• 한국보육지원학회지
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• 제16권2호
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• pp.67-87
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• 2020

Objective: In order to provide basic data that can strengthen the recognition of continuity of early childhood and primary education, early childhood education and early childhood special education teachers at inclusive child care and education settings participated in this study. Methods: The researchers conducted a survey on 192 early childhood teachers and 167 early childhood special education teachers in Seoul and Gyeonggi-do province. The collected data were analyzed statistically. Results: First, early childhood special education teachers were higher than early childhood teachers statistically on the prerequisite elements of continuity. Second, early childhood education teachers were higher than early childhood special education teachers statistically regarding the prerequisite educational techniques required for continuity of early childhood and primary education. In particular, early childhood teachers put more of an emphasis on learning and sociality-communication than early childhood special education teachers did. Conclusion/Implications: It is necessary that in-service education on prerequisite elements be stressed, and there be more detailed activities and education about programming and its utilization for early childhood special education teachers.

• 대한산업공학회지
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• 제41권6호
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• pp.540-550
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• 2015

There have been many attempts to find knowledge from data using conventional statistics, data mining, artificial intelligence, machine learning and pattern recognition. In those research areas, knowledge is approached in two ways. Firstly, researchers discover knowledge represented in general features for universal recognition, and secondly, they discover exceptional and distinctive features. In process mining, an instance is sequential information bounded by case ID, known as process instance. Here, an exceptional process instance can cause a problem in the analysis and discovery algorithm. Hence, in this paper we develop a method to detect the knowledge of exceptional and distinctive features when performing process mining. We propose a method for anomaly detection named Distance-based Anomaly Process Instance Detection (DAPID) which utilizes distance between process instances. DAPID contributes to a discovery of distinctive characteristic of process instance. For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. Additionally, we experiment on real data from a domestic port terminal to demonstrate our proposed methodology.

• 디지털융복합연구
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• 제9권5호
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• pp.45-54
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• 2011

본 연구는 장기요양보험제도의 인식여부가 중장년층 성인자녀의 노부모 돌봄에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는데 목적이 있다. 임의표집에 의해 A시에 거주하는 중장년층(55년생~63년생) 성인자녀 331명을 대상으로 장기요양보험제도 인식여부가 노부모 돌봄에 어떤 영향을 미치는지를 설문조사 하였다. 회귀분석을 통해 나타난 결과는 사회경제적 수준을 나타내는 학력과 소득수준이 높을수록, 노부모와의 정서적 친밀성이 높을수록, 장기요양보험제도를 인식할수록 노부모에 대한 전체적인 돌봄(경제적 돌봄, 정서적 돌봄, 신체적 돌봄)수준이 높게 나타났다. 특히, 장기요양보험제도를 인식할수록 노부모에 대한 신체적 돌봄이 높게 나타났다. 이는 지속적으로 노령인구가 증가하는 현상을 고려할 때, 장애노인을 돌보는 가족을 지원하는 제도적인 정책지원방안을 도입할 필요가 있음을 시사한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.237-245
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• 2022

The prominence of IoTs (Internet of Things) and exponential advancement of computer networks has resulted in massive essential applications. Recognizing various cyber-attacks or anomalies in networks and establishing effective intrusion recognition systems are becoming increasingly vital to current security. MLTs (Machine Learning Techniques) can be developed for such data-driven intelligent recognition systems. Researchers have employed a TFDNNs (Tensor Flow Deep Neural Networks) and DCNNs (Deep Convolution Neural Networks) to recognize pirated software and malwares efficiently. However, tuning the amount of neurons in multiple layers with activation functions leads to learning error rates, degrading classifier's reliability. HTFDNNs ( Hybrid tensor flow DNNs) and MRNs (Modified Residual Networks) or Resnet CNNs were presented to recognize software piracy and malwares. This study proposes HTFDNNs to identify stolen software starting with plagiarized source codes. This work uses Tokens and weights for filtering noises while focusing on token's for identifying source code thefts. DLTs (Deep learning techniques) are then used to detect plagiarized sources. Data from Google Code Jam is used for finding software piracy. MRNs visualize colour images for identifying harms in networks using IoTs. Malware samples of Maling dataset is used for tests in this work.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.836-850
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• 2009

포즈인식은 최근에 유비쿼터스 환경, 행위 예술, 로봇 제어 등에서 그 필요성이 증가되고 있는 분야로써, 컴퓨터비전, 패턴인식 등에서 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 포즈인식 연구들은 사람의 회전이나 이동에 따라서 불안정한 인식률을 보인다는 단점을 갖고 있다. 이는 포즈 인식을 위해 추출한 특징이 사람의 회전, 이동 등의 다양한 변수에 영향을 크게 받기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는, 다 시점(multi-view) 환경에서의 3D Star Skeleton과 주성분 분석(principal component analysis: PCA)에 기반한 사람의 회전에 강건한 특징 추출을 제안한다. 제안된 시스템은 포즈의 특징 추출을 위해 다 시점 환경 기반의 visual hull을 생성하는 과정에서 획득 가능한 깊이 정보를 표현하는 8개의 projection map을 입력데이터로 사용한다. 이를 통해 포즈의 3D 정보를 반영하는 3D Star Skeleton을 구성하고 주성분 분석 기반의 회전에 강건한 특징을 추출한다. 실험결과에서는 다양하게 회전된 사람으로부터 생성된 3D Star Skeleton에서 특징을 추출하고 다양한 인식기를 통해 포즈인식을 해보았으며, 제안된 특징 추출 방법이 사람의 회전에 강건함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.83-91
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• 2011

