본 연구는 초 중등학교 교육현장에서 실시되고 있는 도서관활용수업이 어떠한 저해요인에 의해 활성화되지 않는지 원인을 분석하여 해소방안을 제시하기 위한 연구로 첫째, 도서관활용수업방법의 실증적 개선을 위한 평가 분석의 모형을 인간수행공학모형을 기반으로 재구성하였으며 둘째, 도서관활용수업에 관한 기존 연구의 이론적 토대를 기초로 실태를 파악하고 도서관활용수업의 바람직한 수행목표를 도출하였으며 셋째, 실제 연구대상학교를 중심으로 재구성된 인간수행 공학모형을 적용하여 도서관활용수업을 저해하는 요인을 도출하고 분석기법에 따라 수행요인을 분류하여 저해요인의 해소방안을 제시하였다. 연구의 결과 제시된 도서관활용수업 저해요인의 해소방안으로는 도서관활용수업에 대한 명확한 기대치 제공과 학습목표의 정확한 기술, 도서관활용수업 지원체제 구축, 교사들의 외적 동기 유발 시스템 개발, 다양한 도서관활용수업 프로그램 개발, 그리고 학교장과 일선 교사들의 도서관활용수업에 대한 인식전환 등으로 요약할 수 있으며 학교도서관매체센터가 도서관활용수업의 활성화로 인해 학교교육의 핵심적 역할을 수행할 수 있기를 기대한다.
열린 캠퍼스로 21세기를 맞이하기 위하여 정보기술의 미래사회에서의 위치와 역할을 점검하였다. 향후 30년간은 정보기술이 산업전반을 이끌어 갈 것으로 예측하고 있는 즈음에 정보기술교육의 한 축을 담당하고 있는 전자계열학과의 IT인력양성시스템은 어떻게 구축하여야 하는가에 초점을 두었다. 다양한 학년제와 학기제의 교육시스템이 어떻게 산업체의 요구를 유연하게 수용하고 경쟁력 있는 인력을 양성할 수 있는가 하는 문제는 시대적으로 평생교육과 연계되어야 할 것이다. 평생직업사회의 열린 교육은 구체적으로 어떻게 하여 구현할 것인가의 문제 또한 매우 중요한 요소이다. 이 연구는 센터(연구소)를 기반으로 하는 모듈형 다학기제 교육시스템의 구체적인 실현을 위한 전문대학 IT계열학과와 학교간의 조직을 중심으로 고찰하였으며, 원격(가상)교육은 열린 교육 시스템과 어떠한 관계인가를 제시함으로써 시대에 부응하는 교육시스템 개발의 한 방향을 제시하였다. 특히 '정보매체학습센터'를 예시하여 가상교육과 산학 및 평생교육시스템이 어떠한 연계를 이를 수 있는가를 제시하였다.
현대 사회에서는 기업의 의사결정에 있어 고객의 중요성이 지속적으로 증가되고 있으며, 정보통신 기술의 발전에 힘입어 컴퓨터상에서 효과적으로 주요 고객의 선호도를 측정하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 선호도는 개인의 성향이 크게 반영되므로 명확하게 수치화하기 어렵고 측정 기준에 따라 모호한 결과가 산출되는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 생체정보를 이용하여 구성한 다중 감성모델을 기반으로 고객의 선호도를 평가하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 여러 생체정보로 이루어진 다차원 벡터의 학습을 통하여 구조화된 감성모델을 이용하므로 동일한 기준을 적용하여 고객 선호도를 평가할 수 있다. 또한 특정 대상에 특화된 감성모델을 학습하여 정확도를 더 향상시키는 것도 가능하며 실험을 통하여 정확도의 향상을 보였다.
