• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.514-517
• /
• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 'SW프로젝트 영어'를 PBL 교수법으로 운영한 사례 연구를 통하여 시사점을 도출하는 데에 있다. 교양 영어인 만큼 다양한 학년과 전공 학생들이 수강하였고 개강 직후 학생들의 영어 실력 및 SW 관련성을 판단하고자 설문을 시행하였다. 설문 내용을 바탕으로 학생들의 수강 동기와 코로나-19 상황 가운데 어학 수업을 비대면으로 실시해야 함에 따라 적절한 교육과정 운영, 과제 운영을 구성할 수 있는 학생들의 의견을 수렴하였다. 학생들의 SW 영어 교육에 대한 니즈를 파악 후, SW 관련 영어 실력 배양을 위한 퀴즈와 과제를 구성하였다. 매 과제에 대한 실시간 피드백으로 비대면 녹화콘텐츠 수업임에도 불구하고 1:1 피드백을 통하여 소통하며 학생들의 수업 진행을 점검하였다. 주간 퀴즈를 통한 수업 진도에 따른 학습을 유도하였고 주제와 관련된 과제를 통하여 SW 관련 영어를 학습하도록 하였다. 자신이 모르는 단어를 중심으로 SW 영어 단어장 만들기 및 본인의 목소리로 직접 예제를 녹음하는 과제를 마감까지 충분한 시간을 주어 수행토록 하였다. 과정이 종료되면서 학생들의 성적을 평가한 결과 AI/SW창의융합대학, 경영대학, 문화예술대학, 인문사회대학, 자연과학대학 순으로 학생들의 성적이 평가되었다. 본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 SW 영어를 PBL(Project-Based Learning : 프로젝트 법)이라는 교수법을 통하여 수업을 운영함으로써 학생들의 SW 영어 성취도를 연구하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.117-136
• /
• 2012

본 연구는 중앙행정부처 기록전문직을 대상으로 직무 영역을 파악하고 중요도-수행도 분석 기법으로 분석하여 그에 따른 직무 중요도와 수행도를 연구하는 데 목적이 있다. 기록전문직의 역할과 정체성 확보를 위하여 직무에 대한 명확한 분석이 필요하다는 인식 아래, 직무영역 및 요소 분석을 실시한 본 연구는 기록전문직의 직무를 기록물 관리, 기록관 운영, 기록관리 인프라, 기록정보 서비스의 4개의 책무와 19개의 업무, 78개의 업무요소로 파악하였다. 이를 바탕으로 각각의 중요도와 수행도 빈도를 조사하는 IPA기법을 적용하였다. 분석 결과 법령에서 규정하고 있는 업무 영역인 평가 및 폐기 업무가 중요도와 수행도가 가장 높은 순위를 차지하였으며 서비스관련 업무는 중요성과 수행도가 가장 낮게 분석되었다. 전체적으로 1인 1체제의 기록관에서 모든 기록관리 업무를 수행하기에는 과중한 상태로 파악되었으며 조직 내 직무 재배치를 통한 업무량의 조정이 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제50권2호
• /
• pp.261-283
• /
• 2019

대학생은 청소년기에서 성인기로 진입하는 발달단계상의 과도기로, 아직 학생의 신분이기 때문에 경제적인 측면에서 부모에게 의존을 하는 등 주체적으로 결정할 수 있는 범위가 제한되어 있다. 하지만 스스로 공부해야 하고 직업 탐색을 통해 나아갈 길을 모색해야 하는 등의 자기 결정권과 책임 또한 높아지는 시기이다. 따라서 중 고등학생 시기와 마찬가지로 자아정체감의 혼란을 겪을 수 있다. 이때 전통적 가치를 배우고 현 사회를 조망할 수 있는 주제 분야의 책을 함께 읽고, 여러 사람들과 이야기를 나누며 인식의 범위를 확장할 수 있다면 성숙을 기할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 전국 문헌정보학과 대학생 독서회의 사례를 바탕으로, 대학생 대상의 독서회를 조직하고 운영하는데 필요한 방안들을 제안하고자 한다.

