• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.115-127
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• 2023

동영상 안정화 기술은 최근 1인 미디어 시장이 거대화됨에 따라 그 중요성이 점점 커지고 있는 카메라 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 기존 방법들에서는 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍을 사용하였으나 동영상의 특성상 동기화된 안정화 전/후 데이터를 만드는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 최근 이러한 문제를 완화하기 위하여 안정화 전 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 방법의 하나인 Convolutional Autoencoder 구조를 사용하여 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍 없이 안정화 전 영상만으로 안정화 궤적을 학습하는 네트워크 구조를 제안한다. 네트워크 입력 및 출력으로 옵티컬 플로우를 사용하고 네트워크 경량화 및 노이즈 최소화를 위해 옵티컬 플로우를 Grid 단위로 맵핑하여 사용했다. 또한 비지도 학습 방법으로 안정화된 궤적을 생성하기 위해 옵티컬 플로우를 부드럽게 만드는 손실함수를 정의하였고 결과 비교를 통해 손실함수의 의도대로 부드러운 궤적을 생성하도록 네트워크가 학습되었음을 확인했다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.36-47
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• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.926-932
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• 2009

최근 연구보고에 의하면 많은 박물관, 미술관 등은 작은 모바일 기기를 활용하여 좀 더 깊이 있는 전시 정보를 제공할 뿐 만 아니라, 더욱 개별화된 학습 공간과 협동 및 발견학습이 가능한 참여 미디어로 활용이 확대 되고 있다. 모바일 기기의 다양한 특성과 기능들을 활용하여 전시 정보를 제공하면서도 유의미한 학습 체험을 유도하고 인터넷 등의 기능을 활용해 사회적 참여소통 경험을 유도할 수 있는 교육 시스템으로의 활용 가능성을 모색하고 있다. 이 에 본 연구는 박물관에서 사용되는 모바일 시스템이 박물관내의 전시물에 대한 안내라는 제한적인 사용성과 사용자와의 일방적인 상호작용 외에도 더욱 다양한 각도에서 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공할 필요가 있음을 전재하고 있다. 학교 밖에서의 경험을 학습으로 끌어 들이는 참여 미디어로서의 교육적 도구로 활용될 수 있는 시스템이 필요하다는 사용자의 요구를 반영한 박물관 안내 시스템의 인터페이스 개선 프로토타입을 개발하기 위한 전략과 연구방법에 대해 제고하였다. 본 연구는 프로토타입을 개발하기 위해 도입한 질적연구 방법과 양적연구방법과정을 실제 상황 안에서의 관찰과 인터뷰(contextual observation & inquiry), 그리고 설문 결과 등 사용자의 요구를 수용할 수 있는 다양한 데이터를 수집한 결과와 과정에 대해 구체적으로 설명하고 이를 반영한 인터페이스 디자인 전략을 제시하고자 한다. 관찰에서 파악된 사용자와 시스템간의 상호작용, 인터뷰를 통해 언급된 사용자의 요구와 불편사항 등을 분석하였다. 본 연구는 박물관 안내 시스템을 사용하는 초등학생과 중학생들의 요구사항과 불편사항을 끌어내어 좀 더 사용자 친화적인 모바일 인터페이스 설계 방안을 모색함으로써 기술 중심의 (technology-driven)에서 벗어나 사용자 중심의 참여미디어를 가능하게 하는 교육용 시스템 디자인 요소를 추출하고 프로토타입을 개발하는 과정을 제시하는데 그 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.25-35
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• 2014

