• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.210-212
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• 2003

Active sensors are rapidly conquering a share on the remote sensing market and offer among others new possibilities toward automatically acquiring 3D building data. Better dissemination of information about new technological developments can possibly be achieved by short distance-learning courses. The paper describes the didactic and technical aspects of a course we have designed and conducted on airborne laser scanning and interferometric SAR. The building extraction application is a good example to illustrated the added value of short electronic-learning courses above simply publishing (digital) papers.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.313-318
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• 2023

본 논문은 Vision Transformer를 기반으로 하는 Video Classification의 성능을 개선하는 방법으로 fine-tuning를 적용한 신경망을 제안한다. 최근 딥러닝 기반 실시간 비디오 영상 분석의 필요성이 대두되고 있다. Image Classification에 사용되는 기존 CNN 모델의 특징상 연속된 Frame에 대한 연관성을 분석하기 어렵다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 Attention 메커니즘이 적용된 Vistion Transformer와 Non-local 신경망 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 찾아 해결하고자 한다. 또한, 전이 학습 방법으로 fine-tuning의 다양한 방법을 적용하여 최적의 fine-tuning 신경망 모델을 제안한다. 실험은 UCF101 데이터셋으로 모델을 학습시킨 후, UTA-RLDD 데이터셋에 전이 학습 방법을 적용하여 모델의 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.478-480
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• 2022

This paper studies human activity image classification using deep transfer learning techniques focused on the inception convolutional neural networks (InceptionV3) model. For this, we used UFC-101 public datasets containing a group of students' behaviors in mathematics classrooms at a school in Thailand. The video dataset contains Play Sitar, Tai Chi, Walking with Dog, and Student Study (our dataset) classes. The experiment was conducted in three phases. First, it extracts an image frame from the video, and a tag is labeled on the frame. Second, it loads the dataset into the inception V3 with transfer learning for image classification of four classes. Lastly, we evaluate the model's accuracy using precision, recall, F1-Score, and confusion matrix. The outcomes of the classifications for the public and our dataset are 1) Play Sitar (precision = 1.0, recall = 1.0, F1 = 1.0), 2), Tai Chi (precision = 1.0, recall = 1.0, F1 = 1.0), 3) Walking with Dog (precision = 1.0, recall = 1.0, F1 = 1.0), and 4) Student Study (precision = 1.0, recall = 1.0, F1 = 1.0), respectively. The results show that the overall accuracy of the classification rate is 100% which states the model is more powerful for learning UCF-101 and our dataset with higher accuracy.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.1069-1074
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• 1989

A discrete-time learning control for robotic manipulators is studied using its pulse transfer function. Firstly, discrete-time learning stability condition which is applicable to single-input two-outputs systems is derived. Secondly, stability of learning algorithm with position signal is studied. In this case, when sampling period is small, the algorithm is not stable because of an unstable zero of the system. Thirdly, stability of algorithm with position and velocity signals is studied. In this case, we can stabilize the learning control system which is unstable in learning with only position signal. Finally, simulation results on the trajectory control of robotic manipulators using the discrete-time learning control are shown. This simulation results agree well with the analytical ones.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.483-490
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• 2022

말라리아는 기생충에 의해 발생하는 질병으로 전 세계에 퍼져있다. 말라리아 셀을 인식하는데 일반적으로 두꺼운 혈흔과 얇은 혈흔 검사 방법이 사용되지만 이러한 방법은 많은 수작업 계산이 필요하여 효율성과 정확성이 매우 낮을 뿐만 아니라 빈민국에는 병리학자가 부족하여 말라리아 치명율이 높다. 본 논문에서는 특징 추출기, 잔류 구조와 완전 연결층으로 구성되고, 전이 학습을 이용한 말라리아셀 이미지를 인식하는 모델을 제안한다. VGG-19 모델의 사전 학습된 파라미터가 사용될 때 일부 컨볼루션층의 파라미터는 고정되고, 모델의 데이터에 맞추기 위하여 미세조정이 사용된다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 잔류 구조가 없는 말라리아셀 인식 모델을 구현한다. 실험 결과 잔류 구조를 사용한 모델이 잔류 구조가 없는 모델에 비하여 성능이 우수 하였으며, 최신 논문과 비교하여 가장 높은 97.33%의 정확도를 보여주었다.

