• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
• /
• pp.24-48
• /
• 1997

. Supported byㆍDARPA′s image Understanding (IU) program under "Video Retrieval Based on Language and image Analysis" project.DARPA′s Computer Assisted Education and Training Initiative program (CAETI)ㆍObjective: Develop practical systems for automatic understanding and indexing of video sequences using both audio and video tracks(omitted)

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.23-31
• /
• 2011

인지능력은 뇌가 담당하고 있는 기능을 의미하며, 실생활과 밀접하게 연관되어 있다. 인간이 노화하면 뇌의 기능이 저하되며, 그것은 인지능력의 상실을 의미한다. 하지만 뇌의 가소성이라는 특성으로 훈련을 통해 뇌 기능의 회복과 저하를 도모할 수 있다. 이러한 훈련 작업을 두뇌 훈련 또는 인지능력 훈련이라고 한다. 인지능력 훈련은 주기적으로 해주어야 한다. 하지만 인지 능력 훈련은 반복적인 수행을 요구하기 때문에 사용자는 일반적으로 따분함을 느끼기 쉽다. 본 논문은 스마트디바이스 기반의 기능성 게임을 제안한다. 제안하는 기능성 게임은 인지능력 훈련을 반복적으로 수행할 수 있도록 게임적인 요소를 활용하여 사용자의 참여와 집중을 유도하였다. 수집된 데이터의 분석을 통하여 주의력과 인지적 유연성의 효과성을 확인할 수 있었다.

• 한국CDE학회논문집
• /
• 제20권4호
• /
• pp.420-430
• /
• 2015

Operator Training Simulators (OTSs) provide macroscopic training environment for plant operation. They are equipped with simulation systems for the emulation of remote monitoring and controlling operations. OTSs typically provide 2D block diagram-based graphic user interface (GUI) and connect to process simulation tools. However, process modeling for OTSs is a difficult task. Furthermore, conventional OTSs do not provide real plant field information since they are based on 2D human machine interface (HMI). In order to overcome the limitation of OTSs, we propose a new type of plant training system. This system has the capability required for collaborative training between operators and field workers. In addition, the system provides 3D virtual training environment such that field workers feel like they are in real plant site. For this, we designed system architecture and developed essential functions for the system. For the verification of the proposed system design, we implemented a prototype training system and performed experiments of collaborative training between one operator and two field workers with the prototype system.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.549-551
• /
• 2003

본 논문은 점점 증가되고 있는 SPAM 메일 문제를 해결하기 위한 방법으로써, 특정 속성에 기반을 둔 학습 알고리즘의 co-training을 통한 전자메일 분류 기법을 제안한다. 전자메일 분류는 결국 문서 분류 기술과 다르지 않다. 이미 많은 연구에서 학습 알고리즘을 이용한 문서 분류 기법은 많이 제안되고 검증되었다. 본 논문에서는 이러한 학습 알고리즘들을 co-training을 통하여 해당 메일이 SPAM인지 아닌지 구분하며, 학습의 효율성을 높이기 위하여 전자메일의 특정한 속성들, 예를 들면, 핵심문구나 기타 특정한 문구 및 전자메일의 헤더 정보 등을 학습 기반으로 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.123-124
• /
• 2019

This paper proposes an improved deep learning method based on small data sets for animal image classification. Firstly, we use a CNN to build a training model for small data sets, and use data augmentation to expand the data samples of the training set. Secondly, using the pre-trained network on large-scale datasets, such as VGG16, the bottleneck features in the small dataset are extracted and to be stored in two NumPy files as new training datasets and test datasets. Finally, training a fully connected network with the new datasets. In this paper, we use Kaggle famous Dogs vs Cats dataset as the experimental dataset, which is a two-category classification dataset.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권5호
• /
• pp.11-20
• /
• 2024

While artificial neural networks are adept at identifying patterns, they can struggle to distinguish between actual correlations and false associations between extracted facial features and criminal behavior within the training data. These associations may not indicate causal connections. Socioeconomic factors, ethnicity, or even chance occurrences in the data can influence both facial features and criminal activity. Consequently, the artificial neural network might identify linked features without understanding the underlying cause. This raises concerns about incorrect linkages and potential misclassification of individuals based on features unrelated to criminal tendencies. To address this challenge, we propose a novel region-based training approach for artificial neural networks focused on criminal propensity detection. Instead of solely relying on overall facial recognition, the network would systematically analyze each facial feature in isolation. This fine-grained approach would enable the network to identify which specific features hold the strongest correlations with criminal activity within the training data. By focusing on these key features, the network can be optimized for more accurate and reliable criminal propensity prediction. This study examines the effectiveness of various algorithms for criminal propensity classification. We evaluate YOLO versions YOLOv5 and YOLOv8 alongside VGG-16. Our findings indicate that YOLO achieved the highest accuracy 0.93 in classifying criminal and non-criminal facial features. While these results are promising, we acknowledge the need for further research on bias and misclassification in criminal justice applications

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.665-667
• /
• 2014

Wellness는 IT와 융합하여 사용자의 건강을 관리하고 유지하는데 도움을 주는 서비스를 말한다. 기존의 경우 Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재 했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰에 내장되어 있는 센서를 이용하거나 직접 입력하여 웹으로 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제16권4호
• /
• pp.809-819
• /
• 2020

Gender prediction accuracy increases as convolutional neural network (CNN) architecture evolves. This paper compares voting and ensemble schemes to utilize the already trained five CNN models to further improve gender prediction accuracy. The majority voting usually requires odd-numbered models while the proposed softmax-based voting can utilize any number of models to improve accuracy. The ensemble of CNN models combined with one more fully-connected layer requires further tuning or training of the models combined. With experiments, it is observed that the voting or ensemble of CNN models leads to further improvement of gender prediction accuracy and that especially softmax-based voters always show better gender prediction accuracy than majority voters. Also, compared with softmax-based voters, ensemble models show a slightly better or similar accuracy with added training of the combined CNN models. Softmax-based voting can be a fast and efficient way to get better accuracy without further training since the selection of the top accuracy models among available CNN pre-trained models usually leads to similar accuracy to that of the corresponding ensemble models.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.685-697
• /
• 2003

The Web based multimedia programmes/courses are becoming widely available in recent years. Most of these courses focus on Behaviorist way of learning, which does not promote deep learning in any way. For Adults this approach further incapacitated, as it does not satisfy Andragogical needs. The search for Constructivist way of learning through the web applied to Indian conditions led to need for developing a curriculum development approach that would promote construction of knowledge through web based collaboration. This paper attempts to reengineer existing curriculum development processes and lays out a framework of‘Problem Based Online Learning (PBOL)’curriculum design. In this context, entire curriculum development life cycle is evolved and explained. This is a part of doctoral work (Ph.D), which is in progress and being undertaken by K.James Mathai, and guided of Dr.D.S.Karaulia.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.261-270
• /
• 2015

본 연구는 협력 활동의 전략이 교사연수에서 어떤 효과가 나타나는지에 대한 분석을 하였다. 교사 연수의 효과성은 연수 만족도, 효과성, 학업성취도로 설정하였다. 연수에 참가한 초중등 교사들을 대상으로 SNS를 활용한 집단 상호평가 활동군과 개별 자기평가 활동군, 일반 연수군으로 구분하여 연구를 적용하였다. 완전무선화요인설계의 방법으로 교사 연수의 효과성에 대해 변량 분석한 결과, 집단협력 활동이 학습만족도 및 효과성, 학업성취도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 따라 SNS기반 협력적 평가활동이 교사연수에 매우 효과적임을 밝혔다.