• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 과학교육연구지
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• 제47권3호
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• pp.251-262
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• 2023

본 연구에서는, 학생들의 학업 성취도를 낮추고 학력 저하를 불러온 원인이 비대면 수업만이 아니라 다른 요인들을 조사하였다. 많은 언론 보도뿐만 아니라 선행연구에서 비대면 수업이 학생들의 학력저하에 주된 원인이라 하고 있다. 그러나 2020년 국가수준 학업성취도 조사에서 함께 진행된 '코로나19 원격수업 환경 학생 설문조사'의 조사를 통해 학생들은 원격수업에 대한 만족도가 70~80% 대로 높은 편임을 알 수 있었고, 국가수준 학업성취도 평가 분석을 통해 2017년부터 학생들의 학업성취도는 대체로 우하향 곡선을 그리면서 해마다 학력 저하가 이미 나타나고 있었음을 알 수 있었다. 좀 더 정확한 확인을 위해 고등학생들의 모의고사 성적을 분석해본 결과 학생들의 성적은 정규분포 곡선을 그리는 것이 아니라 중위권의 수가 줄어들고 심각한 양극화 현상이 나타나고 있는 오른쪽이 높은 U자형 분포가 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 현상의 원인이 단순히 비대면 수업의 방식이나 질적인 부족함 때문이 아니라, 가정에서의 돌봄과 관리 등 환경적인 영향과 사교육에 대한 투자의 변화, 하위권으로 갈수록 비대면 온라인 수업을 하면서 온라인 기기 사용 시간이 증가하게 되었고, 학습과 무관한 온라인 콘텐츠와 게임, 동영상 시청 시간의 증가 등 다양한 요인이 있음을 찾았다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.303-313
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• 2018

공항에서 품질 높은 서비스를 제공하기 위해 항공사 직원들은 신속하고 효과적으로 지식을 개발하여 공유하여야 한다. 본 연구는 항공사에서 스마트폰을 이용한 협업의 효과를 검증하기 위하여 적응적 구조화 이론과 미디어 일치성 이론에 근거하여 사회적 상호작용, 미디어 일치성, 생산적 산출물로 이어지는 이론적 프레이워크를 개발하였다. 아시아에 거점을 둔 항공사A를 대상으로 훈련 및 운영 기간 동안 33명 인력으로부터 S사에서 제작한 10대의 스마트폰을 이용해 대화한 내용이 담긴 6개월간의 음성 파일을 수집하였다. 근거이론 방법에 기초하여 이론적 프레임워크에 따라 훈련 기간과 운영기간으로 나눠 이 음성 파일을 분류했다. 정성적 정량적 콘텐트 분석에 기반을 둔 훈련 기간과 운영 기간 간 차이 분석결과, 사회적 상호작용 단계에서는 갈등 관리에서 업무 관리로, 미디어 일치성 단계에서는 품질에서 양으로, 생산적 산출물 단계에서는 효율에서 몰입으로 주요한 전환이 발생하였다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 항공사 현업 인력들이 훈련기간 스마트폰 기능의 학습에 중점을 두는 반면, 운영 기간 스마트폰을 활용하여 지식 관리를 수행한다는 점을 시사한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제31권1호
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• pp.67-87
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• 2020

본 연구의 목적은 학교도서관 공간 영역 구성과 실내 환경 구성에 대한 현황과 사서 교사 인식을 분석하고, 학교도서관이 미래 교육 기본 시설로 자리매김하는 데 필요한 방안을 제안하는 것이다. 설문에 참여한 126명의 사서 교사가 가장 많이 확보한 공간은 자유 독서 영역이고, 가장 낮은 확보 정도를 보인 공간은 매체 제작·집단 프로젝트 영역이다. 공간 영역 중 사서 교사가 가장 중요하게 여기고 있는 영역은 교수 영역과 자유 독서 영역이고, 매체 제작·집단 프로젝트 영역에 대한 중요성 인식은 상대적으로 낮았다. 실내 환경 평가 요소 중 안전성과 쾌적성은 가장 중요하게, 다양성과 융통성에 대한 중요성 인식은 상대적으로 낮게 나타났다. 분석 결과, 학습공유공간과 창작 공간을 강조하고 있는 교육계와 도서관계의 흐름에 비해 사서교사는 여전히 전통적 도서관 공간에 대한 중요도 인식이 높은 것으로 보인다. 따라서 사서 교사 양성 및 재교육 과정에 창작공간 및 학습공유공간 구축과 운영 방안을 포함할 필요가 있다. 또한 이용자의 실내 환경 만족도를 높일 수 있도록 공간 구성과 실내 환경 구상에 교사와 학생 그리고 학부모 등 도서관 이용자의 참여를 확대할 필요가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.31-38
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• 2021

