• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.552-560
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• 2021

새로운 미술품 유통방식의 발달로 미술품의 미적 효용을 넘어 투자재로서 바라보는 시각이 활성화되고 있다. 미술품의 가격은 주식이나 채권 등과 달리 객관적 요소와 주관적 요소들이 모두 반영되어 결정되는 이질적 특성이 있기 때문에 가격 예측에 있어서 그 불확실성이 높다. 본 연구에서는 LSTM(장단기 기억) 순환신경망 딥러닝 모형을 활용하여 낙찰총액 순위 1위부터 10위까지의 한국 작가의 회화 작품을 대상으로 작가의 특성, 작품의 물리적 특성, 판매적 특성 등을 입력으로 하여 경매 낙찰가의 예측을 시도하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 낙찰 가격의 차이를 설명하는 RMSE 값이 0.064 수준이었으며 작가별로는 이대원 작가의 예측력이 가장 높았고, 이중섭 작가의 예측력이 가장 낮았다. 투자재로서 미술품 시장이 더욱 활성화되고 경매 낙찰 가격의 예측 수요가 높아지면서 본 연구의 결과가 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.573-578
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• 2019

본 논문은 몽골인들을 위한 구글 클래스룸을 기반 PBL(Problem Based Learning) 한국어 수업 모형을 개발하였다. 최근 몽골인들은 한류 때문에 한국어를 배우고자 노력하고 있다. 한국 텔레비전 드라마는 전체 방송 프로그램의 약 90%를 차지한다. 본 연구는 한국어를 배우려는 몽골인들의 창의적인 문제해결 능력을 개발하는 방법으로 온라인 문제 기반 학습 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 우리는 9주 동안 3가지 문제를 적용했다. 이 연구는 참가자들이 구글 클래스룸과 PBL의 여러 가지면에서 효과적임을 경험했으며, 93 %의 참가자가 구글 클래스룸과 PBL을 활용해서 한국어를 쉽고 재미있는 원격 학습 모델로 배울 수 있었다고 응답했으며, 90 %의 참가자가 Googlish 프로그램들을 더 배우고 싶다고 했으며, 85%는 온라인 환경에서 다른 사람들과의 상호 작용이 쉽게 증가했다고 말했다. 그들 중 100 %는 언제든지 구글 클래스룸에서 온라인 교사와 함께 한국어를 배우는 것이 좋다고 했다. 실제로 그들 중 86 %는 PBL이 온라인 학습 환경에서 새로운 지침을 제시했기 때문에 처음에는 PBL을 이해하기가 어렵게 느꼈다고 말했다. 이번 연구는 한국어 수업의 구성원들이 구글 클래스룸 기반 PBL을 통해 학습 내용 이해, 협력 학습 이해, 실습 경험, 창의적인 문제 해결능력, 프레젠테이션 능력, 커뮤니케이션 능력, 자기 주도 학습 능력, 자신감 등 다양한 효과를 경험했다는 것을 보여주었다.

• International Journal of Contents
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• 제7권4호
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• pp.19-23
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• 2011

This paper proposes a segmentation method for overlapped vehicles based on analysis of the vehicle location and the spatiotemporal association information. This method can be used in an intelligent transport system. In the proposed method, occlusion is detected by analyzing the association information based on a vehicle's location in continuous images, and occlusion segmentation is carried out by using the vehicle information prior to occlusion. In addition, the size variations of the vehicle to which association tracking is applied can be anticipated by learning the variations according to the overlapped vehicles' movements. To assess the performance of the suggested method, image data collected from CCTVs recording traffic information is used, and average success rate of occlusion segmentation is 96.9%.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.149-156
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• 2007

본 논문에서는 통계 어플리케이션을 웹 서버에서 내려받기 하여 클라이언트에 저장, 설치하고 stand alone 형태로 운영되도록 개발된 DAVIS에 대하여 개발 기법과 구현된 형태를 연구하고, 서버 기반의 통계 프로그램과 클라이언트 기반의 통계 프로그램에 대하여 고찰한다. 그리고 이들 유형에 대한 장단점을 파악하여 좀 더 발전된 통계학습시스템의 설계 방안을 제안한다. 이 시스템은 클라이언트 요청에 의하여 클라이언트에서 어플리케이션이 실행되고, 통계 데이터는 데이터베이스 서버에서 로드하거나 사용자에 의해 클라이언트에서 입력하는 형태로 설계되어 통계 분석을 수행토록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2002

