• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3917-3941
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• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 대한화학회지
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• 제66권2호
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• pp.150-162
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• 2022

이 연구에서는 예비과학교사의 NOS 수업 계획 및 시연을 분석하여 이들의 NOS-PCK를 조사하였다. 서울특별시에 소재한 사범대학에 재학 중인 4명의 예비교사가 연구에 참여하였다. 이들에게 2015 개정 교육과정에 따른 '과학탐구실험' 교과의 맥락에서 NOS 수업을 계획 및 시연하도록 하였다. 이들이 제작한 교수학습 자료를 수집하였고 수업 시연을 관찰하였으며 반구조화된 면담을 실시하였다. 분석 결과, 예비교사들은 수업에서 목표로 하는 NOS를 선정할 때 교육과정과 교과서를 주로 참고하였으나, 교육과정과 교과서가 수업에서 다루어야 할 NOS를 명확하게 제시하고 있지 않아 어려움을 겪었다. 모든 예비교사가 명시적인 접근을 취했으나, 개방적이고 발산적인 반성적 접근은 많지 않았다. 또한 예비교사들은 고등학생들이 과학 지식을 절대적이라고 생각할 것이고 NOS 수업에도 거부감을 가질 것이라고 예상하였다. NOS에 대한 평가는 거의 이루어지지 않았으며, NOS 평가에 대한 인식도 부정적이었다. 마지막으로 일부 학생들에게만 NOS의 학습이 필요하다는 부정적인 인식을 가진 예비교사가 많았다. 이상의 결과를 바탕으로 NOS 수업에 대한 예비과학교사의 전문성을 향상하기 위한 교육적 시사점을 논의하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.726-732
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• 2017

무선 센서 네트워크의 분산 센싱 및 예측에 대한 실제 Application에서 네트워크 환경 센싱 기능은 움직이는 소스 신호의 잡음 및 많은 센싱 정보들 때문에 매우 동적인 기능을 요구한다. 최근의 Distributed Online Convex Optimization 프레임워크는 분산된 방식으로 센서 네트워크를 통해 확률적인 학습 문제를 해결하기 위한 유망한 접근법으로 개발되었다. 기존의 Distributed Saddle Point Algorithm (DSPA)의 학습 결과에서 수렴 속도와 안정성은 이동성의 영향을 받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 소스 신호 시나리오의 동시 검출에서 예측을 안정화하고 보다 나은 수렵 속도를 달성하기 위해 통합 Sliding Windows 메커니즘을 제안한다.

• 한국포장학회지
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• 제28권3호
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• pp.237-244
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• 2022

Onions are a significant crop in Korea, and cultivation is increasing every year along with high demand. Onions are planted in the fall and mainly harvested in June, the rainy season, therefore, physiological changes in onion bulbs during long-term storage might have happened. Onions are stored in cold room and at adequate relative humidity to avoid quality loss. In this study, bio-yield stress and weight loss were measured as the quality parameters of net packaged onions during 10 weeks of storage, and the storage environmental conditions are monitored using sensor networks systems. Quality estimation of net packaged onion during storage was performed using the storage environmental condition data through machine learning approaches. Among the suggested estimation models, support vector regression method showed the best accuracy for the quality estimation of net packaged onions.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국치위생학회지
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• 제15권4호
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• pp.603-611
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• 2015

Objectives: The purpose of the study is to investigate the academic achievement in comprehensive dental hygiene courses using MBTI personality type. This study will provide the various pedagogical approaches in the dental hygiene education. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 58 dental hygiene students in Chungnam from December, 2012 to March, 2014. The questionnaire consisted of academic achievement of comprehensive dental hygiene course and communication skills, After filling out the questionnaire, the students completed MBTI personality type sheet. Results: The students were categorized as extroversion type (58.6%), sensing type (70.7%), feeling type (56.9%), and perceiving type (67.2%). In the academic achievement, extroversion and judging personality type students had higher self-efficacy than the students of introversion and perceiving types. The extroversion personality type students also had the higher assignment level and confidence than the introversion type. Conclusions: In order to enhance the understanding and learning capacity of the students, dental hygiene professors should understand the differences in achievement levels due to different personality types so that they can utilize better pedagogical approaches.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.890-903
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• 2017

The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-12
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• 2023

다변량 시계열 이상 탐지 과업에서 정답 값이 존재하는 데이터를 얻는 것은 매우 시간 집약적인 일이다. 따라서 최근 정답 값이 필요 없는 비지도 학습법(unsupervised learning)에 관한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 다변량 시계열 이상 탐지 과업에 특화된 주요 구조와 세부적인 특성에 대한 심화 있는 논의는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 비지도 학습 기반의 다변량 시계열 이상 탐지 모델과 특장점을 포괄적으로 분석하여 분류하였다. 전력 계통(power grid) 또는 Cyber Physical System(CPS)과 같은 현실 세계 데이터 집합에서 현실적인 이상 상황을 고려하여 학습을 진행하였고, 실험 결과를 바탕으로 각 모델의 정량적 성능을 비교 분석하였다. 성능 지표로는 정밀도(precision), 재현율(recall)과 F1 점수를 사용하여 성능을 측정하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.17-25
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• 2024

골재 간극률은 구조적 강도, 내구성, 배수 및 투수성 등 다양한 아스팔트의 특성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 아스팔트 포장이 사용되는 위치, 기후, 환경 등에 적절하도록 골재 간극률이 설계되어야한다. 하지만 골재 간극률은 다양한 요인들에 의해 영향을 받으므로 그 설계가 쉽지 않다. 예를 들어 골재 입자의 크기 분포, 구성이나 아스팔트 바인더의 양, 다짐 수준 등 다양한 영향인자가 존재한다. 본 연구에서는 골재 간극률에 영향을 미치는 요인들로부터 골재 간극률을 예측하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기계학습 모델 방법을 적용하였고 단일 기계학습 모델을 적용했을 때보다 높은 정확도로 골재 간극률을 예측할 수 있음을 보였다. 본 연구의 결과는 경험과 노동집약적인 실험에 의존하는 골재 간극률 예측에 데이터 기반의 접근방법을 적용할 수 있음을 보였으며 향후 최적 골재 간극률 설계 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.48-58
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• 2015

This study is to conclude a direction for Information Commons, which supports the university library in a new role. The study explains perspectives on the changing role of the university library by examining the approaches, histories, and theories practiced by various researchers on Information Commons. The study aims to discover ways of improving the library space that are dedicated to technology using Information Commons, it also examines ways of creating a unified "library space" that will support learning and access to knowledge and information. The features of Cultural Commons include making improvements to technology-centered space, and providing support to research, freedom of speech, creative approach, public freedom and collaboration, and interaction. The functions of Cultural Commons within the university library are listed: First, it supports programs that will transform the library into a social hub within the university. The space specifically blurs the boundary between the library building and its surroundings, and unifies these spaces to enhance its catalytic role in aiding social interactions and human-centered approach. Second, it supports active participation through cultural programs and provides a fluid and interactive space with virtual resources. Third, it enhances user experience to supports behaviors and activities that involve fixtures and equipment in the space to promote learning. The study notes that, with the emergence of these characteristics, the university library is changing by implementing Cultural Commons for on-campus social space and new learning. Accordingly, this implementation is expected to enhance active acceptance of the library space in the future.