• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.175-183
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• 2015

본 논문은 글자 영상을 효과적으로 확대 (up-scaling)하기 위한 학습 기반 초고해상도 (super-resolution; SR) 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서 다양한 HR (high-resolution) /LR (low-resolution) 글자 영상 쌍들을 수집한다. LR영상들은 양자화를 하고, 충분히 많은 수의 HR-LR 블록쌍들을 추출한다. 양자화된 LR블록을 기준으로 블록 쌍들을 소정의 개수의 클래스들로 구분한다. 클래스 별로 최적의 2D-FIR 필터 계수를 계산하고, 양자화한 후색인용 LR 블록과 함께 사전에 저장한다. 합성 단계에서 입력 LR 영상 내 각 블록을 양자화한 후 사전 내 양자화된 LR블록들과 정합하여 가장 근사한 블록에 대응하는 FIR 필터계수를 선정한다. 마지막으로 선택된 FIR필터로 HR 블록을 합성하여 최종적인 HR영상을 생성한다. 또한, 우리는 잡음이 있는 글자 영상에 대응하기 위해 학습과정에서 잡음 세기에 따른 복수개의 사전들을 제작한다. 입력 LR 영상의 잡음 레벨에 맞는 사전을 선택하여 HR영상을 합성한다. 실험 결과는 제안 기법이 종래 기법보다 잡음이 없는 환경에서는 물론 잡음이 있는 환경에서 우수한 주관적/객관적 화질을 가짐을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.201-207
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• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.519-528
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• 2020

코로나 19로 인하여 대부분 학교에서 온라인 학습을 실시하고 있다. 본 연구에서는 초등학교 6학년 학생을 대상으로 총 12차시의 블록형 교육용 프로그래밍 도구 수업을 온라인 학습 형태로 실시한 후 엔트리 학습에 대한 학생의 학습 경험에 대한 인식을 양적, 질적으로 분석하였다. 분석한 결과 학습자는 엔트리 프로그램 사용과 학습 내용의 난이도에 대해 쉽게 인식하고 있는 것으로 나타났으며, 학습 만족도는 높게 나타났다. 학생들은 어려움을 겪을 경우 사이트 자체에서 제공하는 힌트 기능에서 가장 많은 도움을 받은 것으로 나타났고, 엔트리를 학습할 때 선생님의 필요성에 대해 낮게 인식한 것으로 나타났다. 질적 분석 결과 학습자는 쉽고 간편한 조작을 통해 신기함과 재미를 크게 느낀 것으로 나타났다. 한편, 학습 내용과 힌트 등이 이해되지 않아 어려움을 겪었으며, 힌트 내용이 부족하다고 느낀 것으로 나타났다. 학생들은 자신이 원하는 대로 프로그램을 만들고 조작하면서 성취감을 느낀 것으로 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권3호
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• pp.18-30
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• 2022

Predicting remaining useful life (RUL) becomes significant to implement prognostics and health management of industrial systems. The relevant studies have contributed to creating RUL prediction models and validating their acceptable performance; however, they are confined to drive reasonable preventive maintenance strategies derived from and connected with such predictive models. This paper proposes a data-driven preventive maintenance method that predicts RUL of industrial systems and determines the optimal replacement time intervals to lead to cost minimization in preventive maintenance. The proposed method comprises: (1) generating RUL prediction models through learning historical process data by using machine learning techniques including random forest and extreme gradient boosting, and (2) applying the system failure time derived from the RUL prediction models to the Weibull distribution-based minimum-repair block replacement model for finding the cost-optimal block replacement time. The paper includes a case study to demonstrate the feasibility of the proposed method using an open dataset, wherein sensor data are generated and recorded from turbofan engine systems.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.113-121
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• 2013

본 논문은 학습 기반의 2D-FIR필터를 이용한 부화소 렌더링 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 충분히 많은 수의 저해상도/고해상도의 영상 블록 쌍들을 이용하여 고해상도/저해상도 블록의 관계에 따른 합성 정보를 계산하고, 그 합성 정보를 담은 소위 사전을 생성한다. 합성 단계에서는 각 입력 영상에 대응하는 후보 블록을 상기 학습된 사전에서 찾는다. 탐색된 사전 내 합성 정보를 이용하여 부화소 레벨의 축소된 블록을 합성함으로써 최종 축소 영상을 얻는다. 한편, 영상 합성 시 디스플레이 장치의 RGB 패턴을 고려한 필터링을 통해 선명도를 향상시킨다. 모의 실험을 통해 제안 기법이 일반적인 영상축소 기법에 비해 흐림 효과, 엘리어싱 등의 화질 열화없이 고화질의 축소 영상을 생성함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.225-234
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• 2019

