• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.333-336
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• 2024

스마트팩토리는 기존 제조산업에 ICT 기술이 융합된 지능형 공장이다. 이는 IT(Information Technology)영역과 OT(Operation Technology)으로 구분되고, 영역 간 연결을 통해 제조공정 자동화 및 지능화를 수행한다. IT영역은 외부 네트워크와 연결되어 스마트팩토리의 전사업무 관리를 수행하며, OT영역은 폐쇄망 네트워크로 구성되어 직접적인 제조과정을 수행한다. 이는 2개의 영역으로 구분되어 자동화 및 지능화된 제조공정 과정을 수행함에 따라 구조가 복잡해지고 있으며, 이로 인해 스마트팩토리 보안위협이 발생 가능한 공격 표면이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 스마트팩토리 IT영역과 OT영역의 특징을 분석하고, 영역별 적합한 보안위협 대응체계를 수립해야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 다수의 장치에 대한 학습이 용이하고, 세부적으로 학습기법을 구분할 수 있는 연합학습을 활용하여 스마트팩토리 영역별 적합한 보안위협 대응방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.142-142
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• 2017

본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.11
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• pp.2127-2134
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• 2007

The electronic learning helped a learner to overcome the time restriction by providing mobility, instantly and flexibility but the restriction in connection with space on cable computer remained unsolved. Accordingly, the electronic learning has tendency to change into mobile learning environment which allows a learner to overcome time and spatial restriction. However, these mobile devices have a limitation to awareness of learning contents provided over the realtime video movie due to its small display size. Therefore, this paper suggests a technique according to the following priority: for a real time learning image, extract region of study for region of interest, rescale the real time image to its proper size suitable for the display device, and then make it displayed on a wireless PDA. As a result of the experiment, we reduced the calculating time by sampling the field centering on learning contents adaptively and computing the field best suited for device size of the user effectively.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.108-113
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• 2007

온라인 학습 환경을 효율적으로 구성하는 것은 학습자의 학습 성공을 촉진할 뿐만 아니라 학습과정의 이해에 절대적으로 필요한 일이다. 만일 학습자와 교수자가 효율적으로 교류하면 학습자가 느끼는 심리적 거리감은 상당히 최소화될 수 있을 것이다. 이 연구는 학습자들의 온라인 학습에서 교류적 거리의 구조 지각은 성별에 따라 달라지는가를 알아보고 온라인 환경에서의 수업만족도, 지속성, 학업성취도에 가장 큰 영향을 미치는 구조의 하위영역이 무엇인지를 밝혀 학습자들의 학습효과를 체계적으로 높일 수 있는 온라인 환경의 요소를 탐색하는데 있다. 설문을 통해 수집된 자료는 연구 목적에 따라 다양한 분석을 실시하였다. 이 연구 결과 학습자의 일반적 특성인 성별에 따른 교류적 거리의 구조 지각수준은 의의있는 차이가 없었다(p>.05). 교류적 거리의 구조 지각수준과 학습자가 지각하는 수업만족도간에 의의있는 상관이 있었으며, 학습자의 학습 지속성과도 통계적으로 의의있는 상관이 있는 것으로 나타났다. 그러나 학업성취도와 교류적 거리의 구조 지각수준 간에는 유의의한 차이가 발견되지 않았다(p>.05). 교류적 거리의 구조 하위영역 중 수업만족도에 대한 영향력이 큰 하위영역은 과정 상호 작용이며, 학습 지속성에 대한 영향력이 큰 하위영역은 내용 구성요인으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.159-162
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• 2011

이 연구는 인지기제를 활용한 문제기반학습이 학습자의 학업성취도와 수학적 태도에 미치는 효과를 분석하였다. 우선 초등학교 수학과 학습에서 학습자들의 인지과정을 안내할 수 있는 문제기반학습 설계를 위해 문제기반학습 모형에 란다(N. Landa)의 인지기제 교수학습설계이론을 적용하여 인지기제 활용 문제기반학습 모형을 도출하였다. 그리고 초등학교 수학과 4학년 2학기 4개 단원의 8차시를 추출하여 문제를 개발하고 서울시 소재 'ㅈ' 초등학교 4학년 학생들 중 동질집단으로 확인된 2개 학급에 이 모형을 적용하였다. 연구 결과 인지기제 활용 문제기반학습을 적용한 실험집단과 적용하지 않은 통제집단 간 학업성취도 효과에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 또한 수학적 태도와 관련해서는 하위영역 중 수학에 대한 자아개념과 수학에 대한 태도 영역에서는 유의한 차이가 있었으나 수학에 대한 학습습관 영역에서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 특히 세부영역별로 자신감, 흥미, 우월감, 주의집중, 목적의식, 자율학습에 있어서 유의한 차이를 보였으며, 학습기술 적용과 성취동기에 대해서는 유의한 차이가 없었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.343-346
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• 2004

