• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.329-332
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• 2009

이 논문에서는 보다 풍부하고 정확한 정보를 제공하기 위한 구조화 된 데이터를 이용한 웹 온톨로지 확장(Population) 모델을 제안한다. 시맨틱 웹이 등장하면서 웹 온톨로지의 구축이 필수 요소가 되었으며, 더욱 정확하고 보다 풍부한 정보를 제공하기 위한 웹 온톨로지 생성 모텔에 관한 연구의 필요성이 증가하였다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서는 첫 번째로, 일관성 있고 보편적인 개념을 이용한 웹 온톨로지 스키마 생성과 이를 기반으로 한 온톨로지 간 상호운용성 향상이 요구된다. 두 번째로, 보다 풍부한 정보 제공을 위해 정의된 온톨로지를 확장할 수 있는 방법 개발이 요구된다. 이 논문에서는 메타데이터 레지스트리 (MDR, Metadata Registry)를 이용하여 생성된 구조화 된 데이터 기반의 온톨로지 학습 및 확장 모델을 제안한다. 된 데이터에 대한 개념과 이를 기반으로 한 학습 및 확장의 특징 등에 대하여 기술하고 제안 모델을 위한 시스템 구조에 대하여 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.79-81
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• 2005

최근 SCORM, Dublin Core등의 국제 표준 메타데이터와 함께, 세계 사실 표준이라 할 수 있는 IMS와 IEEE/LTSC의 LOM이 e-Learning의 특성을 반영한 메타데이터로서 현재 국$\cdot$내외적으로 많은 e-Learning 업체 및 기관에서 활용되고 있다(5). 그러나 LOM에서 정의한 메타데이터는 멀티플랫폼 환경을 고려하지 않고 있고, 제작 및 유통되고 있는 대부분의 e-Learning 콘텐트는 멀티미디어 특성에 대한 메타데이터 요소가 부족한 실정이다. 따라서 , 본 논문에서는 멀티플랫폼 환경에서 e-Learning학습을 지원하기 위해, 메타데이터 및 e-Learning 업체의 Requirement를 조사,분석하고 e-Learning 국제 표준 메타데이터와 플랫폼의 디바이스 특성을 반영하여, 기본적인 PC(Personal Computer) 환경을 포함한 모바일 기기 환경과 디지털TV 환경을 고려한 멀티플랫폼 e-Learning 메타데이터(Multi-platform e-Learning Metadata)를 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.72-76
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• 2006

정보통신 기술의 발전은 양방향의 참여 문화를 형성하고 있다. e-러닝의 환경도 웹 기반의 환경에서 모바일 환경과 방송과 융합된 네트워크 환경으로 변화되며, e-러닝도 학습자의 직접 참여를 요구하는 교수-학습 교수법을 제공하고 있다. 다양한 네트워크 환경에서 원하는 정보를 생성, 추출하고 다른 사람과 의사소통할 수 있어야 한다. e-러닝의 발전으로 복합적 사고와 고차원적인 인지 사고를 위해 학습자 주도의 개별적자율적 학습, 협력적(collaborative)학습을 제공할 수 있다. 즉, e-러닝의 웹 기반에서 발전하여 무선 네트워크 환경으로의 변화가 학습 환경도 시간적, 공간적으로 자유로울 수 있는 모바일 환경(mobile environment)에서 방송과 통신이 융합되고 나아가 유비쿼터스 환경(ubiquitous environment)으로 전환되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝의 콘텐트를 다양한 디지털 기기에 따라 재사용하고 재구성하여 제공할 수 있도록 메타데이터 맵핑 구조에 대해 연구하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.24-31
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• 2023

메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.153-155
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• 2018

