• 한국농촌건축학회논문집
• /
• 제10권1호
• /
• pp.101-109
• /
• 2008

It is very hard to find out Tongbanga-millhouse installed nearby a streamlet to use water with Tongbanga(a kind of water-mill) to polish cereals by pounding like a visage of its old days. It plays an important part in folkloric, architectural and educational aspects. The purpose of this study is to analyse the architectural features of Tongbanga and millhouse itself so that to find the way how to build and fabricate the materials and frame members. Therefore this study has been focused on the composition principle and fabrication method of Tongbanga-millhouse on the side of architecture. The fabrication methods of its house in accordance with regular sequences are as follows. ${\cdot}$ Firstly the decision of location of Tongbanga-millhouse and Hwak(a big mortar made of stone). ${\cdot}$ Slantly three rafter installation at an angle of $50^{\circ}$ to err on the safe side and then slantly fifteen rafter installation making a circular cone shape. ${\cdot}$ Installation of twigs to be circles from bottom to top. ${\cdot}$ Manifoldly covering of trunks peeling the barks from flax plants. ${\cdot}$ Threefoldly thatching with upside barks of oak trees. ${\cdot}$ Placing woods alike rafter on the bark thatches as a weight not to fly away by wind. ${\cdot}$ Binding woods alike rafter with vines of arrowroots to maintain the proper place. The decayed Tongbanga-millhouse by means of upper ways was restored out of all recognition.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.641-647
• /
• 2018

최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.63-68
• /
• 2016

본 연구에서는 일 학습병행제도의 연착륙과 성공적인 확산기반의 마련을 위해 효과적인 계약학과 운영모델을 제안하고자한다. 계약학과 운영과 관련한 당면과제 측면에서 보면 계약학과 입학생들은 특성화고나 마이스터고 출신들이고 성인이며 재직자이기 때문에 학업에 불리한 조건을 많이 가지고 있다. 따라서 학업부담을 완화시켜 주어야 하고, 탄력적인 학사운영이 필요하며, 낮은 학업능력 및 의욕을 보완해주어야 한다. 한편 직원들을 계약학과에 보내는 기업 입장에서는 현장 맞춤형 교육이 절실하게 요구된다. 이러한 당면과제들을 효과적으로 해소하기 위해 한기대는 S-OJT 교과목 도입, NCS 기반의 표준이수체계구축, 선행학습인정제도 활용, 역진행 학습(Flipped Classroom)의 도입, Tutor제 도입, 기초학습능력 지원을 위한 신규 교과목 개발 등 도전적인 방안들을 마련하였다. 이러한 시도가 성공적으로 정착된다면 우리나라 계약학과 제도를 한 단계 업그레이드 시키고 평생직업능력개발을 선도할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권9호
• /
• pp.654-668
• /
• 2002

In this paper, we present an empirical study for improving the Korean text chunking based on machine learning and feature set selection approaches. We focus on two issues: the problem of selecting feature set for Korean chunking, and the problem of alleviating the data sparseness. To select a proper feature set, we use a heuristic method of searching through the space of feature sets using the estimated performance from a machine learning algorithm as a measure of "incremental usefulness" of a particular feature set. Besides, for smoothing the data sparseness, we suggest a method of using a general part-of-speech tag set and selective lexical information under the consideration of Korean language characteristics. Experimental results showed that chunk tags and lexical information within a given context window are important features and spacing unit information is less important than others, which are independent on the machine teaming techniques. Furthermore, using the selective lexical information gives not only a smoothing effect but also the reduction of the feature space than using all of lexical information. Korean text chunking based on the memory-based learning and the decision tree learning with the selected feature space showed the performance of precision/recall of 90.99%/92.52%, and 93.39%/93.41% respectively.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권9호
• /
• pp.1120-1131
• /
• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권9호
• /
• pp.2540-2547
• /
• 1999

크로마키 합성이란 텔레비전 방송국 또는 일반 스튜디오에서 사용되는 영상처리 기술로써, 블루스크린을 배경으로 하는 스튜디오에서 촬영된 영상의 파란부분을 컴퓨터 그래픽 또는 실영상으로 교체하여 합성하는 기술이다. 특히, 가상 스튜디오의 크로마키 합성은 배경영상을 카메라의 움직임에 연동하여 변화시킴으로써 기존 스튜디오보다 자연스러운 합성을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 카메라의 움직임에 연동하여 블루스크린에 그려진 오각형패턴의 변화만을 인식하여 역으로 카메라 파라메터를 추출하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 오각형패턴은 카메라의 움직임 즉 투영변환에 불변하는 특징을 가지고 있으므로 이를 이용하여 스크린 위의 오각형패턴과 촬영된 영상 위의 대응패턴을 용이하게 구할 수 있다. 그리고, 구해진 대응패턴과 대응점을 이용하여 평면의 투영 변환식을 구하고 이를 변형된 Tsai의 방법을 사용하여 카메라 파라메터를 추출한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 원래의 Tsai의 방법보다 정확한 카메라 파라메터를 구할 수 있었으며 Pentium-MMX PC에서 초당 12 프레임의 카메라 파라메터를 추출할 수 있었다.

• 한국초등수학교육학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.483-501
• /
• 2013

본 연구는 초등수학에서 수학적 모델링에 대한 적용 필요성에 대해 알아보았으며, 이를 위해 이론적 문헌 분석에 초점을 두었다. 우리나라 수학교육은 학생들의 높은 성취도에도 불구하고 여러 문제점들을 안고 있다. 수학적 모델링은 이러한 문제점들을 해결하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 점에서 본 연구에서는 수학적 모델링이 학교수학의 유의미한 목표 및 방법으로써 연구자들의 관심을 갖게 된 배경과 수학적 모델링의 정의, 그리고 문제해결과 수학적 모델링의 유사점과 차이점을 살펴보았다. 그리고 잘 알려진 세 가지 수학적 모델링의 과정을 제시하고 각 모델링 과정의 특징을 살펴보았다. 또한, 초등수학에서 수학적 모델링이 적용된 국내와 외국의 연구 사례를 제시하였다. 마지막으로 결론 부분에서는 초등수학에서 수학적 모델링 연구의 문제점 및 우리나라에서 초등학교 수학과 교육과정에서 다루어야 할 필요성과 의미에 대해 제시하고, 또한 교사들의 수학적 모델링에 대한 인식에 대해서도 생각해 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.2976-2983
• /
• 2013

전력부족현상으로 대기전력에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 전자기기는 본래의 기능을 사용하지 않는 대기상태로 존재하며, 대기상태 중에서도 많은 전력을 소비한다. 이러한 대기상태로 인한 전력소비를 방지하기 위해 많은 나라에서 스마트 플러그에 관한 연구가 진행되었다. 그러나 이러한 스마트 플러그의 경우, 기능의 특성상 고가의 경우가 많으며, 사용자의 수동제어 또는 동작감지 센서 및 사용자 패턴에 의해 대기전력을 차단하게 된다. 이러한 기능은 동작감지 센서의 오작동, 사용자 패턴의 다양화에 따라 장점을 가지지 못한다. 본 연구에서는 사용자 스마트폰의 블루투스 기능과 연동하는 멀티플러그 타입의 스마트 플러그를 개발하였다. 사용자의 스마트폰을 이용하여 사용자 위치판단을 하고, 사용자 위치에 따라 능동적으로 스마트 플러그에서 각 전자기기의 대기전력을 차단함으로 전자기기들의 대기전력으로부터 소비되는 전력을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.418-424
• /
• 2018

수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권7호
• /
• pp.781-785
• /
• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.