• 아동학회지
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• 제33권2호
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• pp.203-222
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• 2012

The purpose of this study was to examine the factors influencing their mathematical learning abilities and mathematical learning potential in an attempt to assist their learning at the preschool level. The findings of the study were as follows : First. the female children performed at a much higher level than their male counterparts in terms of mathematical learning ability and mathematical learning potential training. The young children generally improved in their mathematical learning abilities and mathematical learning potential with age. Second, it was found that the participants had higher levels of both mathematical learning ability and mathematical learning potential when their mathematical attitudes and learning motivation were better. Third, there were significant differences in terms training-test and transfer-test scores between the 4 groups based on their relative levels of mathematical abilities and attitudes.

• 기술혁신연구
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• 제29권2호
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• pp.1-30
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• 2021

급변하는 환경에서 지속 가능한 경쟁우위를 확보하기 위해 기업들은 끊임없이 새로운 지식을 획득해야 한다. 인수합병이나, 지식재산권의 구매 등이 이를 위한 대표적인 수단이나, 합작회사의 설립도 보완자산을 내재화하기 위한 효과적인 지식 획득 방법으로 주목받고 있다. 그러나 모든 합작회사가 새로운 지식을 성공적으로 획득하는 것은 아닌데, 이는 기업들이 획득하고자 하는 지식의 특성에 맞는 적절한 학습전략 및 조직 구조를 갖추지 못했기 때문인 경우가 많다. 본 연구는 이 같은 문제의식 하에 상황이론 관점에서 지식의 특성을 다차원 적으로 구분하고 지식 특성에 맞는 학습전략과 조직구조의 필요성을 자동차 부품분야의 국제 합작회사 사례를 통해 살펴보았다. 하드웨어 기술에 최적화된 사례 회사(국제합작회사)는 다른 성격의 지식인 소프트웨어 기술을 습득하기 위해 차별화된 학습 전략과 조직구조를 갖추지 못했고, 이러한 미스매치로 인해 합작회사를 통한 새로운 지식(엔진제어시스템 기술)의 흡수에 실패하였다. 본 연구는 기업이 성공적 지식흡수를 위해 고려해야 할 요소들을 이론적 프레임워크를 통해 제시하고 실증분석을 통해 이를 검증함으로써 합작회사 설립, 인수합병 등 조직 변화를 통해 동태적 역량을 확보하고자 하는 기업들에게 실무적 시사점을 제공하고 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-41
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• 2021

최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.148-155
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• 2024

자연어 처리 분야에서 반어 및 비꼼 탐지의 중요성이 커지고 있음에도 불구하고, 한국어에 관한 연구는 다른 언어들에 비해 상대적으로 많이 부족한 편이다. 본 연구는 한국어 텍스트에서의 반어 탐지를 위해 다양한 모델을 실험하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 BERT기반 모델인 KoBERT와 ChatGPT를 사용하여 반어 탐지 실험을 수행하였다. KoBERT의 경우, 감성 데이터를 추가 학습하는 두 가지 방법(전이 학습, 멀티태스크 학습)을 적용하였다. 또한 ChatGPT의 경우, Few-Shot Learning기법을 적용하여 프롬프트에 입력되는 예시 문장의 개수를 증가시켜 실험하였다. 실험을 수행한 결과, 감성 데이터를 추가학습한 전이 학습 모델과 멀티태스크 학습 모델이 감성 데이터를 추가 학습하지 않은 기본 모델보다 우수한 성능을 보였다. 한편, ChatGPT는 KoBERT에 비해 현저히 낮은 성능을 나타내었으며, 입력 예시 문장의 개수를 증가시켜도 뚜렷한 성능 향상이 이루어지지 않았다. 종합적으로, 본 연구는 KoBERT를 기반으로 한 모델이 ChatGPT보다 반어 탐지에 더 적합하다는 결론을 도출했으며, 감성 데이터의 추가학습이 반어 탐지 성능 향상에 기여할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.