• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제11권2호
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• pp.102-117
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• 1998

Responsible environmental behavior of Youths who will live in the 21C needs the ‘Personalization of Environment’, which means the process or the result of awareness to the non-personal environment as the personal environment to show the responsible environmental behaviors through the intended physical and psychological contacts to environment. This study intended to analyze various programs of national parks, zoo, children's garden and Project Learning Tree in the United States and to discuss the possibility of ‘personalization of environment’ and implication for environmental education of Korea. Literature review, field trips, personal interviews and internet searches were used to collect information and data. Programs of North Cascade National Park, Mt. Rainier National Park and 4-H Children's Garden in Michigan State University showed the cases of direct personalization of environment focusing on the direct contact with nature. The programs of Binder Park Zoo in Battle Creek and Project Learning Tree showed the possibilities of indirect personalization of environment forming meaningful relationships with nature through various indirect activities. It is suggested that various natural education programs in Unites States make nature and places meaningful for the people and it needs to be applied for the environmental education programs in Korea.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1111-1116
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• 2017

In this paper, we developed bio-signal based eye tracking system using electrooculogram (EOG) and electromyogram (EMG) which measured simultaneously from same electrodes. In this system, eye gazing position can be estimated using EOG signal and we can use EMG signal at the same time for additional command control interface. For EOG signal processing, PLA algorithms are applied to reduce processing complexity but still it can guarantee less than 0.2 seconds of reaction delay time. Also, we developed dual machine learning structure and it showed robust and enhanced tracking performances. Compare to conventional EOG based eye tracking system, developed system requires relatively light hardware system specification with only two skin contact electrodes on both sides of temples and it has advantages on application to mobile equipments or wearable devices. Developed system can provide a different UX for consumers and especially it would be helpful to disabled persons with application to orthotics for those of quadriplegia or communication tools for those of intellectual disabilities.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1574-1580
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• 2008

본 논문에서는 외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성 등이 존재하는 자동화 설비시스템을 강인하고 정밀하게 제어할 수 있도록 하기 위해 동적 신경망 처리기(DNP)인 신경망 제어기를 설계하였다. 자동화 설비시스템에서 부품의 조립, 가공 등 복잡하고 정교한 임무를 수행시키기 위해서는 end-effector의 이동경로 궤적에 대한 추적제어 뿐만 아니라 목표물에 대하여 접촉하는 힘의 궤적에 대한 추적 제어가 필수적이다. 또한 자동화 설비시스템에서 플랜트의 역기구학적인 좌표변환을 계산하기 위한 학습구조를 개발하였으며, DNP가 이용될 수 있는 예를 설명하였다. 제안된 동적 신경망인 DNP의 구조와 학습 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통해 학습 성능을 증명하였다.

• 대한간호학회지
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• 제48권6호
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• pp.743-753
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• 2018

Purpose: This study aimed to explore the effects of a community-based first and third Intergenerational Exchange Program (IGEP) on older adults' health-related quality of life (HRQoL), loneliness, depression, and walking speed, and on 4~5-year-old preschool children's learning-related social skills. Methods: This study employed a non-equivalent control group pre-post-test design. The experimental group included 42 older adults and 42 children who participated in the IGEP for 8 weeks, and the control group included 39 older adults. The experimental group participated in the IGEP once a week for 8 weeks. It comprised a traditional play program based on the intergroup contact theory. Results: Compared to the control group, there was a significant increase in scores on the HRQoL-Visual analogue scale (VAS) and a decrease in loneliness and depression in older adults in the experimental group (p<.05). Children who participated in the IGEP showed an improvement in their learning-related social skills (p<.001). Conclusion: These results confirm that the IGEP is an effective intervention to improve HRQoL-VAS, loneliness, and depression among older adults and learning-related social skills among preschool children in the community.

• 융합정보논문지
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• 제9권7호
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• pp.106-113
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• 2019

이 논문은 개인 대상으로 장기간의 원격영상 교육을 실시한 사례를 분석함으로써, 효과적인 운영을 위한 융합기술에 대한 제언을 도출하는 것을 목적으로 한다. 로봇보조학습을 포함한 원격영상교육 경험이 있는 교수학습자를 대상으로 텔레프리젠스를 노트북, 스마트폰 로봇, 그리고 음성인식 피드백이 제공되도록 제작한 패드형 로봇으로 실험 설계하여 5개월간 원격수업 방식에 임의할당을 통해 진행하고, 과제 수행도를 측정함과 동시에 심층 인터뷰를 실시하였다. 학습자는 기존 연구와 마찬가지로 텔레프리젠스 로봇보조학습의 과제수행도가 가장 높은 것으로 나타났지만, 학습의 몰입도와 집중을 위하여 음성송출 피드백 외에 원격교수자와의 시선 맞춤이 필요하다고 생각했다. 원격 교수자는 원격교육의 영상입력 추가와 음원추적 자동 제어 기능을 요구했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.757-768
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• 2022

