• 한국도서관정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.45-68
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• 2023

본 연구는 오픈사이언스 연구환경 변화가 가속화되면서 데이터 공유의 새로운 채널로 인정받고 있는 데이터 출판에 대한 국내 연구자의 경험과 인식을 조사하고자 수행되었다. 문헌조사와 국내 과학기술분야 5개 정부출연연구기관 연구자와 GeoAI 데이터학회 회원을 대상으로 설문조사를 실시하여, 데이터 출판에 대한 인식 정도를 측정하였다. 연구결과, 국내 연구자들은 데이터에 대한 설명제공, 데이터로의 안정적 접근, 인용, 동료심사를 통한 품질확인을 데이터 저널의 장점으로 인식하였으나, 연구실적으로써의 데이터 논문 인정에는 낮은 인식수준을 보였다. 또한 데이터 상세설명, 메타데이터 기술, 영구식별기호 부여 순으로 데이터 출판 속성을 인식하고 있었으나 리포지터리에 데이터 제출과 동료심사에 대해서는 상대적으로 낮았다. 데이터 출판 촉진 요인으로 데이터 논문작성과 리포지터리 연계를 지원하는 투고심사시스템 개발과 데이터 인용을 지원하는 리포지터리 개발의 필요성이 확인되었다. 국내 연구자들의 데이터 출판 경험과 인식은 향후 데이터 출판 서비스와 인프라 구축을 위한 중요한 기초가 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.337-348
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• 2022

본 연구의 목적은 스토리텔링 수업에서 텔러와 리스터 설계에 대한 연구자의 인식을 중심으로 스토리텔링 활용 한국어교육의 연구동향을 분석하고 추후 관련 교육과 연구에서 정합적 방향성을 제안하는 것이다. 스토리텔링의 개념 중 가장 중요한 것은 상호 소통성으로서, 누구를 텔러로 누구를 리스너로 보느냐 하는 것은 한국어교육 수업을 구안하는 데에 있어 가장 기반이 되는 개념적 요소일 것으로 생각된다. 이러한 이해를 바탕으로 본고는 2008년부터 2021년 5월까지의 연구물 중에서 학술검색 사이트인 Riss에서 "한국어교육 스토리텔링"으로 검색된 28개의 논문을 분석하였다. 분석결과 스토리텔링 활용 한국어수업은 크게 세 유형의 개념화를 바탕으로 한다는 것을 발견하였다. 저자의 스토리텔링, 교사의 스토리텔링, 그리고 학습자의 스토리텔링의 세 유형이었다. 이 중 가장 많은 분량을 차지한 것은 학습자의 스토리텔링으로 학습자의 리텔링과 해석적 스토리텔링, 학습자의 교섭적 스토리텔링, 학습자의 창작적 스토리텔링이 그 하위 유형으로 분류되었다. 이러한 범주화에 따라 각 연구들을 분류하고 각 범주 유형의 특징들과 교육에의 시사점을 논의하였다.

• 한국환경농학회지
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• 제33권1호
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• pp.63-67
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• 2014

BACKGROUND: The present study is an exploratory research to establish national biosafety regulation systems through a survey on the recognition of safety regulation systems for the living modified organism(LMO). METHODS AND RESULTS: We have conducted a survey on an awareness of LMO safety regulation systems in scientific working groups. The data of 235 respondents were analyzed using various statistical methods. As a result, 72.8% of the respondents were male; 27.2% were female, and 43.4% of them work in the university. A total of 33.2% of the respondents majored in general biology, and their most common job position was the laboratory safety manager. The difference of an awareness on LMO law and regulatory system was not statistically significant by either work places or job positions. CONCLUSION: For the rapid settlement and the efficient implementation of LMO safety management policy, we conclude that it is required to reduce the gap between the recognition and fulfillment of safety management. Furthermore, the mutual exchanges of information among researchers are needed with the settlement of the safety management system and the harmony of policy with improvement of the absurd regulations. The ongoing and specialized training, inspections, and the strengthening of public relations are also required along with the efforts to improve the absurd regulations.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.111-118
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• 2012

