• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.643-654
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• 2015

Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.

• 서비스연구
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• 제8권3호
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• pp.51-62
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• 2018

본 연구는 기존 교육 시스템에 대한 여러 진화와 대안을 살펴보고 최근의 서비스경제 시대까지 진화되어온 교육의 발전과 2016년 세계경제포럼(WEF)의 인간역량에 대한 새로운 접근법까지 포괄하는 보다 구체적인 교육시스템의 단계를 제안해 보고자 하였다. 제4차 산업혁명의 급속한 전개에 따라 직업의 의미가 변화하고 있다. 향후의 직업교육은 직업 이동이 빈번하게 일어날 것을 예상하면서 그에 맞는 교육방법론을 채택할 필요가 있다. 새로운 교육 방법론은 이전에 없던 기술이 기존의 문화와 충돌하면서 다양한 융합이 일어나는 현상을 대비하는 모델이 필요하다. 그리고 산업과 사회의 문제를 실제 교육시스템에 연결하기 위하여 인간의 역량과 환경에 대한 고차원적 교육철학이 새롭게 요구된다. 본 연구는 제4차 산업혁명에 따른 교육 수요 변화를 살펴보면서 직업 수퍼모빌리티시대의 새로운 교육시스템으로서 New Service Learning의 도입 필요성을 제시하고 구체적인 개념을 설명하고자 하였다. 본 연구에서는 New Service Learning을 혁신성, 현대성, 지속가능성, 인문성, 기술성이라는 5개의 개념으로 나누어서 의미를 살펴보았다. 향후 본 연구에서 제시한 New Service Learning의 개념을 실증분석하여 연구를 보완할 필요가 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.495-509
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• 2020

본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.409-421
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• 2009

정보화가 빠르게 진행되고 인터넷 사용이 일상화되면서 기존의 교육체제를 보완하고 강화할 수 있는 방안으로 온라인교육에 대한 관심이 고조되어 왔다. 특히 미국 등 선진국에서는 교사교육을 위해 온라인학습커뮤니티를 성공적으로 활용하는 추세가 나타나고 있다. 본 연구는 온라인학습커뮤니티를 교사교육에 적극 활용하고 있는 미국의 우수 사례들에 대한 분석을 통해서, 온라인학습커뮤니티의 구축 및 운영에 대한 경험을 소개하고 성공 요인들을 제시하였다. 미국의 다양한 사례들 중에서 대학이나 연구기관과 연계되어 온라인학습커뮤니티를 구축하여 운영한 다섯 가지의 우수 사례들을 선정하여 비교 분석하였다. 사례분석을 통하여 교사교육을 위해 온라인학습커뮤니티를 구축하여 운영하는데 고려해야 할 핵심 요인들로 '특성화 및 운영 목적과 대상 명시', '활동을 통한 지식구성 기회 제공', '개인별 활동과 공동 활동의 지원', '기관 간 협력과 현장교사 교수들의 멘토링 제공', '학교 현장과의 연계 및 이론과 실천의 연계' 등과 같은 10가지 요인들을 제안하였다.

• 영어영문학
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• 제56권6호
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• pp.1047-1065
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• 2010

English inversion constructions are not only hard for non-native speakers to learn but also difficult to teach mainly because of their intriguing grammatical and discourse properties. This paper addresses grammatical issues in learning or teaching the so-called 'predicate inversion (PI)' construction (e.g., Equally important in terms of forest depletion is the continuous logging of the forests). In particular, we chart the grammatical (distributional, syntactic, semantic, pragmatic) properties of the PI construction, and argue for adata-driven teaching for English grammar. To depart from the arm-chaired style of grammar teaching (relying on author-made simple sentences), our teaching method introduces a datadriven teaching. With total 25 university students in a grammar-related class, students together have analyzed the British Component of the International Corpus of English (ICE-GB), containing about one million words distributed across a variety of textual categories. We have identified total 290 PI sentences (206 from spoken and 87 from written texts). The preposed syntactic categories of the PI involve five main types: AdvP, PP, VP(ed/ing), NP, AP, and so, all of which function as the complement of the copula. In terms of discourse, we have observed, supporting Birner and Ward's (1998) observation that these preposed phrases represent more familiar information than the postposed subject. The corpus examples gave us the three possible types: The preposed element is discourse-old whereas the postposed one is discourse-new as in Putting wire mesh over a few bricks is a good idea. Both preposed and postposed elements can also be discourse new as in But a fly in the ointment is inflation. These two elements can also be discourse old as in Racing with him on the near-side is Rinus. The dominant occurrence of the PI in the spoken texts also supports the view that the balance (or scene-setting) in information structure is the main trigger for the use of the PI construction. After being exposed to the real data and in-depth syntactic as well as informationstructure analysis of the PI construction, it is proved that the class students have had a farmore clear understanding of the construction in question and have realized that grammar does not mean to live on by itself but tightly interacts with other important grammatical components such as information structure. The study directs us toward both a datadriven and interactive grammar teaching.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.736-741
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• 2022

