• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.198-205
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• 2012

컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어의 기술의 발달에 따라 TV와 컴퓨터는 융합되어 경계가 모호해지는 추세일 뿐 만 아니라 디지털 HD방송의 도래는 TV의 교체를 가속화하고 화면은 대형화되는 추세이다. 진화된 TV는 네트워크와 연결되어 기존의 컴퓨터로 가능하였던 모든 작업이 가능해 지는 것과 쌍방향 통신을 위한 상호작용의 증가는 당연한 귀결이며, 그에 따라 대형화된 TV화면으로 인하여 가족 구성원이 모두 참여하여 즐길 수 있는 콘텐츠가 요구되는 등의 라이프스타일도 변화가 예상된다. 또한 TV와 연결되어 사용하는 게임기들은 동작인식을 하는 등의 기술이 적용되어 컨트롤러 조작에 구애를 받지 않고 소통이 가능하여 졌다. 반면에 대형화된 영상에서는 제한적이긴 하지만 현실세계에서 사용자가 경험적으로 체득한 공간감의 구현이 가능함에도 불구하고 이에 관한 기초연구는 이루어지지 않았다. 본 실험의 목표는 사용자의 물리적 경험을 고려한 상호작용 콘텐츠에서 사용자들의 몰입과 미치는 영향을 분석하고 콘텐츠에 대한 학습효과를 정량적으로 분석하는 것이다. 영상에서 사용된 디멘션이 사용자의 경험하고 체험한 형태와 유사할 때 몰입과 상호작용이 원활하게 이루어지는 것을 성취도 측정 결과와 개발된 몰입척도로 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.3-12
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• 2009

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발전에 따라 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육 지원서비스 분야는 교육의 주체가 되는 각 구성원에 따라 맞춤형 정보제공이요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교육 주체가 되는 각 구성원을 위한 맞춤 정보 서비스를 제공하기 위한 교육지원 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템의 구조는 모바일 에이전트들로 구성된 멀티에이전트시스템 플랫폼인 JADE(Java Agent DEvelopment framework)를 기반으로 한다. 또한 시스템에서 제공하는 응용 서비스에서 동작하는 모든 에이전트들을 설계하였고 이들간의 상호작용모델을 기술 하였다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서맞춤형교육지원시스템의수행성을검증하기 위해 학교 교실에서 교사, 학생 그리고 학부모와 관리자를 위한 서비스 응용으로 사용자의 역할에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 끝으로 맞춤형 교육지원 서비스에 따라 응용 서비스의 GUI를 통해 수행결과를 보였다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제1권1호
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• pp.61-79
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• 2011

This study purposed to discover whether or not academic libraries reflect these changing roles. We selected K University as the research target and surveyed user satisfaction of materials, staff services, facilities, electronic devices, media, and so on. The research findings are as follows: 1) the frequency of library visits of University K was on the high side, 2) the primary purpose of using the academic library was associated with learning or reading, therefore, the most used library spaces were related to that, 3) the most used library materials were 'general books', the most unused were 'reference books', 4) the most preferred way to obtain needed materials when failing to find wanted materials was 'Contact librarian'. A similar phenomenon occurred in terms of facility use, 5) university K's users were usually satisfied with the loan policy, 6) the rate of users who don't know whether there is user education was very high, the rate of users who have no experience with user education was extremely low. These research findings can be referenced by library management to improve libraries' service quality and take advantage of complex spatial configurations.

• 한국응급구조학회지
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• 제25권3호
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• pp.145-162
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• 2021

Purpose: The 2018 General survey of emergency assistance was conducted to examine the working conditions and welfare, including educational direction, interests, and awareness of work, of the fire department emergency medical technicians (EMT). This would be used as basic data for future policy directions. Methods: Among the fire-fighting officers in 16 cities nationwide, emergency rescue workers engaged in first-aid activities were targeted. With prior consent, a survey was conducted through electronic documents. Of the total 1,227 people, responses from 1,151 were finally analyzed, excluding 76 who did not respond appropriately. Results: The working conditions and welfare of 119 firefighters were moderate, but in the fields of education and interest, the learning according to the regulations was high. In particular, satisfaction with the scope of work was found to be below average. However, it was positive that it will play a role as a social safety net in the future and will converge with cutting-edge science. Conclusion: Although this study was a total investigation of the EMT survey, conducting an EMT survey on all fire fighters in Korea is difficult. Further research is needed, particularly on first-class emergency medical personnel who play a major role in 119 paramedics.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.82-88
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• 2020

