• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.263-271
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• 2021

거총부터 격발까지 총구 움직임의 궤적을 추적하여, 사격의 정확성을 향상시킬 목적으로 광전자 기반 사격 훈련 시스템이 사격 훈련 현장에서 활용되어 왔다. 광전자 기반 시스템은 설치가 복잡하고, 표적의 파손 위험이 존재하며, 고가의 장비로 선수들의 접근성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 저비용의 가속도 센서 모듈을 이용하여 체위 떨림을 측정하고 피드백할 수 있는 사격 훈련 시스템을 개발하고, 이의 활용성을 검증하였다. 가속도 센서 모듈은 총기의 에어 실린더에 부착할 수 있도록 제작되었다. 체위 떨림은 가속도 센서 데이터를 이용하여 진폭, 주파수, 공간적 패턴 지표로서 분석되었다. 가속도 센서와 기존의 광전자 기반 시스템에서 측정된 사격시 체위 떨림 진폭 지표 간에는 높은 상관관계(좌우 방향: r=0.76; 상하 방향: r=0.70)가 나타났다. 또한, 사격 선수를 대상으로 진행한 시스템의 유효성 평가에서는 선수의 사격 점수(최상, 최하 격발)에 따라 계산된 체위 떨림 지표가 유의한 차이(p<0.05)가 있음을 독립 표본 t-검증을 이용하여 검증하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제9권1호
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• pp.263-278
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• 1999

Computer with various powerful functions has profound potential for mathematics instruction and learning. As computer technology progress, its applicability to mathematics education become more comprehensive. Not only its functional development but various psychological positions also changed the way computer technology utilized in mathematics education. In behaviorist's perspective, computer viewed as a teaching machine and constructivist viewed computer as microworld where students could explore various mathematical contents. Both theoretical positions emphasized individual aspect of learning because behaviorist tried to individualize learning using computer and constructivist focused on the process of individual construction. But learning is not only a individual event but also a social event. Therefore we must take social aspect into account. This is especially important when it comes to computer based learning. So far, mathematics loaming with computer weighed individual aspect of loaming. Even in microworld environment, learning should be mediated by teacher and collaborative learning activities. In this aspect, the roles of teacher and peers are very important and socio-cultural perspective sheds light on the computer based learning. In socio-cultural perspective, the idea of scaffold is very important in learning and students gradually internalize the social dimension and scaffolding is gradually faded. And in the zone of proximal development, teacher and more competent peers guide students to formulate their own understanding. In sum, we must take following points into account. First of all, computer should not be viewed as a medium for individualized teaming. That is, interaction with computer should be catalyst for collaborative activities with peers. So, exploration in computer environment has to be followed by small group activities including small group discussion. Secondly, regardless of the role that computer would play, teacher should play a crucial role in computer based learning. This does not mean teacher should direct every steps in learning process. Teacher's intervention should help student construct actively. Thirdly, it is needed to conceptualize computer in learning situation as medium. This would affect learning situation and result in the change of pre-service and in-service teacher training. Computer to be used effectively in mathematics classroom, researches on assessment of computer based learning are needed.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.137-143
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• 2014

스마트 교육은 정보형 인재에서 창의형 인재로 변화되는 현대사회에서 스마트화, 자동화 교육을 통해 창의적인 스마트 인재를 양성하는 교육 혁명이라 할 수 있다. 즉, 지식정보화와 스마트 기기의 출현 등으로 점차 개인별 능동적 맞춤형 교육 방식으로 교육 패러다임이 변화하고 있으며 이를 반영하는 교육 방식이라 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트 교육 환경을 구현하기 위한 기반 기술 체계를 설계한 것으로 클라우드 컴퓨팅과 N 스크린 기반의 차세대 스마트 교육 시스템을 연구하였다. 이를 위해 스마트 미디어 환경에서 교육적 기능과 특징 분석을 기반으로 스마트 교육 시스템의 활용 방안을 극대화시킨 시스템 설계를 연구하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.368-391
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• 2018

Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.20-27
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• 2020

Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.

• 한국문헌정보학회지
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• 제11권
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• pp.43-75
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• 1984

Information science is the study how in formation is transferred and all the intermediate steps of collecting, organizing, interpreting, storing, retrieving, disseminating and trans foming information. Professional education means the transfer of knowledge, the development of cognitive abilities and the infusion of professional attitudes. Training may be defined as practice-based instruction in the development and use of professional skills. Each is affected by the confluence of social, economic and technological realities of the environment where the learning takes place. We have witnessed controversy about methods of curriculum revision and change. Should information science courses be added to the traditional library science curriculum or should the new approaches be integrated within the subject matter of each individual course? The article is based upon the assumption that education for librarianship is at a turning point. To provide this information, 25 curricula of colleges and universities were analysed to assist in the study. Also 32 information professionals were asked to assist in the study. In the experimental part of this study, curricula based on the education and training of library and information profession als were examined. The most frequently offered compulsory course 'Introduction to Information Science' exposes students to a new way of looking at library and information problems. Information retrieval, library automation, computer programming, data processing, indexing and abstraction, communication, system analysis has offered. These indicate a curriculum slowly shift from traditional librarianship to an emphasis on computerization and automation. Also from a questionnaire listing 58 events might influence library and information science education.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1111-1123
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• 2023

원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.107-116
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• 2004

본 연구는 초 중등학교 교사들이 ICT를 활용한 프로젝트기반학습(Project-Based Learning) 연수를 참여한 후 수업에 ICT를 어떤 방식으로 어느 정도 활용하는지와 이 과정에서 ICT 활용을 촉진하는 환경 조건들에 대한 교사들의 인식을 조사하였다. 연구 걸과에 따르면 연수 후 수업에서 프로젝트기반학습의 수업 적용도와 수업 진행을 위한 준비 활동에 대한 변화가 있었으며, ICT활용 수업을 하지 못한 교사들의 경우, 적용을 못하는 가장 큰 이유는 수업 계획 및 준비를 위한 시간의 부족이었다. ICT의 활용을 촉진하는 환경 조건들에 대해서 교사들은 현 상태를 불편하게 인식하고 있지 않으며 시간과 보상을 주요 부족 요인으로 인식하였고, 정보통신기술 활용 교육을 위한 지식과 기능, 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 휴먼웨어(자원), 참여의식, 제도적, 행정적, 인력 뒷받침(위임), 지도력에 대해서는 어느 정도 갖추어져 있다고 응답했다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권5호
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• pp.359-364
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• 2010

The purpose of the brain-computer (machine) interface (BCI or BMI) is to provide a method for people with damaged sensory and motor functions to use their brain to control artificial devices and restore lost ability via the devices. Functional electrical stimulation (FES) is a method of applying low level electrical currents to the body to restore or to improve motor function. The purpose of this study was to develop a SSVEP-based BCI rehabilitation training system with FES for spinal cord injured individuals. Six electrodes were attached on the subjects' scalp ($PO_Z$, $PO_3$, $PO_4$, $O_z$, $O_1$ and $O_2$) according to the extended international 10-20 system, and reference electrodes placed at A1 and A2. EEG signals were recorded at the sampling rate of 256Hz with 10-bit resolution using a BIOPAC system. Fast Fourier transform(FFT) based spectrum estimation method was applied to control the rehabilitation system. FES control signals were digitized and transferred from PC to the microcontroller using Bluetooth communication. This study showed that a rehabilitation training system based on BCI technique could make successfully muscle movements, inducing electrical stimulation of forearm muscles in healthy volunteers.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.57-64
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• 2021

본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.