• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권5호
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• pp.157-166
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• 2022

운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.26-37
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• 2022

최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.675-681
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• 2021

최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.15-24
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• 2022

The article clarifies the conditions for information, digital and educational accessibility for higher education seekers with disabilities in terms of distance learning caused by quarantine restrictions. It is established that such conditions are regulated by international and Ukrainian legal documents (The Standard Rules on the Equalization of Opportunities for Persons with Disabilities, Convention on the Rights of Persons with Disabilities, Sustainable Development Goals, Law of Ukraine "On Education", Law of Ukraine "On Higher Education", Strategy for the Development of Higher Education in Ukraine 2021-2031, Development Strategy areas of innovation for the period up to 2030, Development strategy of the sphere of innovation activity for the period up to 2030). As a part of information barrierlessness, Higher Education Institutions (HEI) should provide access to information in various formats and using technologies, in particular Braille script, large-type printing, audio description (audio descriptive commenting), sign language interpretation, subtitling, a format suitable for reading by screen access programs, formats of simple speech, easy-to-read formats, means of alternative communication. The experience of Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University is described. In particular, special attention is paid to the study of sign language: in view of this, the initiative group implemented the project "Learning to hear and overcome social isolation together" with the financial support of the British Council in Ukraine. Within the framework of digital accessibility, the official website of the Faculty of Social and Psychological Education has been adapted for the visually impaired in accordance with WCAG 2.0 World Standards. In 2021, Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University implemented the project "Cultural, Recreational and Tourist Cherkasy Region: Inclusive Social 3D Map" funded by the Ukrainian Cultural Foundation; a site with available content for online travel in the region to provide barrier-free access to the historical and cultural heritage of Cherkasy region was created. Educational accessibility is achieved by increasing the number of people with special educational needs, receiving education in inclusive groups; activities of the Center for Social and Educational Integration and Inclusive Rehabilitation Social Tourism "Bez barieriv" ("Without barriers"); implementation of a research topic for financing the Ministry of Education and Science of Ukraine: "Social and psychological rehabilitation of children and youth with special educational needs by means of inclusive tourism"; implementation of the project "Social inclusion of distance educational process"; development of information campaigns to popularize the ideas of accessibility, the need for its implementation, ongoing training programs and competitions, etc.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.133-144
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• 2023

본 연구에서는 실생활과 밀접한 학문인 의생활 분야에서의 환경보호에 대한 동기를 이끌어내기 위해 온라인 환경에서 성인 학습자 중심으로 버려진 우산의 천을 업사이클링하여 드링크백을 제작하는 온라인 실습 수업안을 체계적으로 개발함으로써 환경의식을 개선하고자 하였다. 본 연구는 교수학습개발 모형인 ADDIE 모형에 따라 진행되었다. 분석 단계에서 선행연구 결과를 바탕으로 교수설계 방향을 설정하였다. 설계 단계에서 구체적으로 온라인 환경에서의 실습 수업 운영을 계획하고 교육 대상자 수와 교육 내용, 교육 시간을 정하였다. 개발 단계에서 제작된 수업자료는 온라인 실습수업에 용이하도록 구성된 키트, 환경오염에 대한 경각심을 자극하는 이미지와 업사이클링에 대한 의미를 담은 이론 자료, 제작 과정을 담은 동영상, 사진 등을 PPT 자료로 정리하였으며, 교육에 대한 사후 평가 및 피드백을 위한 수업 만족도와 환경의식 관련 설문지로 구성하였다. 적용 단계는 총 두 번의 수업을 실행하였으며, 각 18명씩 총 36명의 학습자가 참여하였다. 첫 번째 수업의 피드백을 반영하여 3개월 후 두번째 수업을 실행하였다. 평가단계에서 1차 수업 학습자들이 수업 만족도와 관련한 반응에 따라 수업 설계와 자료를 보완한 결과, 2차 수업 학습자들로부터는 원활한 소통과 자유로운 자료 공유가 만족스럽다는 긍정적인 평가를 받았다. 환경의식 및 태도 관련 설문에서 두 실행에서 모두 문항의 총 평균이 4.27로 전반적으로 긍정적인 평가를 확인할 수 있었으며, 개방형 질문에서 업사이클링의 가치를 깨닫고 환경의식이 개선되었다는 평가를 받았다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제8권2호
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• pp.17-24
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• 2017

Purpose - In recent years, research has been conducted on the conflict resolution strategies of the franchise headquarters and the franchisees, but there is a lack of research on how the power structure and cultural factors play a role in resolving conflicts. From this perspective, this study is to examine the structural relationship between franchisors' cultural orientation and relationship power, and conflict resolution strategies, relationship trust, and relationship performance using. The findings of this study suggest how franchise headquarters should establish long-term relationship with franchisees and share information. Research design, data, methodology - The data were collected from April 1 to April 15, 2013. Because this study examined franchise industries from the franchisee perspective, we contacted franchisee store owner and managers located in Seoul and Gyeonggi Province. Interviewers trained contacted a total of 200 franchisees, and 196 franchisees responded. Out of 196 respondents, 13 respondents were deleted due to missing information. Thus, a total of 183 franchisee were used for this study. he data were analyzed using frequency analysis, confirmatory factor analysis, correlation analysis, and structural equational modeling with SPSS 24.0 and Amos 23.0 statistical program. Results - The results showed that cooperation orientation and relational power of franchisor had significant effects on conflict resolution strategies. Cooperating, obliging, and compromising strategies of conflict resolution strategy had significant effects on relationship trust. Also, relationship trust had significant effect on relationship performance. Conclusions - This study shows that the franchise headquarters and the franchisees share necessary information for common purposes and that continuous two-way communications play an important role in resolving conflicts. In other words, the result of this study suggests that if the franchise headquarters and the franchisee actively consider the position of the other party and strive to achieve the goal, conflict resolution may be more successful. In order to do this, the franchise headquarters will have to consider how to build and maintain continuous communication with the franchisees, and continuous education is also needed so that employees can have a cooperative attitude. However, since the culture of these organizations is not made up of simple staff training and is not formed within a short time, the CEO of the franchisee headquarters should take the lead in establishing a cooperative culture with the merchants over the long term.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.83-94
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• 2023

본 연구는 기업현장교사 및 기업교육 만족도가 도제교육 만족도 및 학생의 직무 역량 함양에 미치는 영향을 NCS 직무 표준 및 산학일체형 도제학교 사업단 집단 중심으로 탐색하였다. 연구 결과 전기·전자 및 음식서비스 분야에서 기업현 장교사의 만족도는 학생의 직무역량 향상에 긍정적인 영향력을 미쳤으나, 경영·회계·사무와 정보통신 분야에서는 기업교육 만족도가 중요한 것으로 나타났다. 사업단 유형별 분석에서는 공동실습유형과 산업계 주도 유형에서 기업현장교사의 만족도가 직무역량 향상에 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었으나, 거점학교형과 단일학교 유형에서는 기업교육 만족도의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 따라서 기업현장교사의 역량에 대한 재정의와 더불어 역량 제고에 정책적인 고민이 필요하며, 사업단 유형과 NCS 직무 표준 분류 간의 연관성을 염두에 둔 산학일체형 도제학교 운영계획의 수립과 실행이 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.