낙상사고는 언제, 어디에서 일어날지 예측하기 어렵다. 또한 신속한 후속 조치가 수행되지 않으면 생명의 위협으로 이어지므로 낙상사고를 자동으로 감지할 수 있는 연구가 필요하게 되었다. 자동적인 낙상사고 감지기법 중 손목에 부착된 IMU 센서를 활용한 기법은 움직임이 많아 낙상사고 검출이 어렵지만, 착용의 간편함과 접근성이 뛰어난 기법으로 인식되고 있다. 낙상 데이터 확보의 어려움을 극복하기 위해 본 연구는 KNN과 SVM과 같은 머신러닝으로 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이들 수학적 분류기의 성능을 높이기 위해 본 연구에서는 주파수 공간에서 취득한 특징 데이터를 활용하였다. 제안된 알고리즘은 표준 데이터세트를 활용한 실험을 통해 모델의 파라미터와 주파수 특징 추출기의 파라미터를 다각화하여 그 영향을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 학습 데이터를 확보하기 어려운 현실적인 문제에 적절히 대처할 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 다른 분류기보다 경량화되어 있기 때문에 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 처리장치 탑재가 어려운 소형 임베디드시스템에도 구현이 용이했다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.58-65
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• 2019

문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.43-65
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• 2021

정보통신기술의 발달에 따라 IT 인력 채용 방식에도 많은 변화가 생겼다. 채용 담당자들은 이력서나 면접과 같은 전통적인 정보 이외에도 웹에서 구직자 정보를 검색할 수 있다. 오픈소스 소프트웨어 개발(OSSD) 플랫폼은 개발자들이 자연스럽게 IT 역량을 발휘할 수 있는 곳이자, 채용 담당자들이 적합한 후보를 찾을 수 있는 장소가 되었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 취업 시 OSSD 플랫폼의 개발자 정보(구직 활동 여부, 개인정보 게시 정도, 학습 활동 정도, 지식공헌 활동 정도)가 취업에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 웹 크롤러를 개발하여 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브의 개발자 4,005명을 대상으로 데이터를 수집했다. 구직 기간이 짧다는 것은 취업의 성공적인 결과를 의미하기 때문에 구직 기간에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 생존분석법을 실시하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 구직 현황을 명시적으로 게시한 개발자가 그렇지 않은 개발자보다 구직 기간이 짧은 것으로 나타났다. 개인정보 게시 정도, 학습 활동 및 지식공헌 활동 정도 또한 구직기간 단축과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 채용 담당자의 성공적인 구인뿐만 아니라 개발자의 효과적인 구직을 위한 OSSD 플랫폼의 전략적인 활용 방안에 시사점을 제시해줄 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.

• 인지과학
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• 제34권1호
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• pp.39-66
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• 2023

뉴미디어는 사회적 교류의 장을 인터넷으로 옮겨와 대규모 집단이 시공간의 한계를 뛰어넘어 한 곳에서 소통할 수 있게 만들었다. 최근 연구는 인간의 사회적 능력이 소셜 미디어를 통해 경험하는 확장된 집단 스케일을 따라가지 못하는 사례를 보고하기도 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 인간의 사회적 정보 지각이 인구 집단 스케일의 확장에 영향을 받는지 다수편향 맥락에서 확인하였다. 인터넷 기반 과제를 통해 구성원의 수로 나타낸 집단 크기와 전체에서 특정 집단이 차지하는 집단 비율이 개인에게 지각되고 다수편향적 사회적 정보 활용에 영향을 주는 심리적 과정을 조사하였으며, 전체 집단 스케일의 확장에 각 과정이 영향을 받는지 살펴보았다. 집단 비율은 다수편향에 정적 영향을 주고 있으며, 그 관계는 비율 지각에 의해 부분매개 되었다. 전체 집단 스케일은 집단 비율과 비율 지각의 관계를 조절하지 않았다. 반면, 집단 크기와 다수편향의 상관은 유의하지 않았다. 전체 집단 스케일은 집단 크기 지각을 조절하였다. 전체 집단 스케일이 작은 조건에서 집단 크기와 크기 지각은 양적 상관을 나타냈지만, 전체 집단의 스케일이 확장된 조건에서 지각된 집단 크기는 유의미하게 작아졌고, 두 변수는 상관을 잃었다. 이러한 결과를 통해 집단 크기 지각과 관련된 심리 기제가 전체 집단 스케일의 확장에 제대로 반응하지 못하고 있음을 확인하였다. 나아가 집단 크기 정보를 처리하는 전문화된 심리 기제가 존재할 가능성과 다수편향이 특이적으로 받아들이는 자극의 형태를 진화심리적 관점에서 논하였다.