• Cartoon and Animation Studies
• /
• s.47
• /
• pp.217-239
• /
• 2017

The purpose of this research is to maximize the core competencies by objectively measuring the Behaviour Patterns of students in Comic-Animation major to understand the difference between individuals and to maximize one's merits which will improve the efficiency in education. Also through this research we could understand which aspects would be affected in both the satisfaction about the major based on Behaviour Patterns and the satisfaction of university life. According to the DISC Patterns, 41.7% of the students in Comic-Animation department shows that they were in Patterns I (Influence). And Patterns S (Steadiness) were 10% which was the lowest percentage in this survey. In the average of the subject's satisfaction aspect, the satisfaction of the professors' suggestion was 3.68 which was the highest. While the satisfaction of the administration service and welfare facility was 2.56 which was the lowest. The satisfaction rate based on DISC Behaviour Patterns shows a significant difference among the satisfaction of the department, the satisfaction of atmosphere in university and the satisfaction of the admin and welfare. Patterns I (Influence) was the highest the satisfaction in the major and the satisfaction of the university life while Patterns C(Criticalness) was the lowest. In particular, the importance of the I (Influence) is the most important factor, but it is essential that there is a slight decrease in the precision and accuracy of the work, and C(Criticalness) is shy and stressed, so they need to give positive communication and accurate advice. It is required to Comic-Animation department professor to analyse students' character based on Behaviour Patterns and a person's pros and cons for the career exploration and the employment consultation in order to have positive affect on employment rate. Also if the department's Behaviour Patterns construction were well utilized, it can improve the success rate of useful leadership and fellowship. it will improve the atmosphere in the department which will decrease the drop-out rate but increase the cohesion in the department which will lead to providing better result in the work and the project.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.239-241
• /
• 1999

본 연구에서는 인터넷상에서 현실감 있는 가상공간을 저작하는데 필요한 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 사용하여 손쉽고, 에러가 없이 정확하게 가상공간을 구축하기 위하여 시각프로그래밍 기법을 개발하였다. VRML로 정의된 가상공간 속의 물체를 아이콘으로 정의하고 정의된 물체들간의 상호작용을 정의해주는 이벤트(Event)들의 흐름과 그에 따른 물체의 행동을 시각적으로 표현하는 새로운 VRML 프로그래밍 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법을 사용하면 VRML에서의 이벤트 흐름을 정의하는데 있어 직관적인 그래프 형태로 나타낼 수 있어서 VRML 코드 작성과 이해가 용이해지고, 온라인으로 VRMl 코드의 형식을 점검해주므로 에러 없는 VRML 코드를 작성하기가 쉬워진다. 그러므로 VRML 프로그래머의 생산성이 증가하고 제작된 인터넷 가상공간의 정확도와 신뢰도가 향상될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.94-96
• /
• 2001

현재 인터넷상에서 제공되고 있는 대부분의 서치엔진들은 정보소스에 접근해서 이를 가져오는 웹 로봇(webbot)이라고 불리우는 에이전트를 이용한다. 그런데 이런 웹 로봇들이 웹 문서를 검색하는 방법은 극히 단순하다. 물론 많은 정보를 가지고 오는 것에 초점이 맞추어져 있어서 정확도를 중시하지 않는 것에도 한 원인이 있다. 범용 검색엔진과는 달리 검색하는 영역을 축소하여 특정 주제에 관련된 정보만을 더 정확히 찾아주는 검색엔진의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화 학습 방법을 이용하여 웹 상에 존재하는 정보 중에서 특정 주제의 웹 페이지를 보다 더 정확히 찾는 방법을 제시한다. 강화 학습은 웹 상의 하이퍼링크를 따라가는 문제에 있어서 미래에 이로움을 주는 행동의 효용성을 측정하는데 있어서 이점을 보인다. 강화 학습을 이용하여 제시된 방법을 통한 실험에서는 일반적인 방법보다 더 적은 링크를 따라가고도 더 정확한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.1-5
• /
• 2000

하이브리드 시스템의 행동 표현을 각각의 시스템에 적합한 모델링 형식론으로 표현하면, 각각의 모델이 지니고 있는 정확도를 유지할 수 있고, 수행속도를 증가시키는 이점을 가지게 된다. 하이브리드 시스템을 모델링 하는 과정에서 시간 진행에 따른 수행 의미의 고찰은 모델링 방법에 중요한 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이산 사건 시스템과 연속 시간 시스템간의 입출력 교환을 위해서, 사건을 연속 입력으로 변환하고, 연속 출력을 사건으로 변환하는 인터페이스를 표현하는 형식론을 정의하고, 시뮬레이션의 시간 진행에 따른 종속 관계 방법과 독립 관계 방법을 모두 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 이산 사건 시스템은 DEVS 형식론에 기반한 알고리즘으로 수행하고, 연속 시스템을 미분방정식의 산술적 누적 알고리즘에 따라 수행하는 통합 환경을 구축하며, 이를 바탕으로 두 미사일의 격추 예제를 수행하여 전쟁 시뮬레이션 분야에 적용가능성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.29-31
• /
• 2019

