• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.222-224
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• 2022

객체 분할 분야의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 응용들은 성능을 향상하기 위하여 STOA 기법들이 사전학습하여 배포한 하이퍼파라미터와 모델을 통해 학습하는 전이학습 방법을 사용한다. 이 과정에서 사용되는 커스텀 데이터 셋들은 Ground Truth 정보를 생성하기 위한 라벨링 작업에서 시간이나 라벨러등의 많은 자원을 필요로 한다. 본 고에서는 딥러닝 신경망에서 사용되는 커스텀 데이터 셋 구축을 위하여 시간이나 라벨러등의 자원을 적게 사용할 수 있도록 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축 방법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1524-1534
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• 2022

This study proposes the classification model of Minhwa genre based on object detection of deep learning. To detect unique Korean traditional objects in Minhwa, we construct custom datasets by labeling images using object keywords in Minhwa DB. We train YOLOv5 models with custom datasets, and classify images using predicted object labels result, the output of model training. The algorithm consists of two classification steps: 1) according to the painting technique and 2) genre of Minhwa. Through classifying paintings using this algorithm on the Internet, it is expected that the correct information of Minhwa can be built and provided to users forward.

• 한국식생활문화학회지
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• 제8권4호
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• pp.337-348
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• 1993

This study was carried out to investigate the succession patterns of dietary culture and to find out all the educational problems with female college students in both countries as the central figure. The results are as follows. The degree of knowledge acquisition about food of annual custom is 58% in Korea and 72% in Japan. What the rate of knowledge acquisition is high among both countries’ similar food of annual custom are ${\ulcorner}Seolnal(Gantan){\lrcorner}$, ${\ulcorner}Sambok(Doyonohi){\lrcorner}$, and ${\ulcorner}Chuseok(Tsukimi){\lrcorner}$. Cooking experience of festive food is 45% in Korea and 58% in Japan. Among both countries' common festive food what cooking experience is high in Korea are ${\ulcorner}Seolnal{\lrcorner}$ and ${\ulcorner}Chuseok{\lrcorner}$, which are over 97%. In Japan those are ${\ulcorner}Gantan{\lrcorner}$ and ${\ulcorner}Tsukimi{\lrcorner}$, which are over 80%. Regarding learning experience of festive food ${\ulcorner}Seolnal{\lrcorner}$ and ${\ulcorner}Gantan{\lrcorner}$ are beyond 80% and ${\ulcorner}Chuseok{\lrcorner}$ is 88%. In Japan ${\ulcorner}Tsukimi{\lrcorner}$ is 71% and ${\ulcorner}Omisoka{\lrcorner}$ is 85%. The learning sources of food of annual custom are parents and schools in common, and Korea has another learning sources, mass communication. Festive food that is cooked shows much similarity between two countries, but each country has originality. As common food of annual custom ${\ulcorner}Seolnal{\lrcorner}$ has nine kinds of food, ${\ulcorner}Sambok{\lrcorner}$ has three kinds, and ${\ulcorner}Chuseok{\lrcorner}$ has five kinds in Korea In Japan ${\ulcorner}Gantan{\lrcorner}$ has fourteen kinds of food, ${\ulcorner}Doyonohi{\lrcorner}$ has three kinds, and ${\ulcorner}Tsukimi{\lrcorner}$ has five kinds. The successive consciousness about food of annual custom is concentrated on a specific food in Korea. And Japanese consciousness is shown as an expansion-type on diverse food. Korean successive consciousness is 69.4% and Japanese consciousness is 82%. The higher the rate of knowledge acquisition, cooking experience, and learning experience are in both countries, the higher successive consciousness is. So we must note for the importance of home and school’s education.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.295-296
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• 2015

본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 정규 수업과 병행하여 운영된 수준별 맞춤형 프로그램에 참여한 학습자들의 프로그래밍 능력 향상을 평가하고자 한다. 수준별 맞춤형 프로그램으로 수준별 전공스터디와 피어 튜터링 프로그램을 운영하고, 참여 학생들이 별도 학습을 통해 얼마나 실력 향상이 되었는지 평가하기 위해 프로그램 참여자들과 비참여자들의 상대적인 성적 변화를 분석한다. 나아가 참여 학생들이 졸업 후의 취업률과 취업 분야 그리고 고용상태도 분석함으로써 학생들의 실력 향상이 원하는 분야로의 취업에 얼마나 기여했는지도 분석해본다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.468-474
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.

