• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.24 no.5
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• pp.73-82
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• 2013

최근 차량 네트워크(VANET)는 차량 및 도로 안전에 관한 정보와 다양한 인포테인먼트 서비스 증가로, 기존 차량 통신에 고정적으로 할당된 주파수로는 요구되어지는 주파수 수요량을 충족하지 못할 것으로 예측된다. 이에 따라, 인지 무선(CR) 기술을 VANET 환경의 특징에 적합하게 적용함으로써, 동적인 주파수 사용으로 주파수의 활용도를 향상시키기 위한 연구가 큰 관심을 받고 있다. 본 고에서는 인지 무선을 이용한 차간 통신 이슈 및 연구 동향을 소개한다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.141-153
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• 2001

지금의 수학교육현장은 결과적인 완성된 지식을 교사 주도하에 연역적으로 지도하는 것에 대해 문제가 있는 것으로 지적되어 그에 대한 대안으로 본 논문은 인지갈등을 통한 수학과 학습 모형을 이용한 교수-학습 방법을 제시하고자 한다. 인지 갈등을 유발하여 학습동기를 부여한 후 학생과 교사가 함께 그 갈등을 풀어 나감으로서 동기유발과 수학적 능력을 길러 줄 수 있을 것이다. 특히, 보편화된 컴퓨터 환경은 이러한 수업을 더욱 용이하게 함에 주목하고 또 문제 설정 등 다양한 기법을 통한 수업 모형을 효과적으로 활용할 수 있으며 주제에 따라서는 수학사적 내용을 첨가하여 흥미 있는 수업을 할 수 있다. 이러한 수업방법은 학생들의 흥미와 참여를 유도하게 되어 효과적일 것이다.

• Information Systems Review
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• v.19 no.2
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• pp.159-183
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• 2017

Despite the rapid increase in the use of mobile Internet, only a few studies examined digital divide issues in the mobile internet environment. Prior studies on digital divide mainly focused on the usage environments of consumers. The present study analyzes mobile digital divide by considering user environments and the cognitive values of users. Therefore, we estimated the cognitive value of users in mobile Internet environments through contingent valuation method (CVM). We also analyzed the digital divide factors that cause this value difference. We found that domestic users perceive mobile Internet value up to 51,723 Korean Won per month. We analyzed the value differences of digital divide factors, such as "accessibility," "competency," and "usability." Based on this analysis, we found that a difference of 31,878 Korean Won was generated due to accessibility. Competitiveness resulted in a difference of 7,736 Korean Won, whereas that of usability resulted in 6,463 Korean Won. Accessibility is the most important digital divide factor that maximizes the difference of cognitive value of users in a domestic mobile Internet environment.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.72-77
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• 2008

본 논문은 혼합현실(Mixed reality) 에 대한 새로운 접근법을 제시한다. 혼합현실은 실제환경 (Real environment)과 가상환경 (Virtual environment) 이 융합된 가상현실로서 기존의 혼합현실 연구자들은 두 환경을 가능한 정확하게 정합(Registration)시키고자 노력하였다. 이러한 노력은 때때로 복잡한 계산과정이나 부가적인 장치를 요하기도 한다. 부가적인 장치의 사용은 사용성문제를 유발할 뿐만 아니라 추가적인 비용도 요구한다. 우리가 제시하는 접근법은 이러한 노력들과는 반대로 많은 부분을 사용자의 인지력과 상상력에 의지한다. 즉, 사용자의 인지력으로 두 환경 간의 오차를 보정하며 심지어는 사용자에 의해 두 환경 간의 결합이 머릿속에서 이루어진다. 우리는 이러한 접근 방법을 Loosely Coupled Mixed Reality(LMR)라고 부른다. 본 논문에서는 혼합현실에 대한 새로운 접근법인 LMR에 대해 설명하고 LMR이 갖는 여러 가지 쟁점을 짚어보았다. 또한 LMR의 효과를 검증하기 위해 만든 골프 게임을 설명 하도록 하겠다.

• Journal of Families and Better Life
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• v.12 no.1
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• pp.117-131
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• 1994

본 연구는 근린환경에 대한 거주자의 인지도를 파악하고, 현재 거주하고있는 지역의 근린환경에 대한 만족도를 조사하여 앞으로의 주거이동 성향이 어떻게 나타날 것인가를 예측해보는데 그 목적이 있다. 측정도구의 신뢰도계수($Cronbach's\;\alpha$)는 0.865이며, 분석방법은 빈도, 평균, $x^2$ 검증, t-검증, 일원변령분석 요인분석, 피어슨의 상관계수, 중다회귀분석, 다변량판별분석을 사용하였다. 연구결과는 첫째 '입지성' 속성에 대해 거주자의 인지와 만족이 가장 긍정적이었고 '쾌적성 및 정체감' 에 대해 가정 부정적이었다. 둘째 근린환경 인지도가 높을수록 부인의 교육수준이 높을수록 주거소유권이 자가이고 상가주변지역에 살고 있는 거주자들의 근린환경에 대한 총 만족도가 높게 나타났다. 셋째 거주기간 총 만족도, 주거용도 지역, 주택규모, 소득수준이 주거이동 성향을 판별하는 변인으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.412-414
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 사용자가 존재하는 장소와 그곳의 환경에 따른 맞춤 서비스의 제공이 요구된다. 이러한 맞춤 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 주변 환경을 인지 및 판단하여 서비스를 제공하는 소프트웨어가 필요하다. 소프트웨어가 환경을 인지하여 처리하려면 환경은 소프트웨어가 이해할 수 있도록 모델링 되고 언어로 표현되어야 한다. 기존의 Context 모델링 방법은 특정 상황에 초점이 맞추어져있어 다른 상황에의 적용이 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 도메인에 적용 가능한 다단계 상황 모델링 방법, 이를 ontology언어 OWL을 사용하여 나타내는 방법, 이것을 적용하기 위한 적응형 소프트웨어 개발 framework를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.546-549
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• 2003

