• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권4호
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• pp.155-160
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• 2016

The Pulse Coupled Neural Network (PCNN) is a kind of neural network models that consists of spiking neurons and local connections. The PCNN was originally proposed as a model that can reproduce the synchronous phenomena of the neurons in the cat visual cortex. Recently, the PCNN has been applied to the various image processing applications, e.g., image segmentation, edge detection, pattern recognition, and so on. The method for the image matching using the PCNN had been proposed as one of the valuable applications of the PCNN. In this method, the Genetic Algorithm is applied to the PCNN parameter learning for the image matching. In this study, we propose the method of the similar image rating using the PCNN. In our method, the Genetic Algorithm based method is applied to the parameter learning of the PCNN. We show the performance of our method by simulations. From the simulation results, we evaluate the efficiency and the general versatility of our parameter learning method.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.860-863
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• 2003

인터넷과 정보 통신 기술의 발달은 컴퓨터 응용 및 컴퓨팅 환경에 상당한 변화를 가져왔으며, 여러 분야에서 이들 기술이 응용되고 있다. 고도로 발전하고 있는 정보통신 기술이 교육분야에 적용 및 활용되어 기존의 교육 패러다임에 상당한 변화를 초래함으로써, 새로운 교육형태의 교육체계 구현을 통해 교육 현장에 커다란 기여를 하고 있다. 대표적인 것이 원격교육을 비롯한 e-learning, 가상교육시스템 등이 있다. 인터넷과 컴퓨터가 보편화된 현재, 많이 연구 제안되고 구현이 되어서, 실제로 온라인 상에서 실시간 혹은 비실시간으로 학습교육시스템들이 서비스되고 있다. 본 논문에서는 기존에 많이 제안된 e-Learning시스템에 협력학습의 개념을 도입하여 교수-학습자 뿐 아니라 학습자-학습자간에 상호작용을 극대화하고, 한발 더 나아가 웹을 통하여 교수의 강의 내용을 학습자가 언제, 어디서든지 멀티미디어 데이터를 제공받아서 학습 및 평가 받을 수 있는 LOD(Lecture on Demand :주문형 강의)을 도입하여 협력학습을 지원하는 e-Learning 시스템의 LOD 플랫폼의 설계를 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1102-1112
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• 2017

The purpose of this study is to design and application of term project model for Game Math in flipped learning environment. In the term project self study model, students interacts with multi-instruction materials and multi-tutors on flipped learning. We develop a case for game update term project and implement it to a real Game Math classroom. As a result, we show the positive learning experiences focused on effects of technology and human relation through survey.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.343-350
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• 2020

In the era of the Fourth Industrial Revolution in the digital revolution is taking place, various attempts have been made to provide various contents in a digital environment. In this paper, agent-recruitment service system based on collaborative deep learning is proposed for the intelligent head hunting service. The service system is improved from previous research [7] using collaborative deep learning for more reliable recommendation results. The Collaborative deep learning is a hybrid recommendation algorithm using "Recurrent Neural Network(RNN)" specialized for exponential calculation, "collaborative filtering" which is traditional recommendation filtering methods, and "KNN-Clustering" for similar user analysis. The proposed service system can expect more reliable recommendation results than previous research and showed high satisfaction in user survey for verification.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.606-610
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• 2009

이동통신 기술이 일상생활에 보편화되면서 학습을 원하는 모든 사람들은 장소와 시간의 구애를 받지 않고 좋은 서비스의 학습형태의 환경을 만들기를 원한다. 논문에서는 방송과 융합하여 서비스되는 콘텐츠를 구성하여 학습의 질을 높이고 기존의 아날로그 중심에서 벗어나 최근 가장 관심을 받고 있는 디지털 중심의 DMB기술을 이용하여 영상기반의 학습형태를 제시하고자 한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권4호
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• pp.204-208
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• 2018