• 복식문화연구
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• 제28권2호
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• pp.166-180
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• 2020

This oral history study explores the past and present Japanese menswear custom-tailoring culture. Two master tailors with more than 50 years of experience and two young tailors with less than a year of experience were interviewed about the tailor training process and environment, working conditions, thinking and behavior, and societal and governmental efforts for vitalizing custom-tailoring. The results indicate, first, a 10-year apprenticeship was required in the past, whereas young tailors today must register for three-year professional tailoring classes. Tailors then and now have been trained in a similar sequence of pants, vests, and jackets. Second, regarding working conditions, tailors had to provide gratitude services to their masters for a few years, even after their training ended. In contrast, young tailors today must continue a probationary period after their three-year schooling; however, they experience difficulty with finding tailoring shops for their probation. Third, in terms of thinking and behavior, master tailors learned their trade to earn a living, whereas young tailors today entered the field due to their interests in it. In addition, young tailors want a systematic learning process, whereas master tailors learned their skills while on the job. Last, tailoring academies today are run by tailoring shops and societies. Career exploration programs are offered to elementary and middle school students by the Kobe government in association with the local tailoring society to provide tailoring experiences.

• International Journal of Contents
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• 제10권2호
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• pp.42-46
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• 2014

This study suggests a teaching-learning method to improve creative design abilities of students majoring in design. By suggesting a creative design-inducing (CDI) teaching-learning method process and a creative design-inducing (CDI) teaching-learning method, this study aims to expand creative thinking among students with the aim of producing produce creative output as well as improving the effectiveness of design teaching. It also presents a case of the teaching-learning method in a design-related department, the process of teaching where the new method is applied is also examined. The teaching method this study suggests has the following merits: First, it allows the teacher to use various tools depending on the creative thinking abilities of individuals. By providing students with custom-made teaching, the method motivates and focuses students during the lesson. Second, it is easier for students to generate creative ideas than with other teaching methods.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권32호
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• pp.363-381
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• 2013

본 논문은 모바일 웹 상에서 오프라인의 학습 내용을 복습 할 때 학습 동영상에 필요한 재학습 영역을 프레임 단위로 중요 영역만 캡처한다. 캡처된 프레임은 영상 중에서 진행된 학습 시간과 이미지의 형태로 저장하고 또한 설명에 대한 메모 기능을 함께 저장한다. 캡처 영역은 학습자에 필요한 영역만 재학습하는 학습자 중심의 맞춤형 시스템을 적용할 수 있다. 캡처 프로그램의 구성은 학습 순서에 상관없이 선택한 순서에 따라 프레임 단위 캡처로 사용자 중심의 스토리텔링형 학습을 적용할 수 있다. 캡처 시스템 효과는 전체 학습에 비해 학습 시간을 절약하고 학습자 중심의 프레임 재구성으로 맞춤형 학습에 따른 학습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 한다.

• 산학경영연구
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• 제21권2호
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• pp.111-136
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• 2008

균형성과표(BSC) 모형은 기업의 경영성과를 비재무적 지표로서 학습 및 성장성과, 내부 경영프로세스 성과, 고객성과, 재무적 지표로서 재무적 성과를 중심으로 측정하고 평가하는 통합적 성과 측정 시스템이다. 이러한 균형성과표(BSC) 모형은 재무적 성과 지표를 중심으로 기업의 경영성과를 측정하고 평가하는데 있어서 나타나는 한계를 보완하고 종합적으로 측정하고 평가함으로써 합리적인 기업의 성과를 예측하고 측정하는 평가시스템이다. 본 연구에서는 기업이 균형성과표(BSC) 모형을 도입하여 활용하는 경우 도입전과 후의 성과에서 유의미한 차이가 있는지를 구명하고, 비재무적 성과 지표와 재무적 성과 지표, 그리고 전반적인 경영성과 간의 영향관계를 분석하였다. 분석결과 균형성과표(BSC) 모형을 도입하여 활용하는 경우 기업의 학습 및 성장성과에 유의미한 차이가 분석되었으며, 비재무적 성과 지표들은 재무적 성과를 개선하여 전반적인 기업의 경영성과를 향상시키는 것으로 분석되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.73-78
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• 2021

As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.