• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.248-254
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• 2022

Educational innovations are first created, improved or applied educational, didactic, educative, and managerial systems and their components that significantly improve the results of educational activities. The development of pedagogical technology in the global educational space is conventionally divided into three stages. The role of innovative technologies in Higher School practice is substantiated. Factors of effectiveness of the educational process are highlighted. Technology is defined as a phenomenon and its importance is emphasized, it is indicated that it is a component of human history, a form of expression of intelligence focused on solving important problems of being, a synthesis of the mind and human abilities. The most frequently used technologies in practice are classified. Among the priority educational innovations in higher education institutions, the following are highlighted. Introduction of modular training and a rating system for knowledge control (credit-modular system) into the educational process; distance learning system; computerization of libraries using electronic catalog programs and the creation of a fund of electronic educational and methodological materials; electronic system for managing the activities of an educational institution and the educational process. In the educational process, various innovative pedagogical methods are successfully used, the basis of which is interactivity and maximum proximity to the real professional activity of the future specialist. There are simulation technologies (game and discussion forms of organization); technology "case method" (maximum proximity to reality); video training methodology (maximum proximity to reality); computer modeling; interactive technologies; technologies of collective and group training; situational modeling technologies; technologies for working out discussion issues; project technology; Information Technologies; technologies of differentiated training; text-centric training technology and others.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

• 정보화정책
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• 제26권4호
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• pp.85-106
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• 2019

최근 전자민원시스템에 집단민원을 제기하는 사례가 늘어나고 있으나 이에 대한 효율적인 관리시스템이 아직 마련되어 있지 않아 행정 업무량 증대와 사회적 갈등 양산 등의 부작용이 우려되고 있다. 이에 본 연구에서는 이상탐지와 코퍼스 언어학 기반의 내용분석을 활용한 전자 집단민원 추정 방법론을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 1)집단민원의 개념에 대한 이론적 고찰과 2) 비모수적 비지도 학습에 기반 한 이상탐지를 활용한 전자 집단민원 추정과 3) n-gram 코사인 각도 거리를 활용한 민원의 내용 유사도 분석방법론을 제안하고 4) 창원시 시민의 소리에 대한 사례분석을 통하여 제시한 방법론의 유용성과 정책적 시사점, 향후 과제를 검토하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.159-185
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• 2021

팬데믹 이후 대학의 비대면 원격 학습 전환으로 도서관의 정보 이용환경은 급격하게 변화하고 있고, 대학도서관은 이러한 변화에 따른 요구나 기대에 부응하는 연구 및 교육 지원 서비스를 제공해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 국내외의 대학도서관이 팬데믹 이후에 제공하고 있는 온라인 정보서비스와 이에 대한 원격 학습자들의 이용경험과 요구사항을 파악하기 위하여, 1) 국내외 대학도서관 60곳이 제공하고 있는 온라인 정보서비스의 현황, 그리고 2) 원격 학습을 하는 대학생들의 대학도서관 온라인 정보서비스의 이용경험 및 요구사항 등을 조사, 분석하였다. 연구 결과, 팬데믹 이후 국내외 대학도서관에서는 다양한 온라인 정보서비스를 제공하여 비대면 환경에 대응하고 있었으며, 이용자는 대학도서관의 전자자료 이용 서비스와 온라인 이용자 교육 서비스에 대한 높은 이용경험과 요구사항을 나타내었다. 본 연구에서는 국내외의 대학도서관이 팬데믹 발생 후에 제공하는 온라인 정보서비스의 현황 및 대학생들의 이용경험 및 요구사항에 대한 분석을 토대로 팬데믹 위기 속에서 원격 학습으로 전환된 대학의 교육과 도서관의 온라인 정보서비스의 질적 향상 및 이용자의 요구사항에 대응하는 서비스를 기획하는 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.967-973
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• 2017

