Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
/
v.6
no.2
/
pp.49-54
/
2012
In this study, an E-learning system was developed for vocational rehabilitation training of intellectual disabilities. The developed system is available to have acquirement of knowledge through step by step learning and is configured to relearn through problem-solving and demonstration video. In addition, the learned information was composed to check the configuration which is correctly learning through rehearsal function. The device for rehearsal consists of a transmitter and the receiver. The transmitter is formed Pressure sensor, IR sensor for detecting client's work and Bluetooth module for wireless network. The receiver includes a Bluetooth module for wireless network and USB input terminal for communication with computer.
Although deep learning-based visual image recognition technology has evolved rapidly, most of the commonly used methods focus solely on recognition accuracy. However, the demand for low latency and low power consuming image recognition with an acceptable accuracy is rising for practical applications in edge devices. For example, most Internet of Things (IoT) devices have a low computing power requiring more pragmatic use of these technologies; in addition, drones or smartphones have limited battery capacity again requiring practical applications that take this into consideration. Furthermore, some people do not prefer that central servers process their private images, as is required by high performance serverbased recognition technologies. To address these demands, the object and scene recognition technologies for mobile/embedded devices that enable optimized neural networks to operate in mobile and embedded environments are gaining attention. In this report, we briefly summarize the recent trends and issues of object and scene recognition technologies for mobile and embedded devices.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.18
no.6
/
pp.1171-1176
/
2023
In this paper, we predicts the estimated price using the DNBP (Deep learning Network to predict Budget Price) model with bidding data obtained from the bidding websites, ElecNet and OK EMS. We use the DNBP model to predict four lottery preliminary price, calculate their arithmetic mean, and then estimate the expected budget price ratio. We evaluate the model's performance by comparing it with the actual expected budget price ratio. We train the DNBP model by removing some of the 15 input nodes. The prediction results showed the lowest RMSE of 0.75788% when the model had 6 input nodes (a, g, h, i, j, k).
Yun, Jeongrok;Chun, Sungkuk;Kim, Hoemin;Kim, Un Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2019.07a
/
pp.317-318
/
2019
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2022.05a
/
pp.532-534
/
2022
At a time when the 5G era is advancing beyond commercialization, places that used to handle simple logistics warehouse tasks are transforming into smart logistics warehouses by combining IT convergence technology and platforms. Smart logistics warehouses can accurately predict demand and inventory of products with AI, deep learning, and robot technologies based on 5G, and provide information on warehousing and warehousing status in real time. As the e-commerce market grows, the smart logistics sector is also growing rapidly. This paper implements a smart logistics warehouse system and studies and proposes a method of establishing a fast and accurate logistics system by utilizing 5G-based Logistics Automation Robot.
Choi, Seokkeun;Lee, Soungki;Kang, Yeonbin;Choi, Do Yeon;Choi, Juweon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.38
no.6
/
pp.671-679
/
2020
In order to increase the food self-sufficiency rate, monitoring and analysis of crop conditions in the cultivated area is important, and the existing measurement methods in which agricultural personnel perform measurement and sampling analysis in the field are time-consuming and labor-intensive for this reason inefficient. In order to overcome this limitation, it is necessary to develop an efficient method for monitoring crop information in a small area where many exist. In this study, RGB images acquired from unmanned aerial vehicles and vegetation index calculated using RGB image were applied as deep learning input data to classify complex upland crops in small farmland. As a result of each input data classification, the classification using RGB images showed an overall accuracy of 80.23% and a Kappa coefficient of 0.65, In the case of using the RGB image and vegetation index, the additional data of 3 vegetation indices (ExG, ExR, VDVI) were total accuracy 89.51%, Kappa coefficient was 0.80, and 6 vegetation indices (ExG, ExR, VDVI, RGRI, NRGDI, ExGR) showed 90.35% and Kappa coefficient of 0.82. As a result, the accuracy of the data to which the vegetation index was added was relatively high compared to the method using only RGB images, and the data to which the vegetation index was added showed a significant improvement in accuracy in classifying complex crops.
The development of neural networks is evolving towards the adoption of transformer structures with attention modules. Hence, active research focused on extending the concept of lightweight neural network algorithms and hardware acceleration is being conducted for the transition from conventional convolutional neural networks to transformer-based networks. We present a survey of state-of-the-art research on lightweight neural network algorithms and hardware architectures to reduce memory usage and accelerate both inference and training. To describe the corresponding trends, we review recent studies on token pruning, quantization, and architecture tuning for the vision transformer. In addition, we present a hardware architecture that incorporates lightweight algorithms into artificial intelligence processors to accelerate processing.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2024.05a
/
pp.580-581
/
2024
고령화 사회에 접어들면서 황반 변성과 당뇨 망막 병증 등 시야결손을 동반하는 안구 질환의 발병률은 증가하지만 이러한 질환의 조기 발견에 인공지능을 접목시킨 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 안구 질환 자가 검사용 인공 신경망을 학습시키기 위한 데이터 베이스 구축 방법을 제안한다. MNIST와 CIFAR-10을 합성하여 중첩 이미지 데이터셋인 G-Dataset을 생성하였고, 7개의 인공신경망에 학습시켜 최종적으로 90% 이상의 정확도를 얻음으로 그 유효성을 입증하였다. G-Dataset을 안구 질환 자가 검사용 딥러닝 모델에 학습시켜 모바일 어플에 적용하면 사용자가 주기적인 검사를 통해 안구 질환을 조기에 진단하고 치료할 수 있을 것으로 기대된다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.9
no.6
/
pp.973-980
/
2023
This study analyzed the effects of a Micro-learning content-based extracurricular program among university students based on their general characteristics. A survey was conducted on 600 students affiliated with G University, a major national university. Learning immersion and learning motivation were used as the key indicators for measuring the learning effects. Cronbach's α coefficient analysis was performed to validate the reliability of the learning effect measurement tool. Independent sample t-tests were utilized to analyze differences in learning immersion and learning motivation based on gender and major disciplines. One-way analysis of variance (ANOVA) was employed to measure differences in learning immersion and learning motivation according to academic year. According to the research findings, gender and academic year did not significantly influence participation in the Micro-learning content-based program. However, differences in learning immersion and learning motivation were observed depending on the major discipline. Based on this, it is suggested that future programs should provide suitable environments and stimuli based on the students' major disciplines.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2012.05a
/
pp.245-248
/
2012
Called G-learning the domestic history of the serious game is only a mere 10-odd years or so but in recent years, due to the increased interest of users and industry for the serious game and serious games industry has been the continued growth of large quantity. Current the various types of serious games have been developed and the demand for serious games is increasing rapidly. Therefore that is becoming an important issue the problem of including a quality evaluation elements into serious game metadata to make the right choice of users for the high-quality serious games. In this paper, we recognize deeply the need for quality evaluation element development for serious game and we propose a method and a process for developing the quality evaluation elements of serious game. Also, we develop a draft of the quality evaluation elements for serious game using proposed method.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.