• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.93-108
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• 2018

서비스산업은 면대면 고객응대가 필요하며 이는 종사자에 대한 교육훈련의 필요성을 제기한다. 즉, 종사자에 대한 교육훈련이 조직의 성과에 긍정적인 영향을 미치는 지에 대해 살펴보는 것은 의미있는 일이다. 본 연구는 교육훈련을 통한 성과가 다양한 요소들의 복합적인 역할에 기인할 것으로 생각하고 단순히 교육훈련만의 효과를 검증하기보다 교육훈련에 임하는 종사자의 태도가 어떤 역할을 할 수 있는지에 초점을 맞추고 있다. 연구의 결과, 종사자에 대한 교육훈련이 보다 효과적인 성과를 내기 위해 필요한 요소로 여겨진 교육훈련에 대한 종사자의 태도는 교육훈련에 대한 교육만족을 더욱 향상시킬 수 있는 조절변수인 것으로 확인 되었다. 결국, 교육훈련에 대한 태도가 긍정적일수록 교육훈련이 직무성과를 더욱 향상시킬 수 있다고 볼 수 있다. 따라서, 교육훈련전 교육태도에 대한 고취가 우선시 될 필요가 있으며, 향후연구에서는 교육태도의 역할에 대해 더욱 심도있게 살펴볼 필요성이 대두된다고 할 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.109-118
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• 2022

본 연구는 대표 직업교육훈련 국가인 미국, 독일, 스위스, 호주, 영국, 싱가포르의 COVID-19 대응방안을 조사하여 우리나라 직업교육훈련 정책 수립을 위한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 직업교육훈련 선도국 조사로부터 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째 COVID-19에 대응하기 위해 대면 중심의 직업교육훈련을 온라인 교육으로 신속히 전환하였다. 둘째, 견습제도의 위기를 극복하기 위한 제도를 강화하였는데, 특히 영국과 호주 정부는 견습제도를 위한 특별 예산을 편성하였다. 셋째, COVID-19로 인해 블렌디드 러닝을 새로운 표준 교육모델로 자리 잡으면서 직업교육훈련의 디지털화를 가속화하고 있다. 마지막으로 직업교육훈련 선도국들은 온라인 교육 지원을 위한 에듀테크 산업의 발전을 추진하고 있다. 이는 한국 직업교육훈련의 변화 방향에 대한 중요한 시사점을 제공해 주고 있다.

• 한국중재학회지:중재연구
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• 제19권2호
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• pp.155-178
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• 2009

The ODR can be categorized into four distinctive types. First type is the asynchronous non-demeanour method. Second type is the asynchronous demeanour method. Third type is the synchronous demeanour method. Fourth type is the synchronous demeanour method. A typical example of the asynchronous and non-demeanour method is e-mail. The example of the synchronous and non-demeanour method is tele conference. The example of the asynchronous demeanour method is video recordings. The example of synchronous and demeanour method is video conference. The primary benefit of e-mail is to avoid the physical violence. But the costs of email is the lack of emotional aspects of disputants. The benefits of tele conference is ease of use, and reduces the negative aspects of face to face communication. but the costs are limitation of the exchange of written information. The benefits of video conference is the approximation of face to face communication by providing oral as well as visual communication. but it is insufficient to represent eye contact. The common limitations of ODR are as follows. First is the lack of human face. Second is the neutrality of arbitrators and mediators. Third is the authenticity of electronic document. Fourth is the digital divide across South and North and generations. Fifth is the cross-cultural communication. The development strategy of ODR is the training and education of arbitrators and mediators in the area of writing skill. Furthermore, it is necessary to supplement the weakness of email via diverse kinds of expressions to show emotions. Finally, it is necessary to train neutrals in the area of cross-cultural communication.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.525-534
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• 2017

열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린 집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미 클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합 인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI 지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.357-374
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• 2012

터널 설계 시 사용되는 지반물성치는 한정적인 조사 및 시험을 통해 산정되기 때문에 불확실성을 내포한다. 본 연구에서는 최적의 지반물성치를 찾기 위해 터널의 굴진면 관찰자료와 계측자료를 활용하여 인공신경망을 이용한 역해석을 수행하였다. 우선 굴진면 관찰자료를 이용하여 연구대상 터널의 암반등급이 선정되었다. 기존연구에 대한 문헌고찰을 통해서 암반등급별로 지반물성치의 가능한 범위를 지정하여 보다 정확한 학습자료 구축을 위해 활용되었다. 또한 최적의 학습모델을 찾기 위해 은닉층 수와 각 은닉층의 노드 수를 기존연구보다 세분하여 변화시켜가며 매개변수 연구를 수행하였다. 연구결과, 기존 연구와 비교했을 때, 보다 정확한 지반물성치를 얻을 수 있었다. 따라서 계측자료 뿐만 아니라 굴진면 관찰자료를 인공신경망을 이용한 역해석에 활용하면 결과의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 방법론을 사용하여 지반물성치를 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권2호
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• pp.95-100
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• 2024