격자 기반 암호화는 최악의 경우를 기반으로 한 강력한 보안, 비교적 효율적인 구현 및 단순성을 누리기 때문에 포스트 양자 암호화 방식 중 가장 실용적인 방식이다. 오류가 있는 링 학습(R-LWE)은 격자 기반 암호화(LBC)의 공개키암호화(Public Key Encryption: PKE) 방식이며, R-LWE의 가장 중요한 연산은 링의 모듈러 다항식 곱셈이다. 본 논문은 R-LWE 암호 시스템의 중간 보안 수준의 매개 변수 집합을 대상으로 하여 근사 컴퓨팅(Approximate Computing: AC) 기술을 기반으로 한 모듈러 곱셈기를 최적화하는 방법을 제안한다. 먼저 복잡한 로직을 간단하게 구현하는 방법으로 LUT을 사용하여 근사 곱셈 연산 중 일부의 연산 과정을 생략하고, 2의 보수 방법을 활용하여 입력 데이터의 값을 이진수로 변환 시 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 덧셈기의 개수를 절감하는 총 두 가지 방법을 제안한다. 제안된 LUT 기반의 모듈식 곱셈기는 기존 R-LWE 모듈식 곱셈기 대비 속도와 면적 모두 9%까지 줄어들었고, 2의 보수 방법을 적용한 모듈식 곱셈기는 면적을 40%까지 줄이고 속도는 2% 향상되는 것으로 나타났다. 마지막으로 이 두 방법을 모두 적용한 최적화된 모듈식 곱셈기의 면적은 기존대비 43%까지 감소하고 속도는 10%까지 감소하는 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.339-347
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• 2007

정보통신기술의 발달과 함께 인터넷은 사회 및 생활 전반에 깊숙이 보급되었다. 최근 인터넷을 활용한 e-러닝의 교육적 요구는 학교교육의 변화에 커다란 영향을 끼치고 있다. 특히 사이버가정학습시스템은 사교육비 절감과 공교육 내실화를 위해 전국적으로 실시되고 있다. 하지만, 양적인 성장에 비해 질적인 운영관리의 측면에서 많은 문제점들이 노출되고 있으며, 이러한 시점에서 K지역 S시스템의 사례를 중심으로 초등교사와 중등교사들의 인식실태를 분석하고자 한다. 본 연구를 위하여 K지역의 초등교사 139명, 중등교사 139명, 총 278명을 대상으로 설문조사 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과, S시스템의 다양한 학습 콘텐츠 제공, 콘텐츠의 질, 학교수업 보충에의 도움 등 대부분의 영역에서 초등교사들이 더 긍정적인 반응을 보이고 있었다. 더욱 더 효과적인 시스템을 위하여 학생들의 관심을 유도하기 위한 전략 및 컴퓨터 활용 인프라 구축, 그리고 학교 및 교육당국의 지속적인 지원과 교육과정의 탄력적 운영방안 등이 필요함을 발견할 수 있었다.

• 지역사회간호학회지
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• 제28권3호
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• pp.347-356
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to provide basic evidence to improve community health nursing practice education by analyzing the current status of actual operation, program outcomes and evaluation methods, and the level of achieving learning goals. Methods: Data were collected through an e-mail survey from 155 professors teaching community health nursing in April 2016. Out of 45 responses in total, 42 cases were used for analysis (response rate 29.0%). Results: Community health nursing practice was a 3-credit course in most of the schools (66.7%) and included a practice at public health centers without exception. The most common diagnosis classification system was OMAHA (81.0%). The core fundamental nursing skills evaluated during the practice were subcutaneous injection, vital signs, oral administration, and intradermal injection. Among the subjects of community health nursing practice, the area with the highest potential for achieving learning goals was primary health care provision (4.4/5) and the area with the lowest potential was disaster management (2.4/5). Conclusion: The results of this study show that there would be active efforts to complement and improve several problems of the community health nursing practice among the community health nursing practice instructors for more effective and qualitative community health nursing practice.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.25-31
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• 2008

이러닝 시스템의 가장 중요한 부분 중 하나가 인증이다. 왜냐하면 적법한 학습자가 학습 시스템에 접속해서 학습하고, 평가 받는 것은 매우 중요하기 때문이다. 하지만, 대부분의 시스템이 학습자의 아이디와 패스워드를 사용한 인증을 사용하고 있다. 이 경우에 해커가 어렵지 않게 아이디와 패스워드를 해킹할 수 있다. 또한, 학습자가 자신의 정보를 다른 동료에게 주어 대신 평가를 받는 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 생체 인증 방법이 보완으로 필요하다. 이와 같은 방법은 상대적으로 많은 비용이 들고 또한 거부감이 있다. 따라서, 본 논문에서는 키스트로크 방법을 이용하여 학습자가 적법한 학습자인가를 판단하는 방법을 제안하였다. 또한, 키스트로크 시스템의 성능을 위해서 통계와 신경망을 적용하였다. 그 결과, 키스트로크의 인증에서 FRR과 FAR의 성능이 개선되었다.