• 한국도서관정보학회지
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• 제39권2호
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• pp.449-467
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• 2008

본 연구에서는 정보활용능력을 향상시키기 위해 학교도서관의 사서교사와 일반 교과의 교사들 간의 협력 방안을 제시하고자 하였다. 또한 교육의 또 다른 주체인 학생을 중심으로 한 부분을 확대함으로써 좀 더 효율적인 교수-학습이 이루어질 수 있도록 하였다. 무엇보다 교사와 학생들의 커뮤니케이션에서 직접적인 교환이 이루어지는 지식을 중심으로 주제, 교육학적인 배경, 정보기술의 활용 등을 고려한 모형을 제안하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.451-462
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• 2017

본 연구는 학교에서 도입가능성이 높다고 판단된 신기술인 3D 프린팅 활용 교육을 연구대상으로 선정하였다. 연구는 크게 3D 프린팅 활용을 위한 학습활동 프레임워크 제안과 3D 프린팅 활용 교육의 현장적용 가능성을 모색하는 두 단계로 실시하였다. 본 연구에서 제안하는 '3D 프린팅 활용 학습활동 프레임워크'는 '문제 해결과정의 복잡성'과 '협동적 상호작용'을 두 축으로 하여, 1단계는 재현을 통한 제작, 2단계는 상상 표현의 수단, 3단계는 근접한 문제 해결, 4단계는 확장된 문제 해결의 네 단계로 활동을 구분하였다. 두 번째 연구목적인 학교현장에서의 사례 연구를 위해 초등학교 6학년 23명의 학습자를 대상으로 수학교과에 3D 프린팅 활동을 접목한 수업을 실시하였다. 학생들은 '1단계 재현을 통한 제작'에 3D 프린팅을 활용하여 다양한 도형의 형태와 부피를 학습하였다. 연구결과 참여 학습자들이 전반적으로 3D 프린팅 기술을 활용한 수업의 효과성에 대해 긍정적인 학습경험을 보였으며 학습경험의 질 및 만족감 또한 높은 것으로 나타났다. 반면, 3D 프린터 및 CAD 프로그램의 사용성에는 개선이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 3D 프린팅 활동 설계를 가이드할 수 있는 거시적 프레임워크를 제안하고, 단순 흥미를 넘어서 교과연계성을 가지는 3D 프린팅 활동의 가능성을 탐색했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.141-150
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.132-141
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• 2019

매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.749-756
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• 2005

향후 도래하는 유비쿼터스 환경에서는 모든 전자기기가 유/무선 통신망으로 연결되어 사용자는 언제 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있다. 특히, u-러닝(Ubiquitous-Learning)은 교육학적인 측면 뿐 아니라 어디서나 접근할 수 있다는 유비쿼터스적인 측면을 통해 학습의 효과를 보다 향상시킬 수 있다. 현재까지 추진된 u-러닝의 연구사례로, 주어진 학습 컨텐츠를 PDA를 이용하여 야외에서 학습할 수 있도록 하며, 원격지 모바일 환경의 학생들을 교실 수업에 참여시키는 스마트교실 등이 있다. 그러나 기존의 연구들에서는 학습자의 상호작용이나 협동학습 등의 교육학적인 속성과 유비쿼터스의 환경적 속성을 만족시키지 못함에 따라 본 연구에서는 어디서나 교실 환경에 참여하는 유비쿼터스 환경에 적합하면서도 교육학적인 면을 만족시키는 모바일 교실 프레임워크를 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.27-33
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• 2006

