• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.33-41
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• 2019

본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.449-456
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• 2012

초보자들은 프로그래밍 입문 수업을 통해 프로그래밍 언어의 문법적 지식뿐만 아니라, 알고리즘 구상과 프로그램 작성을 위한 문제해결력을 키우는 과정이 필요하다. 문제를 해결하기 위한 문제해결력을 키우는 과정 없이 프로그래밍언어의 지식과 문법위주의 교육이 주가 되는 현실에서 기초 학력수준이 상대적으로 낮은 전문대학의 컴퓨터전공 학생들이 프로그래밍언어 수업에서 느끼는 어려움은 더 크다고 할 수 있다. 본 연구에서는 교육용 프로그래밍언어인 스크래치를 활용한 학생들이 활용하지 않은 반 학생들에 비해 문제 해결력, 프로그래밍 작성 능력, 수업의 만족도면에서 크게 향상되었음을 비교 분석하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권3호
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• pp.67-84
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• 2004

정보이용능력은 대개 다양한 목적을 위해 정보를 효과적으로 찾고 관리하고, 이용하는 능력으로 이해되고 있다. 대부분 사람들은 일생동안 다양한 직업을 가질 수 있으므로 정보이용능력을 학습해야 한다. 정보이용능력을 가진 자는 정보가 필요할 때를 인지하고 그 정보를 효율적으로 찾고 평가하고 이용할 수 있고 궁극적으로 학습하는 방법을 가지고 있어야 한다. 교육의 기본적인 목적은 학생들이 학습하는 방법을 배우는 것이므로 정보이용능력은 모든 학생에게 점차 중요하게 되고 있다. 본고는 정보이용능력의 정의와 표준 및 모델을 제시하고 이에 근거하여, 초등학교 저학년을 위한 정보이용능력에 관한 학습방법과 교육과정을 제시하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제30권1호
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• pp.84-95
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• 2005

With recent advancement in informational sciences, educational systems are undergoing a revolutionary facelift on how students attain their education. These developments have diminished the traditional method of teaching and learning and have improved the overall quality of the educational environment. They have also ignited the birth of cyber-education in which students have the flexibility and responsibility on what and when to study, thus providing a greater freedom to control one's education. Cyber-educational environment not only requires physical hardware but also an organizational structural component and most importantly, a software component that drives and gives the student management power to tailor their studies based upon their educational requirements. Due to the fact that individuals learn and develop at different rates, one of the important features of a cyber-educational program will be its ability to adjust and customized to individual needs and requirements. In this thesis, a novel software which encompasses these ideas was designed and developed. This program allows the individual more flexibility and management of courses based on their ability and needs. Because the software customizes to one's ability and it allows the student to advance at a more comfortable pace, it boosts the student's confidence and desire to learn. In the future, new and improved programs similar to the one developed here will further enhance the cyber-educational environment and will undoubtedly improve the overall quality of student's education.

• 공학교육연구
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• 제21권4호
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• pp.10-19
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• 2018

This study introduces an engineering design class which is experimental in a sense that it is planned and implemented with three key concepts such as learner-centered education, living lab and community based learning. With the class run in being connected with one regional community in Seoul, it focuses on its educational effects acquired through the living lab-based approach. And this research investigates the student's experiences of when, what and how they learn in a learner-centered class. It shows that, rather than taking professor's one dimensional lectures in classroom, the students learn actively when they face with the problem in the field. Students have come to carry out engineering design from the perspective of stakeholders, not from the supplier or producer's perspective in the process of meeting with the problem in reality. Team based collaborative activities are crucial in the entire design process. More importantly, students' design products have been transformed into more useful and meaningful ones as stakeholders of the local community have participated into the students' works. However, we need to recognize that there are some important issues that need to be solved institutionally and systematically in order for such educations to spread. This study suggests several educational arrangements for those issues.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.701-706
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• 2019

최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.264-272
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• 2022

Human-robot cooperative tasks are increasingly required in our daily life with the development of robotics and artificial intelligence technology. Interactive reinforcement learning strategies suggest that robots learn task by receiving feedback from an experienced human trainer during a training process. However, most of the previous studies on Interactive reinforcement learning have required an extra feedback input device such as a mouse or keyboard in addition to robot itself, and the scenario where a robot can interactively learn a task with human have been also limited to virtual environment. To solve these limitations, this paper studies training strategies of robot that learn table balancing tasks interactively using deep reinforcement learning with human's facial expression feedback. In the proposed system, the robot learns a cooperative table balancing task using Deep Q-Network (DQN), which is a deep reinforcement learning technique, with human facial emotion expression feedback. As a result of the experiment, the proposed system achieved a high optimal policy convergence rate of up to 83.3% in training and successful assumption rate of up to 91.6% in testing, showing improved performance compared to the model without human facial expression feedback.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4326-4344
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• 2021

The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.

• 월간포장계
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• 통권167호
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• pp.82-88
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• 2007

• 한국영양학회:학술대회논문집
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• 한국영양학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.30-30
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• 2004