• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.527-537
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• 2022

멀티미디어 컨텐츠의 수요와 공급이 증가함에 따라 전 세계의 인터넷 트래픽이 증가하는 가운데 이를 완화하기 위해 여러 표준화 그룹에서는 더 효율적인 압축 표준을 제정하는데 노력을 기울이고 있다. 이러한 노력 중 압축 표준에 딥러닝 기술을 도입하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반 압축 기술은 학습 데이터와 특성이 다른 영상을 압축할 때 압축 효율이 저하되는 문제를 갖는다. 이를 해결하기 위해 컨텐츠에 적응적으로 딥러닝 기술을 도입하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이들을 크게 코덱 정보 사용, 모델 선택, 추가 정보 전송의 세 가지로 나누어 살펴보고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.79-88
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• 2024

The use of the social media has become part of our daily life activities. The social web channels provide the content generation facility to its users who can share their views, opinions and experiences towards certain topics. The researchers are using the social media content for various research areas. Sentiment analysis, one of the most active research areas in last decade, is the process to extract reviews, opinions and sentiments of people. Sentiment analysis is applied in diverse sub-areas such as subjectivity analysis, polarity detection, and emotion detection. Stance classification has emerged as a new and interesting research area as it aims to determine whether the content writer is in favor, against or neutral towards the target topic or issue. Stance classification is significant as it has many research applications like rumor stance classifications, stance classification towards public forums, claim stance classification, neural attention stance classification, online debate stance classification, dialogic properties stance classification etc. This research study explores different feature sets such as lexical, sentiment-specific, dialog-based which have been extracted using the standard datasets in the relevant area. Supervised learning approaches of generative algorithms such as Naïve Bayes and discriminative machine learning algorithms such as Support Vector Machine, Naïve Bayes, Decision Tree and k-Nearest Neighbor have been applied and then ensemble-based algorithms like Random Forest and AdaBoost have been applied. The empirical based results have been evaluated using the standard performance measures of Accuracy, Precision, Recall, and F-measures.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.105-108
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• 2007

Bayesian 학습 네트워크는 여러 가지의 다양한 응용 분야에 적용된다. 본 논문은 다양한 무선 센서 네트워크 환경에 적용될 수 있는 온라인 Bayesian 학습 네트워크의 추론 알고리즘 구조에 대하여 논의한다. 첫째, 논문은 Bayesian 파라메타 학습과 Bayesian DAG 구조 학습을 논의하고, 다음에 무선 센서 네트워크의 특징과 무선 환경에서의 데이터 수집에 대하여 논의한다. 둘째, 논문은 온라인 Bayesian 학습 네트워크에서의 중요한 고려 사항과 네트워크 학습 알고리즘의 개념적 구조에 대하여 논의한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권3호
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• pp.209-215
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• 2014

Sequence tagging is the task of predicting frame-wise labels for a given input sequence and has important applications to diverse domains. Conventional methods such as maximum likelihood (ML) learning matches global features in empirical and model distributions, rather than local features, which directly translates into frame-wise prediction errors. Recent probabilistic sequence models such as conditional random fields (CRFs) have achieved great success in a variety of situations. In this paper, we introduce a novel discriminative CRF learning algorithm to minimize local feature mismatches. Unlike overall data fitting originating from global feature matching in ML learning, our approach reduces the total error over all frames in a sequence. We also provide an efficient gradient-based learning method via gradient forward-backward recursion, which requires the same computational complexity as ML learning. For several real-world sequence tagging problems, we empirically demonstrate that the proposed learning algorithm achieves significantly more accurate prediction performance than standard estimators.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.139-145
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• 2018

This paper recommends flipped learning as a method to improve the learning abilities and the level of software utilization when it comes to using computers in children education institutes. Flipped learning enables a class fully making use of the up-to-date multimedia-related technology. Especially, flipped learning leads a participation-oriented class rather than lecture-based ones. Young child's teachers can, not only improve their capabilities to utilize multimedia, but also manage classes that follow the trend of the fourth industrial revolution. Therefore, this paper introduces the importance of media education when it comes to training preliminary teachers and suggests a flipped learning curriculum. This paper finds significance in future efficient education for raising creative and integrated thinking children.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1532-1533
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• 2011