• 한국실내디자인학회논문집
• /
• 제22권6호
• /
• pp.251-258
• /
• 2013

Space and figure are formed not by themselves but by the existence of light. It is important that plays a role as an intermediary of cognition which enables the formation of space and figure through Human's recognition in the process of design. Human perceive space and identity every basic form by the contrast of light and dark. The existence of light is very inclusive concept in the space, so space and form are completed by light. The change of based on time, place, and its amount acts as an important element Which can change the form of Space. In Space light doesn't work simply as light itself, but have a very close relation with Space, Form, Structure, Material, Color elements, Space is limited by physical form but human perceive space relatively by many other conditions, So same space can be experienced differently by the characters of light. Human can recognized and observe an object in the space as he processes information collected through light. In this process light make it possible for human to see the shape in space. therefore, the shape of space can get meanings when light exists. the space recognized by light is the mean that activates human activates in space.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.199-211
• /
• 2013

Glasses industry has great growth potential from the future-oriented perspective in Korea. In consideration of the fact that the ratio of aging population increases in this aging society, people have more and more interest in health. Also, their recognition on the cycle to change glasses is changing, and the utility of them as fashion items is increasing day by day, it is expected that the demand for glasses will be even more extended afterwards. Of course, presently it suffers from the gap between cheaper items and expensive ones provided by overseas prominent brands due to the bi-polarization of the market. However, they are pursuing the 2nd growth as export-leading items in the past through international glass exhibitions based on knowhow accumulated for a long time. Therefore, this study aims to examine the current status of glasses design industry in Korea reflecting the actual situations we have now and also understand the problems and limitations internalized in our glass design industry through the research process. As a result, the study has drawn the following conclusions. This paper intends to point out first, the phenomenon of bi-polarization of the glass market in Korea. Second, unequal distribution by region centering around Daegu. Third, the limitations of brand identity. Fourth, the limitations of information, planning, and marketing power. Fifth, passive conduction of international events and their insufficient effects. This study concludes that all these problems can be solved through 'planning and design, and marketing power'.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제28권3E호
• /
• pp.109-117
• /
• 2009

Identity recognition in real environment with a reliable mode is a key issue in human computer interaction (HCI). In this paper, we present a robust person identification system considering score-based optimal reliability measure of audio-visual modalities. We propose an extension of the modified reliability function by introducing optimizing parameters for both of audio and visual modalities. For degradation of visual signals, we have applied JPEG compression to test images. In addition, for creating mismatch in between enrollment and test session, acoustic Babble noises and artificial illumination have been added to test audio and visual signals, respectively. Local PCA has been used on both modalities to reduce the dimension of feature vector. We have applied a swarm intelligence algorithm, i.e., particle swarm optimization for optimizing the modified convection function's optimizing parameters. The overall person identification experiments are performed using VidTimit DB. Experimental results show that our proposed optimal reliability measures have effectively enhanced the identification accuracy of 7.73% and 8.18% at different illumination direction to visual signal and consequent Babble noises to audio signal, respectively, in comparison with the best classifier system in the fusion system and maintained the modality reliability statistics in terms of its performance; it thus verified the consistency of the proposed extension.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
• /
• 한국응용약물학회 2007년도 Proceedings of The Convention
• /
• pp.19-27
• /
• 2007