본 논문에서는 고유얼굴 특성과 배경에 기반한 얼굴인식 기술을 제안한다. PCA를 이용한 얼굴 인식은 학습영역과 실험영역으로 나뉘는데, 학습영역에서 고유얼굴을 생성시키고 모든 학습영역을 이 얼굴 공간에 투영시켜 몇 개의 성분값을 저장한다. 그 후 각각의 사랑마다 저장된 성분들의 평균을 대표값으로 가지고 유클리디안 거리를 비교하여 얼굴을 인식하는 것이다. 하지만, 복잡한 배경에 있는 얼굴들을 인식할 때 EFR 방법은 얼굴인식에는 강하지만, 단정으로 조영과 환경변화에 민감하게 반응한다. 복잡한 배경에서 얼굴인식을 위해 배경 패턴을 학습하며, 배경영역은 배경패턴으로부터 생성되어 얼굴영역과 함께 얼굴 인식을 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법이 EFR 방법보다 성능과 복잡한 배경하에서 매우 좋은 곁과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2008.01a
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• pp.192-197
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• 2008

초등학교 수학과 도형 학습은 매우 추상적인 분야로 직관적인 이해를 돕기 위해 다양한 구체적인 조작이 요구되는데, 그 중에서 컴퓨터를 활용한 도형 학습은 학생들의 구체물을 이용한 학습의 한계를 극복할 수 있는 장점이 있다. 특히 Flex와 Flash를 이용하면 입체도형의 가상물의 제작 및 동적인 학습은 물론 사용상의 제약이 적어 시,공간의 한계를 극복할 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 수학과 제 7차 교육과정의 입체도형 영역을 분석하여 학습요소를 추출하고 플래시의 드로잉 메서드를 바탕으로 학습요소별로 속성과 메서드를 정의하고 클래스를 설계하여 입체도형 객체를 생성하고 플렉스의 컴포넌트로 구성된 학습 어플리케이션의 틀을 설계하여 입체도형 객체가 플렉스의 어플리케이션 내에서 사용이 가능하도록 설계 개발하였다. 본 연구가 갖는 의의는 첫째, 초등학교 수학과 수준에 맞는 속성과 메서드를 갖도록 개발한 입체도형 객체를 활용하여 학습자의 입체도형에 자유로운 탐구활동 기회를 제공하여 보다 직관적이고 구체적으로 도형학습을 할 수 있도록 돕는다. 둘째, 플렉스를 활용함으로서 학습자의 쉬운 접근을 돕고 학습 어플리케이션 틀을 활용하여 기존에 개발되어 있는 수학과 플래시 파일들을 활용한 다른 수학과 영역의 학습 어플리케이션 설계 및 개발의 시간과 노력을 단축시키는데 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.94-96
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• 2005

e-Learning 교육관리시스템은 다양한 교육 정보와 평가를 바탕으로 빠르게 확산되고 있다. 학습자의 학습 동기와 평가 성취도를 높이기 위한 연구와 기술들이 많이 적용되었다. 그러나 대부분의 교육관리시스템은 동일한 학습 내용을 일방적으로 제공하며, 학습 영역에 맞는 난이도별 문제를 추출해 제공하고 있다. 본 연구에서는 학습자의 사전진단평가와 설문조사를 바탕으로 하여 수준을 결정하고, 그에 따른 학습 영역의 내용과 문제를 난이도별 문항수를 적용, 추출하여 학습 동기와 학습 성취도를 극대화할 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 시스템은 학습자 수준에 따른 난이도별 문항수 비율을 비례하게 적용하여 흥미도를 최대화하여, 학습 내용과 문제를 재사용하여 피드백 학습을 할 수 있도록 하였다.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.32
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• pp.363-381
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• 2013

In this paper, on the web, offline mobile learning content to reinforce the learning of the video frame-by-frame necessary for re-learning area to capture only the important areas. The frame of the captured image and the image in the form of advanced training time saved and also a description of the notes feature to store. The area needed for the capture area re-learning the learner to learner-centered custom systems can be applied. In order to capture the learning program, regardless of the configuration of the selected frame by frame in order to capture the user-centric storytelling-based learning can be applied. Capture the full effect of the system compared to learning and learner-centered learning time-saving reconstruction of the frame according to the customized learning to play a positive role in improving effectiveness.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.369-379
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• 2001

본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.