With the development of medical care in the 21st century and the rapid development of the 4th industry, electronic devices and household goods taking into account the physical and mental aging of the silver generation have been developed, and apps related to health and health are generally developed and operated. The apps currently used by the silver generation are a form that provides information on diseases by focusing on prevention rather than treatment, such as safety management apps for the elderly living alone and methods for preventing diseases. There are not many apps that provide information on foods that have a direct effect and nutrients in that food, and research on apps that can obtain information about individual foods is insufficient. In this paper, we propose an app that analyzes food factors and provides self-medication for health promotion of the silver generation. This app allows the silver generation to conveniently and easily obtain information such as nutrients, calories, and efficacy of food they need. In addition, this app collects/categorizes healthy food information through a textom solution-based crawling agent, and stores highly relevant words in a data resource. In addition, wide deep learning was applied to enable self-medication recommendations for food. When this technique is applied, the most appropriate healthy food is suggested to people with similar eating patterns and tastes in the same age group, and users can receive recommendations on customized healthy foods that they need before eating. This made it possible to obtain convenient healthy food information through a customized interface for the elderly through a smartphone.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.328-337
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• 2021

석면, 벤젠과 같이 발암물질 1급인 미세먼지는 각종 질병에 원인이 되고 있다. 초 미세먼지 확산은 코로나 바이러스 확산의 중요한 원인중 하나이다. 본 논문은 2015년부터 2019년까지 서울시 평균 기온, 강수량, 평균 풍속등의 기상 데이터와 SO2, NO2, O3,등의 대기 환경 데이터를 기반으로 미세먼지와 초 미세먼지를 분석하고 예측한다. 계절별과 월별로 미세먼지와 초미세먼지 현황을 파악·분석하며 미세먼지를 예측하기 위해 기계학습 모델 중 선형회귀, SVM, 앙상블 모델을 이용하여 비교 분석하였다. 또한 미세먼지와 초 미세먼지 발생에 영향을 미치는 중요한 피쳐(속성)를 파악한다. 본 논문이 파악한 결과 3월에 가장 (초)미세먼지가 높았고, 8월에서 9월까지 (초)미세먼지가 가장 낮았다. 기상 데이터일 경우 (초)미세먼지에 가장 영향을 미치는 데이터가 평균 기온이며, 기상 데이터와 대기 환경 데이터일 경우 NO2가 (초)미세먼지 발생에 가장 크게 작용하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.637-646
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• 2022

본 논문은 한국어의 겹받침 발음에 대하여 베트남인 한국어 학습자와 한국인을 비교 연구하였다. 언어학적인 연구를 통하여 조사하고 분석한 겹받침 발음에 관한 여러 오류와 제시한 교육 방법에 대하여 공학적 특히 음성 신호처리의 분석 방법을 활용하여서 이런 연구 결과를 확인하였고 이에 우리는 본 논문에서 새로운 교육 방법을 제시하였다. 인공지능의 기계 학습에 많이 활용되고 있는 서포팅 벡터 머신 (supporting vector machine, SVM)을 사용하여서 베트남인 학습자의 발음과 한국인의 발음을 비교하였다. SVM의 초결정 평면을 구할 수 있다는 것은 베트남인 학습자의 겹받침 발음이 한국인의 발음과 차이를 보인다는 것이고, 그 반대라면 발음을 잘하고 있다는 것이다. 본 논문에서 우리가 제시한 새로운 교육 방법은 쓰기와 듣기로만 구성하는 것이 아닌 음성 신호의 시간 영역에서 파형과 그것에 대응하는 신호의 에너지 등과 같은 피교육자에게 보일 수 있는 것들을 포함하는 효율적인 발음 교육 방법이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.378-384
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• 2023

본 연구에서는 신경망포텐셜(Neural Network Potential)의 효율성과 정확도를 동시에 달성할 수 있는 기술자 벡터 조건을 도출하고자 한다. 소재 시스템은 단원소 소재인 실리콘으로 선정하였으며, 인공신경망 학습을 위한 원자 구조별 에너지 데이터는 밀도범함수이론 계산을 통하여 생성하였다. Behler-Parrinello 타입의 원자중심대칭함수를 기술자 벡터로 사용하였고, 다양한 벡터 길이에 대한 신경망포텐셜 생성 후 분자동역학 시뮬레이션에 적용하여 실리콘 소재의 구조 및 기계적 물성 재현성을 평가하였다. 실험 결과, 물성 재현 정확도를 유지하면서 학습 및 계산 효율성을 동시에 달성할 수 있는 기술자벡터의 최소 길이는 약 50이고, 소재의 기계적 물성이 이 길이에 더 큰 영향을 받으며, 같은 길이의 조건에서는 방사 대비 각도 방향 대칭함수를 더 반영하면 신경망포텐셜의 정확도가 올라감을 발견하였다. 이를 토대로 신경망포텐셜의 효율성과 정확도 동시 달성을 위한 최적의 기술자벡터 설정 가이드라인 제공이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.672-680
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• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.