• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.960-966
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• 2009

A manifold is used to represent a relationship between high-dimensional data samples in low-dimensional space. In human pose estimation, it is created in low-dimensional space for processing image and 3D body configuration data. Manifold learning is to build a manifold. But it is vulnerable to silhouette variations. Such silhouette variations are occurred due to view-change, person-change, distance-change, and noises. Representing silhouette variations in a single manifold is impossible. In this paper, we focus a silhouette variation problem occurred by view-change. In previous view invariant pose estimation methods based on manifold learning, there were two ways. One is modeling manifolds for all view points. The other is to extract view factors from mapping functions. But these methods do not support one by one mapping for silhouettes and corresponding body configurations because of unsupervised learning. Modeling manifold and extracting view factors are very complex. So we propose a method based on triple manifolds. These are view manifold, pose manifold, and body configuration manifold. In order to build manifolds, we employ biased manifold learning. After building manifolds, we learn mapping functions among spaces (2D image space, pose manifold space, view manifold space, body configuration manifold space, 3D body configuration space). In our experiments, we could estimate various body poses from 24 view points.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.205-209
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• 2008

최근 지상파 서비스에도 양방향 데이터방송 TV 서비스 기능이 본격화되면서 t-learning(TV learning) 콘텐츠 개발도 활성화 되고 있다. 학습자가 데이터방송을 통해 콘텐츠를 학습할 때, 적절한 시기에 적절한 상호작용이 활성화되어야 한다. 현재 제공되는 데이터방송은 VoD(Video on Demand)의 패키지 기반이기 때문에, 프로그램이 처음 시작한 시간에 의지한 상대적인 시간으로 재생되는 방식이다. 그러나 학습자가 t-learning 콘텐츠를 시청하는 시점이 다양하기 때문에 VoD 방송으로는 적절한 시점에 적절한 데이터를 제공하기 어려운 동기화 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 학습자가 t-learning 콘텐츠의 어느 시점에 접근하더라도 적절한 시점에 학습자와 콘텐츠 간의 상호작용이 가능한 동기화 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.87-88
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• 2019

자율운항선박 개념이 등장함에 따라 이를 관제하는 해상교통관제에도 선박 변화에 따른 대응이 필요하다. 본 연구의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 통해 해상교통관제사가 교통 관리를 위해 선박에게 교신을 시작하는 시점을 일반화하는 것이다. 이를 위해 부산 북항의 7일간 교신 시작 시점 데이터를 이용해 알고리즘을 개발했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.155-157
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• 2019

본 논문에서는 기존의 DERS, VSRS를 이용한 가상시점 합성이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 비지도 학습 방식의 학습 모델을 이용하여 가상시점 합성에 적용하는 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존의 DERS와 달리 Disparity의 탐색범위를 지정하지 않고 Depth의 예측이 가능하며 단안의 영상에서 Depth를 예측하기 때문에 가상시점 합성 시 더 넓은 시점을 합성 할 수 있다. 또한 기존 방식은 Depth와 합성 영상을 각각 처리해야하지만 제안하는 방식은 한 번에 작업이 이루어지며, GPU를 기반으로 구현하였기 때문에 기존의 합성 방식 보다 처리 속도가 우수하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1170-1172
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• 2008

본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.5
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• pp.93-105
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• 2011

This study was performed to figure out the effects of perceived usefulness and ease of use in Technology Acceptance Model(TAM) affecting acceptance attitude and intention to use in smart learning. In addition, the study recognized the need for differentiation of learning time by analyzing the difference of effects influencing acceptance attitude of perceived usefulness and ease of use during learning time, which is at the beginning, midterm, and at the end of the term. As the results of the study, it showed that there were differences between the factors, the learning time of which was considered, affecting acceptance attitude and intention to use. Furthermore, in order to improve the effectiveness of building a smart campus, which is currently under the construction, the study argued that universities need to consider the learning relevance and subjective norm as important factors in perceived usefulness of smart learning. Finally, the need for the design of various smart learning types became accepted considering learning time.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.4 no.1
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• pp.119-126
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• 2001

In this paper, a highly effective learning model that can be applied to the 7th level-based curriculum, which will begin in high schools in the year 2002, will be proposed. Two learning models that have different perspectives on dividing the students into level groups(diagnostic evaluation model and formative evaluation model) were introduced, and teaching materials for each model were developed. After applying the teaching materials to actual classes, the achievement rate of the students was analyzed. According to the results of this research, the achievement rate of students is affected by the point of time at which they are divided into level groups, and formative evaluation proved to be the superior learning model dividing students into level groups.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.21 no.2
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• pp.247-257
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• 2017

The aims of this study are to analyse how smartphone affects (1)self-control and (2)self-directed learning ability of middle-school students, and also affect (3)self-directed learning ability by mediation of self-control. For these aims, this study used Seoul Educational Longitudinal Study panel data which was conducted in 2015, and conducted multi-group comparisons using structural equation modeling analyses. In analysis of smartphone effects, the use of smartphone of students was divided into 'for entertainment' and 'for learning', and also their first time of smartphone use was considered(elementary vs. middle school). Results indicated that while 'smarphone use for entertainment' was related negatively with self-control and self-directed learning ability of students, 'smarphone use for learning' was related positively, regardless of when smartphone was first used. Also, while 'smarphone use for entertainment' was related negatively with self-directed learning ability by mediation of self-control, 'smarphone use for learning' was related positively.

• Digital Contents
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• no.3 s.142
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• pp.78-79
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• 2005

e러닝은 기존의 오프라인 교육의 보완 수단을 뛰어넘어, 새로운 학습 패러다임을 형성하며 학습자에게 새로운 학습의 기회를 제공해 주고 있는 것은 분명하다. 하지만 e러닝은 기업에서 직원들의 훈련을 좀 더 경제적, 효과적으로 실시하기 위해 먼저 도입하기 시작했기 때문에 e러닝을 통해 학습 활동이 이뤄졌을 때 학습효과가 얼마나 월등하게 있는지에 대한 검증은 아직 이뤄지지 않은 시점이다. 또한 현재 이뤄지고 있는 e러닝은 학습자에 맞는 살아 움직이는 학습이 아닌 일방적으로 이미 정해져 있는 자료를 단순히 전달해 주는 훈련(e-training) 위주로 이뤄지고 있어 오히려 학습자들의 학습효과와 흥미를 떨어뜨리고 있는게 안타까운 현실이다.이에 필자는 살아 움직이는 진정한 e러닝 되기 위한 전략에 대해 애기하고자 한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.844-846
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• 2005

본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.