• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• Journal of Semiconductor Engineering
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• 제2권2호
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• pp.130-135
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• 2021

Recently, deep neural networks (DNNs) are actively used for action control so that an autonomous system, such as the robot, can perform human-like behaviors and operations. Unlike recognition tasks, the real-time operation is essential in action control, and it is too slow to use remote learning on a server communicating through a network. New learning techniques, such as reinforcement learning (RL), are needed to determine and select the correct robot behavior locally. In this paper, we propose an energy-efficient DNN processor with a LUT-based processing engine and near-zero skipper. A CNN-based facial emotion recognition and an RNN-based emotional dialogue generation model is integrated for natural HRI system and tested with the proposed processor. It supports 1b to 16b variable weight bit precision with and 57.6% and 28.5% lower energy consumption than conventional MAC arithmetic units for 1b and 16b weight precision. Also, the near-zero skipper reduces 36% of MAC operation and consumes 28% lower energy consumption for facial emotion recognition tasks. Implemented in 65nm CMOS process, the proposed processor occupies 1784×1784 um2 areas and dissipates 0.28 mW and 34.4 mW at 1fps and 30fps facial emotion recognition tasks.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권4호
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• pp.361-368
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• 2022

An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.195-201
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• 2015

본 연구에서 언제어디서든 학습이 가능한 u-Learning 접근방법은 웹과 모바일기기를 상호호환 가능한 동시에, 안드로이드와 Mac OS, PC 등 모든 모바일 기기에서 호환이 용이하도록 HTML5을 이용하여 청각장애인의 IT 교육 콘텐츠(JSP, Oracle)를 개발하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 온라인 컴퓨터 교육과정에서 다양한 모바일기기를 지원하고 있지만, 대부분이 플래시기반으로 제작된 콘텐츠라 각각의 모바일기기에서 호환되지 않는 문제점이 있었다. HTML5를 활용하여 개발된 콘텐츠에서 웹과 모바일기기를 상호호환이 가능하였다. 둘째, 개발된 콘텐츠를 대상으로 FLASH와 HTML5 콘텐츠 제작 도구들의 장단점을 각각 비교해 볼 수 있었으며, HTML5를 활용하여 다양한 이벤트 기능을 구현할 수 있는 추가적인 연구가 필요하였다. 셋째, 청각 장애인의 u-Learning 설계 지침과 모바일 애플리케이션 접근성 지침에 따라 웹과 모바일 기기의 접근할 수 있는 설계 전략들을 비교해 볼 수 있었다. 하지만, 모바일 애플리케이션 접근성 지침의 경우 장애유형에 따라 교육 접근성을 높일 수 있는 설계지침에 관한 추가적인 연구가 필요하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.68-74
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• 2023

This study examines the response of users' feelings from a gender perspective toward interactive video mobile learning (IVML). An IVML prototype was developed for the Android platform allowing users to install and make use of the app for m-learning purposes. This study aims to measure the level of feelings toward the IVML prototype and examine the differences in gender perspectives, identify the most responsive feelings between male, and female users as prominent feelings and measure the correlation between user-friendly feeling traits as an independent variable in accordance with gender attributes. The feelings response could then be extracted from the user experience, user interface, and human-computer interaction based on gender perspectives using the Kansei engineering approach as the measurement method. The statistical results demonstrated the different emotional reactions from a male and female perspective toward the IVML prototype may or may not have a correlation with the user-friendly trait, perhaps having a similar emotional response from one to another.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.890-903
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• 2017

The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.173-180
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• 2007

최근 모바일 기기의 활성화에 따라 M-learning (Mobile learning)이 활성화되고 있다. M-learning을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 근접발달영역이론 (Zone of Proximal Development : ZPD)이란 독자적으로 문제를 해결함으로써 결정되는 실제적 발달수준과 성인의 안내나 보다 능력 있는 또래들과 협동하여 문제를 해결함으로써 결정되는 잠재적 발달수준간의 거리이다. 한편, 스캐폴딩은 학습자의 근접발달영역을 변화시키며, 학습자가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 구체적인 방식이라 할 수 있다. 또한 스캐폴딩 (Scaffolding)은 학습자가 구조를 조직하고 새로운 지식을 구성하도록 교수자 또는 촉진자가 도와주면서 교수자와 학습자간에 상호작용하는 과정이다. 본 연구에서는 근접발달영역이론을 이용하여 모바일로 교사가 학습자에게 스캐폴딩을 제공하는 수업모형을 제안한다. 본 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 문제해결을 위한 스캐폴딩만이 아니라 문제 해결 후 격려 스캐폴딩을 제공하여 학습력 강화가 이뤄지도록 하였다. 둘째, 교사와 학습자 사이에 다양한 스캐폴딩을 제공하여 상호작용을 강화하였다. 셋째, 자신에게 맞는 개별학습, 반복 학습이 가능하고 자기 주도적 학습이 강화되도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1157-1163
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• 2015

본 논문에서는 모바일 상황에서 동작할 수 있는 웹 앱을 이용하여 한글로 영어 발음을 표기할 수 있는 영어단어와 문장 전자사전을 설계하고 개발하였다. 데이터베이스는 영어단어, 한글 발음기호와 그림, 어휘 정의, 음성파일, 문장들을 사용하여 만들었다. 본 영어 학습시스템은 HTML5와 m-Bizmaker 소프트웨어 툴을 사용하여 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.465-466
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• 2014

모바일 기술이 고등교육에 도입될 때, 특히 학생 사용자에 관하여 어떠한 요소들이 모바일 채택에 영향을 주는 가에 관한 연구모델과 가설을 이 논문에서 언급하고 있다. 미래 고등교육에 모바일러닝을 더욱 발전시키고 수립하고져 학생들에게 영향을 주는 요인(factor)을 찾고자 한다. 특히, UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) 연구모델을 기초로 두고, 최근에 주요한 요소를 추가 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.45-47
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• 2022

Mobile edge computing (MEC), which enables mobile terminals to offload computational tasks to a server located at the user's edge, is considered an effective way to reduce the heavy computational burden and achieve efficient computational offloading. In this paper, we study a multi-user MEC system in which multiple user devices (UEs) can offload computation to the MEC server via a wireless channel. To solve the resource allocation and task offloading problem, we take the total cost of latency and energy consumption of all UEs as our optimization objective. To minimize the total cost of the considered MEC system, we propose an DRL-based method to solve the resource allocation problem in wireless MEC. Specifically, we propose a Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)-based scheme. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) is applied to this framework and compared with DQN, and Double Q-Learning simulation results show that this scheme significantly reduces the total cost compared to other resource allocation schemes