• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.6
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• pp.1207-1212
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• 2022

Realistic media, the next-generation media technology in the era of the 4th industrial revolution, is becoming an issue as a technology to experience through an environment that optimizes user experience, especially! It is rapidly developing into the health and healthcare convergence and complex fields. Realistic media technologies and services are being adopted to solve the problems of the increase in chronic diseases due to the increase in the elderly population and the lack of infrastructure and professional manpower in the fields of cognitive training and rehabilitation. Therefore, in this study, a cognitive training system was designed and implemented for the purpose of improving cognitive ability and daily life activity in subjects with mild cognitive impairment (MCI) who require cognitive rehabilitation. In the future, an integrated service platform with interactive communication and immediate feedback as an intelligent cognitive rehabilitation integrated platform based on AI and BigData is left as a research project.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.2
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• pp.91-98
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• 2010

Conventional path-finding has focused on finding short collision-free paths. However, as computer games become more sophisticated, it is required to take tactical information like ambush points or lines of enemy sight into account. One way to make this information have an effect on path-finding is to represent a heuristic function of a search algorithm as a weighted sum of tactics. In this paper we consider the problem of learning heuristic to optimize path-finding based on given tactical information. What is meant by learning is to produce a good weight vector for a heuristic function. Training examples for learning are given by a game level-designer and will be compared with search results in every search level to update weights. This paper proposes a learning algorithm integrated with search for tactical path-finding. The perceptron-like method for updating weights is described and a simulation tool for implementing these is presented. A level-designer can mark desired paths according to characters' properties in the heuristic learning tool and then it uses them as training examples to learn weights and shows traces of paths changing along with weight learning.

• The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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• v.1 no.1
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• pp.30-37
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• 2009

The purpose of this study is the development and application of practical education program for the security of semiconductor equipments maintenance technology. For securing the semiconductor equipments maintenance technology, this study aims to research on the Training and Development. The main field of HRD is about the Training and Development. We develop the practical education program applying the ADDIE Model to conduct the education training. This developed program tests the education training on the officers of Samsung Electronics, the maker of semiconductor. By the test, we hope to provide the technology education program focusing on the practical experiences of systematic and effective companies.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1239-1245
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• 2009

가상현실의 자연스러운 응용분야는 작업 훈련(Task Training) 분야이다. 이러한 작업 훈련 분야에서 가장 중요한 요소 중 하나는 각성 수준(Arousal Level)으로, 적절한 각성 수준은 과제 훈련의 효과를 결정짓는다. 본 연구는 VR 환경과 Desktop 환경의 자동차 운전 시뮬레이터에서 피험자가 실험을 위하여 설계된 2 개의 시나리오를 수행하는 동안 피험자의 생리 신호를 측정하고, 실험 후 각 환경에 대한 주관적인 실재감을 측정하여, 두 실험 환경 사이에 피험자의 주관적인 실재감이 유의한 차이가 있는지 알아보고, 피험자가 수행한 시나리오와 시나리오에 종속된 실험 태스크에 대하여, 각성 수준을 평가할 때 유용한 지표로 활용되는 피부전도도(GSR) 반응이 피험자의 주관적인 실재감의 결과와 어떠한 관계를 보이는지 살펴 보았다. 실험 결과 두 실험 환경 사이의 피험자의 주관적인 실재감은 유의한 차이가 있었고, VR 환경에서 더 높게 나왔다. 그러나 두 실험 환경 사이의 피험자의 생리적 각성 반응은 실재감의 결과처럼 유의한 차이를 보여주지 못했으며, 오히려 시나리오에 종속된 실험 태스크에 따라서 유의한 차이를 보여주었다. 따라서 실재감과 피부전도도 (GSR)측정에 의한 각성도 는 직접적인 관계가 적은 것으로 생각되며, 이는 피부전도도(GSR)를 실재감의 한 척도로 쓰기에는 적합하지 않을 수 있다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.23 no.4
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• pp.1-13
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• 2017

베트남 북부 산악지형에 거주하는 소수 부족민들의 생계개선이 베트남 정부의 정책적인 지원 사업에도 불구하고 현재까지 뚜렷한 성과를 내지 못하는 것으로 알려져 왔다. 특히 지속가능한 개발 및 인적자원개발을 목표로 하고 있는 베트남 경제사회개발정책(2011~2020)의 하위전략인 신농촌 개발정책(New Rural Development)에 의한 사업들이 적절히 수행되고 있는지 의문이 대두되었다. 한편, 베트남 라오까이성 행복프로그램은 한국 코이카 재원으로 새마을운동 경험과 정신을 바탕으로 설계되었으며 심각한 빈곤상태에 있는 성내 8개 소수부족민 마을에 마을특성과 주민 의견이 반영된 개발계획을 수립하고 계획실행의 주체인 마을주민들과 현장 공무원에게 다양한 훈련 사업들을 제공하였다. 본 연구는 생계개선에 대한 이론 고찰과 함께 한국 및 베트남의 농촌개발 경험사례 분석을 바탕으로 프로그램의 다양한 역량강화 사업들이 8개 소수부족 주민들의 의식변화와 생계자산 향상에 어떠한 영향을 끼쳤는지 알아보았다. 본 연구결과는 프로그램에서 제공한 다양한 역량강화 훈련들이 주민의식의 긍정적인 변화와 소수 부족민들의 생계자산에 대하여 상당한 만족도를 가져왔는바, 신농촌 개발정책은 직접자재 위주의 지원을 줄이는 대신 주민들의 자신감 고취를 위한 주민의식 교육과 주민들의 생계활동 능력향상을 위한 다양한 훈련 사업을 확대해야 함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.749-751
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• 2016

Due to the advent of virtual reality, the past communication method using images and video through the expansion into three-dimensional space has been provided more realistic and seamless interaction environment. Unlike reality, virtual reality is under a full human control and due to this benefit can be used as a substitute for reality therefore medicine and healthcare area has attracted attention in the prevention and treatment of dementia utilizing virtual reality. The research provided in this paper is aimed to design a virtual reality-based mild cognitive impairment prevention training system, focusing on the Symptoms of Alzheimer's precursor, mild cognitive impairment.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.31-40
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• 2023

차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.12-14
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• 2022

One of the most negative social changes of the last decade is population aging which leads to 19 times more patients with Mild Cognitive Disorder(MCI). It is well established that MCI is the most important state that can prevent dementia with early diagnosis and intervention. However, the social security system for patients with dementia is not working properly due to the coronavirus pandemic and the limited human power. This article proposes design principles for dementia training programs of extended reality devices. and The findings in this study provide a guide for considering the cognitive and physical and social functions of patients.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.167-174
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• 2023

This paper attempted to improve the accuracy of the colorectal cancer diagnosis model using image data augmentation in convolutional neural network. Image data augmentation was performed by flipping, rotation, translation, shearing and zooming with basic image manipulation method. This study split 4000 training data and 1000 test data for 5000 image data held, the model is learned by adding 4000 and 8000 images by image data augmentation technique to 4000 training data. The evaluation results showed that the clasification accuracy for 4000, 8000, and 12,000 training data were 85.1%, 87.0%, and 90.2%, respectively, and the improvement effect depending on the increase of image data was confirmed.