• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.97-106
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• 2020

5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권4호
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• pp.103-109
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• 2021

Industrial measurement technologies are essential in the semiconductor and display fields, which are our flagship industries. These technologies are also critical to the future rechargeable battery industry and smart factories. Although existing industrial measurement technologies have been developed primarily for 2D measurement, the demand for 3D measurement technology is increasing gradually in the era of the Fourth Industrial Revolution. In this paper, to understand the trends in industrial measurement technologies, we introduce various industrial measurement fields and representative technologies.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.59-68
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• 2007

최근 e-러닝에서의 몰입 학습을 위해 게임의 재미(fun) 요소를 활용하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. 본 연구에서는 게임을 e-러닝에 접목시키는 본격적으로 시도에 앞서, 학습 전략으로서 게임의 효과성에 대한 이론과 관련 선행 연구를 분석하였다. 수용자가 게임에 몰입하는 이유로서 커뮤니티 속성, 빠른 피드백, 그리고 스토리텔링 요소가 제시되었다. 게임이 학습에 미치는 효과는 개별학습의 경우는 인지유연성 이론, 구조주의학습이론, 성찰적 실천 이론에 의해서, 협력학습의 경우는 사회문화적 구성주의와 상황주의 이론에 의해서 설명될 수 있었다. 각 이론적 관점별로 관련 선행연구 사례 분석을 통해 이러한 이론적 관점들의 타당성이 확인되었다. 이러한 분석 결과, 게임이 갖고 있는 몰입 학습의 장치들이 정규 교육 또는 e-러닝과 접목되기 위해서는 수업 설계 전략이나 동기 전략에 대한 연구 이전에, 보다 근본적인 차원에서 학습을 보는 패러다임의 변화와 입시 중심, 분과 교과 중심의 전통적인 교육 체제의 전환이 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.5-15
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• 2021

Purpose: This study aimed to provide a systematic review and meta-analysis of research on flipped learning effects applied to university students. Methods: The random effect model was applied to 21 papers to calculate the effect size. To verify the moderation effect, a meta regression analysis and meta ANOVA were performed. Publication bias was verified through a funnel plot, and then an Egger's regression test was conducted. Results: The overall average effect size was .69 (95% CI: .51-.87), showing a median effect size, which was statistically significant. The outcome variables were in the order of learning motivation (Hedges' g=.83), self-directed learning (Hedges' g=.78), learning achievement (Hedges' g=.66), and efficacy (Hedges' g=.50), which were statistically significant. Conclusion: Flipped learning was found to be statistically significant in improving self-directed learning, learning motivation, efficacy, and learning achievement amng university students. It is suggestd that this method be actively applied in university education.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.69-77
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• 2023

최근 아일랜드 보건당국, 미(美) 송유관 등 전(全) 세계적으로 랜섬웨어 피해가 급증하고 있으며, 사회 모든 분야에 피해를 입히고 있다. 특히, 랜섬웨어 탐지 및 대응에 기존의 탐지방법뿐 아니라 머신러닝 등을 이용한 연구가 늘어 나고 있다. 하지만, 전통적인 머신러닝은 모델이 데이터가 많은 쪽으로 예측하는 경향이 강해 정확한 예측값을 추출하기 어려운 문제점이 있다. 이에 다수(Majority)의 Non-Ransomware(정상코드 또는 멀웨어)와 소수의(Minority) Ransomware로 구성된 불균형(Imbalance) 클래스에서 샘플링 기법을 통해 불균형을 해소하고 랜섬웨어탐지 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 본 실험에서는 두가지 시나리오(Binary, Multi Classification)을 사용하여 샘플링 기법이 다수 클래스의 탐지 성능을 유지하면서 소수 클래스의 탐지 성능을 개선함을 확인하였다. 특히, 제안된 혼합샘플링 기법(SMOTE+ENN)이 10% 이상의 성능(G-mean, F1-score) 향상을 도출했다.

• 간호행정학회지
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• 제20권5호
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• pp.587-598
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• 2014

Purpose:This study was conducted to identify the effects of an action learning based creative problem-solving (CPS) course on problem solving, creativity and team-member exchange in nursing students. Methods: A quasi-experimental study applying a non-equivalent control group pre-post design was employed. Sophomore nursing students (32 in the experimental group and 33 in the control group) were recruited from a university in G-city, Korea. Problem solving, creativity and team-member exchange were measured for the pretest and posttest using self-report questionnaires. Kolmogorov-Smirnov test, Chi-square, Fisher's exact test, t-test, and ANCOVA with SPSS/Win 20.0 program were used to analyze the data. Results: The scores for problem solving, creativity and team-member exchange in the experimental group were significantly higher than those of the control group. Conclusion: Results of this study indicate that an action learning based CPS course is an effective teaching method to improve nursing students' competencies. In the future longitudinal studies are needed to assess the long term effects of the course.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.590-591
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• 2024

최근에 개인 데이터의 프라이버시가 중요해 지면서, 딥러닝 분야에서 개인 데이터 프라이버시 보호할 수 있는 연합학습 기술이 주목받고 있다. 특히 5G MEC나 블록체인 환경과 같이 통신 부하 및 지연 시간이 중요한 영역에서 연합학습 모델의 전송 비용 감소에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 연합학습 과정에서 효율적인 모델 전송을 위해 레이어 단위로 모델을 전송하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 레이어 단위로 전송함으로써, 전송 데이터는 66% 줄어들 수 있지만, 정확도 변화는 1% 이내임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.478-480
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• 2022

차세대 철도 기술로서 스마트 철도는 정보통신기술의 발전과 함께 급격하게 진화할 것으로 예상된다. 특히 5G의 상용화와 더불어 이를 기반으로 한 스마트 철도는 철도 운영뿐 아니라 승객 서비스 등에서 한층 진화된 교통수단으로 발전할 것으로 예상된다. 따라서 스마트 철도를 지원할 이동통신 구조로서 5G 및 이를 기반으로 한 AI, 빅데이터, 딥러닝을 비롯한 서버 기술, 정보보호 기술, 센서 및 IoT 기술 등에서 스마트 철도와 연관된 기술 동향을 조사, 분석하는 하는 것은 매우 중요한 일이라 생각된다. 따라서 본 연구에서는 스마트 철도와 관련된 5G 기반 통신 기술 및 응용기술 들을 분석하고 신기술 동향을 고찰하여 본다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 연구 및 구축, 스마트 철도 통신 기술의 연구 및 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.91-98
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• 2020

근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSVTM를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.