• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.777-782
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• 2020

컴퓨팅 사고와 프로그래밍 능력을 갖춘 인재에 대한 요구가 증가하면서 코딩 교육의 중요성도 커지고 있다. 이에 전국적으로 코딩교육 강사양성 프로그램이 다양하게 실시되고 있으나 강사양성 프로그램의 운영 현황 및 내용을 분석한 연구는 충분하지 않다. 이에 본 논문에서는 '4C 인재육성을 위한 코딩 강사 양성과정'의 설계, 개발 과정과 운영 전략을 제시하였다. 코딩 강사 교육과정은 입문 과정과 코딩 실무과정으로 구성하여, 입문 과정에서 코딩 강사에게 요구되는 기본 소양을 갖춘 후 실무과정으로 넘어가 유치부터 고등과정을 교육하는 데 필요한 지식과 기술을 체계적으로 학습하도록 하였다. 본 논문에서 소개한 개발사례는 앞으로 코딩 강사 양성과정을 기획·운영하는 교육 주체에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.563-572
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• 2020

본 연구는 14일간 총 73차시의 강의 및 실습을 통해 예비 코딩 강사들이 직접 초·중학생용 강의 교재를 개발하고 실제 수업을 진행한 코딩 강사 양성 과정에 대해 효과를 검증하였다. 코딩 강사 양성 과정은 25명의 예비 코딩 강사들을 대상으로 '◯◯창조경제혁신센터'에서 주관하고 '◯◯대학교'에서 실시하였고, 수업에 참여한 초·중학생은 각각 15명씩 희망 학생을 공개 모집하였다. 강의 교재 개발은 컴퓨터교육 전공 현직 초등교사 20명을 대상으로 실시한 사전 요구분석 결과를 바탕으로, ADDIE 모형의 절차에 따라 개발하도록 하였다. 수업 실습 중심 코딩 강사 양성 과정을 운영한 결과, 예비 코딩 강사의 창의성이 향상된 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.529-535
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• 2000

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여, 본 논문에서는 벡터 양자화기의 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 독립 난수에 영상의 상관과 에지 성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표 벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터 양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝힘과 동시에 제안 방식으로 설계된 벡터 양자화기가 부호화 성능이 뛰어남을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.332-340
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• 2022

최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.1-8
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• 2016

코딩교육은 융합형 교육의 효과적인 도구로 문제해결 방법을 기획하고 설계하는 과정 등을 통해 문제해결 능력, 논리적 사고능력, 창의적 사고능력 등을 키울 수 있다. 코딩교육을 위한 연구는 주로 초.중등 학생들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있으며 대학생들을 대상으로 한 연구는 부족한 실정이다. 지금 현시점에서는 코딩교육을 전혀 받지 못한 대학생들의 교육이 시급한 실정이다. 코딩교육의 필요성을 인지하고 대학에서도 교양필수로 교과목을 지정하여 교육하려는 시도를 하고 있지만 어떻게 교육을 할 것인지에 대해 고심하고 있는 실정이다. 보편적 교육으로서의 코딩교육에 대한 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 코딩교육을 효율적으로 운영하기 위해 플립러닝을 적용한 앱인벤터를 활용한 교육과정을 제시하였다. 교육의 효과를 측정하기 위해 설문조사와 개인 인터뷰를 실시하였다. 코딩교육을 통해 비전공자 학습자들의 전공영역과 융합하여 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고력 기반으로 해결해 나갈 수 있는 문제해결 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권3호
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• pp.243-247
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• 2005

We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-to­noise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feed­back block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.210-213
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• 1994

In this paper, we present a combination of trellis coded vector quantization and code-excited linear prediction coding, termed trellis excitation coding, for an efficient 4.8 kbps speech coding system. A training sequence-based algorithm is developed for designing an otimized codebook subject to the TEC structure. Also, we discuss the trellis symbol release rules that avoid excessive encoding delay. Finally, simulation results for the TEC coder are given at bit rate of 4.8 kbps.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권1호
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• pp.83-88
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• 1994

The transform trellis code is an optimal source code as a block size and the constraint length of a shift register go to infinite for stationary Gaussian sources with the squared-error distortion measure. However to implement this code, we have to choose the finite block size and constraint length. Moreover real-world sources are inherently non stationary. To overcome these difficulties, we developed a training algorithm for the transform trellis code. The trained transform trellis code which uses the same rates to each block led to a variation in the resulting distortion from one block to another. To alleviate this non-uniformity in the encoded image, we constructed clusters from the variance of the training data and assigned different rates for each cluster.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3286-3300
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• 2016

High Efficiency Video Coding (HEVC) Standard, as the latest coding standard, introduces satisfying compression structures with respect to its predecessor Advanced Video Coding (H.264/AVC). The new coding standard can offer improved encoding performance compared with H.264/AVC. However, it also leads to enormous computational complexity that makes it considerably difficult to be implemented in real time application. In this paper, based on machine learning, a fast partitioning method is proposed, which can search for the best splitting structures for Intra-Prediction. In view of the video texture characteristics, we choose the entropy of Gray-Scale Difference Statistics (GDS) and the minimum of Sum of Absolute Transformed Difference (SATD) as two important features, which can make a balance between the computation complexity and classification performance. According to the selected features, adaptive decision trees can be built for the Coding Units (CU) with different size by offline training. Furthermore, by this way, the partition of CUs can be resolved as a binary classification problem. Experimental results have shown that the proposed algorithm can save over 34% encoding time on average, with a negligible Bjontegaard Delta (BD)-rate increase.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.341-350
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• 2020

In a wireless sensor network (WSN), the data transmission technique based on the cooperative multiple-input multiple-output (CMIMO) scheme reduces the energy consumption of sensor nodes quite effectively by utilizing the space-time block coding scheme. However, in networks with high node density, the scheme is ineffective due to the high degree of correlated data. Therefore, to enhance the energy efficiency in high node density WSNs, we implemented the distributed source coding (DSC) with the virtual multiple-input multiple-output (MIMO) data transmission technique in the WSNs. The DSC-MIMO first compresses redundant source data using the DSC and then sends it to a virtual MIMO link. The results reveal that, in the DSC-MIMO scheme, energy consumption is lower than that in the CMIMO technique; it is also lower in the DSC single-input single-output (SISO) scheme, compared to that in the SISO technique at various code rates, compression rates, and training overhead factors. The results also indicate that the energy consumption per bit is directly proportional to the velocity and training overhead factor in all the energy saving schemes.