Comparison of different optimizer performance in photovoltaic power modeling using artificial neural deep learning techniques is described in this paper. Six different deep learning optimizers are tested for Long-Short-Term Memory networks in this study. The optimizers are namely Adam, Stochastic Gradient Descent, Root Mean Square Propagation, Adaptive Gradient, and some variants such as Adamax and Nadam. For comparing the optimization techniques, high and low fluctuated photovoltaic power output are examined and the power output is real data obtained from the site at Mokpo university. Using Python Keras version, we have developed the prediction program for the performance evaluation of the optimizations. The prediction error results of each optimizer in both high and low power cases shows that the Adam has better performance compared to the other optimizers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.519-527
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• 2021

Alzheimer's disease is one of the challenges to tackle in the coming aging era and is attempting to diagnose and predict through various biomarkers. While the application of various deep learning-based technologies as powerful imaging technologies has recently expanded across the medical industry, empirical design is not easy because there are various deep earning neural networks architecture and categorical hyperparameters that rely on problems and data to solve. In this paper, we show the possibility of optimizing a deep learning neural network structure and hyperparameters for Alzheimer's disease classification in amyloid brain images in a representative deep earning neural networks architecture using genetic algorithms. It was observed that the optimal deep learning neural network structure and hyperparameter were chosen as the values of the experiment were converging.

• 인지과학
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• 제13권3호
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• pp.47-60
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• 2002

본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 정보제시 유형과 인지부하가 정보 처리에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 실험 1에서는 초등학생을 대상으로 하여 텍스트와 나래이션을 제시한 조건(NT조건), 텍스트와 애니메이션을 제시한 조건(AT조건), 애니메이션과 나래이션을 제시한 조건(AN조건)에 따라 학습 정도가 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 그 결과 AT조건과 AN조건이 NT조건에 비해 더 좋은 수행 결과를 보였으며, AT조건보다는 AN조건에서 더 나은 수행을 보였다. 실험 2에서는 대학생을 대상으로 텍스트와 애니메이션을 제시하는 조건(AT조건), 나래이션과 애니메이션을 제시한 조건(AN조건), 텍스트, 나래이션과 애니메이션을 제시한 조건(ANT조건)간의 수행차이를 알아보았다. 그 결과 AN조건이 다른 조건에 비해 더 좋은 수행을 보였다. 이러한 결과는 단일 미디어(텍스트)로 정보를 제시하는 것보다는 멀티미디어(텍스트, 애니메이션)로 정보를 제시하는 것이 학습에 좋으며, 학습자가 단일양식(시각)보다는 다중양식(시청각)으로 정보를 처리할 수 있도록 제시하는 것이 학습에 효과적임을 보여준다. 본 연구결과는 이중부호이론과 인지부하이론을 지지해 준다.

• 인지과학
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• 제17권3호
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• pp.231-253
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• 2006

시각형과 언어형이라는 인지양식이 멀티미디어 학습에 영향을 미치는지 알아보기 위해 언어정보와 그림정보의 제시순서를 달리해서 실험을 실시하였다. 시각형에서는 그림정보를 먼저 제시한 경우에 더 잘 학습하였으나, 언어형은 언어정보를 먼저 제시한 경우에 수행이 좋았다. 이 결과는 인지 양식에 따라 정보의 효과적인 제시 순서가 달라질 수 있다는 것을 보여주는 것으로, 학습자의 인지양식에 따라 학습교재의 인지 부하가 달라질 수 있다는 것을 시사하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.281-288
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• 2018

Crowdfunding has seen an enormous rise, becoming a new alternative funding source for emerging startup companies in recent years. Despite the huge success of crowdfunding, it has been reported that only around 40% of crowdfunding campaigns successfully raise the desired goal amount. The purpose of this study is to investigate key factors influencing successful fundraising on crowdfunding platforms. To this end, we mainly focus on contents of project campaigns, particularly their linguistic cues as well as multiple features extracted from project information and multimedia contents. We reveal which of these features are useful for predicting success of crowdfunding campaigns, and then build a predictive model based on those selected features. Our experimental results demonstrate that the built model predicts the success or failure of a crowdfunding campaign with 86.15% accuracy.