• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.873-876
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• 2020

매실의 병충해 이미지를 Tensorflow hub에서 제공하는 Resnet50모델에 Transfer Learning기법을 이용하여 학습시키고, 학습된 모델을 Flask를 이용하여 연동시킨다. 이렇게 완성된 웹앱은 사용자가 매실의 이미지를 업로드 하면, 어떤 병충해를 가지고 있는 지 알려주며, 사용자는 얻은 결과를 통해 육안으로 구분하기 어려운 병충해의 정보를 얻어 매실이 손상이 가는 것을 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.2-5
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• 2021

산모의 평균 연령이 높아짐에 따라 영양관리 및 운동에 대한 중요성이 더욱 높아졌다. 임산부는 건강관리가 중요함을 인지하고 있으나 관련 지식에 무지한 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 위 문제를 해소하기 위한 어플리케이션을 구현한다. 임산부 일일 영양소 섭취기준과 추천알고리즘을 바탕으로 한 식단 관리, 학습된 모델을 이용한 요가자세추정 기능을 개발한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.20 no.1
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• pp.121-132
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• 2020

This paper is about development of AR board game, "ZOOCUS", combined with board game and AR application for students with intellectual disabilities to improve their sociability, concentration, and working memory. This game, conducted with the support of the Netmarble Foundation in 2019, allows user to select different game level for individual intellectual level. Through the cloud server with network, student's experience can be shared with each other, and play data can be accumulated for objective evaluation of student's capabilities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.275-276
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• 2022

본 연구는 웹캠을 기반으로한 시선 추적 알고리즘에 대한 성능을 실시간으로 분석함과 동시에 그 결과를 직관적으로 비교해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 것이다. 시선 추적을 위한 훌륭한 알고리즘들과 학습 모델이 개발되고 있으나 개발 대상 어플리케이션에 적합한 알고리즘을 선별하거나 파라미터를 최적화하기 위해서는 알고리즘의 성능을 빠르고 효과적으로 가늠해볼 수 있는 테스트베드 개발이 동반되어야한다. 따라서 본 연구는 웹캠을 기반으로 시선 추적 알고리즘을 구현한 사례와 함께 개발된 알고리즘의 성능을 테스트해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 내용을 기술하였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.19A no.3
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• pp.155-160
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• 2012

This paper designed a smartphone application with sequence problems which users can improve their learning ability and this application is implemented as serious game which is designed for the special purposes of education with entertainment and game-like fun at anytime and anywhere during the spare time. Also to prove learning effects through sequence of number application under ubiquitous environment which is popular these days, the proposed serious game which has various types of sequence questions is implemented based on the iphone and android environments. User characteristics and learning effects which are based on game record of proposed application are analyzed according to socio-demographic characteristics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.611-613
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• 2017

스마트폰이 일상생활에 보급되면서 모바일로 제작된 콘텐츠들의 연구 개발이 확산되고 있다. 학습, 여가, 운동 등 여러 분야에서 스마트폰으로 개발된 어플리케이션은 사용자로 하여금 스트레스를 줄여주고 편리함을 제공하고 있다. 본 논문은 스마트폰 Camera와 Video View를 이용하여 사용자와 영상 속안의 배우들과 호흡할 수 있는 모바일 1인칭 연기 시뮬레이션 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 스마트폰의 영상에서 배우의 1인칭 모습이 출력되고 사용자가 선택한 명장면을 함께 진행한다. 본 연구를 통해 배우와 사용자 사이의 친밀감을 극대화시키고 잊고 있었던 명장면을 재조명할 수 있는 효과를 만들어 일상생활에서 느끼는 스트레스를 조금이나마 줄여줄 수 있기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.649-651
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• 2021

In Korea, there are around 30,000 cardiac arrest patients annually. Gradually the number is increasing. Against this background, CPR education and publicity programs were expanded nationwide, but the rate of witness CPR by the general public was 4.4%, which is significantly lower than the 20%~70% rate in other countries. Therefore, in this paper, we analyzed the factors affecting the performance of CPR by witnesses who discovered cardiac arrest patients. Based on the results, an application planning and development study was conducted to provide users with correct cardiorespiratory response tips and step-by-step CPR guidelines to help users effectively assist in increasing the rate of CPR by general eyewitnesses.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.827-830
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• 2007

