• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.205-211
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• 2024

본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.11-17
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• 2002

웹을 통한 원격교육은 시간과 공간의 문제를 극복할 수 있다는 큰 장점에도 불구하고 강의실 및 집합교육에 비해 연수생 관리가 취약하다는 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제는 원격교육활동의 성취수준 및 목표도달에 대한 커다란 장애로 부담이 되고 있고 원격교육담당자에게 많은 고민을 안겨주고 있다. 원격교육담당자는 원격교육활동에 대한 연수생의 참여와 반응을 계속적으로 모니터링 해야 하고 이에 대한 적절한 피드백을 연수생에게 제공하여야 함에도 불구하고 기존의 원격교육시스템은 교수학습활동에 중점을 둔 나머지 원격교육활동에 대한 효율적 관리기능을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 원격교육의 일환으로 실시되고 있는 원격교원연수의 효율적 운영이 가능하며 교원연수가 목표로 하는 성취수준의 효과적 달성을 위해 원격교원연수의 적합한 관리요소를 추출하고 이를 시스템 또는 연수 관리자가 연수과정에 적용하여 연수생에 대한 적절한 피드백의 제공이 가능한 원격교원연수 관리시스템을 효율적으로 구현하였으며 교육과정과 컴퓨팅 환경에 따라 시스템의 유연한 변경도 가능하게 되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1486-1501
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• 2021

The removal of accessories from the face is one of the essential pre-processing stages in the field of face recognition. However, despite its importance, a robust solution has not yet been provided. This paper proposes a network and dataset construction methodology to remove only the glasses from facial images effectively. To obtain an image with the glasses removed from an image with glasses by the supervised learning method, a network that converts them and a set of paired data for training is required. To this end, we created a large number of synthetic images of glasses being worn using facial attribute transformation networks. We adopted the conditional GAN (cGAN) frameworks for training. The trained network converts the in-the-wild face image with glasses into an image without glasses and operates stably even in situations wherein the faces are of diverse races and ages and having different styles of glasses.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.69-76
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• 2022

Education systems have made efforts to prepare students by providing technical and nontechnical courses. With video games, however, there is the potential to develop dedicated metaverses that can help teach soft skills even during casual pastimes. The research conducted will propose a set of design practices for metaverse and game development to promote soft skills. While there are many soft skills people can acquire, this paper will focus on certain aspects based on specific games and studies. There will be some information collected from the information to support the design model and arguments. This paper will provide developers with a starting point for imaginative game creation and impart users with soft skills to assist in their professions and social life.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3211-3229
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• 2022

To solve the problems existing in the process of Weibo disaster rumor recognition, such as lack of corpus, poor text standardization, difficult to learn semantic information, and simple semantic features of disaster rumor text, this paper takes Sina Weibo as the data source, constructs a dataset for Weibo disaster rumor recognition, and proposes a deep learning model BERT_AT_Stacked LSTM for Weibo disaster rumor recognition. First, add adversarial disturbance to the embedding vector of each word to generate adversarial samples to enhance the features of rumor text, and carry out adversarial training to solve the problem that the text features of disaster rumors are relatively single. Second, the BERT part obtains the word-level semantic information of each Weibo text and generates a hidden vector containing sentence-level feature information. Finally, the hidden complex semantic information of poorly-regulated Weibo texts is learned using a Stacked Long Short-Term Memory (Stacked LSTM) structure. The experimental results show that, compared with other comparative models, the model in this paper has more advantages in recognizing disaster rumors on Weibo, with an F1_Socre of 97.48%, and has been tested on an open general domain dataset, with an F1_Score of 94.59%, indicating that the model has better generalization.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2752-2768
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• 2020

Phishing websites can have devastating effects on governmental, financial, and social services, as well as on individual privacy. Currently, many phishing detection solutions are evaluated using small datasets and, thus, are prone to sampling issues, such as representing legitimate websites by only high-ranking websites, which could make their evaluation less relevant in practice. Phishing detection solutions which depend only on the URL are attractive, as they can be used in limited systems, such as with firewalls. In this paper, we present a URL-only phishing detection solution based on a convolutional neural network (CNN) model. The proposed CNN takes the URL as the input, rather than using predetermined features such as URL length. For training and evaluation, we have collected over two million URLs in a massive URL phishing detection (MUPD) dataset. We split MUPD into training, validation and testing datasets. The proposed CNN achieves approximately 96% accuracy on the testing dataset; this accuracy is achieved with URL schemes (such as HTTP and HTTPS) removed from the URL. Our proposed solution achieved better accuracy compared to an existing state-of-the-art URL-only model on a published dataset. Finally, the results of our experiment suggest keeping the CNN up-to-date for better results in practice.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.95-103
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• 2022

