• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.631-639
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• 2017

기술공학 분야 직업훈련에서 체험, 실습 중심의 학습을 위한 가상훈련 콘텐츠 개발과 활용이 증가하고 있다. 가상훈련은 실제 장비, 작업 환경과 유사한 학습 환경에서 반복적으로 안전하게 교육이 가능하고, 이는 학습자들이 실제 작업 현장에서 장비를 구동하는 데에 도움이 된다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용하여 이론 학습과 다양한 상황에서의 실습이 가능한 "토탈스테이션과 GNSS를 이용한 측량" 콘텐츠를 개발하고, 이에 대한 사용자 경험을 탐색하고자 하였다. 사용자들은 본 콘텐츠에 높은 흥미와 몰입감, 인지된 학습 효과성, 만족도를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.491-497
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• 2019

글로벌 사회로 발전함에 따라 외국어를 능숙하게 말하고 싶어하는 사람들이 많아지고 있다. 능숙하게 말하기 위해서는 말하는 훈련을 충분히 가져야 하는데 이때 대화 상대방을 필요로 한다. 최근에는 음성 인식 정보 기술의 발달로 인하여 대화 상대방의 인간이 없어도 외국어 말하기 훈련을 수행하는 시스템 개발이 가능할 것으로 기대되고 있다. 이에 본 연구에서는 외국어 말하기 훈련 교육을 위한 테스트베드 시스템을 개발하고 초등학교 수업에 적용하였다. 초등학생에게 영어 대화 상황을 제시하고 말하기 훈련을 실시하도록 하였다. 그 후, 시스템에 대한 만족도와 지속적인 활용 가능성을 조사하였다. 본 연구에서 개발한 시스템을 이용하면 외국어 말하기 학습 훈련에 도움이 된다는 점을 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.225-234
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• 2019

Deep learning has become increasingly popular in both academic and industrial areas nowadays. Various domains including pattern recognition, Computer vision have witnessed the great power of deep neural networks. However, current studies on deep learning mainly focus on quality data sets with balanced class labels, while training on bad and imbalanced data set have been providing great challenges for classification tasks. We propose in this paper a method of data analysis-based data reduction techniques for selecting good and diversity data samples from a large dataset for a deep learning model. Furthermore, data sampling techniques could be applied to decrease the large size of raw data by retrieving its useful knowledge as representatives. Therefore, instead of dealing with large size of raw data, we can use some data reduction techniques to sample data without losing important information. We group PCB characters in classes and train deep learning on the ResNet56 v2 and SENet model in order to improve the classification performance of optical character recognition (OCR) character classifier.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.803-807
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• 2009

The bobsleigh is a winter sport which use a sled to slide down an ice-covered course. There is a big expectation for having a training environment and being able to train year round. At present, training is very limited due to the season or course facilities. A variety of VR (Virtual Reality) equipment has been developed in recent years, and it is beginning to spread. We have also made our contribution in bobsleigh simulation. The reactive force applied in our bobsleigh simulation is much smaller than that of a real bobsleigh. This paper proposes a method to enhance reactive force of bobsleigh simulation in real time. The reactive force is magnified instantly in the physically-based simulation. The Laplacian filter is applied to the sequence of reactive force, this technique is often used in the field of image processing. The simulation is comprised of four large scale surround screens and a 6-D.O.F. (Degree Of Freedom) motion system. We also conducted an experiment with several motion patterns to evaluate the effectiveness of enhancement. The experimental results proved useful in some cases.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.395-404
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• 2013

In order to classify a web page as being benign or malicious, we designed 14 basic and 16 extended features. The basic features that we implemented were selected to represent the essential characteristics of a web page. The system heuristically combines two basic features into one extended feature in order to effectively distinguish benign and malicious pages. The support vector machine can be trained to successfully classify pages by using these features. Because more and more malicious web pages are appearing, and they change so rapidly, classifiers that are trained by old data may misclassify some new pages. To overcome this problem, we selected an adaptive support vector machine (aSVM) as a classifier. The aSVM can learn training data and can quickly learn additional training data based on the support vectors it obtained during its previous learning session. Experimental results verified that the aSVM can classify malicious web pages adaptively.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권4호
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• pp.105-112
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• 2022

최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.321-339
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• 2017

In this work, we are interested in the extraction of areas of interest from satellite images by introducing a MO-TRIBES/OC-SVM approach. The One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) is based on the estimation of a support that includes training data. It identifies areas of interest without including other classes from the scene. We propose generating optimal training data using the Multi-Objective TRIBES (MO-TRIBES) to improve the performances of the OC-SVM. The MO-TRIBES is a parameter-free optimization technique that manages the search space in tribes composed of agents. It makes different behavioral and structural adaptations to minimize the false positive and false negative rates of the OC-SVM. We have applied our proposed approach for the extraction of earthquakes and urban areas. The experimental results and comparisons with different state-of-the-art classifiers confirm the efficiency and the robustness of the proposed approach.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.715-716
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• 2015

최신 IT 기술 변화의 중심점에 있는 3D 가상현실이란, 어떤 특정한 환경이나 상황을 컴퓨터로 만들어서, 그것을 사용하는 사람이 마치 실제 주변 상황 환경과 상호작용을 하고 있는 것처럼 만들어 주는 인간-컴퓨터 사이의 인터페이스를 하는 컴퓨터 프로그래밍 기법이다. 이처럼 무한한 가능성을 가진 3D 가상현실을 이용한 여러 가지 프로젝트가 쏟아져 나오고 있다. 현재 의학에 관한 실습 지식을 배우는데 있어서 장비 및 상황이 여의치 않은 경우가 많다. 위와 같은 필요성을 기본으로 하여, 본 논문에서는 가상현실을 기반으로 만든 간단한 의학시술 과제를 통해 교육생들이 실습해보고 기본적인 실습 흐름 및 의학 지식을 습득할 수 있는 간호 교육 시뮬레이션을 개발하였다. 환자의 상태와 병명을 표기해주며 위 환자에게 투여할 수 있는 약에 대한 선택을 교육생에게 주어준다. 교육생은 환자에게 투여할 약을 선택하고 투약할 약의 양을 조절하며, 마지막으로 투약하는 방법에 대해서 선택지를 통해 선택한다. 가상현실을 통해 몰입감을 높일 수 있어 간호교육에 효율적이다.

• 전기학회논문지
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• 제67권9호
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• pp.1146-1151
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• 2018

Recently, researches on the intelligence of electric power facilities have been trying to apply artificial intelligence techniques as computer platforms have improved. In particular, faults occurring in substation should be able to quickly identify possible faults and minimize power fault recovery time. This paper presents fault location technique for 154kV substation using neural network. We constructed a training matrix based on the operating conditions of the circuit breaker and IED to identify the fault location of each component of the target 154kV substation, such as line, bus, and transformer. After performing the training to identify the fault location by the neural network using Weka software, the performance of fault location discrimination of the designed neural network was confirmed.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.140-144
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• 2021

The article considers aspects of improving the quality of training of specialists based on the use of modern information and communication technologies in the educational process; the use of teaching methods and, as a result, an increase in the creative and intellectual components of educational activities; integration of various types of educational activities (educational, research, etc.); adaptation of information technology training to individual the characteristics of the student; ensuring continuity and consistency in learning; development of information technologies for distance learning; improving the software and methodological support of educational process.