• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권4호
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• pp.231-241
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• 2006

제어 가능하고 상황에 따라 반응하는 아바타의 제작은 컴퓨터 게임 및 가상현실 분야에서 중요한 연구 주제이다. 최근에는 아바타 애니메이션과 제어의 사실성을 높이기 위해 대규모 동작 캡처 데이타가 활용되고 있다. 방대한 양의 동작 데이타는 넓은 범위의 자연스러운 인간 동작을 수용할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만 동작 데이타가 많아지면 적절한 동작을 찾는데 필요한 계산량이 크게 증가하여 대화형 아바타 제어에 있어 병목으로 작용한다. 이 논문에서 우리는 레이블링(labeling)이 되어있지 않은 모션 데이타로부터 아바타의 행동을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 아바타를 애니메이션하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 Q-러닝이라는 기계 학습 기법에 기초하여 아바타가 동적인 환경과의 상호작용에 따른 시행착오를 통해 주어진 상황에 어떻게 반응할지 학습하도록 한다. 이 접근 방식의 유효성은 아바타가 서로 간에, 그리고 사용자에 대해 상호작용하는 예를 보임으로써 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.837-840
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• 2006

교육정보화에 따라 교수 학습 과정에서 정보통신기술이 통합적으로 사용되기 위한 교사교육의 개혁에 많은 노력을 기울이고 있으나, 여전히 교원양성기관에서는 교사가 수업과정에 정보통신기술을 적절하게 통합하여 사용할 수 있도록 준비시키지 못하고 있음이 지적되고 있다. 이와 같은 인식을 바탕으로 본 연구는 예비교사의 ICT(Information Communication and Technology) 활용 교육에 대한 능력 수준을 조사 분석하여 학교 현장에 나가서도 7차 교육 과정에 따라 ICT 활용 교수-학습을 전개할 수 있도록 기초 자료를 제공하기 위한 것이다. 본 연구는 공주대학교 사범대학에 재학중인 예비교사(대학 4학년)를 대상으로 설문을 실시하였으며 수집된 자료는 SPSS(Statistical Package for the Social Science) 12.0 프로그램을 이용하여 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.736-741
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• 2006

분류 시스템은 데이터 전처리 모듈, 학습모듈, 의사결정모듈로 구성되어 있으며 지능형시스템의 중요한 구성요소로 활용되어왔다. 특히 학습모듈은 사전정보를 제공하므로 분류를 위한 핵심 역할을 수행하여 왔다. 기존의 학습을 위한 기법은 주로 승자독점방식으로 데이터를 처리하므로 경계가 불명확한 대부분의 실세계 응용에 적합하지 못하다. 또한 학습 알고리즘에 필요한 데이터를 한꺼번에 준비해야 하지만 이는 일반적으로 가능하지 않은 경우가 많다. 이를 위하여 본 논문에서는 점증적 학습 퍼지신경망, FNN-I,를 이용한 적응 분류모델을 설계한다. 이 모델에서는 유용하게 정보를 표현하기 위하여 퍼지이론을 도입하고 계속적으로 모여지는 데이터를 가지고 점증적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제안된 모델을 컴퓨터 바이러스 분류를 위한 실제 데이터에 적용하여 점증적으로 학습할 수 있고 효과적으로, 새로운 바이러스 데이터를 분류할 수 있음을 보인다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.24-34
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• 2019

In this research, a practical deep learning framework to differentiate the lesions and nodules in breast acquired with ultrasound imaging has been proposed. 7408 ultrasound breast images of 5151 patient cases were collected. All cases were biopsy proven and lesions were semi-automatically segmented. To compensate for the shift caused in the segmentation, the boundaries of each lesion were drawn using Fully Convolutional Networks(FCN) segmentation method based on the radiologist's specified point. The data set consists of 4254 benign and 3154 malignant lesions. In 7408 ultrasound breast images, the number of training images is 6579, and the number of test images is 829. The margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself varied for training image augmentation. The training images were augmented by varying the margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself. The images were processed through histogram equalization, image cropping, and margin augmentation. The networks trained on the data with augmentation and the data without augmentation all had AUC over 0.95. The network exhibited about 90% accuracy, 0.86 sensitivity and 0.95 specificity. Although the proposed framework still requires to point to the location of the target ROI with the help of radiologists, the result of the suggested framework showed promising results. It supports human radiologist to give successful performance and helps to create a fluent diagnostic workflow that meets the fundamental purpose of CADx.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.245-251
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• 2022

In the context of the pandemic, educational institutions had to ensure an instant transition to remote technological models of communication within the new conditions of the educational environment. The purpose of the academic paper lies in determining the role of the communicative model of educational transformations in the realities of (post) modernity. The research methodology is based on a survey of 120 students from 10 higher educational institutions (HEIs) of Ukraine through an online form regarding the importance of live communication during a pandemic. Results. The communicative model changed significantly during the pandemic - the interaction was mainly due to technologies. The research has identified four communication models of educational transformations under the conditions of the pandemic, depending on learning models. The first traditional model of distance learning involves distance learning; the second model involves contact remote training using remote educational technologies; the third model is blended learning, which combines remote and traditional learning formats, synchronous and asynchronous modes of interaction; the fourth model is traditional contact training. The empirical study of the effectiveness of communication models proves that live communication remains extremely important for learning and understanding of educational materials by students, and technology has provided support for such communication. Along with this, seminars and video lectures with presentations combining live communication and communication technologies are as important as digital learning tools. The most effective teaching method for mastering and memorizing educational material was a live dialogue with a teacher at seminars in ZOOM, followed by individual written assignments on the studied topic.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.309-313
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• 2018

