• 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.7-21
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• 1999

This paper proposes an improved training procedure in speech recognition based on the continuous density of the Hidden Markov Model (CDHMM). Of the three parameters (initial state distribution probability, state transition probability, output probability density function (p.d.f.) of state) governing the CDHMM model, we focus on the third parameter and propose an efficient algorithm that determines the p.d.f. of each state. It is known that the resulting CDHMM model converges to a local maximum point of parameter estimation via the iterative Expectation Maximization procedure. Specifically, we propose two independent algorithms that can be embedded in the segmental K -means training procedure by replacing relevant key steps; the adaptation of the number of mixture Gaussian p.d.f. and the initialization using the CDHMM parameters previously estimated. The proposed adaptation algorithm searches for the optimal number of mixture Gaussian humps to ensure that the p.d.f. is consistently re-estimated, enabling the model to converge toward the global maximum point. By applying an appropriate threshold value, which measures the amount of collective changes of weighted variances, the optimized number of mixture Gaussian branch is determined. The initialization algorithm essentially exploits the CDHMM parameters previously estimated and uses them as the basis for the current initial segmentation subroutine. It captures the trend of previous training history whereas the uniform segmentation decimates it. The recognition performance of the proposed adaptation procedures along with the suggested initialization is verified to be always better than that of existing training procedure using fixed number of mixture Gaussian p.d.f.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.175-182
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• 2019

이 연구는 경찰관에게 실시한 기본인명소생술 훈련의 효과를 증명하기 위해 실시되었고, 연구대상자는 K 경찰관 중 10명의 실험군과 10명의 대조군으로, 교육프로그램은 60분 이론과 30분 실습을 포함하였다. 기본인명소생술 술기 측정은 미국심장협회에서 제시한 응급 심혈관 치료의 가이드라인을 따랐다. 결과는 다음과 같다. 실험군에서 현장확인기술, 1차 평가수행기술 및 기본인명소생술 능력(심장압박, 인공호흡, 의학적 평가)이 대조군에 비하여 높게 나타났다. 결론적으로, 이 연구결과는 시뮬레이션 교육프로그램이 전통적인 이론실습강의보다 경찰관의 임상술기능력을 향상시키는데 효과적이라는 것을 증명하였다. 그러므로 시뮬레이션 교육프로그램을 심정지 응급치료에 대한 교육프로그램으로 적용하는 것을 제안한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1015-1024
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• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.189-200
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• 2015

오늘날 많은 IT 관련 분야에서 컴퓨터 그래픽스 기술이 사용되고 있다. 더욱이 3D 프린터, Head Mount Display, VR & AR 등 컴퓨터 그래픽스와 밀접하게 관련된 분야에 대한 수요가 급증하고 있다. 앞으로 컴퓨터 그래픽스 분야는 더욱 전문화되고 이에 따른 인력의 수요도 증가할 것이다. 그러나 그래픽스 분야가 수학적 배경지식을 많이 요구하기 때문에 접근성이 낮고, 수요에 비해 이를 전공한 사람과 전문가의 숫자가 적다. 만약 그래픽스 프로그래밍을 쉽게 배울 수 있는 환경을 제공하다면, 컴퓨터 그래픽스 분야 인력 양성에 도움이 될 것이다. 따라서 이 논문에서 그래픽스 이론을 분석하여 초심자도 체계적이고 쉽게 배울 수 있는 교육용 소프트웨어 모델을 제시한다. 웹과 블록을 이용한 설계를 통해 접근성과 직관성을 높이고, 이론적인 내용을 중점적으로 학습할 수 있는 환경을 구축하는 방법을 제안한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.59-69
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• 2007

이 연구에서는 과학실험의 새로운 방법으로 학교현장에서 도입 단계에 있는 컴퓨터를 기반으로 하는 MBL실험에 대하여 초 중 고 교사들의 인식을 조사하였다. 이를 위해 초 중 고등학교의 과학교과서에 나오는 실험 주제 중 MBL(microcomputer based laboratory) 실험으로 대체할 수 있는 실험주제를 세 가지씩 선정 하여 초 중 고등학교 과학 교사들에게 연수를 실시한 후 MBL실험 연수 내용 MBL실험기대효과 연수 후 MBL실험 적용 의지에 대하여 설문조사를 실시하였다 연구 결과, 초 중 고등학교 교사 모두 MBL실험 연수가 매우 유익하고 유용하다고 생각하였으나 연수내용 수준에 대하여 약간 높게 생각하였다. 또한 MBL실험에 대한 기대효과로는 컴퓨터를 이용하는 MBL실험은 정확하고 빠르게 데이터를 수집하고 처리 할 수 있어 실험 시간을 단축할 수 있으며, 단축된 실험시간을 실험결과를 분석하고 토론하는 활동에 활용할 수 있어서 올바른 개념 형성과 그래프 해석 능력 및 탐구력 신장에 효과적일 것이라고 생각하였다. 그러나 실험기구 조작 능력 향상에는 효과적이라고 생각하지 않았다. 또한 대부분의 교사들은 연수 후에 과학실험 수업에 바로 이용하려는 의지가 높게 나타났으나, 새로운 교육과정에 도입하기 위해서는 MBL실험을 위한 도구 구입과 낙후된 실험실 여건, 교사 연수 기회 부족 등이 장애라고 지적하였다. MBL실험의 확장 적용을 위해서는 MBL실험 도구의 단가를 낮추기 위한 기술 개발 및 각종 센서의 제작 보급과 함께 MBL실험 자료 개발과 교사연수가 확대되어야 할 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.260-269
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• 2022