본 연구에서는 SQL를 배우고자 하는 개발자들에게 SQL 문법을 학습할 수 있는 교육용 Tool을 개발한다. 개발자가 예제와 설명을 통하여 SQL 문법을 배우고 ER-Diagram을 보면서 논리적인 DB의 개념을 이용하여 쉽게 학습할 수 있다. 예제는 초급과 중급으로 나누어져 있어 사용자의 수준에 맞는 학습이 선택가능하다. TPC-H 데이터는 DSS 환경에서 사용되는 표준 데이터 모델로 Database Generater를 통해 생성하며 본 연구에서 사용자가 데이터량의 조정이 가능하도록 구성하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.297-298
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• 2021

최근 한국의 자살률은 10만 명 당 25.7명으로 높은 수치를 기록하고 있으며 한국 사회의 큰 문제로 자리 잡고 있다. 특히 한강 교량 내 투신자살 시도를 하는 경우가 매우 많다. 본 논문에서는 한강 교량 내 투신자살 시도를 예방하기 위해 자세 인식의 정확도를 향상하기 위해 딥러닝 기반의 교량에서의 자살 방식 시스템을 개발하였으며, 국내의 자살 예방률이 높아지기를 기대한다.

• 의학교육논단
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• 제11권1호
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• pp.21-33
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• 2009

The purpose of this study is to review a variety of e-learning use in medical education, and to analyze the e-learning related research in medical education, finally to discuss possibilities and limitations of e-learning in future. Subjects of this research are 46 papers published in Korean Medical Database, PubMed, MEDLIS, RISS4U. Content analysis of 46 papers have been conducted based on the period of research, research methods, research subjects, study personnel, effectiveness. The results are as follows. First, various e-learning, such as hyper-media, simulation-based medical education (SBME), game-based learning, web-based learning, computer-based test (CBT) are implemented in medical education. Second, 35 research (76.1%) has verified the positive effect of e-learning. Third, in the case of Korean studies, experimental studies (46.2%) in a short period (46.2%) of 50-100 people (42.3%) to take the most. As a result, it is reported a lack of theoretical discussion and insight on e-learning compared to foreign research. Educational paradigms are currently shifting from off-line to on-line, from traditional classroom lecture to e-learning. But e-learning is not a substitution to traditional teaching, but a matter of choice. The choice is up to medical professors and students.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.21-31
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• 2016

유비쿼터스 네트워크 환경으로의 변화는 인터넷 기반의 학습 환경들을 스마트 러닝 환경으로 변화시켜 가고 있다. 특히, 스마트 러닝 환경은 기존의 교수자 중심 학습 환경에서 학습자 중심 환경으로 변화하는 학습 환경의 패러다임에 있으며, 최근에는 학습자에게 필요한 스마트 러닝 환경에 대한 요구가 많아지고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 네트워크 환경들을 분석을 통하여 학습자 중심에서 스마트 러닝을 위한 학습 환경을 물리적 측면과 비물리적인 측면에서 분석하였다. 또한 스마트 러닝의 환경적 특성에서 효율적으로 적용할 수 있는 학습방법을 제시하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.99-106
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• 2018

보드게임에서는 많은 경우의 수의 말들과 많은 상태공간들을 가지고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래 하여야 한다. 본 논문에서는 Q러닝 알고리즘을 이용했다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습을 하는 동안에 같은 최선의 값이 있을 때, 게임트리를 고려한 문제영역의 지식을 활용한 휴리스틱을 사용하여 학습의 속도향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선하여 구현된 말을 비교하기 위하여 보드게임을 제작했다. 그래서 일방적으로 공격하는 말과 승부를 겨루게 하였다. 개선된 말은 게임트리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선하여 구현된 말이 학습속도적인 면에서 향상됨 것을 알 수 있었다.