 PET 검출기에 적용할 경우, 보다 편리하게 섬광 픽셀의 위치를 디지털 신호로 측정할 수 있을 것이다

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.125-148
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• 2022

본 연구의 목적은 International Baccalaureate Diploma Programme(이하 IBDP)의 수학 교과서와 우리나라 고등학교 수학 교과서의 함수 단원의 문제 중 모델링 문제의 수와 특징을 비교·분석하는데 있다. IBDP 교과서 3종과 우리나라 교과서 9종 선택한 후 이원분류법을 사용하여 교과서의 모든 문제를 실세계 문제와 그렇지 않은 문제로 분류한 후 실세계 문제는 수학적 모델 설정의 필요성에 따라 문장제와 모델링 문제로 분류한 다음 모델링 문제는 일반적 응용문제와 적절한 모델링 문제로 분류하였다. 12 종의 교과서 중 모델링 문제를 가장 많이 포함한 교과서는 IBDP의 '수학: 응용과 해석 HL' 교과서로 전체 문제대비 50.41%의 모델링 문제 비율을 나타내었다. 이 교과서는 2%에서 9% 사이의 모델링 문제 비율 분포를 보인 다른 교과서에 비해 학습자들에게 현저히 높은 모델링 기회를 제공하였다. 수학적 모델링의 6가지 하위 행동 요소 중 '수학적 분석' 요소와 '해석과 결과에 대한 분석' 요소는 모델링 문항 수와 매우 유사한 정도로 가장 많이 나타났으며 '수학화' 요소가 뒤를 이었다. 위의 연구 결과로 모델링 문제들에 대한 분석을 통해 각 교과서에서 등장하는 모델링 문제의 수와 비율에 대한 비교와 모델링 문제에서 어떠한 모델링 하위행동요소가 어느 정도로 나타나는지에 대한 이해에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제25권2호
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• pp.179-195
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• 2022

2015 개정 수학과 교육과정에서 제시하는 수학 교과 역량 중 의사소통 능력은 학생들의 수학 학습을 위한 수단이자 목표로서 중요한 역할을 한다. 이에 수학을 가르칠 때 학생들의 의사소통 능력을 신장하기 위한 방안을 모색하고 실제 학생들의 의사소통 능력을 면밀히 분석하는 것은 의미 있는 일이다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 분수의 나눗셈에 초점을 둔 의사소통 능력을 조사하여 그 결과를 분석하였다. 이를 위해 의사소통 능력의 네 가지 하위요소(수학적 표현의 이해, 수학적 표현의 개발 및 변환, 자신의 생각 표현, 타인의 생각 이해)에 따라 검사지를 개발했다. 연구 결과, 학생들은 분수의 나눗셈의 원리를 다양한 수학적 표현으로 이해하고 나타낼 수 있었다. 학생들은 수학적 표현의 개발 및 변환, 자신의 생각 표현 측면에서 수학적 아이디어를 시각적 모델로 표현하는 것보다 수식으로 표현하고 해결하는 데 능숙했으며, 자신의 생각을 표현하거나 타인의 생각에 대해 반응할 때 수학 용어나 기호 등을 적절하게 사용하였다. 연구 결과를 바탕으로 수학 교과 역량으로서의 의사소통 능력을 함양하기 위한 지도 방안에 대한 시사점을 논의하였다.