본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.1-14
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• 2024

While text-to-image models have made remarkable progress in image synthesis, certain models, particularly generative diffusion models, have exhibited a noticeable bias to- wards generating images related to the culture of some developing countries. This paper introduces an empirical investigation aimed at mitigating the bias of image generative model. We achieve this by incorporating symbols representing Saudi culture into a stable diffusion model using the Dreambooth technique. CLIP score metric is used to assess the outcomes in this study. This paper also explores the impact of varying parameters for instance the quantity of training images and the learning rate. The findings reveal a substantial reduction in bias-related concerns and propose an innovative metric for evaluating cultural relevance.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.191-203
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• 2015

언어학습에서 어휘는 가장 필수적이고 기본이 되는 단위임에도 불구하고 교육현장에서는 학생들에게 어휘를 지도하고 별도의 학습시간을 제공하는 경우는 매우 드물다. 어휘를 습득한다는 것은 소리 내어 말하고 듣는 과정을 통해 이루어진다. 눈으로 내용을 이해하고 암기하는 전통적인 언어 습득 방식은 분명 한계가 있을 수밖에 없다. 본 논문에서는 학습자 특성을 고려한 인지전략과 음성인식을 기반으로 한 Speaking 중심의 학습 방법을 연구하여 초등 영어 어휘 습득을 위한 인지전략 기반의 Speaking Training system을 설계하고 구현하였으며, 초등학교 5학년 두 개 학급을 선정하여 수준 테스트 후 실험 그룹과 비교 그룹으로 각각 편성하여 분석한 결과 학습자의 동기부여와 성취감을 높임으로써 학습자의 소리 영어 중심의 어휘 습득을 강화할 수 있었고, 학력향상 뿐만 아니라 학습참여도, 과제수행 정도, 흥미도 등의 자기주도적 능력까지도 향상시킬 수 있다는 놀라울만한 성과가 있었다. 본 연구를 통해 학생들의 실용적인 영어 말하기 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.

• Safety and Health at Work
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• 제10권1호
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• pp.95-102
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• 2019

Background: In a cluster-randomized trial, the Safety and Health Involvement For Truck drivers intervention produced statistically significant and medically meaningful weight loss at 6 months (-3.31 kg between-group difference). The current manuscript evaluates the relative impact of intervention components on study outcomes among participants in the intervention condition who reported for a post-intervention health assessment (n = 134) to encourage the adoption of effective tactics and inform future replications, tailoring, and enhancements. Methods: The Safety and Health Involvement For Truck drivers intervention was implemented in a Web-based computer and smartphone-accessible format and included a group weight loss competition and body weight and behavioral self-monitoring with feedback, computer-based training, and motivational interviewing. Indices were calculated to reflect engagement patterns for these components, and generalized linear models quantified predictive relationships between participation in intervention components and outcomes. Results: Participants who completed the full program-defined dose of the intervention had significantly greater weight loss than those who did not. Behavioral self-monitoring, computer-based training, and health coaching were significant predictors of dietary changes, whereas behavioral and body weight self-monitoring was the only significant predictor of changes in physical activity. Behavioral and body weight self-monitoring was the strongest predictor of weight loss. Conclusion: Web-based self-monitoring of body weight and health behaviors was a particularly impactful tactic in our mobile health intervention. Findings advance the science of behavior change in mobile health intervention delivery and inform the development of health programs for dispersed populations.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권2호
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• pp.9-15
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• 2017

According to a recent survey, most elementary and secondary school students nationwide are stressed out by their academic records. Furthermore most of high school students in Korea have to study under the great duress. Some of them who can't overcome the academic stress finalize their life by suiciding. A study has found that it is one of the leading causes of stimulating the thought of committing suicide in Korean high school students. So it is necessary to reduce the high school student's suicide rate. Main content of this research is to implement a personalized music recommendation system. Music therapy can help the student deal with the stress, anxiety and depression problems. Proposed system works as a therapist. The music choice and duration of the music is adjusted based on the student's current emotion recognized automatically from EEG. If the happy emotion is not induced by the current music, the system would automatically switch to another one until he or she feel happy. Proposed system is personalized brain music treatment that is making a brain training application running on smart phone or pad. That overcomes the critical problems of time and space constraints of existing brain training program. By using this brain training program, student can manage the stress easily without the help of expert.