• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제5권1호
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• pp.49-64
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• 2014

본 연구는 대표 눈높이 러닝센터의 사업화 사례 분석을 통해 교육 서비스 프랜차이즈 기업의 자기주도 학습관 사업화에 대한 개념을 정립하는데 목적이 있다. 대교 눈높이 러닝센터는 자기주도 학습관과 관련된 프랜차이즈 사업화의 선두주자로 해당 산업 내에서 이러한 성공을 이끈 경영방식을 유지하고 있다.대교가 성공적으로 러닝센터 사업화를 이룰 수 있던 것은 목표관리, 학습관리, 그리고 환경관리 등의 3가지 요인을 기반으로 한 교육서비스를 제공하고 있기 때문이다. 첫째, 대교는 목표관리로 꿈과 학습목표 및 학습실천 계획을 세우고 실천할 수 있는 분위기를 조성함으로써 자기주도적 태도를 형성하는데 도움을 준다. 또한, 대교는 학습 성향검사를 통한 효율적인 학습방법을 탐색하고 도모하게 할 수 있는 정보를 제공한다. 그리고 대교는 지속적인 학습 동기부여를 위한 다양한 행사를 실시하고 있다. 둘째는 학습관리로서, 대교는 30여 년 노하우의 눈높이 교재를 통한 체계적인 기초학력을 정착하는데 도움을 주고, 학습자 중심의 개인별 맞춤 솔루션 제공 및 정확한 진도를 관리하며, 출결시스템을 통한 학습시간 관리 및 1:1 학습지도를 통한 학습실천 관리를 제공한다. 셋째는 환경관리로서, 대교는 이를 위해 과목별 담당교사 및 집중력 있는 시설을 통해 자기주도 학습을 위한 공부환경을 조성해주고, 멀티미디어 시스템을 통한 LAB학습, 동영상 학습을 통한 다양하고 재미있는 공부공간을 제공해준다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.195-206
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• 2004

본 연구는 음성 인식 기술을 적용해서 시범적으로 영어 학습 제품을 제작하고 이것을 현장에 적용한 후 설문과 관찰을 통해 결과를 해석하는 Pilot Test로 계획되었다. 본 연구의 목적은 음성 인식 영어 학습 제품 사용 후, 학생들의 학습태도 변화를 확인하고, 실험에 참가한 회원, 학부모, 교사의 만족도를 조사하고, 영어 교육학 전공자를 통해서 음성인식 영어 학습 제품의 완성도를 조사 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 통해 도출된 data 들은 음성 인식 기술의 제품 적용 가능성을 검증해 주고, 향후 사업화 추진을 위한 근거 자료나 기초 자료로서의 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.191-194
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• 2009

포털에서 제공하는 지도 서비스와 같은 지도의 축척이 변화될 수 있는 환경에서 센싱 정보의 등고선식 표출을 하기 위해서는 기존의 이미지 표출 방식이 갖는 방대한 데이터량이 문제가 된다. 본 연구에서는 센싱 정보의 지역적 집중도와 센싱 데이터의 수에 따른 효율적인 정보처리를 위하여 센싱 데이터들을 그룹핑하여 등고선 형태의 이미지를 생성하였고, 이를 서버에서 제공하는 형태를 통한 웹 포털 지도 서비스와 연계 방법을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.135-136
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• 2009

공기질 정보에 대한 등고선식 표현법은 분포에 대한 시각적인 이해도를 높이는 좋은 방법중의 하나이다. 그러나 기초데이터로부터 등고선식 이미지를 생성하는데 시간이 오래 걸리기 때문에 실시간적인 환경 정보의 제공에 활용하기 어렵다. 본 연구는 등고선식 표현을 동적으로 생성하여 실시간 환경정보의 제공에 활용할 수 있도록 그룹상수를 이용한 기초데이터의 수를 줄이는 방법을 적용한 표출 도구를 설계 및 구현하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.459-469
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• 2012

본 연구에서는 자기조직화 신경망이 필요한 노드만을 가지고 최적화하여 정규혼합분포를 추정하는 모형(Ahn과 Kim, 2011)을 Java언어에서 제공하는 스레드(thread)를 기반으로, 멀티코어 컴퓨팅환경에서 병렬처리방식으로 구현하여 순차처리방식에 비해 짧은 연산시간으로 정규혼합모형의 추정이 가능함을 보이려고 한다. 이를 위하여 Ahn과 Kim이 제안한 모형을 바탕으로 두 가지의 병렬처리 방법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 병렬처리 방법은 Java의 멀티스레드를 이용하여 구현되었으며, 모의실험을 통하여 제안한 모형이 순차처리방식과 비교하여 수렴속도가 빠름을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.22-30
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• 2023

