• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.399-410
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• 2020

Detecting visual relationships in an image is important in an image understanding task. It enables higher image understanding tasks, that is, predicting the next scene and understanding what occurs in an image. A visual relationship comprises of a subject, a predicate, and an object, and is related to visual, language, and spatial cues. The predicate explains the relationship between the subject and object and can be categorized into different categories such as prepositions and verbs. A large visual gap exists although the visual relationship is included in the same predicate. This study improves upon a previous study (that uses language cues using two losses) and a spatial cue (that only includes individual information) by adding relative information on the subject and object of the extant study. The architectural limitation is demonstrated and is overcome to detect all zero-shot visual relationships. A new problem is discovered, and an explanation of how it decreases performance is provided. The experiment is conducted on the VRD and VG datasets and a significant improvement over previous results is obtained.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제3권3호
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• pp.89-94
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• 2002

This paper presents an architecture for distributed control systems and its underlying methodological framework. Ideas and concepts of distributed systems, artificial intelligence, and soft computing are merged into a unique architecture to provide cooperation, flexibility, and adaptability required by knowledge processing in intelligent control systems. The distinguished features of the architecture include a local problem solving capability to handle the specific requirements of each part of the system, an evolutionary case-based mechanism to improve performance and optimize controls, the use of linguistic variables as means for information aggregation, and fuzzy set theory to provide local control. A distributed traffic control system application is discussed to provide the details of the architecture, and to emphasize its usefulness. The performance of the distributed control system is compared with conventional control approaches under a variety of traffic situations.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.141-147
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• 2024

최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제10권5호
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• pp.229-248
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• 2014

본 연구는 유아 다중지능발달에 있어 민속놀이가 효율적으로 활용되고자 하는데 목적을 두고, 유아교육 및 민속놀이 관련 전문가 20명을 대상으로 델파이 조사를 통해 다중지능발달을 위한 민속놀이의 선정기준을 마련한 것이다. 연구결과 언어지능에는 쓰기 듣기 말하기 단어습득-활용, 논리수학지능에는 전략 수세기 패턴 가설-검증 비교-대조 계산능력, 공간지능에는 그리기 색칠 표상활동 조작-만들기, 신체-운동지능에는 대근육 눈과 손의 협응 유연성 조절력 균형 순발력 근력, 음악지능에는 노래 악기연주, 대인관계지능에는 조망수용 역할분담 협동 토의, 개인이해지능에는 개인적 의미-연계 계획-결정 정서표현 문제해결 이타심, 자연탐구지능에는 생물 무생물 계절 일기 천체가 주요 요소로 포함된 문항들이 선정되었다. 또한 선정기준에 따라 민속놀이를 분석한 결과 각각의 민속놀이는 여러 지능에 해당되는 것을 알 수 있었다. 이는 민속놀이가 유아의 다중지능발달을 도모하는데 있어 활용가치가 높다는 것을 시사하는 것이라 할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.279-287
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• 2002

오늘날 사회가 점차 세계화 정보화 되어감에 따라 학교교육도 21세기 사회에 창의적으로 대응할 수 있는 인간을 길러내기 위해 고심하고 있다. 이에 7차 교육과정에서는 특별활동을 3대 영역에서 5대 영역으로 확대 개편하는 한편, 학생들의 능력과 적성을 고려한 계발 활동을 다양하게 추진하고 있다. 하지만 학교현장에서는 학생들의 능력 적성에 따른 계발 활동 조직에 어려움을 겪고 있다. 학기초에 계발 활동 조직을 하기 때문에 학생들의 능력과 적성을 충분히 파악하지 못한 상태일 뿐 아니라, 학생 스스로도 자신의 능력과 적성을 알지 못하고 있는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 다중지능 이론을 활용하여 계발 활동을 효과적으로 조직할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 다중지능 이론에서는 현재까지 9가지 지능을 소개하고 있는데, 각각 언어적 지능, 논리-수학적 지능, 음악적 지능, 공간적 지능, 신체-운동적 지능, 개인이해 지능, 대인관계 지능, 자연주의적 지능, 실존지능으로 분류하고 있다. 본 연구에서는 K-MIDAS 검사를 바탕으로 7가지 지능 영역만을 다루어 웹을 통해 다중지능을 검사하도록 설계하였으며, 다중지능 검사 결과를 토대로 피검사자의 능력과 적성에 맞는 계발 활동 내용을 소개하여 학교 현장에서 적절히 응용하여 사용할 수 있는 계발 활동 편성 프로그램을 개발한다. 한편, 개발한 프로그램을 현장 학생들에게 적용해 본 후, 적용 전과 후의 안내된 계발 활동 만족도를 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.730-737
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• 2001