Yaksun, a medicinal diet, has been traditionally prepared and applied (based on theories in oriental medicine) for the modulation of disease symptoms and signs. However, restaurants that serve and claim Yaksun mainly focus on stamina foods. A consistent definition of Yaksun has not been provided, which can confuse the public interpretation of Yaksun. The purpose of this study was to investigate the perception of Yaksun in Korean adults living in Seoul, Gyeonggi, and Chungbuk regions. Among the participants (M=55, F=168, 25y), only 10.4% understood the definition of Yaksun (mainly through the broadcast media). The frequency of Yaksun consumed when eating out was 2~3 times per month in 50.2% of participants. The main reason for choosing a Yaksun menu (46.3% of participants) when eating out was for health. The mean satisfaction score of Yaksun was $3.5{\pm}0.8$ on the five point Likert scale. Participants highly agreed ($3.8{\pm}0.8$) that Yaksun is composed of nutritious foods combined with oriental medicinal herbs for the treatment of disease, which was significantly higher in groups with learning experience on Yaksun (p<0.05). Interestingly, participants showed neutral to the description, that a diet without oriental medicinal herbs is not Yaksun ($3.1{\pm}1.0$), which was significantly different between genders (p<0.05). Men recognized more than women that Yaksun should be based on oriental medical theory (p<0.05) and should be prepared for the prevention or treatment of diseases (p<0.05). In conclusion, the concept and terminology of Yaksun need to be defined and publicized in modern diet.
문화콘텐츠기술(CT, Culture Technology)은 문화 산업 발전을 위한 기술로 문화콘텐츠 기획과 상품화, 미디어탑재, 전달의 가치사슬 과정 등 문화상품의 부가가치를 높이기 위해 소용되는 모든 형태의 유무형의 기술이다. 문화콘텐츠 기술(CT)분야에서 음악의 특징을 분석하여 다양한 어플리케이션을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련된 연구 중 EEG를 측정하고 그 결과에서 음악적 자극에 대한 반응을 검출하여 활용하는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 EEG에서 음악적 자극에 대응되는 반응신호들을 증폭시켜 평균화 하는 방법인 ERP(Event-Related Potentials) 실험을 기반으로 음색을 추출하는 과정에서 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 ICA 알고리즘을 적용하여 음색 추출 및 노이즈 제거 결과에 따른 EEG의 특성을 분석하여 적용한다.
본 논문에서는 어텐션 알고리듬 (attention algorithm) 기반의 양방향성 LSTM (bidirectional long short-term memory; BLSTM) 을 동영상의 압축 표준을 예측하기 위해 사용한다. 자연어 처리 (natural language processing; NLP) 분야에서 순환적 신경망 (recurrent neural networks; RNN) 의 구조를 이용하여 문장의 다음 단어를 예측하거나 의미에 따라 문장을 분류하거나 번역하는 연구들은 계속되어왔고, 이는 챗봇, 음성인식 스피커, 번역 애플리케이션 등으로 상용화되었다. LSTM 은 RNN에서 gradient vanishing problem 을 해결하고자 고안됐고, NLP 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 제안한 알고리듬은 BLSTM과 특정 단어에 집중하여 분류할 수 있는 어텐션 알고리듬을 자연어 문장이 아닌 동영상의 비트스트림에 적용해 동영상의 압축 표준을 예측하는 것이 가능하다.
그림자 제거는 객체 추적 및 검출 등 영상처리 기술의 핵심 전처리 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 그림자 제거 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자기 주의 증류(Self Attention Distillation)를 이용하여 심층 특징을 추출하는 새로운 그림자 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 층에서 추출된 그림자 검출 결과를 하향식 증류를 통해 점진적으로 정제한다. 특히, 그림자 검출 결과에 대한 정답을 이용하지 않고 그림자 제거를 위한 문맥적 정보를 형성함으로써 효율적인 심층 신경망 학습을 수행한다. 그림자 제거를 위한 다양한 데이터 셋에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 실제 환경에서 발생한 그림자 제거에 효과적임을 보인다.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.
햇빛 아래에서 디지털 기기에 표시되는 영상은 일반적으로 원본 영상보다 어둡게 인식되어 시인성이 저하된다. 더 나은 시인성을 위해서, 주변광에 적응적인 전역 휘도 보상 혹은 톤 매핑이 필요하다. 하지만 기존의 기법들은 색차 보상에 한계가 존재하고, 무거운 계산 비용 때문에 실제 환경에서 활용하는데 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 휘도와 색차를 모두 보상하는 Piece-wise Linear Enhancement Curves (PLECs) 기반 영상 개선 기법을 제안한다. 이때, PLECs은 딥러닝을 통해 회귀 되며, lookup table 형식으로 구현되어 실시간 동작이 가능하다. 실험 결과 제안 방법이 낮은 계산 비용으로 원본 영상 대비 더 나은 시인성을 가짐을 보인다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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