• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.715-725
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• 2020

본 논문에서는 고차원의 특징 벡터에서 질의와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾는 k-최근접 질의 최적화 방법을 제안한다. k-최근접 질의는 k개의 데이터를 포함할 가능성이 있는 범위를 기반으로 범위 질의로 변환되어 처리하는 기법이다. 본 논문에서는 처리 비용을 감소시키고 검색 속도를 가속화 할 수 있는 최적의 범위를 도출하기 위해 k-최근접 질의 처리 시 DNN 모델을 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 모듈과 오프라인 모듈로 구성된다. 온라인 모듈에서는 클라이언트로부터 요청을 받아 실제 질의를 처리한다. 오프라인 모듈에서는 과거 최적화 기법의 결과를 학습 로그로 사용한 DNN 모델로 최적의 범위를 도출하고 온라인 모듈로 전달한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성의 입증을 위하여 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.474-481
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• 2013

본 연구는 지속적인 창의 인성교육을 위한 수업설계모형을 구안하기 위하여 NFTM-TRIZ를 활용하는데 그 목적을 두었다. NFTM-TRIZ는 TRIZ에 기반하여 유아에서 성인에 이르기까지 '지속적인 창의성 교육'을 할 수 있도록 개발된 교육프로그램이다. TRIZ는 주어진 문제의 모순을 찾아내고 이를 극복함으로써 혁신적인 해결안을 얻도록 하는 창의적 문제해결방법론으로 알려져 있다. 본 연구의 과정은 G 대학교의 교직과목으로 개설된 "교육과정 및 교육평가"를 수강한 3, 4학년 남, 여 학생들 80명을 대상으로 매주 10분 내지 15분씩 창의성 수업을 한 후, 이에 대한 산출물로 NFTM-TRIZ의 8단계 교수 학습 절차에 맞추어 각자의 전공 교과별로 창의 인성 교육을 위한 수업안을 만들어 제출토록 하고 창의성 수업에 대한 후기를 작성토록 하여 연구 결과를 분석했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.93-99
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• 2017

Long Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN)를 이용한 hybrid 방법은 음성 인식률을 크게 향상시켰다. Hybrid 방법에 기반한 음향모델을 학습하기 위해서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-Hidden Markov Model (HMM)로부터 forced align된 HMM state sequence가 필요하다. 그러나, GMM-HMM을 학습하기 위해서 많은 연산 시간이 요구되고 있다. 본 논문에서는 학습 속도를 향상하기 위해, LSTM RNN 기반 한국어 음성인식을 위한 end-to-end 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해, Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법과 비슷한 인식률을 보였지만, 학습 속도는 1.27 배 더 빨라진 성능을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1323-1331
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• 2017

오늘날 저작권 관련 산업이 사회, 경제적으로 큰 영향을 미치는 대규모 산업으로 성장하였음에도 불구하고 저작물에 대한 소유권 및 저작권에 대한 문제가 끊임없이 발생하고 있으며 특히 이미지 저작권과 관련된 연구는 거의 진행되지 않는 상태이다. 본 연구에서는 기존의 문서 영상처리 기술과 딥 러닝 기술을 융합하여 교육용 도서 영상에서의 객체 자동 추출 및 분류 기술 시스템을 제안한다. 제안된 기술은 먼저 잡음을 제거한 후, 시각적 주의(visual attention) 기반 영역 추출 과정을 수행한다. 추출된 영역을 기반으로 블록화 작업을 수행하고, 각 블록을 그림인지 아니면 문자 영역인지를 분류한다. 마지막으로 추출된 그림 영역 주위를 검색하여 캡션 영역을 추출한다. 본 연구에서 진행한 성능 평가 결과, 그림 영역은 최대 97% 정확도를 보이며, 그림 및 캡션 영역 추출에 있어서는 평균 83%의 정확도를 보여 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.216-225
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• 2006

교수학습법은 학생들이 새로운 경험에 대해 열린 마음을 가지고, 변화에 대한 융통성을 가지며 다양한 종류의 가치나 인생의 기로에서 올바른 선택을 내릴 수 있도록 가치 판단 능력을 가지게 하는데 초점을 맞춰야 한다. 그러나 전통 교수학습법에서는 교과서 중심/교수자 중심이었다. 이러한 교수학습법은 21세기 세계화와 정보화 요구에 발맞추어 학생들의 개별 수준이나 창의성 개발에 초점을 둔 학습자 중심의 교수학습법으로 개선되어야 마땅하며, 프로젝트 학습법은 특정 과목에 대한 철저한 학습과 학생들의 협동력과 탐구력 향상을 목적으로 하는 여러 가지 활동으로 특히 실습의 중요성이 강조되는 체육수업에서 이용하기에 바람직하다. 따라서 본 연구는 체육과의 바람직한 수업 개선 방법으로 프로젝트 학습 시스템을 설계 및 구현하여 시스템을 이용한 수업 실천 방법을 제시하고 그 효과를 검증 해 보기로 한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제14권4호
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• pp.297-309
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• 2013