향후 도래하는 유비쿼터스 환경에서는 모든 전자기기가 유/무선 통신망으로 연결되어 사용자는 언제 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있을 것으로 본다. 특히, u-러닝(Ubiquitous-Learning)은 교육학적인 측면뿐 아니라 어디서나 접근할 수 있다는 유비쿼터스적인 측면을 통해 학습의 효과를 보다 향상시킬 수 있어야 한다. 현재까지 추진된 u-러닝의 연구로는, PDA를 이용하여 학습 컨텐츠를 야외에서 학습하거나 원격지 모바일 환경의 학생들을 교실 수업에 참여시키는 스마트교실 등을 들 수가 있는데, 기존의 연구들에서는 학습자의 상호작용이나 협동학습 등의 교육학적인 속성과 유비쿼터스의 환경적 속성을 만족시키지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 대학 등을 대상으로 어디서나 교실 환경에 참여하는 유비쿼터스 환경에 적합하면서도 교육학적인 면을 만족시키는 모바일 교실 프레임워크를 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.431-436
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• 2022

이 연구는 MBTI의 심리 기능지표 조합인 ST, SF, NT, NF의 유형별 특징을 반영한 마케팅 문체 프레임워크를 정의하고 모델 학습을 통해 성격유형별 맞춤화 된 광고 메시지로 생성하는 것을 목적으로 한다. 활용되는 광고 메시지 자동 생성 기술은 BART 모델에 성격유형을 Prefix로 포함한 광고문을 학습시켜 성격유형에 따라 맞춤형 광고 메시지를 생성하는 방식이다. 학습된 모델은 Prefix 조작만으로 MBTI 성격유형별 문체 특징을 갖춘 광고 메시지로 변환되는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 성격유형의 특징을 문체 프레임워크로써 정의하고 이에 기반한 모델 학습을 통해 성격유형별 특징을 반영한 광고 메시지를 재현해 낼 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 성격유형과 연관 feature를 함께 학습하여 유형별 문체 특징과 소구점을 포함한 광고 메시지를 생성했다는 기술적 가치가 있다. 이 연구 결과를 기반으로 차후 타겟 고객층의 성격유형과 광고 도메인을 고려한 효과적인 광고 콘텐츠를 생성해 내는 모델을 개발하여 타겟 마케팅 분야는 물론이고 지역별 또는 언어별 문체 간 차이를 구조화하거나 재현해야 하는 문제에서 기반이 되는 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.951-952
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• 2023

소위 '인생네컷'이라 불리는 셀프사진관은 MZ 세대의 새로운 놀이 문화로 떠오르며 사용자 수가 나날이 증가하고 있다. 그러나 짧은 시간 내에 다양한 포즈를 취해야 하는 셀프사진관 특성상 촬영이 낯선 사람에게는 여전히 진입장벽이 존재한다. 더불어 매번 비슷한 포즈와 사진 결과물에 기존 사용자는 점차 흥미를 잃어가는 문제점도 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 셀프사진관 사용자의 관계를 분류하는 모델을 개발하여 관계에 따른 적합하고 다양한 포즈를 추천하는 프레임워크를 제안한다. 사용자의 관계를 'couple', 'family', 'female_friend', 'female_solo', 'male_friend', 'male_solo' 총 6 개로 구분하였고 실제 현장과 유사하도록 단색 배경의 이미지를 우선으로 학습 데이터를 수집하여 모델의 성능을 높였다. 모델 학습 단계에서는 모델의 성능을 높이기 위해 여러 CNN 기반의 모델을 전이학습하여 각각의 정확도를 비교하였다. 결과적으로 195 장의 test_set 에서 accuracy 0.91 의 성능 평가를 얻었다. 본 연구는 객체 인식보다 객체 간의 관계를 학습시켜 관계성을 추론하고자 하는 것을 목적으로, 연구 결과가 희박한 관계 분류에 대한 주제를 직접 연구하여 추후의 방향성이나 방법론과 같은 초석을 제안할 수 있다. 또한 관계 분류 모델을 CCTV 에 활용하여 미아 방지 혹은 추적과 구조 등에 활용하여 국가 치안을 한층 높이는 데 기대할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-7
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• 2014

본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 개선된 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 검출 성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 45.5%로 줄어들어 검출 속도가 약 58.5% 향상됨을 확인하였다.