• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.201-202
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• 2012

본 논문은 강의에서 생산되는 다양한 콘텐츠들을 교육자, 학습자가 수준별로 다양하게 활용하고, 이를 통해 학습자가 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 시스템을 설계 한다. 이를 위해 학습 콘텐츠를 객체 기반화하며, LCMS를 도입하여 참여형 콘텐츠 관리 시스템을 설계한다. 본 연구에서 개발되는 시스템은 교수자와 학습자가 교육과정 종료이후에도 계속 활용할 수 있으며, 새로운 학습자들이 계속 참여하여 풍부한 콘텐츠를 구축하며 상호교류 하여 소셜 학습 네트워크(Social Learning Network)를 구축할 수 있도록 한다. 이는 평생학습이라는 사회적 요구에도 부응할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-112
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• 2016

Adaboost 학습 알고리즘은 학습 단계마다 가장 좋은 특징을 선택하도록 하는 학습 알고리즘 이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 선택하기 위해 특정 임계값과 그에 대한 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 하지만, 임계값을 이용하는 방법은 최적의 오차율을 검출하는데 있어 효율적인 방법이 아니다. 본 논문에서는 최적의 오차율을 검출하기 위한 퍼지 Adaboost 기법을 제안한다. 퍼지를 통해 결정 경계를 유연하게 한 Adaboost는 학습 단계가 적어도 좋은 성능을 보이는 장점이 있다. 기존의 Adaboost는 학습 전에 학습데이터에 대한 가중치를 동일하게 할당한다. 하지만, 본 논문에서는 이에 대한 가중치를 확률을 이용하여 초기 가중치를 다르게 줌으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 기존의 Adaboost와 제안하는 방법에 대한 성능 평가를 통해, 퍼지 Adaboost가 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.664-666
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• 2020

데이터의 다양성은 학습에 따른 모델의 성능을 좌지우지하는 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 많은 양의 데이터를 확보하는 것은 학습에 있어서 아주 중요하다. 하지만, 데이터를 수집하는 것은 시간과 비용이 많이 드는 단계 중 하나이다. 본 논문에서는 제한된 데이터를 가지고 이미지 처리를 거쳐 대량의 데이터로 증폭시켜 많은 양의 데이터를 확보하는 과정에 대해 제안한다. 가지고 있는 YOLOv4용 학습 데이터 셋을 활용하여 사용자로부터 입력받은 확대/축소 비율, 각도로 데이터를 변형하고, 이렇게 추가로 생성된 데이터 셋을 기존 학습 데이터 셋에 재포함시키는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다. 구현된 소프트웨어로 증폭된 대량의 데이터 셋을 다시 원본 학습 데이터 셋에 추가하고, 같은 영상에 대해서 원본 데이터 셋만 학습시킨 경우의 객체 검출 결과와 증폭된 학습 데이터 셋이 포함된 데이터 셋의 경우의 객체 검출 결과를 비교하여 그 성능을 검증하고 분석하도록 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.47-57
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• 2010

객체 검출은 영상에서 객체의 식별, 위치정보, 상황인식 등을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분으로 선형변환 한다. 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 Eigen-background를 구성한다. Fuzzy-C-Means (FCM)은 Eigen-background의 정보를 입력 차원으로 하여 영상을 Clustering하고 객체와 배경으로 분류한다. 고정된 카메라에서 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 동일한 시점에서 움직이는 객체가 포함된 영상을 학습데이터로 사용하였다. 제안하는 시스템은 인위적인 한 프레임을 배경으로 정의하여 사용하는 과정이 필요 없이 입력 영상에서 잡음이 제거된 객체와 배경으로 분류하였고, 또한 객체의 부분적인 움직임도 효과적으로 검출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.43-49
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• 2019

초고속의 유무선 인터넷은 다양한 형태의 미디어 데이터를 손쉽게 획득할 수 있는 유용한 창구이다. 이에 반해, 일반인들이 개인 정보가 노출된 대상 객체를 포함하고 있는 미디어 데이터까지도 인터넷을 통해 용이하게 획득할 수 있으므로 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 종류의 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 객체를 학습 알고리즘을 이용해 강인하게 검출하고, 검출된 대상 객체 영역을 효과적으로 블로킹하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 뉴럴 네크워크 기반의 학습 알고리즘을 사용해 영상으로부터 개인 정보를 포함하고 있는 대상 객체만을 검출한다. 그런 다음, 격자형 모자이크를 생성해 이전 단계에서 검출된 대상 객체 영역 위에 오버랩함으로써 개인 정보를 포함하고 있는 객체 영역을 효과적으로 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 영역을 강인하게 검출하고, 검출된 영역을 모자이크 처리를 통해 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 객체 블로킹 방법은 객체 보안, 물체 추적, 영상 블로킹 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.347-348
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• 2024

본 논문에서는 철도 구성요소 모니터링을 위한 효율적인 객체 분할 기법으로 사전학습된 SegFormer 모델의 적용을 제안하고, 객체 분할을 위해 보편적으로 사용되는 U-Net 모델과의 성능 비교 분석을 진행하였다. 철도의 주요 구성요소인 선로, 침목, 고정 장치, 배경을 분할할 수 있도록 라벨링된 데이터셋을 학습에 사용하였다. SegFormer 모델이 대조군인 U-Net보다 성능이 Jaccard Score 기준 5.29% 향상됨에 따라 Vision Transformer 기반의 모델이 기존 CNN 기반 모델의 이미지의 전역적인 문맥을 파악하기 상대적으로 어렵다는 한계를 극복하고, 철도 구성요소 객체 분할에 더욱 효율적인 모델임을 확인한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권1호통권21호
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• pp.215-240
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• 2005

본 논문은 최근 일본에서 개발된 객체지향형 교육용 프로그래밍 언어(EPL: Educational Programming Language) '두리틀(Dolittle)'을 소개하고, 두리틀을 수학 교수-학습에 활용하기 위한 최초의 연구이다. 두리틀은 LOGO의 거북 그래픽스(Turtle Graphics)와 인크리멘탈(Incremental) 프로그래밍 방식, 즉각적인 피드백 등 많은 교육적 이점을 수용하고, 현대 프로그래밍의 고급 기능들을 프로토타입(Prototype) 방식을 통해 어린 학생들도 쉽게 이해할 수 있게 한 텍스트기반의 한글 교육용 프로그래밍 언어이다. 본 논문에서는 LOGO와 두리틀의 활용 비교를 통하여 두리틀을 소개하고, 두리틀을 이용한 기하와 함수의 교수-학습을 위하여 연구자가 고안한 기하판과 좌표판, 삼각함수판의 활용 방안을 제안하고, 그 교수-학습에서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 몇 가지 아이디어를 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.337-342
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• 2022

본 논문은 한국어-영어 기반 영상-언어 모델인 VL-KE-T5를 소개한다. VL-KE-T5는 영상-텍스트 쌍으로 구성된 한국어와 영어 데이터 약 2천 3백만개를 이용하여 영상-언어 모델의 임베딩 벡터들을 정렬시킨 사전학습모델이며, 미세조정을 통하여 여러 영상-언어 작업에 활용할 할 수 있다. VL-KE-T5는 텍스트 기반 영상 검색 작업에서 높은 성능을 보였으나, 세세한 속성을 가진 여러 객체들의 나열이나 객체 간 관계를 포함한 텍스트 기반 영상 검색에서는 비교적 낮은 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.43-46
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• 2021

최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.