유비쿼터스 기술이 발전함에 따라 가장 활발히 상용화 시도가 이루어지는 연구 분야는 홈 네트워크 기술이다. 현재 다양한 홈 네트워크 기술(UPnP, Jini, HAVi 등)들이 개발되었다. 또한 연구단체나 산업체에서 다양한 홈 네트워크 기술들을 개발 진행 중이다. 그러나 현재까지 개발된 기술들은 특정 목적에 맞는 기능과 사용법만을 제공하고 있다. 이는 다양한 홈 네트워크 기술을 이용하여 어플리케이션을 개발하고자 하는 개발자들에게 많은 학습을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 하나의 네트워크 안에 존재할 수 있는 서로 다른 홈 네트워크들 간의 호환을 위해 브리지 시스템들이 제안되었다. 이 논문에서는 하나의 네트워크 안에 이런 브리지 시스템이 여러 개 존재하는 다중 브리지 환경에서 발생 할 수 있는 가상 장비 중복 생성 문제를 해결하고, 이기종 브리지간 상호호환성을 지원하는 시스템을 설계하고 구현하고자 하였다. 실제 구현에서는 가상 장비 생성 전에 가상 장비 여부를 판단하는 과정을 두어 가상 장비 중복 문제를 해결하는 것을 보이고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.85-91
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• 2002

최근 정보 추출, 질의응답 시스템 등의 고정밀 자연어처리 어플리케이션이 부각됨에 따라 개체명 인식의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 개체명 인식을 위한 학습에는 대용량의 어휘자료를 필요로 하기 때문에 충분한 학습 데이터, 즉 개체명 태그가 부착된 충분한 코퍼스가 제공되지 못하는 경우 자료희귀문제(data sparseness problem)로 인하여 목적한 효과를 내지 못하는 경우가 않다. 그러나 태그가 부착된 코퍼스를 생성하는 일은 시간과 인력이 많이 드는 힘든 작업이다. 최근 인터넷의 발전으로 웹 데이터는 그 양이 매우 많으며, 습득 또한 웹 검색 엔진을 사용해서 자동으로 모음으로써 다량의 말뭉치를 모으는 것이 매우 용이하다. 따라서 최근에는 웹을 무한한 언어자원으로 보고 웹에서 필요한 언어자원을 자동으로 뽑는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 연구의 첫 시도로 웹으로부터 다량의 원시(raw) 코퍼스를 얻어 개체명 태깅 학습을 위한 태그 부착 코퍼스를 자동으로 생성하고 이렇게 생성된 말뭉치를 개체면 태깅 학습에 적용하는 비교 실험을 통해 수집된 말뭉치의 유효성을 검증하고자 한다. 향후에는 자동으로 웹으로부터 개체 명 태깅 규칙과 패턴을 뽑아내어 실제 개체명 태거를 빨리 개발하여 유용하게 사용할 수 있다.

• Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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• v.48 no.2
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• pp.221-228
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• 2021

The aim of this study was to evaluate the use of easily accessible machine learning application to identify mesiodens, and to compare the ability to identify mesiodens between trained model and human. A total of 1604 panoramic images (805 images with mesiodens, 799 images without mesiodens) of patients aged 5 - 7 years were used for this study. The model used for machine learning was Google's teachable machine. Data set 1 was used to train model and to verify the model. Data set 2 was used to compare the ability between the learning model and human group. As a result of data set 1, the average accuracy of the model was 0.82. After testing data set 2, the accuracy of the model was 0.78. From the resident group and the student group, the accuracy was 0.82, 0.69. This study developed a model for identifying mesiodens using panoramic radiographs of children in primary and early mixed dentition. The classification accuracy of the model was lower than that of the resident group. However, the classification accuracy (0.78) was higher than that of dental students (0.69), so it could be used to assist the diagnosis of mesiodens for non-expert students or general dentists.