Vitiligo is a condition characterized by the destruction or dysfunction of melanin-producing cells in the skin, resulting in a loss of skin pigmentation. Facial vitiligo, specifically affecting the face, significantly impacts patients' appearance, thereby diminishing their quality of life. Evaluating the efficacy of facial vitiligo treatment typically relies on subjective assessments, such as the Facial Vitiligo Area Scoring Index (F-VASI), which can be time-consuming and subjective due to its reliance on clinical observations like lesion shape and distribution. Various machine learning and deep learning methods have been proposed for segmenting vitiligo areas in facial images, showing promising results. However, these methods often struggle to accurately segment vitiligo lesions irregularly distributed across the face. Therefore, our study introduces a framework aimed at improving the segmentation of vitiligo lesions on the face and providing an evaluation of vitiligo lesions. Our framework for facial vitiligo segmentation and lesion evaluation consists of three main steps. Firstly, we perform face detection to minimize background areas and identify the face area of interest using high-quality ultraviolet photographs. Secondly, we extract facial area masks and vitiligo lesion masks using a semantic segmentation network-based approach with the generated dataset. Thirdly, we automatically calculate the vitiligo area relative to the facial area. We evaluated the performance of facial and vitiligo lesion segmentation using an independent test dataset that was not included in the training and validation, showing excellent results. The framework proposed in this study can serve as a useful tool for evaluating the diagnosis and treatment efficacy of vitiligo.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.79-86
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• 2005

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) 알고리즘을 제안한다. 시스템은 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성 되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 LINF 를 적용하였다. 기존의 PCA(Principal Component Analysis)만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA(Linear Discriminants Analysis)만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 고유얼굴과 달리 비음수 값을 갖는 행렬로 차원을 축소하여 LDA를 적용하였다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface 데이터베이스와 영국 Cambridge 에 있는 AT&T 연구소에서 제공하는 ORL 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, ICA(Independent Component Analysis) 방법, 그리고 PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm)에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.67-73
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• 2010

본 논문에서는 두 점의 집합들 사이의 기하학적 유사도에 근거한 Hausdorff 거리와 국지적 미세 텍스처의 분포에 근거한 Local Binary Pattern 거리가 융합된 새로운 측도를 도입함으로써 얼굴검출의 정확도를 높이는 방법을 제안하고 있다. 트레이닝 데이터를 이용해서 두 가지의 상이한 측도들을 정규화할 수 있는 매개변수와 최적화된 융합 비율을 찾는 방법을 보였다. 흔히 사용되는 얼굴 데이터베이스에 적용함으로써 제시된 방법이 두 가지 방법 각각을 이용한 방법보다 효과적이고 얼굴의 자세, 조명, 배경의 변화에 강인함을 보였다. 실험에서 사용된 데이터베이스의 경우 실제 얼굴의 위치와 검출된 얼굴의 위치 간의 평균거리오차가 LBP 방식의 47.9%, Hausdorff 방식의 22.8% 로 감소됨을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.291-296
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• 2015

본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.859-864
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• 2017

사물인터넷이 4차 산업혁명을 주도할 새로운 기술로 각광받고 있으며, 이미 많은 기술과 제품들이 발표되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 많은 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 건물의 엘리베이터 등에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용할 수 있는 시스템을 개발한다. 얼굴 검출 시스템은 하르 직렬 분류기를 사용하며, 얼굴 인식 시스템에는 수행 시간을 줄이기 위하여 본 논문에서 파이썬 언어로 구현된 주성분 분석(PCA)이 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴(eigenface) 계산에 사용된다. 데이터베이스에 저장된 얼굴과 얼굴 검출 시스템의 결과로부터 얼굴을 인식하기 위하여 SVM 또는 유크리디안 측정이 사용된다. 제안된 시스템은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 3에 구현된다. 본 논문에서 구현된 주성분 프로그램의 성능을 구하기 위하여 기존의 주성분 프로그램과 비교하여 얼굴 인식율과 수행시간을 비교하였다. 성능 평가를 위하여 ORL 얼굴 데이터베이스에서 40명의 얼굴에 대하여 각각 10 개의 이미지를 이용하여 학습에 200, 테스트에 200개의 이미지를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 PCA와 유클리디안 측정을 이용한 경우 약 93%, SVM의 경우 약 96% 이상의 얼굴 인식률을 얻었다. 그러나 수행시간은 본 논문에서 구현된 PCA를 사용할 경우 약 0.11초, 기존 PCA의 경우 약 1.1초로 약 1/10로 수행 시간을 줄일 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간 결과가 필요한 보안 시스템, 엘리베이터 모니터링 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.