본 논문은 사용자가 가상환경 내에서 가상 물체의 무게를 인지하기 위한 힘을 적용시키는 장치(device)에 관해 연구하였다. 이 장치는 3-DOF를 갖는 장치로 원통형 플라스틱 스틱에 4개의 스트레인 게이지를 부착시켜 사용자가 원하는 방향으로 스틱을 밀거나 당기거나 누르면 스틱의 인장 강도에 따른 변화량을 스트레인 게이지를 통하여 측정되도록 설계하였다. 이 장치의 사용성을 평가하기 위해 무게가 다른 5개의 상자를 현실세계와 가상환경에 위치시킨 후에 피실험자로 하여금 정량적, 정성적인 평가를 하였다 그 결과 본 논문을 통하여 제작한 장치를 가상환경에 응용하였을 때, 사용자로 하여금 가상 물체에 대한 힘을 인지하게 함으로써 가상환경에서 현실감과 몰입감을 효과적으로 중대시킴을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.7-8
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• 2023

자율주행 자동차에 관한 연구에서 상황을 인지하기 위한 교통 표지판을 다양한 환경에서 인식하도록 하는 과정은 필수적인 요소이다. 이러한 교통 표지판은 객체 검출 방법을 통해 인지할 수 있지만, 환경에 따라 성능 차이가 크다. 본 논문에서는 Yolov4 모델을 기반으로 공개된 데이터 세트를 이용해 학습하고, 테스트 배드 환경에서 교통 표지판을 검출한다. 테스트 배드에서 조건, 거리, 강수량에 따른 다양한 환경에 대한 교통 표지판 검출의 성능을 비교 및 분석한 결과를 보인다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.5
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• pp.162-177
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• 2020

The perception of traffic environment based on various sensors in autonomous driving system has a direct relationship with driving safety. Recently, as the perception model based on deep neural network is used due to the development of machine learning/in-depth neural network technology, a the perception model training and high quality of a training dataset are required. However, there are several realistic difficulties to collect data on all situations that may occur in self-driving. The performance of the perception model may be deteriorated due to the difference between the overseas and domestic traffic environments, and data on bad weather where the sensors can not operate normally can not guarantee the qualitative part. Therefore, it is necessary to build a virtual road environment in the simulator rather than the actual road to collect the traning data. In this paper, a training dataset collection process is suggested by diversifying the weather, illumination, sensor position, type and counts of vehicles in the simulator environment that simulates the domestic road situation according to the domestic situation. In order to achieve better performance, the authors changed the domain of image to be closer to due diligence and diversified. And the performance evaluation was conducted on the test data collected in the actual road environment, and the performance was similar to that of the model learned only by the actual environmental data.

• Journal of Science Education
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• v.37 no.1
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• pp.142-156
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• 2013

The purpose of this study was to analyze observation characteristics through eye movement according to cognitive style. For this, developed observation task that can be shown the difference between wholistic cognitive style group and analytic cognitive style group, measured eye movement of university students who has different cognitive style, as given observation task. It is confirmed the difference between two cognitive style groups by analysing gathered statistics and visualization data. The findings of this study were as follows; First, Compared observation sequence and pattern by cognitive style, analytic cognitive style group is concerned with spider first and moving on surrounding environment, whereas wholistic cognitive style group had not fixed pattern as observing spider itself and surrounding area of spider alternately or looking closely on particular part at first. When observing entire feature and partial feature, wholistic cognitive style group was moving on Fixation from outstanding factor without fixed pattern, analytic cognitive style had certain directivity and repetitive investigation. Second, compared the ratio of observation, analytic cognitive style group gave a large part to spider the very thing, wholistic cognitive style group gave weight to surrounding area of spider, and analytic group shown higher concentration on observing partial feature, wholistic cognitive style group shown higher concentration on observing wholistic feature. Wholistic cognitive style group gave importance to partial features in surrounding area, and wholistic feature of spider than analytic cognitive style group, analytic cognitive style group was focus on partial features of spider than wholistic cognitive style group. Through the result of this study, there are differences of observing time, frequency, object, area, sequence, pattern and ratio from cognitive styles. It is shown the reason why each student has varied outcome, from the difference of information following their cognitive style, and the result of this study help to figure out and give direction to what observation fulfillment is suitable for each student.