컴퓨터의 급속한 보급과 인터넷을 기반으로 웹 서비스가 날로 향상되고 있으며, 웹을 활용한 사이버학습은 웹의 등장과 함께 인터넷의 가장 중요한 교수도구로 자리잡고 일다. 본 연구에서는 수리영역의 특성 학습과 웹에서 구축된 서버와 클라이언트 환경을 통하여 학습 부진아의 학업 성취도를 높이기 위하여 사이버 학습 시스템을 설계 및 구현하였으며, 학습자가 웹 데이터베이스 시스템 환경과 멀티미디어를 활용하여 추상적인 개념보다 직접 참여하는 학습이 되도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.93-98
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• 2006

본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.289-293
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• 2005

변화하는 사회에 대응하기 위한 교육 패러다임은 급속하게 변화하고 있지만 이의 실천적 도구인 ICT 활용 교육은 아직 충분하지 않은 상태이며, 효율적인 교수 학습 방법에 대한 연구가 요청된다. 따라서, 본 연구에서는 초급자의 ICT 활용 교육을 목적으로 웹 기반 문제중심학습 시스템을 설계하였다.

• International Journal of Contents
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• 제9권2호
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• pp.8-13
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• 2013

Locating text data in images automatically has been a challenging task. In this approach, we build a three stage system for text detection purpose. This system utilizes tensor voting and Completed Local Binary Pattern (CLBP) to classify text and non-text regions. While tensor voting generates the text line information, which is very useful for localizing candidate text regions, the Nearest Neighbor classifier trained on discriminative features obtained by the CLBP-based operator is used to refine the results. The whole algorithm is implemented in MATLAB and applied to all images of ICDAR 2011 Robust Reading Competition data set. Experiments show the promising performance of this method.

• International Journal of Contents
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• 제9권3호
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• pp.1-9
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• 2013

In this paper, we propose a fast and accurate system for detecting pedestrians from a static image. Histogram of Oriented Gradients (HOG) is a well-known feature for pedestrian detection systems but extracting HOG is expensive due to its high dimensional vector. It will cause long processing time and large memory consumption in case of making a pedestrian detection system on high resolution image or video. In order to deal with this problem, we use Principal Components Analysis (PCA) technique to reduce the dimensionality of HOG. The output of PCA will be input for a linear SVM classifier for learning and testing. The experiment results showed that our proposed method reduces processing time but still maintains the similar detection rate. We got twenty five times faster than original HOG feature.

• 대한공업교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.286-303
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• 2009

본 연구는 한국에서의 산.학 e-Learning 운영 실태를 조사 분석하여 중국에서의 e-Learning 운영을 위한 발전 전략을 탐색하는 것이 목적이다. 연구방법은 주로 문화 기술적 연구 방법인 문헌 조사법, 전문가 상담법과 자료 분석법을 이용하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 정책적 경험을 거울삼아, 중국 정부가 기업 e-Learning에 관련된 정책 (기업 e-Learning 제도, LMS, 표준화, 품질 보장 등)을 지속적으로 수정.보완하여야 하며 국제 교류와 합작 등은 중국의 기업e -Learning 운영에 도움이 될 수 있을 것으로 조사되었다. 둘째, 한국의 e-Learning은 LMS의 표준화 및 콘텐츠 개발 등과 같이 실제적인 발전을 중시하여 좋은 효과를 얻고 있다. 그러나 중국에서의 e-Learning은 외형적인 관리제도만을 중시하였다. 따라서 e-Learning의 확대일로 시점에 있는 중국은 한국 사례를 통해 LMS의 표준화 및 콘텐츠의 질 관리 등과 같이 실제적인 발전 전략을 도모하여야 할 것이다. 셋째, 한국의 WBI, LMS, 팀워크 등의 학습 방법을 중국 e-Learning에 도입하면 개별화 학습과 협동학습이 적절히 혼합하여 발전할 수 있을 것이고 Blended Learning 등의 학습 방법을 중점적으로 다루어야 할 것이다.