국방에서 교육훈련의 목표는 적과 싸워 이길 수 있는 강한 전투원을 육성하는데 있다. 우리 군은 장병 교육훈련의 중요성을 깊이 인식하고 다양한 과학화훈련체계들을 도입해 오고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 장병 교육훈련 수준을 유지하고 강화하기 위한 병영 환경은 점차 어려워지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문헌조사 연구를 통해 장병 교육훈련 개선을 위한 게임의 효과분석을 실시하고 그 활용방안에 대한 연구를 실시하였다. 문헌분석 결과 게임체계의 도입은 인지영역과 행동영역 전반에서 다양한 효과를 기대할 수 있었다. 이러한 효과분석을 토대로 용도별 게임체계 운용개념과 형상을 도출하였으며, 게임체계를 활용한 개선된 교육훈련 방안을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.163-173
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• 2020

본 연구에서는 기업현장교사가 학위연계형 고숙련마이스터 과정에 학습근로자로 참여하여 일학습병행제 경력비전에서 제시하고 있는 스스로의 직무 역량을 향상시키고 응용력을 높이며, 고도화된 훈련 지도와 평가자로서의 역량을 강화하기 위한 기대 목표에 대한 만족도를 훈련 준비, 훈련 수행, 훈련 효과, 훈련 행정 측면에서 평가할 수 있는 평가문항을 개발하고 문항에 대한 타당성을 검증하였다. 이를 위해 델파이 기법을 활용하였으며, 연구 결과 4개 영역 6개 부문 총 48개 문항을 개발하였다. 훈련 준비 영역의 훈련과정 개발 만족도에 대하여 7개 평가 문항을, 훈련 수행 영역의 Off-JT와 OJT 과정의 만족도와 관련하여 21개 평가 문항을, 훈련 효과 영역의 기업현장교사로서의 역량 강화 만족도와 직무 적용 및 실무 활용 능력제고 만족도와 관련하여 16개 평가 문항을, 훈련 행정 영역에서는 행정지원만족도 평가를 위한 6개 평가 문항을 개발하고 평가 문항의 안정성, 내용 타당도, 합의도와 수렴도 지표를 통해 최종 적합도를 검증하였다. 본 연구 결과는 일학습병행 시범사업으로 추진 중인 고숙련마이스터 과정의 품질 관리를 위한 실무적 활용은 물론, 일학습병행 고숙련마이스터 과정 전반의 제도 개선 요인 등을 도출하기 위한 다양한 의견 수렴의 기초 조사 도구로서 참조될 수 있는 이론적 근거를 제공한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.37-46
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• 2021

Recently, social technologies have been created to solve problems from businesses for the establishment of generational solidarity ecosystem in terms of employment, residential space, network and social capital, age, cognitive and environmental aspects. This is senior-friendly healthcare business system aimed at meeting the senior needs for health life to enjoy active consumption culture life even after retirement, becoming a catalyst for minimizing generational conflicts, preventing the cognitive and physical deterioration of seniority in the areas of life healthcare, fitness and well-aging, and expanding into systems necessary for seniority self-reliance. We would like to draw up the development and requirements of the concept of the service platform for the study of collective characteristics for generation solidarity with senior class and the establishment of a customized senior health life system for generation solidarity. This system is characterized by a platform that can prevent the decline of seniors' cognitive and physical functions and enhance emotional stability. It is significant in providing feedback on the risk perception index, fall index, and prevention training index information to the child through the analysis and extraction of the senior health index for risk perception, fall probability, and fall prevention.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1118-1133
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• 2017

Computer vision-based human activity recognition (HAR) has become very famous these days due to its applications in various fields such as smart home healthcare for elderly people. A video-based activity recognition system basically has many goals such as to react based on people's behavior that allows the systems to proactively assist them with their tasks. A novel approach is proposed in this work for depth video based human activity recognition using joint-based motion features of depth body shapes and Deep Belief Network (DBN). From depth video, different body parts of human activities are segmented first by means of a trained random forest. The motion features representing the magnitude and direction of each joint in next frame are extracted. Finally, the features are applied for training a DBN to be used for recognition later. The proposed HAR approach showed superior performance over conventional approaches on private and public datasets, indicating a prominent approach for practical applications in smartly controlled environments.