An important potential of metabolomics-based approach is the possibility to develop fingerprints of diseases or cellular responses to classes of compounds with known common biological effect. Such fingerprints have the potential to allow classification of disease states or compounds, to provide mechanistic information on cellular perturbations and pathways and to identify biomarkers specific for disease severity and drug efficacy. Metabolic profiles of biological fluids contain a vast array of endogenous metabolites. Changes in those profiles resulting from perturbations of the system can be observed using analytical techniques, such as NMR and MS. $^1H$ NMR was used to generate a molecular fingerprint of serum or urinary sample, and then pattern recognition technique was applied to identity molecular signatures associated with the specific diseases or drug efficiency. Several metabolites that differentiate disease samples from the control were thoroughly characterized by NMR spectroscopy. We investigated the metabolic changes in human normal and clinical samples using $^1H$ NMR. Spectral data were applied to targeted profiling and spectral binning method, and then multivariate statistical data analysis (MVDA) was used to examine in detail the modulation of small molecule candidate biomarkers. We show that targeted profiling produces robust models, generates accurate metabolite concentration data, and provides data that can be used to help understand metabolic differences between healthy and disease population. Such metabolic signatures could provide diagnostic markers for a disease state or biomarkers for drug response phenotypes.

• 한국음향학회지
• /
• 제39권5호
• /
• pp.447-453
• /
• 2020

본 논문은 딥러닝 기법을 활용하여 음성신호로부터 효율적인 화자 벡터를 추출하는 시스템을 제안한다. 음성신호에는 발화내용, 감정, 배경잡음 등과 같이 화자의 특징과는 관련이 없는 정보들이 포함되어 있다는 점에 착안하여 제안 방법에서는 추출된 화자 벡터에 화자의 특징과 관련된 정보는 가능한 많이 포함되고, 그렇지 않은 비화자 정보는 최소화될 수 있도록 학습을 진행한다. 특히, 오토-인코더 구조의 부호화 기가 두 개의 임베딩 벡터를 추정하도록 하고, 효과적인 손실 함수 조건을 두어 각 임베딩이 화자 및 비화자 특징만 각각 포함할 수 있도록 하는 효과적인 화자 정보 분리(disentanglement)방법을 제안한다. 또한, 화자 정보를 유지하는데 도움이 되는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)에서 활용되는 판별기 구조를 도입함으로써, 디코더의 성능을 향상시킴으로써 화자 인식 성능을 보다 향상시킨다. 제안된 방법에 대한 적절성과 효율성은 벤치마크 데이터로 사용되고 있는 Voxceleb1에 대한 동일오류율(Equal Error Rate, EER) 개선 실험을 통하여 규명하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제11권3호
• /
• pp.217-227
• /
• 2022

In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권1호
• /
• pp.60-66
• /
• 2020

본 논문에서는 블록체인의 분산 ID(DID, Decentralized ID)를 적용하기 위한 생체인증 리모콘(Remote Control, Remocon) 기반의 IPTV 통신사가 다양한 홈 쇼핑 방송사와 연동하는 FIDO(Fast IDentity Online) 거래인증 플랫폼을 제안한다. 이때, DID 기반의 스마트 리모콘은 개인 식별을 위한 생체인식 기법을 적용한다. 이러한 개인별 DID 스마트 리모콘은 분산 ID 블록체인을 적용함으로서, 홈 쇼핑 시청자가 채널 변경정보의 분석을 통해 신뢰성 높은 시청률 조사를 가능하게 한다. 아울러, 스마트 리모콘은 홈쇼핑 채널에서 상품구매 정보이력을 활용함으로서, IPTV의 홈 쇼핑 시청자가 다 채널에서 방송된 동일 상품정보를 블록체인 기법으로 공유 및 제품 특성을 비교할 수 있게 된다. 이로써 홈 쇼핑 시청자가 FIDO2.0 거래인증의 확인을 위한 실시간 온라인 접속결과를 확인함으로서, IPTV 통신사는 다수의 홈 쇼핑 방송사와 시청자용 DID 스마트 리모콘을 통해 홈 쇼핑 주문/결제 정보를 원스톱(One-stop)으로 처리할 수 있다. 또한, IPTV 통신사는 FIDO 거래인증 플랫폼을 통한 홈쇼핑 고객의 편익과 방송사의 결제부담을 경감하는 효과를 기대할 수 있다.