• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.1225-1234
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• 2013

지속적인 화석연료의 사용으로 온실가스의 배출량이 증가되어 지구온난화 현상이 발생함에 따라 이를 막으려는 국내 외 움직임이 활발하게 전개되고 있다. 그에 따른 국내의 에너지절약정책 실현과 관련하여 에너지소비율이 높은 건물부문은 에너지감축 잠재량이 산업, 수송 등 다른 부문에 비해 가장 큰 부문이다. 효과적인 에너지감축의 최선책으로 효율적인 에너지절약설계 및 최적의 에너지수요관리를 위해 건물의 에너지 사용에 대한 통합데이터가 필요하나 기존 통계데이터는 대부분 공급통계 데이터를 기반으로 하고 있어 활용에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 단일건물은 아니지만 에너지 다소비군인 공동주택이라는 부분적인 수요단의 실시간으로 생성 저장되는 에너지사용량 데이터를 수집하고 에너지소비에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 통계 분석함으로써 향후 건축물 또는 시설의 에너지 및 비용상승이 없는 최적의 에너지절약설계와 효율적이고 안정된 에너지수요관리를 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.85-93
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• 2011

본 논문에서는 서울 목동에 운영 중인 PLC기반 통합원격검침시스템의 기능 요소별 역할을 분석하고 취약한 부분에 대해서는 개선 항목을 제시하였으며 수집된 에너지 사용량인 검침 데이터를 분석하여 사용자의 비정상적인 생활을 추정할 수 있는 방법을 연구하였다. 검침 데이터의 고주파 성분을 제거한 후 원본 그래프와 비교하여 변환 전의 데이터 그래프특성을 보유하고 있는지 확인하였다. 시험 결과 전체 주파수 대역이 포함된 원본 데이터 그래프에 비해서 저주파 대역만 선택하여 역변환 처리과정을 거친 그래프가 원본 데이터의 그래프 특성을 유지하면서 단순하고 매끄러운 곡선 형태를 가지고 있었다. 이 특성을 다르게 해석하면 변환 전 검침 데이터 특성 그래프는 시간영역의 순시유틸리티 사용량의 평균치 데이터로 비정상적인 소비상태를 결정하기에 부적합한 형태였지만, 주파수처리를 거친 신호는 유틸리티의 소비상태를 단순하면서 직관적인 판단이 가능한 형태를 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-77
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• 2014

본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.9-16
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• 2020

음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습모델을 적용하여 실험한 결과 'ㅏ' 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권1호
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• pp.17-26
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• 2008

본 논문에서는 WSN(wireless sensor networks)과 RFID(radio frequency identification) 시스템을 통합하여 이용할 수 있는 통합 RFID 미들웨어에서의 효과적인 캐슁 기법을 제시한다. 통합 RFID 미들웨어가 운영되는 환경은 연결된 RFID리더로부터 대규모의 데이터가 입력되고, 다수의 무선 센서로부터 끊임없이 데이터가 입력되는 상황을 가정하고 있으며 또한 특정 목적을 위해 과거에 센서로부터 입력되어 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터도 활용될 수 있음을 가정하고 있다. 따라서 캐슁 기능을 구비한 특정 미들웨어 레이어에서 센서 노드로부터 수신되는 연속 데이터와 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터에 대한 신속한 질의 및 응답을 위한 효율적 데이터 처리가 절실히 요구된다. 이를 위하여 본 논문에서 제안되는 캐슁 기법은 기존의 캐슁 기법 기반으로 통합 RFID 미들웨어에 특화하여 데이터 처리의 효율을 높이기 위하여 두가지 방법을 제시하고 있으며, 이는 처리 데이터의 유형에 따라 DSC(data stream cache)와 HDC(history data cache) 로 구분된다. 제안된 캐슁 기법은 다양한 파라미터를 이용한 실험을 통하여 신속한 질의 및 응답이 이루어짐을 보여주고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.945-953
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• 2006

The researchers in the field of cognitive science and learning science suggest that the teaching activity induces the elaborative and meaningful learning. Actually, lots of research findings have shown the beneficial effect of learning by teaching such as peer tutoring. But peer tutoring has some limitations in the practical learning context. To overcome some limitations, the new concept of "learning by teaching" through the agent called Teachable Agent. The teachable agent is a modified version of traditional intelligent tutoring system that assigns a role of tutor to teach the agent. The teachable agent monitors individual difference and provides a student with a chance for deep learning and motivation to learn by allowing them to play an active role in the process of learning. That is, The teaching activity induces the elaborative and meaningful learning. This study compared the effects of our teachable agent, KORI, and peer tutoring on the cognition and motivation. The field experiment was conducted to examine whether learning by teaching the teachable agent would be more effective than peer tutoring and reading condition. In the experiment, all participants took 30 minutes lesson on rock and rock cycle together to acquire the base knowledge in the domain. After the lesson, participants were randomly assigned to one of the three experimental conditions; reading condition, peer tutoring condition, and teachable agent condition. Next, participants of each condition moved into separated place and performed their own learning activity. After finishing all of the learning activities in each condition, all participants were instructed to rate the interestingness using a 5-point scale on their own learning activity and leaning material, and were given the comprehension test. The results indicated that the teachable agent condition and the peer tutoring condition showed more interests in the learning than the reading condition. It is suggested that teachable agent has more advantages in overcoming the several practical limitations of peer tutoring such as restrictions in time and place, tutor's cognitive burden, unnecessary interaction during peer tutoring. The applicability and prospects of the teachable agent as an efficient substitute for peer tutoring and traditional intelligent tutoring system were also discussed.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.99-106
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• 2020