클러스터링은 균일한 특성을 가지는 데이터를 클러스터로 묶기 위해 사용되는 비교사 학습 방법 중 하나로 다양한 응용에 사용되고 있으며 FCM(Fuzzy C-Means)이 대표적인 방법 중 하나이다. 하지만 FCM에서 주로 사용되는 유클리드 거리 척도는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미쳐 밀도가 높은 쪽으로 클러스터의 중심을 위치시키는 문제가 있으며, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나가 클러스터 중심 사이의 거리가 가능한 멀어지도록 하는 밀도 무관 클러스터링이다. 하지만 밀도 무관 클러스터링 역시 클러스터 중심 사이의 거리를 정확히 제어하기가 어렵다. 이 논문에서는 클러스터 중심 사이의 거리가 멀어지도록 할뿐만이 아니라 클러스터 중심이 밀도가 높은 곳에 위치하도록 하는 항을 추가한 개선된 밀도 무관 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FCM이나 밀도 무관 클러스터링에 비해 실제 클러스터 중심으로 수렴하는 경우가 더 많다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.56-62
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• 2008

의사결정나무를 구성하여 강판튜브 비파괴평가에 사용하는 산업용 CR영상의 측정 패턴인식을 도모한다. 본래 비파괴평가는 기계학습기법에 의한 패턴식별과 그 분류에 적합한 분야이다. 의사결정나무의 속성들은 비파괴평가 테스트 절차로부터 취한다. 방사선조사 입사각, 경사도 및 거리 둥의 기하학적 특성들은 입력 영상 데이터 분석으로부터 추정한다. 이 요소들은 대상 입력을 의사결정나무에서 미리 정해진 분류에로 정확히 그리고 쉽게 분류가 이루어지도록 한다. 이 알고리즘은 비파괴평가 결과의 특성화를 간단히 하며 특성 결정을 간편하게 한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘의 유용성을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.72-78
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• 2000

본 연구에서는 ATM 보안 시스템을 위한 DCT와 신경망 기반 모델 인증 알고리즘을 제안한다. CCD 카메라를 이용하여 일정한 조도와 거리에서 30명의 얼굴영상을 획득한 후 데이터 베이스를 구성한다. 모델 인증 실험을 위해 동일인에 대해 학습영상 4장 그리고 실험 영상 4장을 각각 획득한다. 얼굴영상의 에지를 검출한 후 에지 분포에 의해 얼굴영상에서 사각형태로 특징영역을 검출한다. 특징영역에는 눈썹, 눈, 코, 입, 그리고 뺨이 포함된다. 특징영역에 대해 DCT를 수행한 후 대각방향의 계수 합을 구해 특징벡터를 추출한다. 특징벡터는 정규화되어 신경망의 입력 벡터가 된다. 패스워드를 고려하지 않는 경우, 데이터 베이스를 검색한 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100%의 인증율을 나타내었고 학습되지 않는 얼굴영상의 경우에는92%의 인증률을 나타내었다. 그러나 패스워드를 고려한 경우 모두 100%의 인증율을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.243-252
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• 2024

최근에 연구되기 시작한 폴리(Foley) 음향 생성 모델 중 벡터 양자화 변분 오토인코더(Vector Quantized-Variational AutoEncoder, VQ-VAE) 구조와 Pixelsnail 등 생성모델을 활용한 생성 기법은 중요한 연구대상 중 하나이다. 한편, 딥러닝 기반의 음향 신호의 압축/복원 분야에서는 기존의 VQ-VAE 구조에 비해 잔여 벡터 양자화 기술이 더 적합한 것으로 보고되고 있으며, 따라서 본 논문에서는 폴리 음향 생성 분야에서도 잔여 벡터 양자화 기술이 효과적으로 적용될 수 있을지 연구하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존의 VQ-VAE 기반의 폴리 음향 생성 모델에 잔여 벡터 양자화 기술을 적용하되, Pixelsnail 등 기존의 다른 모델과 호환이 가능하고 연산 자원의 소모를 늘리지 않는 모델을 고안하여 그 효과를 확인하고자 하였다. 효과를 검증하기 위하여 DCASE2023 Task7의 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 평균적으로 0.3 가량의 Fréchet audio distance 의 향상을 보이는 것을 확인하였다. 다만 그 성능 향상의 정도가 제한적이었으며, 이는 연산 자원의 소모를 유지하기 위하여 시간-주파수축의 분해능이 저하된 영향으로 판단된다.