샷 경계 검출(Shot Boundary Detection)은 영상 콘텐츠 분석을 위한 필수적인 기술이며, 다양한 방식으로 편집된 영상의 샷 경계를 정확하게 검출하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 그러나 기존에 연구들은 고정된 샷 경계 검출 알고리즘이나 매뉴얼한 작업과 같이 학습이 불가능한 과정이 포함되어 있어 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 제거한 End-to-End 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시공간 정보 추출성능을 높이기 위해 행동 인식 데이터셋을 이용한 전이학습을 사용하고, 샷 경계 검출 성능을 높이기 위해 개선된 지식의 증류기법(Knowledge Distillation)을 결합한다. 제안하는 모델은 ClipShots 데이터셋에서 DeepSBD 에 비해 cut transition 과 gradual transition 이 각각 5.4%, 41.29% 높은 성능을 보였고, DSM 과의 비교에서 cut transition 의 정확도가 1.3% 더 높은 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.731-734
• /
• 2013

치매 환자들은 안전한 생활과 건강한 삶을 위해 행동 정보에 대한 모니터링이 필요하다. 이러한 서비스를 위해 휴대가 간편하면서 항상 착용 가능한 모니터링 도구가 필요하며, 기억과 인지장애로 인한 배회 활동과 넘어짐과 같은 응급상황에 빠르게 대처하기 위한 다양한 센서기술의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 현재 개발 중인 치매환자를 위한 시계형 장치(스마트 시계)와 서버시스템의 구조 및 기능에 대해서 서술하면서, 3 축 가속도 센서 기반의 개선된 걸음 수 검출 알고리즘을 제안한다. 개선된 걸음 수 검출 알고리즘은 일반적인 걸음 수를 96%의 정확도로 검출함을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.226-227
• /
• 2021

딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.438-439
• /
• 2022

최근 데이트 폭력 신고 건수가 급격히 증가하며 사회적 문제로 대두되고 있다. 폭력을 당하는 순간 당황하여 확실한 증거 확보가 어렵다는 점에서 착안하여 상대방이 폭력을 가하는 순간 폭력 행동을 인식하여 해당 장면을 캡처 후 저장해 증거물의 역할을 할 수 있는 시스템을 구축하였다. 시스템 구축을 위해 동작 인식 모델을 생성하였는데 데이터 수집, 가공 후 여러 모델을 비교해 가장 정확도가 높은 모델을 시스템에 적용하였다.

• Journal of Music and Human Behavior
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.1-16
• /
• 2017

The purpose of this study was to examine changes in the accuracy and range of produced pitch in children with cochlear implants (CI) after an interval-based singing program. A total of three children with CIs aged 5 received twelve 35-minute individual sessions two to three times per week. The interval-based singing program was composed with third, fifth, and eighth intervals and implemented pitch discrimination, pitch imitation, and singing songs with target intervals in a sequence. At pretest and posttest, the changes in accuracy of pitch production during pitch imitation and singing were measured. The results demonstrated that all participants showed improvement in pitch accuracy and produced the target notes with great similarity to the expected pitches in the original song. The range of produced pitch also increased after the program. The results indicate that sequential trials to imitate pitches in a multisensory environment to facilitate the processing of pitch information may reflect how this population perceives pitch information and assist children with CIs to improve their pitch accuracy.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.12
• /
• pp.347-352
• /
• 2021

In this paper, we propose a method for finding feature subsets that are effective for classification in an input dataset by using a multi-agent reinforcement learning method. In the field of machine learning, it is crucial to find features suitable for classification. A dataset may have numerous features; while some features may be effective for classification or prediction, others may have little or rather negative effects on results. In machine learning problems, feature selection for increasing classification or prediction accuracy is a critical problem. To solve this problem, we proposed a feature selection method based on reinforced learning. Each feature has one agent, which determines whether the feature is selected. After obtaining corresponding rewards for each feature that is selected, but not by the agents, the Q-value of each agent is updated by comparing the rewards. The reward comparison of the two subsets helps agents determine whether their actions were right. These processes are performed as many times as the number of episodes, and finally, features are selected. As a result of applying this method to the Wisconsin Breast Cancer, Spambase, Musk, and Colon Cancer datasets, accuracy improvements of 0.0385, 0.0904, 0.1252 and 0.2055 were shown, respectively, and finally, classification accuracies of 0.9789, 0.9311, 0.9691 and 0.9474 were achieved, respectively. It was proved that our proposed method could properly select features that were effective for classification and increase classification accuracy.