• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.19-20
• /
• 2016

비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.215-218
• /
• 2003

정보통신의 발달과 인터넷 기술의 발달로 인하여 사회 여러분에 많은 변모를 가져왔으며, 교육분야에도 많은 변화를 가져왔다. 무리적 시공간의 한계를 뛰어넘는 학습 활동이 기대되는 웹기반 교육이라고 불리는 e-learning의 확산으로 중복된 학습 컨텐츠가 증가하게되었다. 이러한 학습 컨텐츠의 공유와 재사용으로 인한 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과적인 학습 컨텐츠 활용과 전달하는 방법을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 이를 위해 대표적인 e-learning 표준화 기술인 SCORM을 따르는 학습객체를 생성하고, 이를 전달하고 활용하기 위한 컨텐츠 패키지를 설계한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.38 no.6_4
• /
• pp.1925-1934
• /
• 2022

Monitoring nuclear activity for inaccessible areas using remote sensing technology is essential for nuclear non-proliferation. In recent years, deep learning has been actively used to detect nuclear-activity-related small objects. However, high-resolution satellite imagery containing small objects can result in class imbalance. As a result, there is a performance degradation problem in detecting small objects. Therefore, this study aims to improve detection accuracy by analyzing the effect of the ratio of small objects related to nuclear activity in the input data for the performance of the deep learning model. To this end, six case datasets with different ratios of small object pixels were generated and a U-Net model was trained for each case. Following that, each trained model was evaluated quantitatively and qualitatively using a test dataset containing various types of small object classes. The results of this study confirm that when the ratio of object pixels in the input image is adjusted, small objects related to nuclear activity can be detected efficiently. This study suggests that the performance of deep learning can be improved by adjusting the object pixel ratio of input data in the training dataset.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2012.10a
• /
• pp.343-346
• /
• 2012

학생들이 프로그래밍 교육에서 학습에 어려움을 겪고 있는 객체지향 프로그램 개발 능력을 향상시킬 수 있는 교육방법으로서 이 논문에서는 시각 프로그래밍 교육 방법론과 교과과정을 도입한다. 3D 프로그래밍 환경을 제공하여 게임 형태의 프로그램을 객체지향 프로그래밍 방식으로 쉽게 작성할 수 있는 Alice 언어를 정규 교과과정에 도입하여 학생들의 프로그래밍 언어에 대한 이해도의 향상과 프로그래밍에 대한 학습 의욕을 고취하여 능력 있는 프로그래머의 양성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 시각 프로그래밍 교육 방법의 도입에 대한 성과를 분석하기 위하여 프로그래밍 교육의 유용성을 분석할 수 있는 평가 지표를 제시하고 학생들의 프로그래밍 학습 효과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.677-678
• /
• 2020

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.339-342
• /
• 2020

본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.853-855
• /
• 2021

본 연구는 회화문화재 속에 표현된 다양한 종류의 객체를 검출할 수 있는 딥러닝 모델생성을 위해 필요한 학습용 이미지 데이터셋 구축방안을 제안한다. 먼저 기존 동양화 기반의 회화문화재 이미지 데이터 및 객체 특징 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 Natural image에 Pose transfer 및 Style transfer를 적용한 새로운 방식의 회화문화재 이미지 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 프레임워크를 통해 기존 문화재 분야에서 가지고 있던 제한된 데이터 구축문제를 극복하고, 검출모델 생성을 위한 대용량의 학습데이터 구축 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.1220-1223
• /
• 2023

폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.796-801
• /
• 2002

최근의 소프트웨어 개발은 객체지향 프로그램 개발 기법을 사용하여 소프트웨어를 개발하고 있다. 초보 개발자에게는 적절한 객체를 식별하고 정확한 속성과 행위를 부여하는 객체 지향 기법은 상당히 힘든 문제이다. 객체의 집합, 즉 클래스 모델링 기법에도 재사용 기법을 사용한다면 이미 작성된 모델을 참조하여 객체 지향 개발 기법을 처음 접하는 초보 개발자에게는 학습의 기회를 제공하고, 숙련된 개발자에게는 검증된 모델을 통해 모델링 실패를 방지할 수 있는 안전성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 유사성(Similarity) 측정 기법을 적용하여 클래스간의 유사도를 판단하고, 관계 일치여부를 분석하여, 재사용 가능한 클래스를 검색하는 모델을 제안한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.57-65
• /
• 2004

For the purpose of an effective instruction-learning process by systematic management of knowledge between instructor and learner in e-Learning, we have developed the authoring system in which the instructor is able to author easily on various lecture frames according to the instructional design theory. The authored contents with the relations among the learning objects based on SCORM standard would help learner to conceptualize the contents. A knowledge map is constructed on the relations among the learning objects using RDF of the semantic web. We introduce the ontology in which the instructor can make a dictionary of terminology by registering the words of the teaching area. The learning activity and comprehension of students can be assessed using each student's learning map along the interaction points which are introduced to present the individual learning by considering each student's capacity of understanding and achievement.