• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.222-224
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• 2022

객체 분할 분야의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 응용들은 성능을 향상하기 위하여 STOA 기법들이 사전학습하여 배포한 하이퍼파라미터와 모델을 통해 학습하는 전이학습 방법을 사용한다. 이 과정에서 사용되는 커스텀 데이터 셋들은 Ground Truth 정보를 생성하기 위한 라벨링 작업에서 시간이나 라벨러등의 많은 자원을 필요로 한다. 본 고에서는 딥러닝 신경망에서 사용되는 커스텀 데이터 셋 구축을 위하여 시간이나 라벨러등의 자원을 적게 사용할 수 있도록 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축 방법을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.164-172
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• 2018

본 연구는 의과대학에서 학습자 주도의 학습경험중심의 전문직업성 프로그램을 개발하여 운영한 후 효과성과 사용성 평가를 통해 대학수준에서 학습경험 중심의 교육과정의 실제적 함의를 밝히고자 한다. 의과대학 1학년 74명의 학생들이 학생경험개발 모형에 기반하여 설계된 PDS1(Patient-Doctor-Society1): 전문직업성, 1주일 블록수업(총 30시간), 1학점 과목에 참여하였다. 학생들은 모두 6가지의 학습주제와 학습자원 및 지원도구를 제공받아 경험의 준비, 조직, 공유, 성찰, 평가로 구성된 학습활동 단계를 수행하였다. 교육의 효과성 평가는 24개 설문항목을 사전-사후 비교하였고, 사용성 평가는 학생대상의 만족도 설문 및 교수자 학생대상의 면담이 시행되었다. 전문직업성에 대한 학습자 자기평가 결과, 리더십과 자기 주도적 학습, 전문성에 대한 태도, 사회적 책무성 모두 학습 이전과 이후의 결과에 유의미한 차이가 확인되었다. 학생을 대상으로 하는 프로그램의 만족도는 항목별 3.58~3.78에 분포하였다. 교수자와 학습자 면담에서는 교육과정설계, 운영, 평가의 전 과정에서 실질적인 사용성을 확인하였다. 연구결과는 학습경험중심의 교육과정설계와 평가의 현장 적용 가능성에 대하여 실증적 타당성을 제시해주었다. 본 연구는 의과대학에서 학습자 주도의 학습경험 방식으로 전문직업성 교육프로그램을 개발하여 운영한 실증적 사례로써 함의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.70-80
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• 2012

3D 입체공간에서 재미와 학습요소가 가미된 해양생물 문화콘텐츠를 개발하고, 도서해양 생물자원의 증강현실 콘텐츠 개발과 체험학습의 활용 방안을 제안한다. 증강현실 저작도구는 위지윅(WYSIWYG) 기반의 저작도구로 Node 구조와 Drag & Drop을 통해 저작도구를 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 해양생물 문화콘텐츠는 marker를 통한 애니메이션 효과, 모델링 데이터의 변화 등의 이벤트 요소를 추가하고, 해양생물 내레이션(narration)으로 실감 체험학습을 지원한다. 해양생물 AR Book은 50여종의 해양생물 증강현실 콘텐츠를 바탕으로 초등학교 수업 교재로 활용이 가능하며, 증강현실을 활용한 3D 입체영상 교육으로 실재적 관찰, 다양한 사고, 최대의 몰입감을 부여하여 학습효과를 높여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.179-187
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• 2019

아프리카를 비롯한 개발도상국은 균등한 교육기회 박탈, 열악한 교육여건, 선진국과의 정보화 격차 등으로 인적자원개발이 미미한 실정이다. 우수한 인적자원을 확보하지 못한 개발도상국은 선진국과의 세계화 경쟁에서 더욱 뒤쳐지고 있어, 개발도상국의 '인적자원개발' 문제는 시급히 해결해야 할 과제가 아닐 수 없다. 개발도상국은 교육 예산이 교육수요를 충족하고 의무 교육을 달성하기에 턱없이 낮은 수준이어서 양적으로 증가하는 교육 수요에 적절히 대응하지 못하고 있는 실정이며, 이러한 교육예산의 부족 문제는 교육 인프라 부족 문제로 연결이 된다. 본 연구에서는 NAS기반의 서버를 구성하여 교육 콘텐츠 및 학습관리 등의 기능을 구성하고, 클라이언트 영역은 태블릿, PC, 빔 프로젝터 등 다양한 미디어를 활용이 가능하도록 솔루션을 제시하여, 인트라넷 환경의 어학교육 지원을 위한 쾌적한 교육환경의 구성 및 SCORM 기반의 플랫폼을 구축을 통한 개발도상국의 최적화된 이러닝 서비스를 지원하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1023-1035
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• 2021