Design-Thinking 5 Step 기반 메이커 활동은 사용자의 상황에 공감하여 필요와 요구를 분석한 뒤, 이를 디자인에 적용시켜 사용자들에게 더 필요한 경험을 제공하기 위한 사용자중심의 디자인 접근 방식이다. 본 논문은 학습자의 의도에 따라 다양한 도구를 활용하여 만든 결과물을 다른 사람들과 공유하고 개방하는 것을 강조하는 메이커 교육의 가치와, 인간에 대한 관찰과 공감 그리고 사용자 중심의 결과물 도출이라는 Design-Thinking의 기본 마인드를 SW코딩 교육과정에 적용한 교수학습 방법을 제안한다. 이를 위하여 중등 교육과정에서 다루어지는 정보 교과교육 내용 중에서 코딩교육이 필요한 단원을 중심으로 Design-Thinking 기반의 교수학습 방법을 연구하였다. Design-Thinking 기반 교수학습 지도안으로 교육 전문가 집단을 대상으로 수업을 시연하고, 전문가들의 평가와 의견을 수집하고, 수집된 평가내용을 반영하여 교수학습 지도안을 수정하였다. Design-Thinking 5 step 기반의 SW코딩 교수학습은 학생들로 하여금 무한한 발상을 가능하게 하는 확산적 사고와 확산된 사고로부터 최적의 결정을 이끌어내야 하는 수렴적인 사고를 체득하기에 적합한 학습 기회가 될 것이라고 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.49-54
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• 2022

실감형 콘텐츠는 사용자의 오감을 극대화하여 실제와 유사한 경험을 제공하는 콘텐츠로 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등이 이에 속한다. 실감형 콘텐츠에서 사용자에게 실재감을 제공하기 위해서는 실제와 같은 시각적 이미지와 청각, 촉감 등을 제공해야 한다. 그러나 실감형 콘텐츠를 개발하기 위한 급격한 환경 변화로 인해 인력 양성 교육 전문가는 교육 과정 설계에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 실감형 콘텐츠 인재 양성 전문가에게 도움을 주기 위해 드론을 활용하여 실세계 측정 데이터를 취득·가공하고, 도출된 데이터를 VR/AR/MR에 적용하는 일련의 교육 과정을 제안한다. 설계 과정은 기업과 학생, 지역 사회에 대한 수요조사와 분석을 통해 교과과정을 구성한다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 인력 양성을 시도하려는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.75-81
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• 2010

연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1456-1462
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• 2016

본 논문에서는 규칙 기반의 4성부 합창 음악 생성 과정에 화성 진행 학습 모델을 적용해 보고자 한다. 제안하는 시스템은 32음의 멜로디를 입력으로 받아 다른 세 성부를 화성학의 규칙에 맞게 완성시켜 주며, 그 과정에서 사용하는 화성 진행을 CRBM 모델을 이용하여 예측한다. 학습 데이터는 화성학 교육 자료집에서 다수 발췌하였으며, 화성 진행을 조성에 독립적으로 추출하여 주어진 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다. 학습 모델을 적용한 결과물이 기존의 규칙 기반 4성부 합창 음악에 비해 보다 자연스러운 진행을 보임이 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.322-328
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• 2018

본 연구의 목적은 구글 클래스룸(GC)을 기반으로 문제중심학습(PBL)의 평가를 조사하는 것입니다. GC는 쉽고 자유로운 온라인 학습으로 최근 교육과 훈련에 중요한 역할을 하고 있다. 학생들은 아이디어와 자원을 공유하고, 도메인 전체에 걸쳐 지식을 적극적으로 전달하고 PBL의 주어진 문제에 대한 해결책을 연구하면서 점점 더 자기 주도적인 학습에 독립적이 된다. 학생들은 과제 페이지에서 제출일을 확인하고 클릭 한 번으로 과제를 시작할 수 있고 선생님은 과제 완료 여부를 빠르게 확인할 수 있으며 GC에서 점수를 바로 매길 수 있다. 본 연구에서는 GC를 기반으로 한 PBL의 평가를 설계하였다. 학생들은 주어진 자료를 읽고 과목의 목적을 파악하여 학습 문제를 조사한다. 그 후에 그들은 주제를 토론하고 보고서를 작성하여 연구 논문, 책, 인터넷 자료를 가지고 그것들을 공부한다. 연구 결과는 GC에 기반을 둔 PBL이 함께 학습하는 데 효과적이라는 것을 보여 주었다. 학생들은 PBL학습 환경에서 긍정적인 태도를 보였다. 이 연구는 GC에서 PBL평가의 개발이 가능하다는 것을 제안한다.