본 논문에서 최근 다양한 로봇에 기존에 개발된 소프트웨어를 쉽게 적용하기 위한 플랫폼 개발에 기여하고 있는데, 국내에서 개발한 지능형로봇 개발을 위한 공통기반 플랫폼(OPRoS)에서 동작하는 3차원 물체 인식 컴포넌트 개발한 내용을 기술하였다. 컴포넌트 구성 내용과 3차원 공간 인식을 위해 사용한 기존 시각차 맵과 깊이 맵에 대한 알고리즘에 대한 언급을 했으며, 또한 시각차 맵을 만들기 위해 스테레오 매칭 방법과 블럭 매칭 방법을 표현했다. 기존 알고리즘으로 만들어진 컴포넌트는 OPRoS가 탑재된 컴퓨터에서 동작을 시켜 실험을 하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.250-263
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• 2021

본 연구는 항공사를 이용하는 고객들이 코로나19라는 감염병 인식과 감염병에 대한 지각된 위험이 위험감소행동과 관광지 전환의도에 미치는 영향관계를 분석하고자 실시하였다. 2021년 6월 2일부터 24일까지 일년 이내에 항공기를 이용한 여행 경험이 있는 소비자를 대상으로, 온라인을 통해 설문을 실시하였다. SPSS 20.0과 AMOS 23.0 통계 프로그램을 활용하였고, 유효한 250부의 설문으로 분석을 실시하였다. 연구의 결과는 첫째, 코로나19의 감염병 인식은 지각된 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19의 감염병 인식은 위험감소행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 코로나19의 지각된 위험은 위험감소행동에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 코로나19의 지각된 위험은 관광지 전환의도에는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 다섯째, 위험감소행동은 관광지 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 코로나19 감염병에 대한 항공사 고객들의 인식을 통해 감염병에 대한 위험과 위험감소행동과 관광지 전환의도에 대한 관계를 실증적으로 규명하고 분석하고자 하였다. 코로나19의 장기적인 위기 속에서 외부 변수에 취약한 관광산업이 이에 대한 대응방안을 모색해야 할 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제10권1호
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• pp.29-39
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• 1998

The lack of characteristical understanding of the Home Economics Education will have difficulty in achieving the goal of the Home Economics Education. To allow the Home Economics Education class in school contribute toward the enhancement of the quality of life, it is inevitable to reinforce the recognition of the importance and necessity of the Home Economics Education and to newly propose a directional guidance forward the coming 21st century. The purpose of this study was to provide basic data for planners of the future Home Economics Education by surveying research administrators in charge of programming the overall school curriculum. This study was conducted under the following procedure to have the outcome as follows ; 1. Answers from respondents of age over 50 or careers over 16 years tended to grasp the goal of Home Economics Education in relation to the enhancement of quality of life rather than to the accumulation of knowledge, skill or capacity. 2. Of all the surveyed, 9.64% regarded Home Economics Education as an essential part of school education and the positive ratio was higher with younger respondents. 3. To the question asking if the high school Home Economics Education could have influence on one's capacity, 97.2% of the answerers said yes. The respondents with career under 15 year showed 100% of positive agreement in this matter and of age under 40 marked much higher ratio of 98.84% than the elders. 4. The overall recognition of the necessity for separate sections in Home Economics Education programmed in accordance with the 6th Revision of High School Curriculum displayed a considerably high ratio, with a little differences among age and job groups.

• 한국정밀공학회지
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• 제5권1호
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• pp.84-93
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• 1988

The on-line detection of the chip flow is one of the most important technologies in com- pletly automatic operation of machine tool, such as FMS and Unmanned Factories. This problem has been studied by many researchers, however, it is not solved as yet. For the recognition of chip flow in this study, the dynamic cutting force components due to the chip breaking were measured by dynamometer of piezo-electric type, and the frequency components of cutting force were also analyzed. From the measured results, the effect of cutting conditions and tool geometry on the dynamic cutting force component and chip formation were investigated in addition to the relationships between frequency of chip breaking (fB) and side serrated crack (fC) of chip. As a result, the following conclusions were obtaianed. 1) The chip formations have a large effect on the dynamic cutting force components. When chip breaking takes place, the dynamic cutting force component greatly increases, and the peridoic components appear, which correspond to maximum peak- frequency. 2) The crater wear of tool has a good effect on the chip control causing the chiup to be formed as upward-curl shape. In this case, the dymamic cutting force component greatly increases also 3) fB and fC of chip are closely corelated, and fC of chips has a large effect on the change of the situation of chip flow and dynamic cutting force component. 4) Under wide cutting conditions, the limit value (1.0 kgf) of dynamic cutting force component exists between the broken and continuous chips. Accordingly, this value is suitable for recognition of chip flow in on-line control of the cutting process.