비트코인은 탈중앙화와 분산원장을 특징으로 하는 암호화폐로서 "작업증명"이라는 채굴시스템을 통해 유지된다. 채굴 시스템에서는 블록 생성시간을 일정하게 유지하기 위해 채굴 난이도를 조정하게 되는데, 기존의 채굴 난이도 변경 방식은 미래의 해시파워를 반영할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 실제시간과 예정시간 사이에 발생하는 오차로 인해 블록생성과 실세계 시간의 불일치를 가중시키게 되고, 결국 거래 기한을 맞추지 못하거나 코인 호핑 공격에 취약점을 노출시키게 된다. 블록 생성시간을 일정하게 유지시키기 위한 기존 연구도 여전히 오차 문제를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위한 기계학습 기반 채굴 난이도 예측 방안을 제시한다. 이전 해시파워를 학습하여 미래의 해시파워를 예측하고 예측한 값을 이용하여 채굴 난이도를 조정한다. 우리의 실험 결과는 이와 같은 경우 기존 채굴 난이도 조정방식보다 오차율을 약 36% 더 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제12권2호
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• pp.131-140
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• 2019

이 연구에서는 창의교육의 일환으로 컴퓨팅 사고력을 개발할 수 있는 블록형 코딩프로그램을 활용해 지구과학 교수 학습에 적용하여 컴퓨팅 사고력에 대한 인식과 과학적 태도가 어떻게 변화되는지를 알아보고자 하였다. 연구 결과를 바탕으로 결론을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 초등학생들에게 적용할 수 있는 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램을 개발하였다. 총 12차시로 구성된 프로그램은 학생 활동중심의 문제를 제공하여 다양한 사고를 학생들이 유도할 수 있도록 탐구활동을 설계하였다. 둘째, 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램을 통해 컴퓨터 프로그램 활용에 대한 자신감, 컴퓨터 활용통합학습, 컴퓨팅 사고력에 대한 자신감 및 컴퓨팅 사고력을 활용한 문제해결 요인에서 유의미한 결과를 나타냈다. 셋째, 블록형 코딩프로그램을 활용한 지구과학 교육프로그램은 호기심, 비판성, 협동성, 끈기, 창의성 항목에서 유의미한 차이를 나타내었다. 이것은 학생들이 문제를 접했을 때 의문을 갖고 이를 해결하는 과정에서 효과를 나타낸 것이라고 판단할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.129-136
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• 2020

블록체인의 장점들은 다양한 분야에서 블록체인의 필요성을 제시한다. 하지만 블록체인에는 몇 가지 단점들이 존재한다. 그 중 엉클블록 문제는 블록체인의 가치와 활용을 크게 저해할 수 있는 문제 중 하나다. 엉클블록 문제로 인해 블록체인의 가치가 저하 될 수 있음에도 불구하고 이전의 연구들은 엉클블록에 대한 연구에 크게 주목하지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 블록체인의 엉클 블록 문제를 예측하고 대비할 수 있도록 엉클블록의 발생을 예측 하고자 한다. 본 연구는 엉클 블록 발생의 정확한 예측을 위해서 새로운 변수와 앙상블 분석 기법 도입의 타당성을 검증한다. 연구 방법으로 엉클블록 문제가 실제로 발생하는 이더리움의 엉클블록을 대상으로 보팅, 배깅, 스태킹 앙상블 분석 기법을 활용하였다. 분석 데이터로는 이더리움과 비트코인 블록체인 정보를 활용하였다. 연구 결과, 이더리움 블록체인 정보만을 활용하여 보팅, 스태킹 앙상블 기법을 적용할 경우 가장 높은 예측 결과가 나타난다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과는 엉클블록의 발생을 보다 정확하게 예측하여 블록체인의 엉클블록 문제에 대비할 수 있도록 기여한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.7-11
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• 2021

본 연구는 초등학교에서 쉽게 적용할 수 있는 소리 데이터를 활용한 블록 기반의 머신러닝 교육 프로그램을 설계하였다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 70명을 대상으로 실시한 요구 분석을 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 소리 데이터를 활용하여 데이터값의 규칙성을 발견하고 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 설계하였다. 추후의 연구에서 본 교육 프로그램을 적용하고 인공지능에 대한 태도와 컴퓨팅 사고력에 어떤 변화가 있는지 검증이 필요하다.