• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.127-140
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• 2023

While tools exist for blind people to understand shapes, these are not commercially available nor affordable and often require the assistance of sighted people. Thus, we designed two low-cost grid-based tactile tools using toggle buttons (TogGrid) and cotton balls (CottonGrid). To assess the potential of these as an educational tool, we conducted a user study with 12 people with visual impairments where they were asked to understand and reproduce shapes under different conditions. Although CottonGrid is relatively cheap and easy to make, findings show that TogGrid was perceived to be better in terms of perceived easiness, task completion time, accuracy, and preference in general. Particularly, participants valued TogGrid for enabling them to identify and correct errors. Based on the findings, we provide implications for utilizing toggle buttons for designing educational instruments for learning and expressing shapes for blind people.

• 공학교육연구
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• 제11권3호
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• pp.12-23
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• 2008

본 연구의 목적은 해외 공학교육 사례 분석을 통해 공학교육의 교수학습 전략을 탐색하는 것이다. 이를 위해 해외 공과 대학 중 5개 국가 10개 공과대학 사례를 조사하였다. 사례 분석 준거로는 공학교육모델, 교수학습 방법, 평가 방법 및 전략, 테크놀로지 지원전략이었다. 사례 분석 결과 도출된 교수학습 전략은 다음과 같다. 첫째, 교수학습의 개혁, 작업실과 실험실, 평가 개혁 등 교육 전반에 대한 시스템적 접근이 이루어져야하며, 이를 위한 공학교육의 교수학습 모델이 필요하다. 둘째, 구체적인 수업 전략으로는 문제중심학습, 탐구학습, 프로젝트중심학습, 스튜디오기반학습, 블렌디드 러닝 등과 같이 귀납적 접근 학습전략을 사용하여 학습자의 자기주도적인 학습과 적극적인 학습참여, 협력학습 등을 지원하여야 한다. 셋째, 교수학습의 결과를 평가함에 있어서도 학습의 과정을 성찰하고 지속적인 학습을 촉진하기 위한 평가가 이루어져야 하며 이에 맞는 평가 시스템 구축이 필요하다. 넷째, 테크놀로지 지원 환경을 활용한 공학교육이 필요하며, 구축된 공학 교육시스템은 타 대학과의 연계를 통해 연구와 교육의 효율을 배가시킬 수 있는 교육공학적 접근이 필요하다. 본 연구는 공학 교육의 교수학습 모형 및 전략 개발에 기초 자료가 될 것이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권2호
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• pp.113-121
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• 2014

A subsea oil production system must be safely operated for 20-30 years after being installed. Because of the severe conditions of the subsea environment, such as extreme high pressure, low visibility, the possibility of unexpected impact by any object, and corrosion by seawater, subsea oil production systems should be monitored by subsea data logger systems and remotely operated vehicles to check for abnormal vibration and leakage to prevent a catastrophic accident. Because of the severity of subsea environmental conditions and the dominance of a few companies in the market, many people have thought that it would be difficult to develop a subsea data logger system. The primary objectives of the study described in this paper were to analyze existing subsea data logger systems to establish the requirements for a subsea data logger system, implement a prototype subsea data logger system, and conduct a test of the prototype subsea data logger system.

• 대한안전경영과학회지
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• 제16권3호
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• pp.239-248
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• 2014

Most systems used in industrial sites, actually have non-linearity and uncertainty. Therefore there are a lot of difficulties in evaluating conditions of these systems. Generally, the quantitative analysis and expression are found hard because the general public cannot easily make an accurate interpretation on the systems. Thus development of a system that utilizes an expertise from skilled analysts is required. In this research, a real-time sensor signal conditioning system and Fuzzy-expert system have been separately set up into an inference algorithm. So that it ensures a fast, accurate, objective and quantitative operational condition value provided to the manager. Therefore, FE_AFCDM is suggested in this literature, as an effective system for diagnosing the problems related to the air compressor. It can quantify the uncertain and absurd condition to operate the air compressor facilities safely and financially.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1596-1603
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• 2018

화재에 대한 신속한 예측과 경고는 인명 및 재산피해를 최소화시킬 수 있는 필수적인 요소이다. 일반적으로 화재가 발생하면 연기와 화염이 함께 발생하기 때문에 화재 감지 시스템은 연기와 화염을 모두 감지할 필요가 있다. 그러나 대부분의 화재 감지 시스템은 화염 혹은 연기만 감지하며, 화재 감지를 위한 전처리 작업을 추가함에 따라 처리 속도가 느려지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다중 레이블 분류(Multi-labeled Classification)를 지원하는 CNN 모델을 구성해서 화염과 연기를 동시에 예측하고, CNN의 특징을 기반으로 클래스에 대한 위치를 시각화하는 Grad-CAM을 이용해서 실시간으로 화재 상태를 모니터링 할 수 있는 화재 감지 시스템을 구현하였다. 또한, 13개의 화재 동영상을 사용해서 테스트한 결과, 화염과 연기에 대해 각각 98.73%와 95.77%의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1162-1170
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• 2014

본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.9-20
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• 2019

The primary objective of this study was to analyze the delivery ratio using Hydrological Simulation Program - Fortran (HSPF) in Okdong-cheon watershed. Model parameters related to hydrology and water quality were calibrated and validated by comparing model predictions with the 8-day interval filed data collected for ten years from the Korea Ministry of Environment. The results indicated that hydrology and water quality parameters appeared to be reasonably comparable to the field data. The pollutant delivery loads of the watershed in 2015 were simulated using the HSPF model. The delivery ratios of each subwatershed were also estimated by the simple ratio calculation of pollutant discharge load and pollutant delivery load. Coefficients of the regression equation between the delivery ratio and specific discharge were also computed using the delivery ratio. Based on the results, multiple regression analysis was performed using the discharge and the physical characteristics of the subwatershed such as the area. The equation of delivery ratio derived in this study is only for the Okdong-cheon watershed, so the larger studies are needed to apply the findings to other watersheds.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1349-1354
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• 2017

본 논문에서는 임베디드 시스템에 활용할 수 있는 고속의 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 손동작 인식 알고리즘은 손의 윤곽선을 구성하는 모든 점을 추출하는 윤곽선 추적 과정의 계산복잡도가 높기 때문에 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용에 어려움이 있었다. 제안하는 알고리즘은 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하는 대신 동심원 추적을 응용하여 추상화된 손가락의 윤곽선을 추정한 다음 특징을 추출하여 손동작을 분류한다. 제안된 알고리즘은 평균 인식률은 95%이고 평균 수행시간은 1.29ms로서 기존의 윤곽선 추적 방식을 사용하는 알고리즘에 비해 최대 44%의 성능향상을 보였고 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용가능성을 확인하였다.

• 공학교육연구
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• 제25권3호
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• pp.35-44
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• 2022

Artificial intelligence is a core technology in the era of digital transformation, and as the technology level is advanced and used in various industries, its influence is growing in various fields, including social, ethical and legal issues. Therefore, it is time to raise social awareness on ethics of artificial intelligence as a prevention measure as well as improvement of laws and institutional systems related to artificial intelligence development. In this study, we analyzed unstructured data, typically text, such as online news articles and comments to confirm the degree of social awareness on ethics of artificial intelligence development. The analysis showed that the public intended to concentrate on specific issues such as "Human," "Robot," and "President" in 2018 to 2019, while the public has been interested in the use of personal information and gender conflics in 2020 to 2021.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1649-1656
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• 2016

기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.