본 연구는 머신러닝 기반의 분석으로 해수담수화(Desalination) 시설의 전력비 예측모델의 가능성을 검토하였다. 해수담수화 주요 공정인 역삼투(Seawater Reverse Osmosis) 시설의 전력비 예측 모델을 개발하고, 전력비 산정에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 해수 수질 중에서 선정된 수온 및 염분도 측정자료를 활용하여 검토하였다. 국립해양조사원(Korea Hydrographic and Oceanographic Agency, KHOA)의 2003년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 모형의 구조는 시행오차법(Trial & Error)으로 하이퍼파라미터를 최적화하여 머신러닝 기반의 예측 모델을 구축하고, 장래 해수 수질을 예측하였다. 해수 수온은 기존 패턴과 유사할 것으로 예측되었고, 염분도는 과거 측정자료 범위 이내로 최대값이 점차 감소되는 경향을 보여 해수담수화의 전력비가 약 0.80% 감소하는 것으로 검토되었다. 본 연구는 머신러닝 기반의 예측 모델을 구축하여 장래 수질 변화 예측하였으며, 해수 수질 변동의 영향 및 대안을 제시했다는데 의의가 있다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제25권3호
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• pp.74-83
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• 2020

Since fine dust (PM₁₀) has a significant influence on soil and groundwater composition during dry and wet deposition processes, it is of a vital importance to understand the fate and transport of aerosol in geological environments. Fine dust is formed after the chemical reaction of several precursors, typically observed in short intervals within a few hours. In this study, deep learning approach was applied to predict the fate of fine dust in an urban area. Deep learning training was performed by combining convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN) techniques. The PM₁₀ concentration after 1 hour was predicted based on three-hour data by setting SO₂, CO, O₃, NO₂, and PM₁₀ as training data. The obtained coefficient of determination value, R², was 0.8973 between predicted and measured values for the entire concentration range of PM₁₀, suggesting deep learning method can be developed into a reliable and viable tool for prediction of fine dust concentration.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.641-653
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• 2023

기후변화와 도시화의 영향으로 인해 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있다. 특히 도시 침수는 발생 시간이 짧고 막대한 인명 및 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에 신속하고 정확도 높은 예측 정보 생산이 중요하다. 하지만, 기존 물리과정 및 인공지능 기반 기법은 고해상도 침수 해석을 위해 많은 전산 자원이나 데이터가 요구되는 한계가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super-Resolution) 기법을 통한 고해상도 도시 침수 해석 방법을 제안하고 적용성을 평가한다. 제안된 방법은 고해상도 물리 모형의 결과로 훈련된 초해상화 딥러닝 모형을 이용하여 저해상도 침수 해석 이미지를 고해상도로 변환한다. 미국 포틀랜드 도심지의 두 가지 침수 사례에 대해 적용, 4 m 공간해상도 물리 모의 결과를 1 m 급 고해상도 침수 해석 정보로 초해상화 하였으며, 초해상화 이미지와 고해상도 원본 간 높은 구조적 유사성이 확인되었다. 성능 지표로 평가한 결과, 전체 검증 대상 이미지에 대한 평균 PSNR 22.77 dB, SSIM 0.77로 우수하여, 초해상화 기법의 도시 침수 해석 적용성이 검증되었다. 제안된 방법은 적은 양의 침수 시나리오만으로도 효율적인 딥러닝 모형 훈련이 가능하고, 물리 모형의 정보를 최대한 활용할 수 있기 때문에, 고해상도 도시 침수 정보 생산에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.113-119
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• 2000

I studied a distance education model for English learning on the Internet. Basic WWW files, that contain courseware, are constructed with HTML, and functions, which are required in learning, are implemented with Java. Students and educators can access the preferred unit composed of the appropriate text, voice and image data by using a WWW browser at any time. The education system supports the automatic generation facility of English problems to practice reading and writing by making good use of the courseware data or various English text resources located on the Internet. Our system has functions to manage and control the flow of distance learning and to offer interaction between students and the system in a distributed environment. Educators can manage students' learning and can immediately be aware of who is attending and who is quitting the lesson in virtual space. Also, students and educators in different places can communicate and discuss a topic through the server. I implemented these functions, which are required in a client/server environment of distance education, with the use of Java. The URL for this system is "http://park.taegu-e.ac.kr" in the name of GAIA.

• 한국해양공학회지
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• 제34권3호
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• pp.227-236
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• 2020

Underwater acoustics, which is the domain that addresses phenomena related to the generation, propagation, and reception of sound waves in water, has been applied mainly in the research on the use of sound navigation and ranging (SONAR) systems for underwater communication, target detection, investigation of marine resources and environment mapping, and measurement and analysis of sound sources in water. The main objective of remote sensing based on underwater acoustics is to indirectly acquire information on underwater targets of interest using acoustic data. Meanwhile, highly advanced data-driven machine-learning techniques are being used in various ways in the processes of acquiring information from acoustic data. The related theoretical background is introduced in the first part of this paper (Yang et al., 2020). This paper reviews machine-learning applications in passive SONAR signal-processing tasks including target detection/identification and localization.

• 전기학회논문지P
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• 제64권4호
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• pp.327-332
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• 2015

NCS are the contents such as knowledge, technology, and culture demanded for performing the duties in the industrial field systemized by a nation classified with industrial divisions and levels. It is an ability standardized in the national level necessary for performing duties of industrial field successfully. Now, the society structure, due to abrupt change and development, has to secure core ability demanded to human resources in common, irrespective of kinds and positions, and lays an emphasis on vocational basis ability to softly cope with the accelerating change of labor market. This dissertation, on the basis of NCS-based vocational education curriculum, focuses on information ability, computer use ability(information management ability), one of vocational core competency used for the duties related at the department of video & broadcasting to develop learning module. In addition, this dissertation researches learning results such as satisfaction and accomplishment over learning on the object of the students who took the education.