본 논문에서는 실시간 얼굴 검출을 위한 부스팅 기반 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 조명과 얼굴크기 및 변형에 강건하게 얼굴을 검출하기 위해 깊이영상을 이용하고, 깊이차이특징을 사용하여 I-MCTBoost 분류기를 통해 학습 및 인식을 수행한다. I-MCTBoost는 약분류기로 구성된 강분류기들의 연결을 통해 인식을 수행한다. 약분류기의 학습 과정은 깊이차이특징을 생성하고, 이중에서 8개의 특징을 조합하여 약분류기를 구성하며 이때 각 특징은 2진비트(binary bit)로 표현된다. 강분류기는 정해진 약분류기의 개수만큼 반복적으로 약분류기를 선택하는 과정을 통해 학습이 이루어지며, 학습 과정에서 학습 샘플의 가중치를 갱신하고 학습 데이터를 추가하여 강건한 분류를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 깊이차이특징에 대해 설명하고 이를 이용한 I-MCTBoost의 약분류기 학습 방법과 강분류기 학습 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 제안된 분류기를 기존 MCT를 이용한 분류기와 정성적, 정량적 분석을 통해 비교하고 제안한 분류기의 타당성과 효율성을 입증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.155-157
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• 2019

본 논문에서는 기존의 DERS, VSRS를 이용한 가상시점 합성이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 비지도 학습 방식의 학습 모델을 이용하여 가상시점 합성에 적용하는 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존의 DERS와 달리 Disparity의 탐색범위를 지정하지 않고 Depth의 예측이 가능하며 단안의 영상에서 Depth를 예측하기 때문에 가상시점 합성 시 더 넓은 시점을 합성 할 수 있다. 또한 기존 방식은 Depth와 합성 영상을 각각 처리해야하지만 제안하는 방식은 한 번에 작업이 이루어지며, GPU를 기반으로 구현하였기 때문에 기존의 합성 방식 보다 처리 속도가 우수하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.608-610
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• 2017

최근 프로그래밍 교육에 대한 요구가 그 어느때보다 높아지고 있다. 특히 프로그래밍교육이 초등학교때부터 의무화되는 2018년을 맞이하여, 수많은 프로그래밍 교육을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 트라이코딩은 게임을 사용하여 학생 스스로가 프로그래밍 및 알고리즘을 학습할 수 있다. 트라이코딩은 기존의 블록기반 및 그림 기반의 프로그래밍 교육을 거친 학생 또는 처음 접하는 학생도 쉽게 게임을 통하여 프로그래밍에 대한 지식을 습득할 수 있게 설계를 하였다. 프로그래밍 언어는 기본적으로 영어를 기반으로 하고 있기 때문에 기초 영어에 대한 이해도가 없이는 이 게임을 진행하기는 힘들어, 추후 게임내에서 사용되는 기초영어 정도는 이 게임에서 학습할 수 있게 하는 시스템이 필요하다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권2호
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• pp.1-16
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• 2022

This study aimed to understand young adults' attitudes concerning news and news resources they consumed, and how they encounter the fake news phenomenon. A qualitative approach was used with semi-structured interviews with 41 young adults (aged 20-30) in Tehran, Iran. Findings revealed that about half of the participants favored social media, and a smaller group used traditional media and only a few maintained that traditional and modern media should be used together. News quality was considered to be lower on social media than in traditional news sources. Furthermore, young adults usually followed the news related to the issues which had impact on their daily life, and they typically tended to share news. To detect fake news, they checked several media to compare the information; and profiteering and attracting audiences' attention were the most important reasons for the existence of fake news. This is the first qualitative study for understanding news consumption behavior of young adults in a politicized society.

• 한국학교수학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.231-242
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• 1999

The focus of this development program is to input multimedia materials into learning according to the trend of recent social changes and to maximize the learning effect for improving problem-solving by offering familiar teaching materials. The expecting effects of this study are as follows: 1. This program helps students acquire mathematical concepts and principles about circular equation through concrete examples using a variety of media - text, voice, sound, and animation and so on - , makes it possible individual learning which was difficult for students to expect at the existing multitude class as progressing learning each unit on the screen and the perfect learning by offering FEED BACK 2. This program varied the difficulty of learning contents to learn according to learning abilities of learners by using animation and making the most of merits of computer and was able to improve learning effect by studying in a mutual way with managing learning procedure nonsuccessively. 3. Class using CAI program about developed circular equation unit has a positive effect on improving problem-solving by becoming from teacher centered class to student centered one. 4. This program makes students understand the contents of auxiliary learning in multimedia computer more efficiently, and cultivate abilities to adopt in accordance with changes in the future society by forming familiar computer mind.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다