• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.1-10
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• 2024

본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.28-33
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• 2013

본 논문에서는 스마트기기의 출현으로 급변하는 정보통신환경을 반영한 스마트러닝 모델을 제시한다. 스마트 기기들은 화면크기와 성능이 다양하지만 크게 스마트폰, 스마트 패드, 개인용 컴퓨터(PC), 스마트 TV로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 각 기기 유형별로 서비스에 적합한 교육 콘텐츠와 상호작용 방법들에 대하여 살펴보고, 각 기기 특성에 맞는 스마트러닝 서비스 모델과 향후 정보통신환경을 반영한 스마트 러닝의 발전 방향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.11-20
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• 2019

본 연구는 시각 장애인의 도보 적응을 위한 새로운 가상현실 체험 환경을 제안한다. 제안하는 가상현실 체험 환경의 핵심은 몰입형 보행 상호작용과 딥러닝 기반 점자 블록 인식으로 구성된다. 우선, 시각 장애인의 입장에서 현실적인 걷기 경험을 제공함을 목적으로 제자리 걸음을 감지하여 걷기를 판단하는 트래커 기반 걷기 처리과정과 시각 장애인의 보행 보조 도구를 가상현실에 적용한 컨트롤러 기반 VR 흰지팡이를 설계한다. 또한, VR 흰지팡이를 활용한 길 안내 과정에서 도로 위의 점자 블록 인지 및 반응 등 종합적인 의사결정을 수행하는 학습 모델을 제안한다. 이를 기반으로 가상현실 도보 체험 환경에 대한 실험을 위하여 실외 도시 환경으로 구성된 가상현실 어플리케이션을 제작하고, 참가자를 대상으로 설문 실험 및 성능 분석을 진행하였다. 결과적으로 제안한 가상현실 체험 환경이 시각 장애인의 입장에서 현존감 높은 도보 체험을 제공하고 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 학습과 처리과정이 인도와 차도, 인도 위의 점자 블록을 높은 정확도로 인지함을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2019

최근에는 가상현실 기술의 급격한 발전으로 인해 현실세계에서 직접 경험하지 못하는 상황을 실감적으로 체험하는 것에 대한 요구가 더욱 증대하고 있다. 특히 고위험, 고비용의 산업훈련을 대체하는 장비실습에 대한 체험형 가상훈련 콘텐츠 요구가 증대되고 있다. 그러나 가상훈련 교육은 일반적인 기술교육과정과는 그 목적이나 효과가 다르기 때문에 가상훈련 콘텐츠로 하나의 연수 과정을 대체하는 것이 아니라 교보재로 일부 활용하거나 이러닝 콘텐츠와 결합하여 이용하면 더욱 효과적이라는 것이 알려져 있다. 본 연구에서는 대학의 온라인평생교육원에서 이러닝 콘텐츠와 결합된 방식으로 2017년에 개발된 장비실습형 가상훈련 콘텐츠인 전기유압 서보제어 과정 및 유사한 과정에 대해 효과적 활용을 위한 개발 방법을 탐색하고 교수학습 전략을 수립하기 위하여 가상훈련 콘텐츠를 사용한 수업사례를 실제로 개발 운영해 보고 해당 수업에서 적용한 교수 학습 전략들이 학생들에게 미치는 영향과 교육적 유용성을 설문 및 사례연구를 통해 조사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.33-39
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• 2023

최근 비행 애드-훅 네트워크(Flying Ad-hoc Network) 환경에서 강화학습을 이용한 통신 성능 개선과 이동성 모델 설계에 관한 연구가 진행되고 있다. 무인항공기(UAV)에서의 이동성 모델은 움직임을 예측하고 제어하기 위한 핵심요소로 주목받고 있다. 본 논문에서는 무인항공기가 운용되는 3차원 가상 환경을 구현하고, 무인항공기의 경로 최적화를 위해 푸리에 기저 함수 근사를 적용한 Q-learning과 DQN 두 가지 강화학습 알고리즘을 적용하여 모델을 설계 및 성능을 분석하였다. 실험 결과를 통해 3차원 가상 환경에서 DQN 모델이 Q-learning 모델 대비 최적의 경로 탐색에 적합한 것을 확인하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.651-656
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• 2017

가상훈련(Virtual Training)은 특정한 훈련을 목적으로 훈련에 필요한 환경이나 상황을 가상으로 구현하여 실제상황처럼 진행하는 교육 훈련으로서 최근 가상현실 기술의 급격한 발전으로 현실세계에서 직접 경험하지 못하는 상황을 실감적으로 체험하는 것에 대한 요구가 더욱 증대하고 있다. 특히, 가상훈련 시스템은 가상현실 기술을 활용하여 몰입감과 상호작용 제공을 통한 학습 효과가 높아 직접 관찰이 어렵거나 텍스트와 2D 자료로 설명하기에 어려운 학습내용, 가시화하기 어려운 내용, 추상적인 학습개념, 고위험 및 경비가 많이 드는 시험 등의 교육 분야에 매우 효과적이다. 본 연구에서는 수요를 반영한 가상훈련 시스템 개발을 위해 최근 교육의 패러다임인 국가직무능력표준 NCS (National Competency) 교육 분야를 분석하여 적용 가능한 가상훈련 콘텐츠를 제안한다. 향후, 제안한 가상훈련 콘텐츠들이 개발되어 NCS 교육과정을 가장 잘 반영하고 있는 폴리텍 대학등 대학 교육에 적용 가능할 것이라 사료된다.

• 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 advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.173-178
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• 2020

As the fourth industrial revolution, in which people, objects, and information are connected as one, various fields such as smart energy, smart cities, artificial intelligence, the Internet of Things, unmanned cars, and robot industries are becoming the mainstream, drawing attention to big data. Among them, Smart Grid is a technology that maximizes energy efficiency by converging information and communication technologies into the power grid to establish a smart grid that can know electricity usage, supply volume, and power line conditions. Smart meters are equient that monitors and communicates power usage. We start with the goal of building a virtual smart grid and constructing a virtual environment in which real-time data is generated to accommodate large volumes of data that are small in capacity but regularly generated. A major role is given in creating a software/hardware architecture deployment environment suitable for the system for test operations. It is necessary to identify the advantages and disadvantages of the software according to the characteristics of the collected data and select sub-projects suitable for the purpose. The collected data was collected/loaded/processed/analyzed by the Hadoop ecosystem-based big data platform, and used to predict power demand through deep learning.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제20권4호
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• pp.92-99
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• 2023

Autonomous vehicles should recognize and respond to the specified speed to drive in compliance with regulations. To recognize the specified speed, the most representative method is to read the numbers of the signs by recognizing the speed signs in the front camera image. This study proposes a method that utilizes YOLO-Labeling-Labeling-EfficientNet. The sign box is first recognized with YOLO, and the numeric digit is extracted according to the pixel value from the recognized box through two labeling stages. After that, the number of each digit is recognized using EfficientNet (CNN) learned with the virtual environment dataset produced directly. In addition, we estimated the depth of information from the height value of the recognized sign through regression analysis. We verified the proposed algorithm using the virtual racing environment and GTSRB, and proved its real-time performance and efficient recognition performance.