Design optimization is a mathematical process to find an optimal solution through the use of formal optimization algorithms. Design plays a vital role in the engineering field; therefore, using design tools in education and research is becoming more and more important. Recently, numerical design optimization in fluid mechanics, which uses computational fluid dynamics (CFD), has numerous applications in the engineering field, because of the rapid development of high-performance computing resources. However, it is difficult to find design optimization software and contents for educational purposes in aerospace engineering. In the present study, we have developed an aerodynamic design framework specifically for an airfoil, based on the EDucation-research Integration through Simulation On the Net (EDISON) portal. The airfoil design framework is composed of three subparts: a geometry kernel, CFD flow analysis, and an optimization algorithm. Through a seamless interface among the subparts, an iterative design process is conducted. In addition, the CFD flow analysis and the design framework are provided through a web-based portal system, while the computation is taken care of by a supercomputing facility. In addition to the software development, educational contents are developed for lectures associated with design optimization in aerospace and mechanical engineering education programs. The software and content developed in this study is expected to be used as a tool for e-learning material, for education and research in universities.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.624-632
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• 2017

영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.14-25
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• 2021

본 연구는 대학 교육에 있어서 실시간 온라인 교육의 상호작용 수준을 확인하고 상호작용적 요소가 무엇인지를 탐색하는 목적을 지닌다. 이를 위해 혼합연구 방법을 활용하였다. 연구 결과, 상호작용 수준에 대해 대학의 학습자들은 면대면 교육이 실시간 온라인 교육보다 상호작용이 효과적으로 이루어질 수 있다고 인식하였다. 실시간 온라인 교육은 비실시간 온라인 교육보다 교수자와 학습자, 학습자 간 상호작용이 보다 잘 이루어질 수 있다고 인식하고 있었다. 실시간 온라인 교육에서 상호작용에 영향을 미치는 요소로는 소그룹 활동과 스캐폴딩, 의사소통 통로의 다양화, 학습자 질문을 학습 내용에 통합 반영하는 것으로 나타났다. 실시간 온라인 교육에서 상호작용을 저해하는 요소에는 교수자와 학습자 간 느껴지는 거리감, 학습자 간 낮은 친밀감, 내용이나 지식 전달 중심의 교육, 비언어적 의사소통 정보의 제한, 안정적이지 못한 시스템이나 마이크의 잘못된 사용 등으로 나타났다. 상호작용 촉진을 위한 필요 요소로는 상호작용적 수업 활동 등이 제시되었다. 이상의 결과를 기반으로 상호작용이 보다 효과적으로 이루어지기 위해 어떠한 노력이 필요한지를 교수학습 방법과 활동, 도구 및 시스템, 환경 측면에서 제안하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.674-682
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• 2020

최근 산업화 및 인구과밀화로 인해 대기오염에 대한 문제가 세계적 관심사로 대두되고 있다. 대기 오염은 인간의 건강에 다양한 악영향을 초래할 수 있는데, 그 중 본 연구에서 관심을 둔 천식과 같은 호흡계 질환은 직접적 영향을 받을 수 있다. 기존의 연구에서는 임상 데이터를 활용하여 상대적으로 적은 표본을 기반으로 천식과 같은 질환에 대기 오염 인자가 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 이는 수집 표본 별 일관성이 없는 결과를 초래할 소지가 다분하며, 의료계 종사자 이외에는 연구의 시도가 어렵다는 점에서 큰 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 정부에서 공개하는 대기 환경 데이터와 천식 발병 빈도 수에 대한 데이터를 기반으로, 실제 천식 발병 빈도를 예측하는 것에 연구의 주안점을 두었다. 본 연구는 시차를 적용한 피어슨 상관계수를 통해 각 대기오염 인자가 천식 발병에 어느 정도의 시차를 가지고 유의한 영향을 주는지를 검증하였다. 검증결과를 기반으로 구축된 학습데이터는 딥러닝 알고리즘에 활용되며, 천식 발병 빈도의 예측에 최적화 된 모델을 설계하였다. 모델의 평균 대비 오차율은 약 11.86%로 타 머신러닝 기반의 알고리즘 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 제안한 모델은 국가 보험 체계 및 보건 예산 관리에서의 효율화 및 병원에서의 의료 인력 배치 및 수급에의 효율성 또한 제공할 수 있다. 또한 만성 천식 질환자에 대한 대기 환경별 발병 위험에 대한 조기 경보를 통해 국민 건강 증진에 기여할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.486-498
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• 2018

본 연구는 일 지역 대학생의 성격유형을 분석하여 선호경향에 따른 학습법을 통한 자기주도학습에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 시행된 서술적 조사연구이다. 본 연구는 2017년 9월 18일부터 22일까지 K대학교 10개 학과 695명을 대상으로 MBTI form $M^{(R)}$ 을 자기 기입식으로 작성하여 자동채점하였다. 수집된 자료는 SPSS Win 22.0 Program을 이용하여 대상자의 16가지 성격유형, 성격별 심리기능 및 기질에 대해 기술통계, Chi-square test로 분석하였다. 성별에 따른 성격유형의 선호경향의 차이는 판단기능에서는 남학생은 T유형(사고형)이, 여학생은 F유형(감정형)이 높은 선호도로 나타났으며 행동양식 및 생활양식의 차이에서는 여학생은 J유형(판단형)이, 남학생은 P유형(인식형)이 높은 선호도로 나타났다. 또한 학과별 및 계열별에 따라 성격유형, 심리기능 및 기질에서 유의한 차이가 있었다. 따라서 성격유형이 성별, 학과 및 계열별에 따라 차이가 있는 것으로 나타나 개인의 선호경향을 반영한 학습법에 관한 매뉴얼 개발이 필요하리라 사료된다.