성공적인 외국어 학습을 위해 필요한 요소 중 하나로 자기효능감이 주목받아 왔지만, 이와 관련된 연구 중 다수는 중등학교 학생들을 대상으로 수행된 연구들이다. 본 연구는 영어 독해와 작문 중심의 교양영어프로그램이 대학 신입생들의 자기효능감에 미치는 영향을 살펴보았다. 자료 수집을 위하여 교양영어프로그램을 수강하는 중급반 학생을 대상으로 사전-사후 설문을 실시하였고, 해당 학생들을 지도하는 교수자들을 대상으로 영작 지도 유형을 파악하기 위한 인터뷰도 실시하였다. 학생들의 자기효능감의 사전-사후 차이를 살펴보기 위하여, 대응표본 t-test로 분석하였으며, 일원분산분석으로 교수자의 지도 유형에 따른 차이가 있는지를 통계적으로 확인하였다. 그 결과, 독해·작문 중심의 교양영어프로그램이 중급반에서 영어를 학습하는 학생들의 자기효능감에 긍정적인 영향을 미쳤고, 교수자의 영작과제 부여 횟수와 운영방식에 따른 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로, 신입생을 대상으로 하는 교양영어 수업에서 학습자들의 성공적인 학습 경험을 높일 수 있는 다양한 유형의 과제 개발과 효과적인 교수자의 피드백 방식 등에 대한 후속 연구가 필요하며, 이는 학습자의 자기효능감을 높이는 데에 있어서 보다 효과적인 교양영어 수업 모델 개발로 이어질 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.737-747
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• 2012

최근 들어, 기존 계량기에서의 원격 자동 검침을 지원하기 위한 영상 기반 계량기 데이터 숫자 인식에 대한 관심이 증대되고 있다. 성공적인 숫자 인식을 달성하는 데 숫자 분할은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 다양한 조명하의 다양한 계량기들에 대해서 잘 수행되는 효과적인 계량기 숫자 분할 방법을 제안한다. 제안된 계량기 숫자 분할 방법은 먼저 계량기 전체 숫자 영역을 정교한 관심영역으로 검출하고, 이후 검출된 관심영역에서 각 숫자를 분할하는 2단계로 구성된다. 정교한 관심영역 검출은 조명 개선 전처리 후에 수평 라인 세그먼트를 이용한 개략적 관심영역 추출, 이진화후 수직 및 수평 투영을 이용한 클리핑을 통한 개략 관심영역 정교화 등의 과정으로 처리된다. 검출된 관심영역에서의 숫자 분할은 '숫자 구역 수직 분할' 및 '수직 분할된 각 숫자 구역에서의 숫자 분할' 등의 2개 과정을 통해 안정적으로 분할되도록 처리된다. 저대비, 저저도, 음영, 포화 등 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 분할 방법을 평가하고, 제안방법이 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 타입에 대해서 계량기 숫자를 효과적으로 잘 분할함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.513-525
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• 2006

XML 키워드 검색에서의 검색 결과는 일반적으로 질의 키워드를 모두 포함하는 원소 중 가장 구체적 원소들로 정의된다. 키워드 검색의 정확도 향상을 위하여 XML 원소의 레이블과 온톨로지, 개념모델, 시소러스 둥의 의미 정보가 사용되고 있다. 본 논문에서는 의미 정보를 이용하여 검색 결과로 반환 가능한 개념들이 정의되고 사용자가 검색하려는 개념이 해석 가능할 경우 효율적 질의 처리를 위한 계층 인덱스를 제안한다. 계층 인덱스는 각 키워드 포스팅의 XML 원소들을 원소가 속한 개념들의 상하 관계에 따라 구별하여 저장하고, 검색 결과 산출 가능성이 있는 개념에 속한 원소들만을 선별적으로 읽어서 제한된 조합으로 질의 결과 후보가 되는 최소 공통 선조들을 산출할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 계층 인덱스의 구성 원리와 구성 방법, 계층 인덱스를 이용한 질의 처리 방법을 기술한다. DBLP의 XML문서와 INEX2003의 XML 문서 집합을 이용한 실험에서 의미 기반 계층 인덱스는 우수한 성능을 나타내었다.