• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.81-90
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• 2020

본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.21-24
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• 2017

본 논문에서는 초동학생의 기초 알고리즘 개념 습득 및 프로그래밍 능력 함양을 위한 순서도 적용 방안을 제안한다. 컴퓨팅 사고력 함양을 위해서는 프로그래밍 전에 알고리즘을 설계하는 단계가 포함되어야 하며, 초등학생의 프로그래밍 교육은 블록형 프로그래밍 언어를 사용할 것을 권장한다. 알고리즘 설계에 순서도를 활용하는 것이 효과적이나, 블록형 프로그래밍 언어의 특성상 순서도의 기본 기호로만 블록을 표현하기에는 어려운 부분이 있다. 따라서 본 연구에서 반복구조와 선택구조를 중심으로 블록을 순서도로 표현하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.69-76
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• 2018

Augmented Reality (AR) technology has rapidly been applied to various application areas including e-learning and e-education. Focusing on the design and development of android tablet application, this study targeted to develop infant music education using AR technology. We used a tablet instead of personal computer because it is more easily accessible and more convenient. Our system allows infant users to play with teaching aids like blocks or puzzles to mimic musical play like game. The user sets the puzzle piece on the playground in front of the tablet and presses the play button. Then, the system extracts a region of interest among the images acquired by internal camera and separates the foreground image from the background image. The block recognition software analyzes, recognizes and shows the result using AR technology. In order to have reasonably working recognition ratio, we did experiments with more than 5,000 frames of actual playing scenarios. We found that the recognition rate can be secured up to 95%, when the threshold values are selected well using various condition parameters.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제9권3호
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• pp.285-294
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• 2005

The author has been teaching with an instructional module consisting of many mathematical concepts, based on designs formed by personal names or words to arouse students' interesting in learning mathematics. This module has been growing since it was first used as a supplementary lesson for calculus students. Now it consists of concepts that connect with mathematical topics such as number sense, algebraic thinking, geometry, and statistical reasoning, as well as other subjects such as art and quilt design. With its content we can provide our students the basic mathematical knowledge needed for further study in their own fields. In this article, we will demonstrate the latest development of this instructional module, which makes connections between mathematical knowledge and the design of personal quilt patterns. We will exhibit a 'Quilt of Nations' which consists of the designed quilt blocks of different countries, such as USA, Japan, Taiwan, Korea and others, as well as a quilt design using the abbreviation of this seminar. Then we will talk about how the connections are built, and how to design these mathematically rich, uniquely created, beautifully designed, and personalized quilt block patterns.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회
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• pp.29-31
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• 2018

프로그래밍 언어 교육에서 일반적으로 학습자들은 블록 기반 프로그래밍 언어에서 텍스트 기반 프로그래밍 언어 순서로 학습한다. 블록 기반 프로그래밍 언어나 텍스트 기반 프로그래밍 언어는 여타의 프로그래밍 언어들과 마찬가지로 프로그래밍의 기본 논리는 동일하나, 형태, 언어적 특성 및 사용 등에 대하여 다소 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 학습자들의 블록 기반 프로그래밍 언어에서 텍스트 기반 프로그래밍 언어로의 유연한 학습 전이를 돕기 위한 프로그램의 설계 방안을 선행 조직자의 제시, 학습 콘텐츠의 체계화, 단순하고 직관적인 화면 구성으로 제시하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권5호
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• pp.75-82
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• 1998

Conventional vector quantization (VQ) codebook design methods have several drawbacks such as edge degradation and high computational complexity. In this paper, we first made activity coordinates from the horizonatal and the vertical activity of the input block. Then it is mapped on the 2-dimensional interconnected codebook, and the codebook is designed using kohonen self-organizing map (KSFM) learning algorithm after the search of a codevector that has the minumum distance from the input vector in a small window, centered by the mapped point. As the serch area is restricted within the window, the computational amount is reduced compared with usual VQ. From the resutls of computer simulation, proposed method shows a better perfomance, in the view point of edge reconstruction and PSNR, than previous codebook training methods. And we also obtained a higher PSNR than that of classified vector quantization (CVQ).

• 교육시설 논문지
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• 제18권4호
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• pp.25-32
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• 2011

This study was carried out to obtain basic data for architectural plans about factors on the facilities relocation needed in management of variation type. For this, floor plans of thirteen middle schools located in Korea and Japan were compared. The results showed a successful conversion to block system according to each subject after remodeling in the schools of our country, however, a monotonous spacial composition excluded other spaces such as media space, teachers' station and preparation room was also shown. These mentioned spaces were important factors in the investigated schools of Japan. By the results of the spacial composition about each space required to the management of variation type, a space share of supplemental areas for learning activities and movement, had shown comparatively low share before remodeling, was improved to 6% and 11.6%, respectively. However, the spacial share of two areas were 16.8% and 12.9%, respectively, in the schools of Japan and it meant the distribution of area was more even than the cases of our country.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.583-586
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• 2004

본 논문에서는 자율학습의 속성을 가지는 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 중복신호를 제거하는 특성을 가지는 주요성분분석의 우수한 속성을 이용한 것이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에서의 분류성능에서 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.522-524
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• 2019

In spite of a rapid development in the quality of built-in mobile cameras, their some physical restrictions hinder them to achieve the satisfactory results of digital single lens reflex (DSLR) cameras. In this work we propose an end-to-end deep learning method to translate ordinary images by mobile cameras into DSLR-quality photos. The method is based on the framework of generative adversarial networks (GANs) with several improvements. First, we combined the U-Net with DenseNet and connected dense block (DB) in terms of U-Net. The Dense U-Net acts as the generator in our GAN model. Then, we improved the perceptual loss by using the VGG features and pixel-wise content, which could provide stronger supervision for contrast enhancement and texture recovery.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.5-8
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.