• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.113-116
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• 2021

일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.9
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• pp.171-178
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• 2019

Computational Thinking is one of the biggest issues in the era of the Fourth Industrial Revolution. It is a core literacy required not only for SW major but also for all students including them. It is not a simple computer software education, but a coding education based on Computational Thinking, and it should be able to solve the problems in everyday life and to express the process and solutions. However, in the case of students who lack background knowledge on SW and programming languages for development, it is hard to know how to algorithmize problems and express them using computer devices. In this study, we proposed a education course model to improve the students' thinking skills and to express them effectively. In addition, we confirmed whether the non-major students who learned through this education course model can express various problems related to the major field by integrating them with computing accidents and improve the problem solving ability.