When tracking small UAVs and drone targets in cloud clutter environments, MWIR sensors are often unable to track targets continuously. To overcome this problem, the SWIR sensor is mounted on the same gimbal. Target tracking uses sensor information fusion or selectively applies information from each sensor. In this case, parallax correction using the target distance is often used. However, it is difficult to apply the existing method to small UAVs and drone targets because the laser rangefinder's beam divergence angle is small, making it difficult to measure the distance. We propose a tracking method which needs not parallax correction of sensors. In the method, images from MWIR and SWIR sensors are captured simultaneously and a tracking error for gimbal driving is chosen by effectiveness measure. In order to prove the method, tracking performance was demonstrated for UAVs and drone targets in the real sky background using MWIR and SWIR image sensors.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.21-30
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• 2016

위험관리 시스템은 단 시간에 의사결정하기 위해 스트림 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있어야 한다. 많은 데이터 분석 시스템은 CPU와 디스크 데이터베이스로 구성되어 있다. 하지만, cpu 기반 시스템은 스트림 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 스트림 데이터는 1ms부터 1시간, 1일까지 생성주기가 다양하다. 한 개의 센서가 생성하는 데이터는 작다. 하지만 수 만개의 센서가 생성하는 데이터는 매우 크다. 예를 들어 10만개 센서가 1초에 1GB 데이터를 생성한다면, CPU 기반 시스템은 이를 분석 할 수 없다. 이러한 이유로 실시간 스트림 데이터 분석 시스템은 빠른 처리 속도와 확장성이 필요하다. 본 논문에서는 GPU와 하이브리드 데이터베이스를 이용한 시각화 가속 기술을 제안한다. 제안한 기술을 평가하기 위해 우리는 지하 파이프라인에 설치된 센서와 트윗 데이터를 활용하여 실시간 릭 탐지 시각적 분석 시스템에 적용했다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.97-106
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• 2019

오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.23-32
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• 2019

사이버 멀미는 VR 체험 중 발생하는 증상으로, 주로 감각과 인지 시스템 사이의 불일치로 인해 발생하는 것으로 추정된다. 하지만 감각 및 인지 시스템을 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 없기 때문에, 사이버 멀미를 측정하는 것은 어렵다. 이를 해결하기 위해 사이버 멀미를 측정하기 위해 다양한 방법론들이 연구되고 있다. 기존의 멀미를 측정하기 위한 방법은 설문방식을 이용하거나, 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석하는 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 설문을 이용한 방식은 다소 객관성이 떨어지며, 머신 러닝을 사용하는 방식은 아직까지 높은 정확도를 얻은 연구가 부족하다. 본 논문에서는 뇌파 데이터를 Deep Neural Network (DNN) 딥러닝 알고리즘에 적용하여 객관적인 사이버 멀미 측정 방식을 제안한다. 또한 우리는 더 정확한 사이버 멀미 측정 결과를 위하여 딥러닝 네트워크 구조와 뇌파 데이터 전처리 기법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 최대 98.88%의 정확도로 사이버 멀미를 측정한다. 또한 우리는 실험에서 사이버 멀미를 유발하는 영상의 특성을 분석한다. 일반적으로 사이버 멀미는 상하 움직임이 심한 화면, 화면의 지속적이고 빠른 전환, 공중에 떠있는 상황에서 발생한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.10-21
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• 2023

For various target tracking applications, it is well known that the Kalman filter is the optimal estimator(in the minimum mean-square sense) to predict and estimate the state(position and/or velocity) of linear dynamical systems driven by Gaussian stochastic noise. In the case of nonlinear systems, Extended Kalman filter(EKF) and/or Unscented Kalman filter(UKF) are widely used, which can be viewed as approximations of the(linear) Kalman filter in the sense of the conditional expectation. However, to implement EKF and UKF, the exact dynamical model information and the statistical information of noise are still required. In this paper, we propose the recurrent neural-network based Kalman filter, where its Kalman gain is obtained via the proposed GRU-LSTM based neural-network framework that does not need the precise model information as well as the noise covariance information. By the proposed neural-network based Kalman filter, the state estimation performance is enhanced in terms of the tracking error, which is verified through various linear and nonlinear tracking problems with incomplete model and statistical covariance information.