본 논문에서는 적응 뉴로-퍼지 제어기를 이용하여 비선형 복합시스템 모델의 안정화 제어 방법에 적용한다. 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기는 언어적 퍼지추론, 프로세스의 입출력 데이터를 이용하는 신경회로망, 최적이론 등이 포함된 인공지능을 시스템구조와 파라메터 검증에 필요한 도구로 이용한다. 그 결과 제안된 방법이 이전에 연구되었던 다른 방법보다 아주 높은 인공지능 모델을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.41-63
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• 2023

전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.189-197
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• 2014

본 연구는 IT 학부생의 다중지능에서의 특성과 학과 및 전공학문에 대한 학문적 적응도를 분석하였다. 연구대상은 H대학 M과의 IT 학부생 1학년 신입생 70명이었고 전공학문은 학과의 기초전공필수인 "컴퓨터언어I-C언어" 과목이었다. 연구는 가드너(Gardner)의 다중지능이론에서 논란의 소지가 적은 8개 지능 영역을 사용하였고, 학문적 적응도는 대학생의 학과와 전공학문에 대한 적응력의 정도라고 조작적으로 정의하고, 변인으로는 선행연구를 통해 흥미, 몰입, 학과전공에 대한 친숙성과 관련성의 정도, 학업성취도 그리고 학과만족도를 선정하였다. 연구결과는 IT 학부생은 다중지능 중 대인지능과 자기이해지능이 강점으로 나타났고 남녀 간의 차이는 유의하지 않았다. 또한, 다중지능과 학문적 적응도 요인 간에 유의미한 상관들이 발견되었다. 특히, 학문적 적응도에서 C프로그래밍 학문에 대해 흥미와 몰입이 낮았지만 다중지능의 언어지능과 C언어에 대한 몰입과의 유의미한 상관은 매우 흥미로운 결과였다. 다중지능과 학업성취도와의 유의미한 상관은 나타나지 않았으나, 전공학문에 대한 관련성을 높게 인식할수록 C언어에 친숙함을 많이 느낄수록 학업성취도가 높은 것으로 조사되었다. 마지막으로 본 연구에서의 제한점을 논의하고, 연구 결과를 토대로 IT학부생의 학문적 적응도를 높이기 위한 처방적 전략에 대해 제언하였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제9권5호
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• pp.131-156
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• 2013

본 연구는 유아부모의 양육신념과 양육태도 및 양육행동의 각 변인들의 중요성에 관한 충분한 이해와 또한 이들 간의 관련성을 살펴보고, 이를 통해 유아의 흥미와 관심, 강점과 약점 등 유아의 구체적인 욕구를 중심으로 유아의 다중지능 경험을 보다 통합적으로 실천할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 이를 위해 유아부모들을 대상으로 설문조사를 실시하고, 변인 간의 관계를 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 첫째, 유아의 성별에 따른 다중지능의 차이를 살펴본 결과, 유아의 성별구분에 따라 언어지능, 음악지능, 논리수학지능, 공간지능에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 언어지능, 음악지능, 공간지능은 여아가 높은 수준을 나타냈으나 논리수학지능은 남아가 높은 수준으로 나타났다. 둘째, 유아 연령에 따른 다중지능의 차이를 살펴본 결과, 유아의 연령구분에 따라 전체 다중지능가운데 논리수학지능, 신체운동지능, 자연지능에서 만 5세 유아가 만 4세 유아와 비교하여 높은 수준을 보여주었다. 셋째, 유아부모의 양육신념, 양육태도, 양육행동이 유아 다중지능의 각 하위변인에 미치는 상대적 영향력을 알아보기 위한 중다회귀분석 결과, 전체적으로 유아 다중지능의 가장 큰 변인은 유아부모의 양육태도였으며, 그 다음이 유아부모의 양육행동이었으며, 양육신념은 극히 영향력이 적은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 유아의 다중지능을 향상시키기 위하여 부모의 양육태도 및 양육행동을 증진시킬 수 있는 다양한 지원이 요구됨을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1041-1044
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• 2019

자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.