• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.71-73
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• 2022

최근 인프라를 관리할 필요가 없고 폭발적으로 늘어나는 요청을 유연하게 대처할 수 있는 장점 때문에 서버리스 컴퓨팅 사용이 늘어나고 있다. 하지만 서버리스 컴퓨팅은 사용자 코드의 실행 환경을 준비하기 위한 콜드 스타트 과정이 필요하고, 서비스가 복잡해짐에 따라 전체 실행 시간 중 콜드 스타트로 인한 지연시간이 늘어나는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 기반의 워크플로우에 대해 콜드 스타트로 인한 지연 시간을 완화하는 아키텍처 및 기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.125-139
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• 2023

Facial expression recognition, a topical problem in the field of computer vision and pattern recognition, is a direct means of recognizing human emotions and behaviors. This paper first summarizes the datasets commonly used for expression recognition and their associated characteristics and presents traditional machine learning algorithms and their benefits and drawbacks from three key techniques of face expression; image pre-processing, feature extraction, and expression classification. Deep learning-oriented expression recognition methods and various algorithmic framework performances are also analyzed and compared. Finally, the current barriers to facial expression recognition and potential developments are highlighted.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.103-104
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• 2020

본 논문은 예비유아교사 양성과정에서 요구되는 핵심역량 중 재개념화가 필요한 지식정보처리역량의 구성방향과 이를 위한 교육내용 탐색을 목표로 한다. 이를 위해 과거 정보화역량과 지식정보처리역량의 개념 및 가치를 비교하여 기초내용을 구성한 후 현장전문가, 교육전문가, 예비교사 등 15인을 대상으로 포커스그룹 인터뷰 연구방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하여 예비유아교사의 지식정보처리역량을 교육현장의 문제해결을 위하여 다양한 영역의 지식과 정보를 처리하고 활용할 수 있는 역량이라 개념정의 하였고 전문가 인터뷰를 통해 이를 위한 교육내용을 설정할 것이다. 본 논문을 통해 제시된 예비유아교사의 지식정보처리역량의 개념 및 교육내용은 예비유아 교사양성과정의 교육과정개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.368-368
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• 2022

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been widely used to simulate the long-term hydrological conditions of a catchment. Two output variables, outflow and sediment yield have been widely investigated in the field of water resources management, especially in determining the conditions of ungauged subbasins. The presence of missing data in weather input data can cause poor representation of the climate conditions in a catchment especially for large or mountainous catchments. Therefore, in this study, a custom module was developed and evaluated to determine the efficiency of utilizing basic spatial interpolation methods in the estimation of weather input data. The module has been written in Python language and can be considered as a pre-processing module prior to using the SWAT model. The results of this study suggests that the utilization of the proposed pre-processing module can improve the simulation results for both outflow and sediment yield in a catchment, even in the presence of missing data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.557-560
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• 2023

In this paper, we introduce a pre-training method leveraging the capabilities of the Vision Transformer (ViT) for disease diagnosis in conventional Fundus images. Recognizing the need for effective representation learning in medical images, our method combines the Vision Transformer with a Masked Autoencoder to generate meaningful and pertinent image augmentations. During pre-training, the Masked Autoencoder produces an altered version of the original image, which serves as a positive pair. The Vision Transformer then employs contrastive learning techniques with this image pair to refine its weight parameters. Our experiments demonstrate that this dual-model approach harnesses the strengths of both the ViT and the Masked Autoencoder, resulting in robust and clinically relevant feature embeddings. Preliminary results suggest significant improvements in diagnostic accuracy, underscoring the potential of our methodology in enhancing automated disease diagnosis in fundus imaging.

• 아동학회지
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• 제20권3호
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• pp.231-244
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• 1999

This study examined the effects of short and long term playing of video gamer on children's visual parallel processing. All of the 64 fourth grade subjects were above average in IQ. They were classified into high and low video game users. Instruments were a visual parallel processing task consisting of imagery integration items, computers, and the arcade video game, Pac-Man. Subjects were pre-tested with a visual parallel processing task. After one week, the experimental group played video games for 15 minutes, but the control group didn't play. Immediately following this, all children were post-tested by the same task used on the pretest. The data was analyzed by ANCOVA and repeated measures ANOVA. The results showed that relaying short-term video games improved visual parallel processing and that long term experience with video games also affected visual parallel processing. there were no differences between high and low users in visual parallel processing after playing short term video games.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권2호
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• pp.128-134
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• 2014

Infrared thermography is an emerging approach to non-contact, non-intrusive, and non-destructive inspection of various solid materials such as metals, composites, and semiconductors for industrial and research interests. In this study, data processing was applied to infrared thermography measurements to detect defects in metals that were widely used in industrial fields. When analyzing experimental data from infrared thermographic testing, raw images were often not appropriate. Thus, various data analysis methods were used at the pre-processing and processing levels in data processing programs for quantitative analysis of defect detection and characterization; these increased the infrared non-destructive testing capabilities since subtle defects signature became apparent. A 3D finite element simulation was performed to verify and analyze the data obtained from both the experiment and the image processing techniques.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 소성∙가공
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• 제18권2호
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• pp.99-106
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• 2009

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 1999년도 Japanese Journal of Medical Physics
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• pp.141-142
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• 1999