In this paper, we proposed a system that visualizes a hologram device in 3D by utilizing the CT image segmentation function based on artificial intelligence deep learning. The input axial CT medical image is converted into Sagittal and Coronal, and the input image and the converted image are divided into 3D volumes using ResUNet, a deep learning model. In addition, the volume is created by segmenting the tumor region in the segmented liver image. Each result is integrated into one 3D volume, displayed in a medical image viewer, and converted into a video. When the converted video is transmitted to the hologram device and output from the device, a 3D image with a sense of space can be checked. As for the performance of the deep learning model, in Axial, the basic input image, DSC showed 95.0% performance in liver region segmentation and 67.5% in liver tumor region segmentation. If the system is applied to a real-world care environment, additional physical contact is not required, making it safer for patients to explain changes before and after surgery more easily. In addition, it will provide medical staff with information on liver and liver tumors necessary for treatment or surgery in a three-dimensional manner, and help patients manage them after surgery by comparing and observing the liver before and after liver resection.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.185-192
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• 2012

콜센터는 고객과의 접촉에 있어 비대면 채널에 의해 커뮤니케이션이 이루어지기 때문에 대면 접촉에 의한 것보다 더 많은 상담사의 능력을 요구한다. 이러한 상담사의 능력개발을 위해 콜센터들은 경력과 직무에 따라 다양한 교육훈련을 실시하고 있으며, 교육훈련의 성과로 상담품질이나 생산성 향상을 실현하고자 한다. 한편, 교육훈련에는 많은 시간과 예산이 투입되기 때문에 교육훈련의 평가를 통해 현업수행에 도움이 얼마나 되고 있는지 그 효과성이 파악되고 관리되어야 할 것이다. 지금까지의 교육훈련의 평가에 대한 연구들을 보면 만족도와 학습정도를 측정하거나 학습이 행동에 전이되는 정도를 측정하는 연구가 주류를 이루어 전체적인 평가모형에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 콜센터교육훈련의 효과성을 상담사들의 인식수준에서 Kirkpatrick의 4단계 평가모형을 반영하여 반응, 학습, 행위, 결과에 대한 각 단계별 평가기준 간에 어떠한 영향관계가 있는지 알아보고, 구조방정식 모델을 사용하여 전체적인 모형의 적합도를 살펴보았다, 또한 대안모형으로 반응요인과 행위요인의 직접적인 관계를 고려하여 연구모형과 대안모형의 구조모델 적합도를 비교 분석하였다.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제1권2호
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• pp.8.1-8.6
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• 2009

Introduction: It is a challenge to design a protein score function which stabilizes the native structures of many proteins simultaneously. The coarse-grained description of proteins to construct the pairwise-contact score function usually ignores the backbone directionality of protein structures. We propose a new two-body score function which stabilizes all native states of 1,006 proteins simultaneously. This two-body score function differs from the usual pairwise-contact functions in that it considers two adjacent amino acids at two ends of each peptide bond with the backbone directionality from the N-terminal to the C-terminal. The score is a corresponding propensity for a directional alignment of two adjacent amino acids with their local environments. Results and Discussion: We show that the construction of a directional adjacency-score function was achieved using 1,006 training proteins with the sequence homology less than 30%, which include all representatives of different protein classes. After parameterizing the local environments of amino acids into 9 categories depending on three secondary structures and three kinds of hydrophobicity of amino acids, the 32,400 adjacency-scores of amino acids could be determined by the perceptron learning and the protein threading. These could stabilize simultaneously all native folds of 1,006 training proteins. When these parameters are tested on the new distinct 382 proteins with the sequence homology less than 90%, 371 (97.1%) proteins could recognize their native folds. We also showed using these parameters that the retro sequence of the SH3 domain, the B domain of Staphylococcal protein A, and the B1 domain of Streptococcal protein G could not be stabilized to fold, which agrees with the experimental evidence.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권2_2호
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• pp.163-171
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• 2020

The condition of tire tread is a key parameter closely related to the driving safety of a vehicle, which affects the contact force of the tire for braking, accelerating and cornering. The major factor influencing the contact force is tread wear, and the more tire tread wears out, the higher risk of losing control of a vehicle exits. The tire tread condition is generally checked by visual inspection that can be easily forgotten. In this paper, we propose the intelligent tire (iTire) system that consists of an acceleration sensor, a wireless signal transmission unit and a tread classifier. In addition, we also presents classification algorithm that transforms the acceleration signal into the frequency domain and extracts the features of several frequency bands as inputs to an artificial neural network. The artificial neural network for classifying tire wear was designed with an Multiple Layer Perceptron (MLP) model. Experiments showed that tread wear classification accuracy was over 80%.