The purpose of this study is to work out strategy for utilization of Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) using the user survey. It surveyed system users of ECVAM about its recognition and satisfaction. The results of the survey, the ECVAM became more popular and were highly satisfied with updated data. Especially, the study found a relationship between the satisfaction of ECVAM and accuracy, utilization, and convenience of the system. However, the satisfaction has a difference between user groups, a government official and a agent for EIA including researchers. The satisfaction of the agent group was affected by the convenience, the accuracy, and the utilization in order. In the other hand, the satisfaction of the government official group was affected by the utilization, the convenience, the accuracy, and recognition in order. Therefore, we need to adopt different strategies for educations of ECVAM and publicity activities depending on user groups. To increase the satisfaction of ECVAM, we should research not only to attain pinpoint accuracy, but also to suggest the guideline to utilize the map for a government official.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권9호
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• pp.637-643
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• 2015

In recent years, pattern recognition methods have been widely used by many researchers for fault diagnoses of mechanical systems. The soundness of a mechanical system can be checked by analyzing the variation of the system vibration characteristic along with a pattern recognition method. Recently, the hidden Markov model has been widely used as a pattern recognition method in various fields. In this paper, the hidden Markov model is employed for the fault diagnosis of the mass unbalance of a rotating system. Mass unbalance is one of the critical faults in the rotating system. A procedure to identity the location and size of the mass unbalance is proposed and the accuracy of the procedure is validated through experiment.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.75-80
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• 2021

인공 지능은 놀라운 혜택을 제공하는 우리 삶의 중요한 부분이 되고 있다. 이와 관련하여 얼굴 표정 인식은 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 저해상도 이미지의 작은 데이터 세트를 분류하려면 새로운 소규모 심층 합성곱 신경망 모델을 개발해야 한다. 이를 위해 소규모 데이터 세트에 적합한 방법을 제안한다. 이 모델은 기존 심층 합성곱 신경망 모델에 비해 총 학습 가능 가중치 측면에서 메모리의 일부만 사용하지만 FER2013 및 FERPlus 데이터 세트에서 매우 유사한 결과를 보여준다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권1호
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• pp.26-37
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• 2015

A lot of researchers have been investigating interactive portable projection systems such as a mini-projector. In addition, in exhibition halls and museums, there is a trend toward using interactive projection systems to make viewing more exciting and impressive. They can also be applied in the field of art, for example, in creating shadow plays. The key idea of the interactive portable projection systems is to recognize the user's gesture in real-time. In this paper, a vision-based shadow gesture recognition method is proposed for interactive projection systems. The gesture recognition method is based on the screen image obtained by a single web camera. The method separates only the shadow area by combining the binary image with an input image using a learning algorithm that isolates the background from the input image. The region of interest is recognized with labeling the shadow of separated regions, and then hand shadows are isolated using the defect, convex hull, and moment of each region. To distinguish hand gestures, Hu's invariant moment method is used. An optical flow algorithm is used for tracking the fingertip. Using this method, a few interactive applications are developed, which are presented in this paper.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.73-76
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• 2013

본 논문은 입 영역의 픽셀 분포의 비교를 통해 혀의 방향 인식 알고리즘을 제안한다. 스마트폰의 크기가 커짐에 따라 얼굴의 제스쳐를 이용한 스마트폰 제어 기술이 요구되고 있다. 처음 코의 영역을 먼저 검출한 뒤 코와 입 부분의 비율로 입의 영역을 검출한다. 입의 영역을 검출한 뒤 방향별 영역을 나누고 혀와 유사한 색의 픽셀분포를 파악해 가리키는 방향을 인지한다. 본 알고리즘은 연구실 연구원 5명을 대상으로 한 실험에서 인식률이 80%에 육박하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제18권4호
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• pp.9-18
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• 2021

This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.9-16
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• 2023

Speech can actively elicit feelings and attitudes by using words. It is important for researchers to identify the emotional content contained in speech signals as well as the sort of emotion that resulted from the speech that was made. In this study, we studied the emotion recognition system using a database in Arabic, especially in the Saudi dialect, the database is from a YouTube channel called Telfaz11, The four emotions that were examined were anger, happiness, sadness, and neutral. In our experiments, we extracted features from audio signals, such as Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Zero-Crossing Rate (ZCR), then we classified emotions using many classification algorithms such as machine learning algorithms (Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN)) and deep learning algorithms such as (Convolution Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)). Our Experiments showed that the MFCC feature extraction method and CNN model obtained the best accuracy result with 95%, proving the effectiveness of this classification system in recognizing Arabic spoken emotions.