정확한 영상 검색을 지원하기 위해 다양한 데이터와 방법들을 통한 메타데이터 생성 연구들이 이루어지고 있다. 자막 데이터를 기존의 키워드 기반의 메타데이터 생성 방법을 이용했을 경우, 구어체, 불완전 문장의 특징을 가진 특징을 반영하는데 어려움이 있었다. 또한, 단순히 키워드 매칭에 의존하기 때문에 문장에 중의적 단어가 포함되어 있을 경우에 검색 정확도가 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문장 전체를 특정 단위로 표현한 메타데이터를 생성한다. 이를 위해 비지도 학습인 RNN-LSTM 기반 네트워크를 이용하여 자막을 인코딩하고 장면 지식으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험에서는 본 시스템을 통해 임의의 자막을 입력하고 유사도 기반의 결과 비교를 통해 자막 메타데이터의 정성적 평가를 수행하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.91-105
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• 2017

한국은 최근 급속도로 다문화 사회로 변모해 가고 있으며, 2015년 기준 다문화 가족수는 전체 인구의 3.5%, 80만명을 넘어서고 있다. 또한, 2016년 기준 국제결혼비율이 10%를 넘어서고 있어 다문화 가족수는 꾸준히 늘어날 전망이다. 이 연구는 한국 사회에 적응해야 하는 결혼이주여성들과 다문화 가족 구성원들의 필요와 선호에 맞춘 학습자원과 콘텐츠를 제공하기 위한 기반 조성의 일환으로 메타데이터 표준 프로파일을 설계한 것이다. 연구 추진 필요성을 검증하기 위해 소비자 집단을 선별하여 심층인터뷰를 가졌으며, 메타데이터 표준 프로파일 설계를 위해 공적 표준으로 채택된 관련 국제표준과 한국의 국가표준 시리즈를 분석하였다. 이어서 다문화 구성원을 위한 콘텐츠 특성을 분석하여 필요한 메타데이터 요소들을 선별하여 프로파일로 구성하였으며, 콘텐츠 제작자들의 요구를 반영하여 필수와 선택 조건들을 정의하였다. 본 연구는 결혼이주여성들의 교육 수요를 분석하여, 한-한 변환 시스템, 맞춤형 학습콘텐츠 추천 서비스, 학습관리시스템(Learning Management System) 등 효과적인 교육 콘텐츠를 개발하고 서비스하기 위해 필요한 메타데이터 표준안으로 기반을 조성했다는 점과 향후 교육과정의 주제별 서비스를 위해서도 자원이 노출될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1064-1067
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• 2013

정보검색 기술의 발달과 더불어 검색에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 있다. 특히, 스마트TV와 같은 장치에서 동영상 콘텐츠를 검색하는데 있어서 콘텐츠의 타이틀과 같은 정형 메타데이터를 이용한 검색뿐만 아니라, 콘텐츠 주제와 같은 비정형 메타데이터를 이용한 검색도 요구되고 있다. 이러한 검색 요구사항을 수용하기 위해서는 주제와 같은 비정형 메타데이터가 구축되어 있어야만 가능하다. 콘텐츠의 주제는 사람의 이해와 분석을 통해서 수작업으로 구축 가능하다. 본 논문에서는 수작업만으로 구축 가능한 콘텐츠의 주제를 기계학습을 기반으로 자동화 할 수 있는 기법을 제안하고, 제안한 기법의 실험을 통하여 타당성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.764-767
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• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.156-160
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• 2007

정보 통신 기술의 발전으로 교육 환경은 이러닝(e-Learning)과 모바일 러닝(Mobile Learning)이 지원되는 융합(convergence)된 네트워크 환경이 구축되고 있으며, 새로운 교수법을 필요로 한다. 학습자의 학습 환경(learning environment)에 따라 이러닝과 모바일 러닝이 상호작용(interaction)하여 학습 활동이 끊김없이(seamless) 수행되도록 한다. 본 논문에서는 이러닝과 모바일 러닝 환경에서 학습 활동을 수행하는 과정에서 상호작용하는 레이어를 설계한다. 각 레이에의 흐름(flow)에서 필요한 요소로 메타데이터(metadata)를 도출하고, 메타데이터를 다른 요소에서 필요로 할 때 재사용(reusable)할 수 있도록 하였다.